国内 AI 技术告别 “追跑” 阶段

技术层面，开源成为破局关键。DeepSeek-R1 通过纯强化学习革新算力效率，无需海量标注数据便实现顶尖推理能力，训练成本大幅降低，其全流程开源模式吸引全球数十万开发者参与生态共建，登上《自然》杂志封面。与此同时，Qwen3、“开元 - 2B” 等模型形成梯队布局，前者在视觉理解领域将幻觉率显著降低，后者实现数据、代码、框架全开源，让中小企业无需从零搭建技术体系。这种 “算法优化替代算力竞赛” 的路径，打破了海外技术垄断，为国内 AI 发展开辟了低成本、高效能的新赛道。

产业落地方面，轻量化适配破解 “落地难” 痛点。超 70% 企业曾受困于算力成本高、行业适配不足等问题，但先行者已找到破局之道：东莞电子厂采用 Qwen3-4B 轻量化模型，经 3 万张缺陷样本微调后，缺陷识别准确率达 98.7%，综合成本降低 60%；基层医院基于 DeepSeek-Med 开源模型，通过 “本地推理 + 云端更新” 模式，既满足医疗数据合规要求，又将罕见病漏诊率降低 40%。从制造业质检到医疗诊断，从政务智能审核到金融知识库建设，AI 技术已渗透 5 大核心场景，2025 年上半年中标项目达 875 个，超去年全年总和。

治理规范上，体系化建设筑牢安全底线。《人工智能安全治理框架》2.0 版的发布，标志着治理思路从 “被动补救” 转向 “主动驾驭”，将风险细化为技术内生、应用安全、衍生影响三类，特别新增 “模型开源风险” 管控。这种全生命周期治理理念，既为技术创新划定边界，也为产业发展提供制度保障，实现了创新活力与安全可控的平衡。