中国式AI方案：重塑场景边界，深耕人机共生的智能经济新范式

TL;DR：

“中国式AI方案”正通过场景重塑与务实应用，推动AI从单一工具向智能闭环进化。其核心在于人机共生的动态平衡、对“冰山之下”系统工程的深耕，以及以“数据+算力+算法”为基石重构的智能经济，预示着一个由产业深度融合驱动的全新时代。

在2025年AI浪潮席卷全球之际，中国正以其独有的“中国式方案”深刻重塑人工智能的应用场景边界与产业生态。由36氪与中欧国际工商学院联合主办的“2025 AI Partner百业大会”上，围绕“中国式创新的黄金时刻”及“AI如何重塑场景的未来边界？”的圆桌对话，集中呈现了本土AI发展路径的务实与前瞻。这并非一场空泛的技术畅想，而是一场深度解剖AI如何从底层模型能力跃升，进而在千行百业中落地生根、创造真实价值的洞察之旅。从金融政务到网络安全，从个人创作到智能交互，AI的变革正从“冰山之上”的明星模型走向“冰山之下”的系统工程，重新定义人机协作的边界，并催生一个以“数据+算力+算法”为核心的智能经济新范式。

"中国式方案"的内核：务实主义与生态融合

“中国式AI方案”的核心特征，在于其对_实用性、垂直整合与生态协同_的深刻理解。不同于C端市场对通用大模型的“博学”追求，中国的企业级AI更强调“懂业务的AI”¹，聚焦于解决行业痛点和提升实际效率。中关村科金副总裁刘倩指出，企业服务中，大模型的真正价值在于“冰山之下”的系统工程，如知识工程、上下文优化和多智能体协调，这些“苦活累活”才是企业级场景的核心¹。

这种务实主义体现在多个层面：

• 深耕行业垂类模型：例如，中国联通携手上海电气风电集团共同研发全球首个风电行业垂类大模型，基于“AI大模型+工业机理模型”深度协同应用²。中国宝武的“钢铁大模型”已在105个典型场景深度应用，覆盖高炉诊断、炼钢优化等18类核心业务，关键工序覆盖率突破85%²。这些案例表明，AI正从通用能力向专业化、场景化演进。
• 全栈自主研发与国产化：中国电信的“星辰大模型能力体系”强调“全模态、全自研、全国产”，其语音大模型是国内首个支持中英双语与50种方言自由混说的模型，视觉大模型在政法公安行业规模应用，并荣获国际顶级AI竞赛10项冠军²。这种对核心技术自主可控的追求，构筑了中国AI发展的坚实底座。
• 政产学研用的协同创新：国家互联网信息办公室发布的《国家信息化发展报告（2024年）》强调，要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系³。这不仅加速了技术迭代，也为高质量数据集建设和智能化人才队伍培育提供了政策保障。

边界重塑：从单一工具到智能闭环

AI能力从“海平面上升”倒逼应用“造船”，将单一场景的“点状优化”拓展为跨越流程的“闭环重塑”。这不仅意味着效率的提升，更是服务范式与业务逻辑的根本性变革。

• 企业服务：从“问答”到“办事”的流程再造。中关村科金通过大模型将传统客服从“按1转人工”的低自助率，提升至能够识别故障、自动建报修工单、联动快递取件的“几分钟”服务闭环。在反诈领域，AI能将止付指令发出时间从30分钟缩短至2分钟，极大提升挽损效率¹。这展示了AI从辅助工具升级为流程协调者的强大能力，打破了传统业务流程中的“断点”。
• 网络安全：代码与防御的“智能双生”。长亭科技的周辛酉指出，AI在自动化编程中可能引入漏洞，但同时也能被用于重构安全防御范式，实现“知攻善防、智能安全”¹。其开源工具“MonkeyCode”让普通用户十分钟生成量化交易软件，而商业化产品“码力”则能在AI写代码时实时识别后门和漏洞，提供修改建议，实现“在AI提效时，守住安全底线”¹。这预示着AI将深度嵌入软件开发与安全防护的每一个环节。
• 内容创作：C端视频的“AI小团队”模式。Mootion联合创始人童超观察到，AI视频能力的提升正在“扩容”内容供给端，让以前没有机会创作视频的人也能实现创意。AI可以充当“编剧”写脚本、“摄像”生成画面、“剪辑”拼镜头，将用户从繁琐的细节中解放出来，专注于创意表达。这种“多模态融合”让AI从单一工具进化为“一个视频创作小团队”¹，极大降低了专业级内容创作的门槛，带来“新创作者+新创意”的涌现。
• 智能交互：从“能用”到“愿意用”的主动服务。思必驰深耕语音交互，祝迎君副总将此进化拆解为“耳朵、大脑、嘴巴”的全面升级¹。从远距离拾音、高信噪比抗干扰，到记忆上下文、进行推理判断（如根据用户打哈欠主动调低音乐），再到复刻人声、生成方言和情绪化语音，AI正使交互从被动指令识别走向主动智能服务，构建更自然、更具情感的连接。中国电信的天翼AI智能眼镜，更是将AI语音交互、视觉识别与实时翻译融入穿戴设备，让“科幻”照进现实，预示着交互智能将无处不在²。

人机共生：动态平衡与认知重塑

随着AI能力边界的拓展，关于“AI辅助人”与“人辅助AI”的讨论日益深入。这并非简单的替代关系，而是一个需要动态平衡“技术边界”与“责任边界”的复杂议题。

刘倩强调，在金融、医疗等高价值、高风险行业，即便AI准确率高达99%，人工审核仍不可或缺，AI的角色更多是“辅助”人理解意图、查找话术，最终责任仍归于人类。她的观点是：“AI把效率做到极致，人类把责任把好关”¹。长亭科技的周辛酉则用“乔哈里窗”理论阐释人机协同的四个象限：AI辅助人处理已知事务，人教AI学习未知知识，人向AI提问探索，以及人机共同探索未知领域¹。其核心在于，AI能跑遍全网找漏洞，但判断“这个漏洞会不会影响业务”仍需人类经验。最终目标是实现“人模合一”——将AI的能力与人类的判断力有机结合。

这种人机关系的演进，也带来了用户认知的重塑与现实落地的挑战：

• 高估即时效果，低估渗透难度：Mootion观察到，用户常高估AI的“电影级视频”即时制作能力，但当前只能做短视频；同时，AI工具在全球范围内的渗透难度和用户认知鸿沟，比技术突破本身更难填补¹。
• C端博学与B端专精的误区：企业客户常将C端AI的“无所不知”套用到B端，期待企业AI也“什么都懂”。但实际上，企业需要的是“懂业务的AI”，例如银行AI要精通“信用卡还款规则”，而非“天文地理”¹。这种预期差需要通过“培养数字员工”的持续投入来弥补，而非期望“一上线就无所不能”。
• 技术指标≠产品体验：思必驰的祝迎君指出，实验室的98%语音识别准确率在实际嘈杂环境中可能大打折扣；客户对智能产品的“预期”与“预算”也常存在鸿沟。AI的价值落地，往往需要数据优化、算法迭代和工程适配的长期积累，难以实现“上线即见效”的短期突破¹。

智能经济的宏大叙事与长远挑战

中国正从国家层面推动“人工智能+”行动，旨在将AI作为新一轮科技革命和产业变革的核心引擎，构建“人机协同、跨界融合、共创分享”的智能经济新形态⁴。这不仅是技术层面的突破，更是经济、社会、治理范式的全面跃迁。

• 生产要素的重构：国家发展改革委指出，智能经济时代的关键生产要素已从“数据”转向“数据+算力+算法”的协同配置，三者共同影响AI自主决策和行动的有效性⁴。中国在算力基础设施建设、高质量数据集积累和AI人才培养方面持续发力，例如截至2024年底，我国智能算力规模达493EFLOPS（FP16），年度数据生产量达41.06ZB，为智能经济发展奠定坚实基础³。
• 生态竞争与价值分配：在智能经济时代，企业竞争逻辑从“基于产品与服务”转向“基于‘人工智能+’的生态竞争”⁴。这要求企业联动产业链、供应链，激活数据资源、专业人才、多元场景等关键要素，在生态系统层面实现协同创新。价值增量需要在不同主体之间建立合理的分配机制，确保各方获取与贡献相匹配的价值份额。
• AI安全与伦理治理：人工智能带来的前所未有发展机遇，也伴随着前所未遇的风险挑战。中国电信已推出一站式大模型安全能力平台，并开源首个聚焦中文场景的提示注入攻击检测方案“见微”²。国投智能股份也发布了“鉴真”生成合成内容检测系列产品，以应对AI网络犯罪趋势²。同时，建立国家级的人工智能伦理委员会和技术标准制定机构，确保智能经济发展的安全性和可控性，是顶层制度设计中的重要一环，以平衡技术发展与社会福祉。
• 社会影响与未来工作：AI的普及将深刻改变人们的生产、生活和学习方式，推动人类社会迎来人机协同、跨界融合、共创分享的智能时代³。这包括AI赋能科研范式变革、推动现代产业体系建设、提升群众美好生活，以及重塑社会治理模式。然而，结构性失业、算法偏见、公平性等伦理挑战，以及全社会AI素养的提升，仍是需要长期面对和解决的问题。

展望2025及更远的未来，“中国式AI方案”正以其独特的务实智慧，将AI从前沿技术概念转化为普惠千行的现实生产力。这场变革的深层意义在于，它促使我们重新思考技术与人类的关系，在追求效率与智能的同时，不忘构建一个负责任、可持续、以人为本的智能社会。如同圆桌会议所言，我们应**“不高估短期影响，不低估长期价值”**，在人机共生的演进中，共同定义AI重塑的未来边界。

引用

• 中国式AI方案
• AI场景重塑
• 智能经济
• 人机共生
• 产业数字化
• AI安全