我国人工智能发展现状

一、技术研发与产业生态

1. 自主可控能力提升：部分领域已实现核心技术自主化，如某设备研发实现95%以上国产化率，形成从研发到运维的完整产业链，成本仅为国际同类产品的50%以下。

2. 大模型生态构建：以阿里云为代表的厂商不再局限于单一模型竞争，而是搭建涵盖基座模型（如通义千问2.0）、行业模型（医疗、金融等）及算力平台（百炼）的全链条生态，支持第三方模型训练，推动应用落地效率提升。

3. 算力基础设施突破：通过云计算架构优化，实现超大规模集群（如10万卡级）的高效调度，算力利用率提升至32%-36%，为国内半数主流大模型提供训练支持。

二、国际地位与短板

三、政策与全球化参与

1. 政策导向明确：国家强调"自立自强、应用为王、健康有序"三大方向，推动技术攻关与产业融合。

2. 负责任AI实践：通过《发展负责任的生成式人工智能共识》等文件，倡导全球对话，关注就业转型与教育合作，应对AI与社会影响。

四、应用场景拓展

当前发展核心矛盾在于：生态繁荣与基础短板并存，需通过技术攻坚与国际协作实现可持续突破。