DeepSeek帶動“人工智能+千行百業”加速

作為國產人工智能大模型的重要代表，DeepSeek大模型激蕩人工智能行業“一池春水”。在DeepSeek大模型熱潮帶動下，“人工智能+”在千行百業的探索力度不斷加大，人工智能技術普惠應用加速。

“人工智能+”賦能產業升級提速

清華科技園是啟迪控股旗下的核心創新載體，也是中關村人工智能大模型產業集聚區首批重點建設的4個人工智能特色產業園之一。這里聚集智譜AI、百川智能、面壁智能等一批人工智能企業，以及清華大學智能產業研究院等人工智能研究機構，還有一批專注于人工智能領域的投資機構。

啟迪控股總監賀小輝告訴中國經濟時報記者：“我們依托遍布全球的200多個創新基地，著力構建人工智能產業生態。例如，積極推動人工智能企業與創新基地的企業對接、協作；為人工智能企業提供豐富的‘人工智能+’場景；推動科技園區從數字化向數智化轉型等。”

“‘人工智能+科技服務’正深刻改變科技園區的服務模式，顯著提升科技服務業的效率和服務質量。”賀小輝說，“科技園區的服務，早期依靠人工，后來借助信息技術構建數字化服務平臺，當前則依托人工智能打造涵蓋智能客服、數據分析、個性化服務、知識管理、合規管理等眾多領域的數智化服務平臺。未來，人工智能技術的進一步成熟，將持續賦能科技服務業。”

科普可以讓全社會更加從容地抓住技術變革的機遇。如今，“人工智能+科普”正持續提升科普內容生產效率與質量，實現個性化與定制化科普，不斷創新科普傳播方式。

國術科技（北京）有限公司董事長袁國術告訴中國經濟時報記者：“人工智能大模型具有強大的圖文視頻生成與智能創作能力，能夠協助我們進行資料收集、作品框架搭建、語法檢查與用詞優化等工作，甚至提供思路與靈感啟發，從而豐富科普作品的內容與呈現形式。同時，智能分析技術的應用，讓我們可以深入了解用戶的偏好，推送符合其興趣的科學知識。此外，借助虛擬現實、增強現實等技術，人工智能大模型可以構建逼真的科普場景，讓用戶身臨其境地體驗科學實驗和探索過程。這種沉浸式的科普方式，增強了用戶的參與感，提高了科學知識的傳播效果。”

馬蜂窩目的地研究院院長孫云蕾在接受中國經濟時報記者采訪時認為，隨著國產人工智能大模型日漸成熟，人工智能技術正從研發創新階段走向實際應用階段。2025年，人工智能技術的行業應用將不斷深化。旅游行業、智能制造、醫療健康、智慧城市、金融科技等領域的人工智能應用場景將不斷增多。

“我國人工智能行業呈現出市場規模持續增長、技術突破與應用不斷擴展、行業融合加速等趨勢。人工智能大模型在自然語言處理、計算機視覺等領域正加快取得突破性成果。未來，人工智能技術將廣泛應用于制造業、醫療、金融、教育等領域。各行各業將逐漸形成‘人工智能+’的轉型浪潮。”寧暢解決方案相關負責人對中國經濟時報記者說。該負責人同時提醒，人工智能行業也面臨著數據利用效率低、國際競爭壓力加大等挑戰。

北京前沿未來科技產業發展研究院院長陸峰在接受中國經濟時報記者采訪時認為，我國人工智能行業呈現三個發展趨勢。一是國產算力芯片企業有望迎來發展新機遇。DeepSeek大模型降低了人工智能大模型運行所需的算力門檻，給中低端芯片企業參與大模型應用提供了機會。二是端側人工智能發展有望加速。DeepSeek大模型激發了消費者對智能終端產品的換新需求，推動智能終端企業拓展新的市場空間。三是國內人工智能產業生態有望加速構建。芯片廠商、軟件開發商、云服務提供商等人工智能產業鏈上下游企業為了接入、適配DeepSeek大模型，將會加強合作與協同創新，也將推動“國產算力+國產大模型”生態的形成。

加快解決“人工智能+”落地的難題

盡管DeepSeek大模型在推理方面表現出色，但是其在企業場景的應用方面還有需要提升的空間。未來，人工智能技術與更多場景更好地融合，還需要持續發力。

浪潮通用軟件有限公司浪潮海岳PaaS平臺、浪潮海岳大模型研發負責人、首席技術架構師周祥國在接受中國經濟時報記者采訪時認為，DeepSeek大模型以其低成本、深思考、全國產的優勢迅速崛起，補充了基礎大模型供給。隨著人工智能大模型能力增強，人工智能的應用場景從通用服務延伸至專業領域，實現了場景向縱深突破。軟件是銜接業務場景與人工智能技術的橋梁。人工智能與更多場景的融合，需要持續提升軟件產品的智能化水平。此外，大模型從實驗室走向應用場景，仍然有不可解釋、精度、應用成本與收益的平衡難度等問題需要解決。

袁國術認為，“人工智能+科普”需要加快解決的典型問題包括以下方面。第一是倫理問題。例如，大范圍應用人形機器人帶來人工智能伴侶的法律地位問題；復刻數字人使用中，出現侵犯被復刻人的肖像權等現象。第二是人工智能模型的融合與兼容問題。當前，許多大模型紛紛涌現。這些大模型各有優勢和不足。實現多個大模型的有效結合并協同工作，將有利于提升效率，節省社會資源。第三是知識權威性問題。科普內容的創作需要專業知識和嚴謹性，但是人工智能生成的內容可能存在錯誤或誤導性。同時，科普內容需要不斷更新以適應科技發展。這要求人工智能大模型持續進化。

致遠互聯相關負責人在接受中國經濟時報記者采訪時認為，人工智能與更多場景的深度融合，不僅需要技術創新，還需要政策支持、企業實踐和社會共識。例如，大模型部署、推理的成本很高，限制了人工智能技術的廣泛應用。大模型微調的技術也是需要突破的難題。由于企業場景一般都有復雜的業務系統，數據集成和業務集成是需要解決的核心問題。大模型能力的提升，依賴高質量的數據。企業內部的數據治理、數據清洗、獲得大模型能夠使用的數據，都需要更好的工程方法和治理范式。未來，需要加快提升國產硬件競爭力，加強算法的公平性治理，確保人工智能技術的透明性和可解釋性，同時要保護好用戶數據隱私和保障數據安全。