从 DeepSeek 看人工智能自主创新的战略价值 随着全球科技竞争的加剧，人工智能已成为国家竞争力的重 要标志。无论是国家还是行业、个人，都在积极探索如何利用人 工智能赋能发展、推动产业升级和产品创新，以及个人职业发展。 今年年初，DeepSeek 推出的 DeepSeek-R1 大语言模型，在有限 资源投入下达到了国际领先水平，标志着中国 AI 技术自主创新 的重大突破。这不仅推动了业界对大模型研发模式的重新思考， 也引发了国际市场对中国 AI 产业发展前景的高度关注。事实上， DeepSeek-R1 的出现只是中国 AI 自主创新的一个缩影，在追求 高水平科技自立自强已成为国家战略共识的背景下，如何围绕人 工智能构建自主可控、开放协同的发展格局，才是更为关键的命 题。 DeepSeek-R1 最引人注目之处在于其对模型训练方式的优 化，不同于常见的依赖大规模算力和高投入的方式，该模型强调 算法与算力的协同设计，在蒸馏算法、数据筛选和算力调度上进 行了多项改进，并取得了与部分国际先进大模型相近的应用效果。 这种“以巧取胜”的策略为正在探索大模型商业化和场景落地的 市场提供了新的思路：即便在不占有绝对资源优势的条件下，通 过底层技术和研发思路的不断创新，同样能够跻身国际前沿。此 外，DeepSeek 在一定范围内开放和共享相关研究成果，表明国 内 AI 产业对开源协作的重视度不断提升，若企业在关键技术上 具备更多自主权，又能积极融入开源社区、联合产业链伙伴打造 应用生态，那么无论是在模型进化还是在产业应用层面，都可能 形成稳健的迭代机制。对于中国 AI 的整体发展而言，通过多元 合作和数据要素的高效流动，加快技术成熟与行业落地，既能够 降低研发成本，也有助于推动各行各业尽快享受智能化带来的效 益。 近年来，国内对人工智能领域的投入不断增加，一些科研机 构和企业在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域取得了 显著成果。国家出台的《新一代人工智能发展规划》及各类产业 扶持政策，促进了核心技术突破和跨界应用，营造了多元主体共 同探索、区域协同发展的良好环境。随着新一轮科技革命和产业 变革的加速，人工智能已成为推动数字经济和制造业升级、智慧 城市建设以及社会治理创新的重要动力，展现出广泛的应用前景。 我国庞大的市场规模和多样化的应用场景，为 AI 研发和产业化 提供了得天独厚的优势，包括海量数据、丰富的行业需求和完善 的供应链基础等，这些要素共同为企业技术迭代和商业模式验证 创造了良好条件。 在看到机遇的同时，必须承认我们在一些关键核心技术领域 仍存在一定短板。当前，全球 AI 产业链呈现高度分工格局，高 端芯片及其制程、基础软件平台等领域在国际范围内的竞争