推动我国大模型技术与产业发展迈向自主可控 随着人工智能的快速发展，大模型技术已成为当今人工智能 领域的热门话题。2022 年底以来，认知大模型掀起通用人工智 能的全新热潮，其历史意义被认为“不亚于 PC 和互联网的诞 生”。2024 年 12 月底，深度求索公司先后发布 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 大模型，并快速“出圈”，提升了我国在全球人工 智能领域的影响力，引发国内外广泛关注，在全球范围掀起又一 轮大模型发展浪潮。鉴于此，梳理大模型技术的进展和产业发展 现状，剖析其面临的困难挑战以及未来发展趋势，并找到针对性 的对策，有助于我们全面深入地掌握大模型这一前沿领域，加快 推动我国大模型技术与产业的发展迈上新台阶。 大模型技术及产业发展现状 2017 年，Google 提出 Transformer 架构，成为大模型领域主 流算法基础。次年，OpenAI 发布 GPT-1、Google 推出 BERT， 预训练大模型由此成为自然语言处理主流。此后，AI 大模型技 术不断突破。2020 年起，OpenAI 陆续推出 GPT-3、GPT-3.5、 GPT-4，AI 能力多轮提升。至 2024 年，全球大模型井喷式发展。 OpenAI 发布的文生视频 Sora 模型，推动大模型技术向语音、视 觉等多模态及学科交叉方向拓展；随后推出的 GPT-4o 能够实时 处理多类型信息，显著提升了人机对话响应速度；发布的 o1- Preview 大模型则大幅提高了复杂推理能力。同年末，又推出了 o1pro、o3 等新一代推理大模型，向通用人工智能进一步迈进。 在国内，众多公司以及高校和科研机构均加大投入，发布众多通 用大模型，形成了“百花齐放”的景象。例如，百度的“文心一 言”、阿里的“通义千问”、字节跳动的“豆包”以及科大讯飞的 “讯飞星火”，特别是深度求索公司发布的 DeepSeek V3 和 DeepSeek R1 大模型，通过打破传统的“算力竞赛”规则并完全 开源，成为国内的一个里程碑事件。 在产业应用方面，国外微软、谷歌等大厂积极探索企业级服 务商业化路径，加快产业落地。微软先后把 ChatGPT/GPT-4 能 力融入 Bing 搜索引擎、Office 全家桶、Azure 云服务和 Teams 程 序等，推出 Microsoft 365 Copilot，显著提升 Office 生产力与交互 体验。OpenAI 借助插件接入互联网，能调用各类 APP、解决复 杂任务，甚至被美国国防部、NASA 等政府机构用于情报分析、 军事战略规划等领域。随着我国新基建、新经济推进，众多团队 加速大模型场景创新应用。如在教育领域，大模型赋能智慧课堂、 个性化学习等，助力教育公平与教学质量提升；在医疗领域，大 模型全方位提升“医、教、研、管”各环节诊疗水平。此外，在 金融、工业、政府、科研、电商、文旅、司法等其他领域，大模 型也得到广泛应用，为各行业发展注入新的动力。通过融合 DeepSeek 等深度搜索技术的优势，国内团队也在不断探索如何 进一步提升大模型在特定应用场景下的信息检索与处理能力，以 满足更加复杂多样的用户需求。 面临的困难和挑战 尽管大模型技术及其产业生态已取得阶段性显著成果，但其 发展之路仍布满复杂且亟待解决的难题与挑战。 国产大模型的创新升级在较大程度上依赖于国外的先进算 力。当前国产算力软件系统的生态还不成熟，每一次大模型算法 创新，都需要额外投入数月的时间来进行大量的国产适配移植和 效率优化工作。此外，国产大模型训练高度依赖进口算力，除个 别模型外，多数可下载的大模型均基于英伟达卡训练。考虑到未 来我国获取英伟达先进制程算力资源的渠道可能会进一步受限， 若不能尽快解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难 等问题，我们或将面临“在他国基石上构筑高楼”的困境。 国产大模型在落地应用生态方面缺乏成熟有效的工具链体 系支持。尽管国家已出台多项政策措施，鼓励和支持基于国产硬 件开展大模型的落地应用，但大模型在实际行业应用中需要语言、 语音及多模态等多个大模型的组合创新，同时还需要针对行业/ 私域知识和特定场景任务进行定制优化，这迫切需要成熟、高效 且易用的工具链体系来支撑。然而，当前国产落地工具链体系的 缺失和不足，正严重制约大模型在行业中的广泛、快速应用，以 及创新创业生态的构建和发展。 人工智能生成的虚假信息泛滥正在威胁网络信息安全。在技 术机理上，现行人工智能系统主要依托深度神经网络架构进行统 计建模，这种数据驱动范式导致模型存在知识记忆模糊、幻觉等 问题。以OpenAI发布的GPT-4.5为例，虽将幻觉发生率较GPT-4o 降低 40%，但在 SimpleQA 基准测试中仍高达 37.1%。随着具备 长思维链的推理模型用户增多，由于推理模型在生成内容逻辑自 洽性、结构严谨性方面的优势，幻觉数据会变得更具迷惑性和欺 骗性。普通民众对 AI 技术了解不足，极易将算法输出的幻觉数 据误判为真实可信信息。更严峻的是，这些带算法偏差的虚假信 息会被迭代训练的新一代 AI 系统重新学习，并通过搜索引擎等 渠道指数级扩散，最终形成“数据污染—算法吸收—再污染”的 恶性循环。 通用大模型技术的发展趋势及应对策略 当前大模型性能的上限天花板在不断地被抬高，大模型训练