问题——如何让人工智能从“技术热”走向“普惠用” 当前，人工智能加速演进，应用场景不断扩展，但算力成本高、模型使用门槛不低、行业落地仍有“最后一公里”等现实难题。，全球经济不确定性上升，产业链供应链以及技术合作的稳定性更受关注。如何创新与安全、效率与普惠、竞争与合作之间找到平衡，成为各国科技界和产业界共同面对的课题。 原因——中国科技从“量的积累”迈向“质的跃升”的内在逻辑 蔡崇信在论坛发言中表示，中国科技发展正处于关键跃迁期：过去多年依靠自主创新完成技术积累，如今进入集中突破阶段。此变化既来自超大规模市场带来的丰富需求，也得益于完整的产业体系、较强的制造与工程化能力支撑，同时与人才供给、数字基础设施持续完善密切有关。 他认为，新能源、电动汽车、高端制造等领域的进展，正在与机器人、人工智能等前沿技术加速融合，推动技术迭代与产业升级相互拉动，形成从核心技术到应用生态的联动效应。在这一过程中，开放与开源为提升技术可及性提供了生态基础，有助于更多开发者、企业和机构参与创新。 影响——开源开放与产业融合带来三重外溢效应 一是降低门槛，扩大创新参与面。蔡崇信提到，中国科技界持续推动开源开放，为全球开发者提供更便捷的技术获取渠道。据其介绍，2025年中国开源模型下载量位居全球前列，带动更多中小机构在教育、医疗、制造等领域更快部署智能能力，促进“用得起、用得上、用得好”。 二是加快产业升级，重塑竞争维度。人工智能与制造、金融、医疗、消费服务等领域的结合，正从单点工具应用走向系统性重构：生产端更强调效率与质量，服务端更强调体验与个性化，治理端更强调风险识别与合规能力。随着模型能力与工程化能力同步提升，产业竞争将更多体现在数据治理、场景理解、流程再造与生态协同上。 三是增强确定性供给，拓展合作空间。在外部不确定性上升的背景下，稳定提供算力、模型与平台能力，正成为全球产业协作的重要底座。蔡崇信表示，中国科技企业一上提升技术供给的稳定性，另一方面也希望通过更开放的生态和更可负担的成本结构，推动跨区域创新合作。 对策——以“全栈创新+开放生态”推动从技术突破到规模化落地 围绕企业实践，蔡崇信介绍，相关业务已形成覆盖云计算、芯片、大模型及应用的全栈布局，以提升端到端效率并降低部署成本。他表示，自研图形处理芯片已实现规模化量产，并为自动驾驶、金融等领域400余家企业提供算力支持；通用智能能力建设上，最新发布的通义千问Qwen3.5-Max-Preview模型多项评测中取得领先表现。 从产业角度看，推动人工智能成为“公共产品”，关键在于把可用能力转化为可复制、可运营、可持续的供给体系：一上通过开源开放与标准化接口降低使用门槛，另一方面夯实算力基础设施、数据安全治理与行业知识沉淀，提升落地的可靠性与可控性。同时，应更重视面向中小企业与公共服务领域的解决方案，避免智能红利过度集中在少数场景与主体。 前景——智能体等新形态或将成为下一轮产业重构的入口 蔡崇信判断，随着智能体等新形态发展，人工智能将从“辅助工具”深入走向“协作伙伴”，在企业经营、供应链管理、科研创新与公共服务中承担更多可验证、可追溯的任务。未来竞争不只是模型性能的比拼，更是围绕真实场景的系统工程能力、成本控制能力与生态组织能力的综合较量。 同时，开放合作仍是全球科技进步的重要动力。通过持续降低应用成本、扩大可及性，并在安全合规框架下推动技术交流与联合创新，智能技术有望更广泛服务经济增长、社会治理与民生改善。
当科技创新进入“无人区”，单靠单个主体难以应对系统性挑战；中国科技企业提出的开放共赢思路，是推动技术更可及的现实探索，也为跨区域协作提供了新的路径。未来，如何在提升技术自主性的同时保持全球协作的韧性，或将成为衡量科技进步的重要标尺。