2025年7月1日，《华尔街日报》称：中国AI企业正突破美国全球技术垄断，亚非中东及欧洲的公立机构、跨国企业等国际用户正加速选用中国AI大模型替代美国产品。
报道称，汇丰、渣打已内部测试DeepSeek模型，沙特阿拉伯国家石油公司在主数据中心部署该模型，亚马逊、微软、谷歌等美云服务商也向客户提供DeepSeek服务。尽管白宫因数据安全问题禁止部分政府设备使用……
中美新一轮的竞争中，AI究竟扮演什么角色？中美双方在这一领域的进展如何？谁更有优势？未来人工智能相关领域有哪些风口？《问答神州》专访清华大学智能产业研究院院长张亚勤。
吴小莉：以前AI大模型我们是跟随美国，你觉得是不是因为DeepSeek的出现，中美之间的差距开始拉近？
张亚勤：我一直觉得DeepSeek是ChatGPT以来最大的创新，有算法创新、技术创新、工程创新还有商业模式的创新，等于实现了一个中国的路径。
吴小莉：我其实有点好奇，因为DeepSeek现在是开源，你说它的商业模式也创新，怎么创新了？
张亚勤：商业模式创新就是它是开源的，而且用的是MIT的许可协议，一种最灵活的开源，就是你可以用我的权重，甚至用一些代码，不需要缴费。我觉得这样最大程度上让一些拿不到前沿模型的，甚至没有大算力大数据的公司，都可以使用。
2025年元月二十几号，DeepSeek刚上线的时候，我正好在达沃斯，有好多不同国家的企业家，看到DeepSeek都特别振奋，说现在他们也可以去用这样的模型去开发应用、做自己的本地化部署。具体以后怎么收费？可以通过API（应用程序编程接口），也可以通过token（AI世界的货币单位），也可以自己在上面去开发一些新的应用，比如说安卓系统本身是免费的，但是上面有各种不同的生态应用，所以还是可以有很多商业收获的。
我想现在DeepSeek要做的就两件事：第一件就是要把这个模型做得好，模型的性能、推理功能和本身的效率一定要先做好；第二点很重要，以后能不能成为我讲的操作系统，要看有没有一个生态建立起来，有了之后就有粘性了，如果没有的话，那别人来个更好的模型，就把你替代了。现在模型之间互相替代是十分容易的，比如说我现在做的AI智能体下面的几种模型，可以用Llama、OpenAI或者DeepSeek，用哪种都可以。
尽管现在这些模型有些性能很强，但还没有形成粘性，就是没有建立起生态，所以未来的大模型之争，一方面把模型做好，另外一方面一定要把生态做起来。
张亚勤：是的。目前看人工智能的应用，其实中美没太大差别，都是处于布局的阶段。比如To C（面向用户）的应用，运用邮件、文生图或者一些编程，这些东西我觉得大家都在用；真正To B（面向企业）的应用，比如无人驾驶、制造或机器人等领域，中国在机器人的布局，可能比美国要更超前一点，虽然现在有这么多的公司在做机器人，里面有泡沫，但是风险投资商、创业者包括政府投入都很大，这是件好事。我为什么讲中国应用会超前美国？我们回忆一下，个人计算机互联、移动互联在早期发展时，我们的技术和商业模式都是向美国学的，但后来我们的微信、短视频、社交网络、电商、移动支付等应用的体验，都完全超过了美国、超过了任何一个国家。
所以我觉得在人工智能时代，当技术达到基本稳态后，在应用领域，中国也会超过美国的。因为人工PG电子官网智能时代并不是一个隔离的时代，很多的数据和基础设施，其实是依赖于移动互联所建立的生态；中国又是这么大的一个制造国家，有这么强的产业。所以当人工智能触及这些领域的时候，自然而然整个体量就比其他国家大很多。所以我觉得在5年的时候，当应用开始慢慢普及的时候，中国会变成全球最大的AI国家。
吴小莉：你说现在AI发展的大趋势，就是从生成式语言模型到目的驱动的智能体，这会对我们的生活产生什么影响？
张亚勤：准确来讲，智能体AI也是生成式AI的一个方面，并不是一个全新的范式。机器和人最大区别就是规划能力，我们人定义一个目标，然后就会规划中间的路径去达成，智能体就是干这件事，你给它一个目标，它能找到路径，自主地去实现目标，不断地迭代、试错、优化和学习。可以讲，智能体是我们人工智能时代的 App。
吴小莉：你说现在对于复杂“任务长度”，每7个月会翻倍，什么叫“任务长度”?另外，你说对于复杂任务的执行准确率已超过50%的门槛，这意味着什么？
张亚勤：比如说我们人类的能力，能规划很长的任务、很大的目标，然后把它分解成很多很多的小目标、小任务。过去7个月，AI的发展，就等于能完成的任务量增加了1倍，执行准确度达到50%，就是说一半以上能完成，如果不能完成再和人去交互，或者改进算法。我觉得这是两个很重要的里程碑。
张亚勤：现在我们看到的大部分智能体，其实还不是真正的智能体，还是把任务自动化，就是人事先规划好路径，它并不是自主学习、自主智能。但目前有些已经开始使用了，比如我觉得Manus（小编注：中国首款通用型智能体产品）就是一个挺好的通用智能体，它把很多任务能连在 一块，中间可以自动地去规划任务。
另外我们做的智能体医院，有很多的医生、护士和病人，都是智能体，他们会自我进化，他们之间可以互动、学习、博弈和不断地升级。智能体不仅要和物理世界交互，同时它们智能体和智能体之间的交互其实更重要。
张亚勤：智能体医院、 AI医院是我们刘洋教授带的团队，从2024年开始做的一个新项目，它里面所有的医生、护士、病人全部都是虚拟体，是智能体。
智能体一开始会学习，就像我们医生要上大学、读医学院，学习之后它会有一定的技能，毕业到医院里面去做临床，这个时候的学习有点像推理，在虚拟医院里就可以诊断病人，然后它告诉你对还是错，如果对的话就给你加分，不对的话就减分，然后快速地去做迭代，做上百亿次这样的迭代，它比实体医院进化的速度可能快百倍甚至上千倍，所以它两天就可以处理一个三甲医院2-3年的病例，而且准确度、精度要高很多。
吴小莉：你说2024年才开始，但是它的进化很快，我能够想象，未来我们进入一个完全是AI的医院接受治疗，但是它们还是不能动手术吧？
张亚勤：是的。智能体本身还是个从属体，进化得再好，目前还是医生的助理，长期的话我们可以有医疗机器人、手术机器人可以和它连接，就形成物理世界和信息世界的全面连接。
吴小莉：像你刚刚提到还有很多垂直模型，如果你要建议大家创业，哪些领域是风口？
张亚勤：你要想行业有什么样的需求，能解决什么样的问题，人工智能是一个工具，从我个人角度来讲，首先人工智能要为人服务，怎么样让人活得更健康、更长寿、质量更高？怎么样让我们更安全、环境更好？所以我们选了三个方向：无人驾驶和机器人，使我们更安全更便利，绿色计算使环境更好，另一个方向是新药研发，让我们活得更长。
吴小莉：20多年前你刚回国，你说那时候中美之间的差距比较大，主要体现在哪里？
张亚勤：拿计算机这个领域来说，科研水平国际化的程度，包括老师、学生对于前沿科技的掌握都和美国差得比较多。比如最PG电子官网优秀高校的学生毕业后，他的博士论文、以及对做研究的整个流程都不是很清楚，当时我和李开复、沈向洋、张宏江都是在一线做研究的，而且在我们的领域都是比较领先的，所以回来后可以手把手教他们如何做研究。
吴小莉：你说这20多年来，学生、老师都有很多的变化，你常常觉得现在的年轻人会突然激发一些灵感，给你一些惊喜。
张亚勤：基本上每天我和我的博士生开会的时候，他们讲他们做的研究，为什么选这个课题，我觉得都有很多启发。可能过去带博士生，是我给他们讲，现在大部分时间是博士生给我讲，我向他们学习。因为现在这些技术发展得很快，很多新的算法、最新东西，他们了解比我都多。
张亚勤：我会给他们一些反馈，包括方向性的建议，因为这些聪明的小孩什么都想做，这次开会是做这个，下次开会就换了，所以我觉得要想清楚，我们到底要做哪件事。另外，我也希望他们做一些全新的东西，比如说已经发表的文章，你在上面做一点点小优化，练练手可以，但是这个不能作为你的主要方向，希望他们能做点不同的东西。
张亚勤：另外，我给他们提供机会，首先我们有这么多的企业都可以合作，我觉得这对博士生特别重要，以及他有自己的兴趣，我们找到与他合适的资源，以后可以帮他落地。
吴小莉：我们也很想知道，为什么这20多年来会有这么多的变化，您觉得是因为教育的关系吗？那我们在教育上还有什么需要再进步的地方吗？
张亚勤：对。我觉得这20多年，首先我们培养人才的整个机制有很大的提高，不管是体量还是质量；另外我觉得很重要的是，中国的产业起来了，有这么多大的企业， BAT、字节、美团、地平线等，这么多公司，所以有人才需求，同时学生可以去锻炼。
我觉得需要改进的地方是，由于我们很多年来有一种惯性，就是去看国外做什么，国外的大学做什么、国外的企业做什么，我们就做一个中国模式，比如我们要做中国的MIT，我们要做中国的谷歌，这些模式在下面这10年20年可能不适合了，第一点我们已经做到前面了，真的是要能开拓一个新的领域，能做别人没做的事儿，然后能做看不到终点的事。
这需要我们的教育体系、科研机构、科研的管理机构、评估机制都有一个大的变化。比如现在的大学还是特别注重所谓的纵向项目就是国家项目，还是把横向项目和企业的合作作为“二等、三等公民”，我觉得这是不合理的，特别在人工智能领域，产学研融合比其他领域更重要，不和产业合作，你都搞不清问题在哪里，都没有数据，可以看到过去5—10年，可能最大的创新是来自于企业。
DeepSeek其实是一个很好的产学研合作典范，它里面有很多从学校刚刚毕业的学生，甚至很多实习生，包括我们清华大学智能产业研究院的研究生在那工作，所以它很多论文发表都是这些高校和DeepSeek联合署名的。
张亚勤：对。当时我在清华要办研究院的时候，我就一直坚持要加上 “I”就是 “industry”产业这个词，因为我觉得无论做基础研究也好，还是应用研究也好，和产业的这种合作是十分重要的。但是我有些朋友特别在学校的朋友劝我，大学里面要加个科学比较高尚，写个产业，会觉得你怎么和产业合作去了。所以我觉得这种文化是防止我们、还会禁锢我们不断创新、去做0到1的创新的。
吴小莉：你曾说AIR研究院有3个目标：培养人才、科研创新和产业合作，研究院创立5年了，你觉得达到这些目标了吗？
张亚勤：我觉得还没有。达到这些目标可能需要10年的时间，目前我们有些进步、有些进展，比如人才培养，今年第一批博士生毕业；在创新方面我们做了一些，但是我觉得还没有一个特别巨大的0到1创新；我们也和企业有很多合作，也有一些孵化的公司，但真正颠覆了哪个产业、形成很大体量的影响，目前还没有，可能5年后我们希望有。
