中國AI與美國的差距不僅是幾年，背后隱藏著原創(chuàng)力與頂層設(shè)計的巨大鴻溝，這條無人區(qū)的探索之路，敢不敢走？

這一言論可謂是給中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展敲響了一記警鐘。

從原創(chuàng)力角度來看，當(dāng)前中國AI技術(shù)大多是在國外現(xiàn)有框架上進行改良，缺乏真正改變游戲規(guī)則的原創(chuàng)算法。當(dāng)谷歌的AlphaGo和OpenAI的GPT系列一次次震撼世界時，中國AI還在追趕的路上。例如，目前廣泛應(yīng)用的AI基礎(chǔ)理論，包括Transformer架構(gòu)、Diffusion模型、RLHF優(yōu)化和Attention機制等，均由美國的少數(shù)科技巨頭或研究型大學(xué)研究者提出。在全球引用率最高的10項AGI研究成果中，美國占據(jù)4項，中國僅有1項，這顯示出中國在基礎(chǔ)理論原創(chuàng)方面的明顯差距。

在頂層設(shè)計方面，美國自1956年達特茅斯會議首次提出“人工智能”概念，便開啟了長達半個多世紀的持續(xù)投入。從DARPA的前瞻性項目布局，到斯坦福、MIT等頂尖學(xué)府的人才搖籃，再到硅谷風(fēng)險投資的瘋狂追捧，美國已經(jīng)形成了一套從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的高效閉環(huán)。而中國雖然政策支持不斷，但缺乏系統(tǒng)性的戰(zhàn)略規(guī)劃，資源分散，各自為戰(zhàn)。

不過，中國也有自身的優(yōu)勢，如全球最大的互聯(lián)網(wǎng)用戶基數(shù)、海量的數(shù)據(jù)資源、強大的硬件制造能力等。在AI應(yīng)用領(lǐng)域更是成果顯著，從刷臉支付到智慧城市，從智能客服到精準推薦，AI技術(shù)已經(jīng)滲透到生活的方方面面。

面對梁文峰指出的差距，中國AI要敢于探索“無人區(qū)”。一方面要加大在原創(chuàng)算法上的投入與突破，打破對國外技術(shù)框架的依賴。另一方面，要大力培養(yǎng)跨學(xué)科復(fù)合人才，推動數(shù)學(xué)、物理、認知科學(xué)等多領(lǐng)域的深度融合。同時，還需完善頂層設(shè)計，建立起從基礎(chǔ)研究到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的高效體系。