编者按：2026年政府工作报告提出，“打造智能经济新形态”，要求深化拓展“人工智能+”。我国人工智能目前处于怎样的发展阶段？AI浪潮的下一个爆发点会在哪里？如何破除“AI焦虑”？围绕这些问题，求是网记者对第十四届全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰进行了专访。
图为2025年10月16日，工作人员在第138届广交会科大讯飞展台操作机器人拿取物品。 新华社记者 肖恩楠/摄
求是网记者：
人工智能一经问世就引起社会广泛关注，从技术探索到产业应用，作为新一轮科技革命的核心引擎，人工智能引发产业发展模式、企业形态等出现深刻变革。目前我国AI整体发展处于怎样的阶段？与国际顶尖水平相比有哪些优势和不足？
刘庆峰代表：
在全球AI浪潮中，中国和美国具有显著领先优势。中国在诸多行业算法应用上具备创新优势，而美国在算法突破上更倾向于依托充足算力进行大规模试错式创新。总体看，双方各有优势，但当前美国在人工智能原创技术、大规模算力聚集及大参数模型训练上确实要比我国领先一些，我国始终紧紧跟上，确保不出现代差。
从我国的优势来看，新型举国体制能够联动政府、企业、科研机构、行业从业者形成合力，产学研用合作机制在全球独一无二。这种优势不仅体现在底层算力、算法创新上，更体现在拥有高质量行业数据及应用场景的良性迭代上。我认为，人工智能改变世界的根本，不在于专项任务、国际测评表现或参数竞赛，而在于解决人类刚需关键问题。我国的独特优势能够在与人类刚需紧密相关的领域，构建起完整的应用体系和良性的迭代机制。比如医疗领域，我们能够实现AI技术从基层医院到省级医院的全覆盖，贯穿看病到健康管理的完整逻辑。而且，AI发展要求实现软硬件一体化，我国的制造业水平与消费领域硬件快速创新落地能力在全球处于领先地位，这也是重要优势所在。此外，当前世界历史上已产生的通用优质数据，基本已被主流模型学习完毕，未来谁能从行业挖掘新增数据并快速将其迭代学习到模型中，谁就能在特定行业落地上占据领先地位，我国拥有的高质量行业数据也是增强AI领域国际竞争力的重要抓手。
在看到优势的同时，也要认识到我国AI领域仍面临诸多挑战，这些是未来发展不容忽视的问题。首先，底层技术与核心硬件自主可控能力不足，“卡脖子”问题依然突出。国产算力、芯片、工具链的生态建设相对薄弱，绝大多数大模型仍高度依赖海外算力平台与技术体系，这无异于在别人的地基上建高楼，产业安全和长远发展缺乏坚实保障。其次，行业同质化内卷与低水平重复竞争的问题较为突出，例如在人形机器人等热门赛道上，出现了部分停留在演示层面、实用性不强的应用，大量研发资源集中于通用领域的简单模仿和概念跟风，而面向行业刚需的深度创新与个性化价值创造仍显不足。这使得许多技术成果既缺乏可落地、可感知的应用场景，也缺少能够通过统计数据予以佐证的应用成效，人工智能的能力未能有效融入实际生活与工业场景，一定程度上造成了资源内耗。最后，在源头创新与数据要素流通方面仍有短板，在算法源头创新、脑机接口、类脑计算等前沿基础研究方面，与国际先进水平仍存在差距；同时行业数据孤岛现象普遍，高质量训练数据供给不足，安全合规的数据共享机制尚未健全，难以充分释放数据“飞轮效应”。
求是网记者：
今年政府工作报告提出，要促进新一代智能终端和智能体加快推广，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用，请您结合这些工作部署谈一谈自己的理解。
刘庆峰代表：
我认为软硬件一体化的规模化落地与智能体的场景化普及，这两大方向将彻底改变AI与人类、与物理世界的交互方式，推动AI从“工具”向“伙伴”转变，实现生产力的跨越式提升，从而成为AI浪潮的下一个“爆发点”。
什么是软硬件一体化？简单来说，就是让AI不仅“聪明”，还“耳聪目明、能说会做”。大模型赋予了AI强大的“大脑”，但要让AI真正走进家庭、工厂和日常生活，就需要通过与麦克风、摄像头、扬声器等硬件的深度融合，让AI能听会说、能看会认，实现与人的自然交互。比如科大讯飞通过AI与麦克风阵列技术的融合，即使在嘈杂环境下也能精准识别语音，搭载这一技术的讯飞AI学习机、智能办公本、翻译机等产品，已经让消费者在家庭学习、会议记录、跨语言沟通等场景中真实体会到AI带来的变革。可以预见，未来AI与硬件更好、更深度的融合将重塑大多数行业，彻底打破AI应用的场景壁垒，释放巨大的产业价值。
智能体，通俗地讲，就是能自主理解需求、规划路径、执行任务的“AI数字员工”。当前全球范围内，智能体正从少数企业的定制能力走向规模化普及，带来的不是百分之十几的效率改善，而是3倍、5倍甚至10倍的生产力跃升。科大讯飞内部已涌现出一批“超级团队”，仅凭几个人加上AI协同，几天就能完成过去需要十几人、花费数月才能完成的复杂任务，交付速度和质量显著超出预期。可以说，智能体的场景化应用，正在从根本上释放个体与团队的创造力。
需要强调的是，谋划下一代人工智能，不能局限于现有技术的迭代，更要主动布局量子计算、脑启发架构等颠覆性前沿领域，同时强化人工智能源头技术创新，建立更完善的机制鼓励原始创新，为下一代AI发展筑牢根基。一旦量子计算赋能AI、脑启发的新一代模型架构取得突破，现在的算力体系、能耗瓶颈、人才培养模式都将被彻底重塑，这既是挑战，更是我国实现通用人工智能弯道超车的重大机遇。
求是网记者：
面对AI加速融入生产生活的新趋势，特别是AI技术快速落地带来的就业、分配及社会心理影响，社会反响不一，甚至出现“AI焦虑”，对此，您怎么看？
刘庆峰代表：
AI焦虑，本质是对技术变革与职业不确定性的担忧。我认为，AI不会淘汰人，但那些不愿改变工作方式、不主动适应技术的人，将面临更大的职业挑战。未来一定是人机协同、深度耦合的社会，要引导全社会理性看待技术变革，既要看到传统岗位优化调整的阵痛，更要看到新兴岗位大量涌现、生产效率大幅提升、生活品质持续改善的长期红利，通过普及AI素养、完善技能培训、健全保障机制，让每个人都能站在AI的肩膀上成为更有价值的自己。“未来劳动者”应具备四大核心素养：一是AI基础素养，能理解并熟练运用AI工具；二是跨领域学习能力，快速适配岗位与技术迭代；三是创新创造与复杂问题解决能力，发挥人类不可替代的价值；四是责任意识与协作精神，在人机协同中坚守安全、伦理与质量底线。
普通人不必陷入技术恐慌，关键是主动学习使用AI工具、掌握人机协作方法，做AI的驾驭者而非被动接受者，把AI当作提升效率、放大能力的助手，聚焦创造力、沟通力、共情力、判断力等人类独有优势，在学习、工作与生活中善用AI工具拓展边界、提升品质。对于产业工人等劳动者，应破除岗位替代焦虑，提升主动学习的意识，掌握扎实的专业技能、人机协同的操作能力和问题解决与现场应变能力，从单纯操作型劳动者转向懂技术、会协同、能创新的技能型、复合型劳动者。
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