对话嘉宾（以姓氏笔画为序）：
吴 超 浙江大学公共管理学院长聘副教授 浙江大学省部共建人工智能协同创新中心研究员
吴 锐 安徽省科技厅人工智能处副处长
费宏飞 合肥小贝智言科技有限公司创始人
贾 开 上海交通大学国际与公共事务学院长聘副教授
高 汛 合肥人工智能与大数据研究院副院长
廖周颐 合肥人工智能与大数据研究院副院长
从技术供给端到需求端的转变
《决策》：近年来，全球人工智能技术快速发展，成为推动科技和产业加速发展的重要力量，对经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。对于人工智能的发展和应用，您有何观察？
贾开：人工智能的演化进程很快，不过并不总是一直往前的线性思路，而是体现了不断出现困境、突破困境的迭代过程。比如这一轮大家对人工智能的广泛认知和讨论是从2022年下半年ChatGPT开始的，业界普遍认为，通过持续加大数据量和算力投入，即可实现性能指数级跃升，所以很多公司都在投入算力、数据。但到2024年下半年就发现，单纯的数据与算力翻倍未必能带来预期的性能翻倍，规模扩张的边际效益出现衰减趋势，这就带来了人工智能发展路线的新困境。
DeepSeek的明显进步和贡献就是给大家提供了人工智能发展的另一个思路。在“十字路口”的困境下，DeepSeek证明了不用完全遵循“规模效应”的老路，走另外一条路也是可行的，就是通过优化原来的方法或者优化原来的数据、算力，去充分挖掘、提升大模型的技术性能，或者说在一定的资源约束情况下，通过优化也能够达到比较高的性能。
DeepSeek用现实成果证明了另外一条路的存在，其意义不仅体现在技术维度，更体现在应用维度。高成本的创新门槛事实上限制了人工智能的应用潜力。以前大规模、大算力、大数据的投入使得大模型和人工智能的应用门槛很高，不仅有资金的成本、人才的成本，还要有自己专业的数据库，要去调参数调模型，这个时间维度也很长，并不是一个普及化的低门槛应用。虽然我们不能说DeepSeek就解决了人工智能应用的所有问题，但当前至少推开了应用这扇“门”。
《决策》：DeepSeek为什么会成为一个火爆现象？
贾开：DeepSeek的关键是以一个合适的成本，实现了一个比较高的性能，这是从它的技术性能来讲。
但我个人觉得，DeepSeek更重要的意义还在于理念认知层面，就是打开了大家的思路，使我们认识到大模型不是只朝着这一个方向，它有很多技术路线，而每个技术路线都具有值得探索的重要潜力。
从这个意义上来说，有一个很重要的观察是说人工智能推动社会变革的瓶颈，正在从技术供给端转向需求端。技术供给端的意思就是说技术还不完善、成熟，所有资源都要投到技术供给端的层面，去开发新技术，促进人工智能的发展。现在技术研发仍然在继续，但技术研发供给可能已经不是唯一或者说最大的瓶颈，同等重要乃至更重要的是如何应用。原来人工智能在各行各业是很难应用的，现在各行各业有能力接触到这个，大家已经开始愿意去投资，愿意去实验。
从演化阶段来讲，2017至2022年我们可以说是人工智能的局部应用期，以人脸识别等垂直场景为主，技术落地范围还比较窄。2022年出现了通用人工智能的讨论，但2022至2024年仍然还是供给端驱动。到了2024年底，DeepSeek就把供给端的瓶颈打破了，并逐渐向需求端转移，行业开始主动探索应用场景，于是到了开始应用的阶段。
廖周颐：研究院作为AI FOR MANUFACTURING（人工智能赋能工业制造）计划的牵头方，主攻人工智能工业软件，我们主要面对工业制造企业家和生态伙伴朋友，特别在自媒体的推波助澜下，瞬间获得了“人工智能+”的知识普及，也包括身边的亲戚朋友，都比我更懂AI如何赋能个人和工作效率提升，而且在AI投入产出上，不再是高不可攀，拥抱AI刻不容缓，AI落地应用和需求增长应该是不可逆转的趋势。
“人工智能正处于发展黄金期”
《决策》：当前，人工智能产业发展面临怎样的机遇和挑战？未来趋势怎样？
吴超：人工智能已经发展很多年了，现在正处于黄金期。面临的机遇，一是算法创新，人工智能的智力投入非常大，很多人都在研究，算法的创新进展非常快，所以大模型也层出不穷；二是应用创新，人工智能算法达到一定水平之后，像水电煤一样进入人的生活，融入千行百业，为各个行业赋能。所以应用也是未来发展趋势，就是如何平民化、普及化、社会共享的应用。但是人工智能的发展可能会产生对人、行业的替代，这个时候人的价值如何体现，以及如何设计分配制度，保障人工智能的普惠性，这对未来是一个挑战。
吴锐：安徽的机遇要融入全球、全国大的机遇。安徽人工智能产业发展布局早、发展快，在全国较早将人工智能产业列为重点布局的新兴产业加速培育，特别是抢抓通用人工智能加速发展的历史机遇，系统推进大模型、大算力、大应用，强化人才、基金、数据等要素供给。
一是技术基础扎实。安徽已形成讯飞星火基础大模型和众多行业大模型齐头并进的产品矩阵，科大讯飞荣获2023年度国家科技进步奖一等奖，星火大模型综合性能保持全国前列。二是算力支撑强劲。率先实现大算力和大模型国产自主可控，全省智能算力规模达2.4万P，探索了国产化软硬件适配的成功路径，在国家人工智能战略布局中拥有一席之地。大模型和大算力自主可控也成为安徽人工智能的亮丽名片。三是场景资源丰富。工业体系完善，智能网联汽车、工业机器人等大量场景机会为孵化行业大模型提供迭代机会。四是区域协同布局。安徽人工智能产业先导区建设加快，合肥、芜湖、蚌埠等地已形成大模型和集成电路、智能算力和智能工业机器人、智能传感器等错位发展的产业格局。
“每个城市都打开了自己的门”
《决策》：大模型技术的应用面临哪些挑战？
贾开：我们最近有一个调研，去了宝钢等制造业企业，发现一个现象，原本我们认为做数字化转型就是找个IT企业做一套系统就可以了。这套做法现在来看基本不太现实。关键原因就在于，大模型到底能在制造业的哪个场景、哪个环节用，IT公司是不知道的，而如何把人工智能的应用场景挖掘出来，就成为关键问题。
但这又靠谁、靠哪些主体来挖掘呢？2025年政府工作报告中提出，要“推动科技创新和产业创新融合发展”，“培育一批既懂行业又懂数字化的服务商”。我觉得这样的提法非常重要。这实际上要求我们要形成既具备扎实完整的数字化基础设施能力、先进的供应链技术能力和成熟运营经验，而且同时深耕工业制造业各细分领域，能够深刻把握制造业行业知识的生产性服务商。所以推动大模型应用，培育一批复合型人才是非常重要的。从这个角度看，因为每个城市都有自己的产业优势，所以每个城市都可能在大模型应用方面打开自己的“门”。
《决策》：具体到安徽来说，薄弱的地方是什么？在拓展应用场景上，探索了哪些创新做法？
吴锐：虽然安徽已经纳入人工智能国家战略布局，但安徽的科研实力、企业培育、生态构建与北京、上海、深圳、杭州相比仍有差距，所以我们的挑战其实是非常严峻的，整个产业发展的压力也非常大。
围绕产业发展，安徽谋划了一个非常好的思路，从2023年到2024年底，工作的重点是大模型、大算力、大数据，就是夯实底座。没有底座，发展产业是不可能的。
具体来说，有三个方面做法：一是强化技术攻关。设立行业大模型攻关专项，支持龙头企业联合高校院所开展垂类模型关键核心技术攻关与应用研发，谋划组建安全人工实验室，开展安全可控技术攻关。二是深化场景应用。促进人工智能产品服务在皖首用首试，加速科研、工业、医疗、教育、城市安全等重点领域赋能，打造应用标杆。三是优化生态支撑。建设安徽人工智能产业先导区，提供成本算力、数据集、模型库、科技金融等一站式综合创新服务；打造百亿级基金丛林，培育耐心资本。
如果说上半场是研发打基础，那下半场一定是应用。尤其是DeepSeek的横空出世，改变了人工智能生态，我们的打法手法都要变，要由关注大模型为主向大小模型同步发力转变，由单纯的算法创新向注重工程化创新转化，由跟随创新向自主创新转变，由底层能力研发向应用生态构建转变，由遍地开花向重点突破转变，由重产业发展向统筹发展与安全转变。大模型应用到实体经济，才能发挥出最大价值。
如何应用呢？首先是开放场景机会。安徽围绕科技创新、产业升级、公共服务、社会民生等4个方向24个领域，开放了一批场景机会，招引了一批垂类模型企业，打造了一批场景应用示范标杆。
其次是建设特色集群。安徽打造了“一核一带两区”应用集群，围绕“AI+”合肥都市圈核心产业、皖江经济带制造产业、皖北特色产业和皖南文旅等应用集群建设，高标准建设合肥通用人工智能、芜湖机器人、马鞍山视觉大模型、蚌埠智能传感器等未来产业先导区。
再次是场景招商对接。安徽常态化组织场景对接活动，谋划场景创新大会，发布场景图谱，动态挖掘“AI+”重大场景机会，推动设立场景专业机构，成立了合肥市场景应用创新促进中心有限公司，让专业的人干专业的事。
最后是提供政策支持。围绕应用，安徽修订了《打造通用人工智能产业创新和应用高地若干政策》，设立场景创新项目支持重大场景建设。
费宏飞：我自己在做一些小的大模型应用。在B端，一个是企业内训，现在很多企业想用大模型，但是不知道怎么用，我已经体验过国内外几十个大模型相关的项目，我们就实打实告诉企业，大模型的应用效果怎么样，企业应该怎么应用；第二个是企业咨询，为企业提供大模型落地的方案。在C端，我们也在做教育领域“小而美”的产品，比如个性化英语卡片、教育付费培训等等。如今，大模型的应用领域十分广泛，AI中小企业可以发挥各自的优势和创造力，抓住机遇开创出一番新天地。
“给钱给地不如给场景”
《决策》：在构建人工智能产业生态中，如何融合资本、人才、技术、数据等要素，构建“四链”深度融合的产业生态？
高汛：我们研究院围绕创新链，聚焦核心技术突破。孵化企业九韶智能攻克工业研发设计软件的核心技术-几何内核“卡脖子”难题，发布国产自主自研几何内核-九韶内核AMCAX，支撑飞机汽车设计工业软件和内核国产替代；突破CAX一体化这一难题，完成“凝光NEXT”平台上线，真正实现设计和分析统一数据标准、统一技术框架和统一用户接口；建设科大硅谷重点产业公共服务平台、合肥智能工业设计科技成果转化中试基地；联合中国科大、合工大等高校院所搭建产学研平台，设立交叉学科实验室，降低技术应用门槛。
围绕产业链，深化场景赋能。在智能制造上，与奇瑞汽车、阳光电源、合力股份等企业合作，推动工业视觉、智能质检、数字孪生等技术在生产线落地；在具身智能机器人领域，孵化企业开发智能系统，拓展服务机器人市场。我们还联合国家信息中心国信碳中和研究院等10家单位成立产业生态联盟，促进上下游企业协同创新。
围绕资本链，激活创新动能。联合安徽省新型研发机构基金成立安徽首个专注于“下一代人工智能”和“下一代工业软件”天使投资基金，采用“基地+基金”模式支持成果转化；通过开放智能制造场景吸引资本投入，例如安徽中数国科计划三年投入2000万元研发具身智能系统；联合建行、徽商银行探索“投贷联动”，提供“股权+债权”综合融资服务。
围绕人才链，强化全周期引育。依托鄂维南院士团队吸引国际顶尖人才，入驻20余家科技企业，形成算法工程师、数据科学家核心团队；通过“科大硅谷”平台整合高校资源，开展技术培训与学术交流；定期举办行业论坛，促进产学研知识共享，构建高端人才集聚效应。
吴锐：在培育生态上，安徽围绕“政产学研金服用”做文章，其实就是“四链”融合的升级版。
一是龙头企业引领。支持科大讯飞、智象未来等龙头企业与央国企、民企合作，引育产业上下游企业，促进大中小企业融通创新；现在的招商是“给钱给地不如给场景”，安徽强化场景招商、基金招商、AI招商，发展壮大产业链重点企业，实现产业链“强链补链延链”。
二是加大资本赋能。打造百亿级基金丛林，鼓励国资布局智能产业，金融机构创设特色产品。
三是加快人才引育。建立人工智能重点人才名单，研究制定专项工作举措。重点举办“一赛一会”，联合中国计算机学会高规格办好2025中国人工智能产业大会，升级举办全国通用人工智能创新应用大赛，提升安徽人工智能产业知名度和感召力，吸引顶尖团队，吸引更多高质量、高水平、高价值项目落地转化。
四是协同创新机制。组建安徽省科技产业融合创新协会，汇聚科学家、工程师、产品经理三类人才，形成“市场—研发—工程化—产业”闭环。
五是强化数据算力支撑。推动重点领域数据归集及多模态数据集建设，归集高质量行业数据超10PB。建设智能算力调度平台，推动国产算力研发。
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