國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣近日表示，人工智能并非新概念，其發(fā)展至今經(jīng)歷三次浪潮。目前正處于第三次波峰的第三階段，并逐漸向AI Agent智能體方向演進(jìn)，為行業(yè)和企業(yè)應(yīng)用帶來巨大發(fā)展機遇。面向“十五五”時期，數(shù)智化轉(zhuǎn)型需把握三大關(guān)鍵方向。
在2025中關(guān)村論壇系列活動——中國數(shù)智化年會上，國家信息中心信息化和產(chǎn)業(yè)發(fā)展部主任單志廣發(fā)表主題演講，指出面向“十五五”時期，數(shù)智化轉(zhuǎn)型需把握三大關(guān)鍵方向：一是以大模型為代表的智能化趨勢，二是以區(qū)塊鏈為代表的分布式和可信化趨勢，三是數(shù)據(jù)要素價值化的實現(xiàn)路徑。
他表示，人工智能并非新概念，自1956年提出以來歷經(jīng)三次波峰與兩次波谷，目前正處于第三次波峰的第三階段。從技術(shù)本質(zhì)看，自1956年以來人工智能的核心邏輯并未發(fā)生根本性變革，仍屬于“假智能”范疇——其本質(zhì)是讓機器模擬人類的感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行能力，但人類對自身大腦的智慧運行機理至今尚未探明。
當(dāng)前人工智能仍停留在技術(shù)應(yīng)用層面，尚未形成系統(tǒng)性科學(xué)理論。其發(fā)展主要依托大數(shù)據(jù)、大算力等外部支撐條件的升級，本質(zhì)是傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在大數(shù)據(jù)、大算力加持下的升級迭代，而非理論層面的突破性創(chuàng)新。
國家層面持續(xù)加碼促進(jìn)人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略部署：
2024年，兩會政府工作報告首次提出“人工智能+”行動。
2025年，兩會首次提出人工智能終端“新三樣”，大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。
2025年4月25日，習(xí)近平總書記在中央政治局第二十次集體學(xué)習(xí)時提出，人工智能帶來前所未有發(fā)展機遇，也帶來前所未遇風(fēng)險挑戰(zhàn)。
2025年8月26日發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確加快實施“人工智能+”六大重點行動，提出“智能經(jīng)濟”概念，要求到2030年，我國人工智能全面賦能高質(zhì)量發(fā)展，新一代智能終端、智能體等應(yīng)用普及率超90%。
2025年10月28日《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十五個五年規(guī)劃的建議》，將人工智能作為重點發(fā)展領(lǐng)域納入國家長遠(yuǎn)規(guī)劃。
大模型的技術(shù)特征與變革價值
大模型具備智能涌現(xiàn)、智能頓悟、智能幻覺三大新型特征。它主要通過從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來構(gòu)建自身能力，其本質(zhì)是一種基于統(tǒng)計的方法，這種方法依賴于統(tǒng)計規(guī)律，而非邏輯推理。語言生成的本質(zhì)是基于聯(lián)合概率的最大值，是馬爾科夫鏈的自然推廣，也是信息熵最大，能量最小，符合物理學(xué)波爾茲曼分布以及吉布斯分布。人類語言生成的奧秘，就藏在統(tǒng)計物理與信息論的深層耦合中——當(dāng)GPT通過最小化信息熵來預(yù)測詞語時，本質(zhì)上是在遵循玻爾茲曼分布的物理規(guī)律，如同粒子在熱力學(xué)系統(tǒng)重尋找最低能態(tài)。
大模型代表了知識表示和調(diào)用方式的升級與變遷。早期，知識以結(jié)構(gòu)化的方式存儲在數(shù)據(jù)庫中，人類需要掌握機器語言（如SQL），才能調(diào)用這些知識；后來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的誕生，更多文本、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化知識存儲在互聯(lián)網(wǎng)中，人類通過關(guān)鍵詞的方式調(diào)用搜索引擎獲取知識；知識以參數(shù)的形式存儲在大模型中（從2018年開始），ChatGPT主要解決了用自然語言直接調(diào)用這些知識的問題，這也是人類獲取知識最自然的方式。在所有學(xué)科領(lǐng)域，人工智能的知識學(xué)習(xí)和輸出能力已經(jīng)超過了全世界所有最好大學(xué)的最新博士學(xué)位獲得者。
大模型將改變未來數(shù)字化發(fā)展和信息系統(tǒng)的底層邏輯。
一是大模型有望成為一個SuperApp，進(jìn)而成為新一代互聯(lián)網(wǎng)的交互載體，最終成為新一代互聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)OS。
二是大模型將取代搜索引擎、電商網(wǎng)站、社交網(wǎng)絡(luò)、電子表格和其他應(yīng)用程序—— 將統(tǒng)一成為一個業(yè)務(wù)。
三是Android、iOS 和 Windows 都是平臺，AI Agent 將成為下一代平臺。
四是要創(chuàng)建一個新的應(yīng)用或服務(wù)，你只需告訴你的 Agent 你想要什么。
五是創(chuàng)建個人 AI Agent，需要一種新型數(shù)據(jù)庫，比如向量數(shù)據(jù)庫，能夠捕捉個人興趣和所有細(xì)節(jié)，并在保護(hù)你隱私的同時迅速調(diào)取信息。
面向“十五五”發(fā)展，無論是哪個行業(yè)面向人工智能的熱潮，都應(yīng)該有非常清晰的認(rèn)知，再找準(zhǔn)切口才能取得良好的發(fā)展。
全球人工智能發(fā)展格局與中美競爭態(tài)勢
從技術(shù)演進(jìn)看，當(dāng)前人工智能發(fā)展仍然具有較大的不確定性，通用人工智能仍然遙不可及，目前尚不確定通用人工智能何時能夠?qū)崿F(xiàn)。人工智能正深度融入經(jīng)濟社會各領(lǐng)域、各環(huán)節(jié)，面臨的機遇前所未有，面臨的挑戰(zhàn)也前所未有。
從全球博弈看，各國對人工智能發(fā)展尚未形成統(tǒng)一思路，怎么發(fā)展，往哪里發(fā)展，是一個全球性難題。因此，要搶抓技術(shù)演進(jìn)和全球秩序尚未形成的關(guān)鍵窗口期，充分發(fā)揮新型舉國體制優(yōu)勢，深刻把握人工智能發(fā)展趨勢和規(guī)律，更好統(tǒng)籌高質(zhì)量發(fā)展和高水平安全，形成我國人工智能健康發(fā)展路徑，掌握全球人工智能發(fā)展和治理主動權(quán)。
中美AI發(fā)展策略不同：
一個要“登天”，一個要“落地”。中美在人工智能愿景上的差異，部分體現(xiàn)在對大型科技公司發(fā)展路徑的不同認(rèn)知上。
一些科技界人士預(yù)測，超級人工智能可能在2027年左右成為現(xiàn)實。Meta、谷歌和OpenAI等公司正投入巨額資金爭奪人才、數(shù)據(jù)中心和能源，力求在競爭中搶占先機。自從OpenAI發(fā)布ChatGPT以來，硅谷已投入大量資金追尋人工智能的“圣杯”：能夠匹敵或超越人類思維的通用人工智能（AGI）。
中美兩國人工智能發(fā)展路徑的差異：
中國人工智能發(fā)展模式是應(yīng)用為王，場景驅(qū)動，小步快走，快速迭代，步步為贏，積小勝為大勝。與美國在很大程度上放任該行業(yè)自由發(fā)展不同，“人工智能+”體現(xiàn)了中國政府通過頂層設(shè)計、總體謀劃，全力支持其人工智能的應(yīng)用愿景。中國專注于將現(xiàn)有AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為低成本的實用工具，更傾向于讓科技產(chǎn)業(yè)突出應(yīng)用導(dǎo)向，打造實用的低成本工具，旨在提升效率且易于推廣。政府投資的另一個重點領(lǐng)域是數(shù)據(jù)中心建設(shè)。但與美國為訓(xùn)練尖端大模型而興建的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心不同，中國的數(shù)據(jù)中心通常規(guī)模較小、更注重實際應(yīng)用。
中美兩國都舉全國之力在AI領(lǐng)域投入巨量資源，力求在這場技術(shù)競賽中取得優(yōu)勢，全球人工智能已形成“美國第一梯隊、中國1.5梯隊、其他國家二三線梯隊”的競爭格局。
中美人工智能競爭存在結(jié)構(gòu)性差異，美國依托其自由市場機制和科技創(chuàng)新優(yōu)勢，以“科技驅(qū)動+全球標(biāo)準(zhǔn)制定”為核心，通過大規(guī)模投資基礎(chǔ)研究、推動AI SaaS商業(yè)化等措施強勢占領(lǐng)在全球人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。中國采取“政府引導(dǎo)+產(chǎn)業(yè)融合+自主可控”的發(fā)展模式，推動人工智能深度融入制造、醫(yī)療、安防等核心行業(yè)，通過“人工智能+”行動計劃加速技術(shù)落地。
總體而言，中美AI行業(yè)的發(fā)展路徑與競爭格局呈現(xiàn)出鮮明的差異化特征，急需加速國產(chǎn)芯片替代、突破底層框架瓶頸，并依托龐大場景與數(shù)據(jù)積累深化行業(yè)融合，擴大行業(yè)規(guī)模，搶占全球AI 領(lǐng)域話語權(quán)。
大模型應(yīng)用的局限性與行業(yè)實踐反思
在各行業(yè)和領(lǐng)域，企業(yè)都需要使用自己的大模型，并結(jié)合專有數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)應(yīng)用場景進(jìn)行產(chǎn)業(yè)運營操作。用大模型+知識庫改造系統(tǒng)，推動智能體系發(fā)展。大模型改變底層邏輯將為產(chǎn)業(yè)帶來新突破，實現(xiàn)智慧管理無處不在、無時不有。
隨著應(yīng)用場景的不斷拓展，大模型應(yīng)用的局限性也逐漸暴露，往往需要大量人工干預(yù)來保證結(jié)果的可靠性。
一方面，大模型的參數(shù)主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)重，這些參數(shù)沒有物理意義，僅僅是數(shù)據(jù)擬合（亦稱學(xué)習(xí)或訓(xùn)練）壓縮的結(jié)果，盡管人們知道其計算的每個細(xì)節(jié)，但仍然不能理解ANN如何表達(dá)知識和得出結(jié)論，所以ANN是黑箱，不可解釋，當(dāng)然也不能溯源糾錯。
另一方面，由于大模型并不理解訓(xùn)練文檔所描述的事物，僅掌握了token之間的統(tǒng)計關(guān)系，為了生成符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)中token統(tǒng)計規(guī)律的回答，大模型也可能望文生義，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)中并不存在的事實和結(jié)論，一本正經(jīng)地胡說八道（幻覺）。這對其在嚴(yán)肅領(lǐng)域應(yīng)用（例如專業(yè)看病、訴訟和工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用）提出了挑戰(zhàn)。大模型的幻覺是算法的正常表現(xiàn)，難以預(yù)期和約束。
目前人工智能總體發(fā)展水平仍處于起步階段，雖然已從運算智能到了感知智能，但是到認(rèn)知智能，仍然有非常大的天塹和鴻溝。未來人工智能發(fā)展需堅持“大模型+小模型”“連接主義+符號主義”的融合路徑，推動運算智能、感知智能向認(rèn)知智能跨越。各行業(yè)應(yīng)結(jié)合專有數(shù)據(jù)與場景需求，通過“大模型+知識庫”改造現(xiàn)有系統(tǒng)，重構(gòu)業(yè)務(wù)邏輯，實現(xiàn)管理的全域化與實時化。
總體而言，這一輪面向“十五五”的人工智能面臨巨大機遇和挑戰(zhàn)，各行業(yè)需找準(zhǔn)路徑，科學(xué)認(rèn)識大模型的本質(zhì)，并將大模型與小模型結(jié)合、大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)結(jié)合，最重要的是實現(xiàn)獲利，改變原有業(yè)務(wù)模式，實現(xiàn)新業(yè)務(wù)流、新場景、新產(chǎn)業(yè)和新經(jīng)濟模式。
產(chǎn)品大型企業(yè)成長型企業(yè)
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