当前，人工智能（AI）正沿着“技术向上突破、应用向下扎根”的双线路径加速演进。从实验室里的算法迭代到产业一线的场景落地，从算力底座的夯实到全球生态的共建，中国人工智能正以通专融合的技术探索、场景深耕的应用实践，勾勒出高质量发展的新图景，成为锻造新质生产力、驱动经济增长的重要力量。
技术演进：
从推理到科学发现迈向通专融合之路
1月22日，在新加坡召开的第四十届人工智能协会年会（AAAI 2026）上，通用人工智能的突破成为全球AI领域的焦点。
上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在大会特邀报告中提出，当前人类已身处“通用人工智能”（AGI）前夕，但通专融合的智能缺失仍是关键瓶颈，亟需推动科学智能从1.0向2.0迭代，实现从AI4S（即AI for Science，人工智能驱动的科学研究）到AGI4S的跨越。
“若AGI=通专融合，那么可深度专业化通用模型便是实现AGI的可行路径。”周伯文在报告中给出明确判断。他认为，可深度专业化通用模型的构建面临三大核心挑战：实现低成本、规模化的密集反馈，具备持续学习与主动探索能力，以及为同一问题提供多视角解决方案的能力。而突破这一困境，需从信号、规模和落地三个维度协同发力。
在他看来，科学发现是AI的下一个前沿阵地——既是推理智能的终极试炼场，也是通专融合AGI的核心验证舞台。大规模深度推理将为科学研究注入新动能，而科学发现过程中积累的海量数据与复杂场景，也将反哺AI推理能力的持续进化，形成双向赋能的良性循环。
周伯文团队在深入研究大规模、长链路推理大模型强化学习时，揭示了阻碍大模型持续进化的根本性障碍——熵坍缩。“这一问题的核心，是让通用大模型在专家化过程中保持探索欲与好奇心，避免过早陷入过度自信，如同顶级人类专家般‘求知若饥，虚心若愚’。”
围绕这一洞察，上海人工智能实验室已开展一系列探索与验证，构建起驱动通专融合发展的“智者”SAGE技术架构，涵盖基础、融合与进化三个层次，通过双向循环实现全栈技术进化。同时，实验室还打造了支撑AGI4S探索的两大核心基础设施——“书生”科学多模态大模型Intern-S1与“书生”科学发现平台Intern-Discovery，并已取得多项阶段性进展。“如果将SAGE比作一张新世界的地图，我们目前已建立了良好的初步验证与多个尖兵前哨站。”周伯文向全球同行发出倡议，期待携手共拓AGI发展新蓝图。
业界认为，随着通专融合技术的持续突破，AI正从“广谱通用”向“精专兼备”转型，原本分散的技术能力逐渐形成协同效应，为AGI的落地奠定了坚实基础。
产业融合：
重塑千行万业开辟价值落地新路径
技术迭代的价值，最终要通过产业应用来体现。当前，人工智能正系统性重塑千行万业，中国正走出一条特色鲜明的AI与产业融合发展之路，推动技术能力转化为实实在在的产业价值，开辟了AI从试点验证到规模化价值落地的全新路径。
“如今，AI正从提供‘情绪价值’转向创造‘业务价值’，深入各类产业核心生产系统。”华为云副总裁黄瑾表示。
在能源领域，中国石油借助AI实现了油气输送管亚毫米级缺陷识别；在港口运营中，天津港PortGPT推动港口管理综合效能提升；在工业制造场景，云铝股份通过AI优化电解槽运行实现节能增效……黄瑾透露，截至目前，华为云已构建30多个行业大模型，服务超500个场景、2600余家企业，覆盖交通、港口、科研教育、医药等多个领域。
AI在工业领域的应用尤为亮眼，已成为产业升级的“催化剂”。
黄瑾介绍，北京铁道工程机电技术研究所股份有限公司借助智能巡检，将原本需要6小时的人工巡检任务缩短至20分钟，复杂故障识别准确率超98%，完成了从“人检”到“AI检”的跨越；宝武钢铁通过AI实时预测高炉炉况，可精准研判两小时内铁水温度与硅含量，使高炉温度命中率提升至80%，单座高炉年节省燃料约7800吨，实现生产调控的科学化与精细化。
“中国AI的创新实践，也为全球数字化转型提供了重要参考。”黄瑾透露，在生态保护领域，毛里求斯基于中国AI技术的珊瑚礁修复辅助系统，已完成超3.7万株珊瑚移植、200多个物种鉴定，还协助发现10余种新珊瑚物种；在海外港口运营中，拉丁美洲首座全自动码头钱凯港依托“AI赋能+数据驱动”模式，实现40辆无人集卡规模化作业，视频分析与存储算力达业界平均水平的1.6倍，大幅提升了自动化运营与数据处理效能。
业界普遍认为，AI已成为全球经济增长的核心动能。IDC数据显示，到2030年，人工智能将为全球经济贡献19.9万亿美元，推动全球GDP增长3.5%；普华永道调研则指出，在中国，AI将贡献GDP增量的26.1%，成为拉动经济高质量发展的重要引擎。
这一增长背后，离不开坚实、高效、易用的AI基础设施（AI Infra）的支撑。工信部数据显示，我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列。东数西算工程已形成覆盖东中西部的8大枢纽节点、10个数据中心集群，其中8大枢纽节点已建成的智算规模超过全国智算总量的80%。
“算力过去是、未来也将继续是人工智能的关键，更是中国人工智能发展的核心支撑。”黄瑾强调，AI与产业深度融合的核心，在于将算力基础与行业场景精准对接，“只有深耕根技术、推动软硬协同、创新架构设计，才能让AI真正走进产业核心环节，破解实际发展难题。”
生态布局：
全链条协同发力勾勒AI发展新蓝图
当前，中国AI发展已形成“技术攻坚、应用落地、生态共建”的良性循环，从模型迭代、算力升级到场景拓展，全产业链协同发力，勾勒出未来发展的清晰蓝图。
瑞银证券中国互联网行业分析师熊玮表示，2026年中国AI全产业链将呈现积极发展态势，可从模型、应用、算力基础设施三大层面观察行业成长动能。
模型层面，国内互联网大厂及AI创业企业将持续推动技术迭代，中国大模型平均智能水平与美国顶尖模型的差距有望进一步收窄。除纯文本能力提升外，多模态、智能体（Agent）工具调用等复杂能力将实现突破，助力模型完成闭环决策等复杂任务。同时，中国大模型的性价比保持了全球竞争力，随着成本持续优化，模型可负担性提升将带动普及率进一步提高，部分国产模型已接近“高性能、低成本”的优质区间，为大模型出海奠定了基础。
应用场景的持续丰富将是AI商业化加速的重要支撑。熊玮认为，中美AI变现路径相近，云业务与广告仍是当前确定性最高的两大变现领域，云厂商收入持续攀升，AI技术也有效拉动广告业务增速。2026年，依托模型技术迭代，AI应用将向更多场景延伸，智能体有望切入交易场景，大厂探索的AI原生广告形式将推动商业化创新，多模态技术与端侧AI的融合也将催生内容生成等新机遇，推动AI与实体经济深度融合。
算力基础设施国产化进程的持续提速，也为AI发展筑牢了根基。2025年，国产算力已实现稳步发展，单卡性能提升与超节点技术升级并行，通过优化机柜部署缩小了与国际顶尖水平的差距。AI模型开发者从算法层面适配国产芯片，在模型架构设计中纳入算力支持考量，提升了软硬件协同效率与算力利用率。2026年，国产算力有望在推理、模型训练等领域获得更多市场份额，有效缓解算力瓶颈顾虑，为中国AI产业持续发展提供保障。
总体来看，2026年中国AI产业将在技术迭代、场景落地与算力升级的协同驱动下实现高质量发展，成为科技创新与产业升级的重要引擎。
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