2025年，中國人工智能產業跑出了「加速度」。3月5日，在國新辦舉行的國務院政策例行吹風會上，《政府工作報告》起草組成員、國務院研究室副主任陳昌盛表示，今年政府工作報告中提出持續推進「人工智慧+」行動，就是要抓住這次人工智慧技術突破的機遇，使我國數字技術與製造優勢、市場規模優勢充分結合，推動人工智慧大模型的廣泛應用，努力推動人工智慧真正能夠賦能千行百業、走進千家萬戶。
  隨著2025年1月20日國產AI大模型DeepSeek發佈新一代推理大模型DeepSeek-R1，在全球AI競技場投下技術普惠理念的「深水炸彈」，深度適配、開源、差異化競爭成為當下熱點。
  「在人工智慧發展的漫長進程中，ChatGPT突破了自然語言處理，Sora展示了多媒體創作潛力，DeepSeek-R1在數學、代碼、自然語言推理等任務的性能上實現顯著躍升，更是一場極具震撼力的變革。」復旦大學電腦科學技術學院教授、博導張奇告訴《瞭望東方週刊》，「這場變革為全球通向AI未來開闢了一條新的路徑，也給AI大模型的落地普及打開了更廣闊的空間。」
  DeepSeek在多家醫院完成本地化部署，微信測試接入DeepSeek，一些城市的政務系統已接入……DeepSeek的開源生態吸引了眾多開發者、機構和企業參與，同時也啟動了整個人工智慧產業鏈，無論是雲服務廠商、晶片公司，還是下游應用層，均紛紛入場進行部署和適配。
  大模型的突破推動了產業的爆發式增長，國產AI技術正加速創新、落地。
  DeepSeek加速技術普惠
  「憑藉其開放性、高效性和易用性，DeepSeek開源模型正在成為推動AI技術普惠化的重要力量。」張奇說，「DeepSeek的高效推理與擴展能力，使其在雲、邊、端及多行業場景中快速滲透。」
  「我們的大型企業客戶對智能化需求有其特殊性，要場景垂直度高、任務複雜度強、數據安全要求嚴。達觀智能問答系統全面接入DeepSeek大模型，涵蓋其各個蒸餾版本和滿血版本，可以實現全版本靈活調用+知識庫深度聯動，相當於為企業打造了一個可配置、可思考、可行動的智能中樞。」達觀數據CEO陳運文告訴《瞭望東方週刊》。
  「當企業遇到問題時，通過結合DeepSeek模型與RAG（Retrieval-Augmented Generation，是一種結合了檢索和生成技術的模型，主要用於自然語言處理任務中）框架，系統能夠從海量數據中精准召回素材內容，再利用DeepSeek強大的深度思考和推理能力，最終呈現清晰且完整的結果。後臺配置裏，企業還可以自行選擇調用基礎模型。」陳運文說。
  「比如，在客戶的金融信貸材料、合同、招股書、監管報告等專業文檔審核中，DeepSeek模型可助力自動提取關鍵條款、交叉驗證數據邏輯，並基於行業風險庫生成審核建議，幫助金融機構將人工復核工作量再次提速，同時規避隱性合規風險；在供應鏈管理場景中，達觀智能體可自主拆解企業級任務，同步協調訂單數據解析、供應商資質核驗、物流異常預警等子任務，企業可借此實現跨系統業務流程效率提升50%。」陳運文說。
  「下一步，達觀數據還將打造辦公智能體，這一智能體不僅能夠理解用戶需求並給出準確答案，更能自動執行一系列複雜任務，實現企業內部工作流的全面自動化。」陳運文說。
  2025年2月12日，國網資訊通信產業集團有限公司自主研發的模型服務雲MSC平臺全面接入DeepSeek大模型。
  2月15日，中國華能集團有限公司完成了DeepSeek系列模型的本地化部署，並在集團「iHN+」移動門戶中推出了「睿智小能」AI助手。「目前，在通用知識基礎上，結合規章制度、故障分析等企業資料庫，利用預置提示詞，AI助手實現了知識問答、公文擬稿、智能校對、檔解讀、科研輔助等基礎功能，高效輔助日常辦公與管理。」華能數位化部相關負責人說。
  據不完全統計，目前多家能源企業將DeepSeek深度融入業務。比如，發電廠設備檢修、虛擬電廠能源調度、合規審查等，AI技術已嵌入能源生產、管理的全鏈條。
  「能源行業生產端是一個超級複雜的環節，它的品類有煤電、核電、水電、光伏、風電、生物質能等，分佈廣泛，產出複雜多變；電網端，更是現代工業體系中數據量最大、變動量最大、複雜度最高的體系之一。」中國電子商會副會長熊焰分析，「比如電力交易系統，這個場景就有數以萬計的發電側，包括穩定的煤電、水電和核電，還有不穩定的風電、光伏。在需求側，又面臨著用戶多種多樣的需求。從預測、調整，到交易、優化，接入大模型後，整個電力交易系統相當於擁有了一個更聰明的大腦。」
  「患者走進醫院，把自己不舒服的地方告知AI醫療機器人，一分鐘不到，就醫路徑就在屏上出現：請先前往一樓A區抽血，再到B區拍攝胸部CT……檢查完畢回到家，檢查報告、診斷結果已傳至手機，藥品當晚配送到家。」上海市第六人民醫院金山分院副院長殷峻如此描繪，「類似的自助式醫院或許不遠了。」
  殷峻是一位內分泌代謝科專家，在他印象中，全球早期AI醫療應用最具里程碑式的突破，是在糖尿病視網膜病變讀片領域。如今，DeepSeek結合醫院內部醫療數據，有望訓練出更多治療「最優方案」，且帶有各醫院「標籤特色」。
  據統計，截至2025年3月，國內已有超百家三級醫院官宣完成DeepSeek本地化部署，涉及北京、上海、廣東、江蘇、浙江等20餘個省份。DeepSeek正全方位滲入到臨床決策支持、病歷生成和質控、疾病科普、健康管理、科研輔助、醫院管理等各種醫療場景中。
  前不久，浪潮海嶽承建的某建築央企智能問答專案正式上線，基於浪潮海嶽大模型平臺與DeepSeek大模型的深度結合，制度查詢平均耗時從15分鐘縮短至10秒；通過訓練，海嶽大模型對《工程專案管理辦法》等橋樑施工領域的專業檔理解準確率達96.5%；在跨部門協同方面，系統能夠自動關聯制度負責人，將專家回應時間從2小時縮短至5分鐘。
  另外，浪潮海嶽大模型突破了面向橋樑施工的多維度領域知識庫構建、面向智能編制的多智能體協同等多項關鍵技術，構建了私有知識庫，打造了該建築央企專屬的施工方案智能編制平臺。「相較於傳統人工方式，方案編制時間從數周縮短至45分鐘，減少了50%以上的人力投入，並保證100%符合國家和行業規範，減少了90%以上的人工錯誤，施工風險識別率提升至90%以上。」浪潮海嶽相關負責人說。
  「一方面，海嶽大模型應用場景可進一步向專業垂直領域縱深滲透，使處理專業型、知識密集型任務的能力大幅提升，更好地切入高門檻場景應用；另一方面，其也為海嶽大模型橫向擴展應用領域、應用行業，提供了一種相對低成本高效率的垂域大模型訓練範式。」浪潮通用軟體有限公司海嶽大模型研發負責人、首席技術架構師周祥國說，「定位於企業服務垂域大模型的海嶽大模型，在接入DeepSeek之後解鎖了企業智能化新高度。」
  瞬間構建AI智能體
  「在國產大模型DeepSeek發佈之前，我們在2024年12月底剛剛做完產品更新。春節後，我們率先在Agent（智能體，指能夠感知環境並採取行動以實現特定目標的代理體）全線接入DeepSeek，發佈Agent產品家族，包括RPA Agent（iBotX）、智見分析Agent、Hyper Agent和Agent Store-100中心四款核心產品，為企業智能化轉型提供全方位的解決方案。」上海容智資訊技術有限公司（以下簡稱「容智資訊」）CEO柴亞團告訴《瞭望東方週刊》。
  容智資訊2016年成立於上海，經過2年多的技術研發，於2018年完成自主知識產權的國產RPA產品iBot。
  「當很多公司還在摸索怎麼讓DeepSeek與公司業務深度適配時，我們已經能迅速拿出產品適配100多個行業場景，涵蓋金融、零售、製造、運營商、物流、現代服務業等多個領域。」柴亞團說，「平臺基於行業與部門的細分，用戶登錄後可輕鬆流覽精准匹配業務場景的眾多Agent，點擊『聘用』，即可線上體驗標準版。此外，用戶還可進行個性化定制，並即時跟蹤Agent的KPI表現，真正開啟人機協同辦公新模式。」
  DeepSeek憑藉國產化與自主可控、多模態與場景適應能力、高效推理與低成本部署三大優勢，在確保高性能的基礎上將成本壓縮至行業平均水準的60%，為中國企業大規模應用AI Agent開闢了更可行的路徑和廣闊前景。
  「目前，許多科技公司推出了面向C端（終端用戶）的通用型AI Agent產品。在這些平臺上，用戶只需簡單描述即可生成語音陪伴助手、外語練習助手、圖像生成助手等，極大提升了生活便捷性。但在B端（企業端），Agent首先引領的是企業軟體架構革新。」柴亞團說，「我們以RPA（機器人流程自動化）為基因，深耕B端市場，聚焦企業核心執行層。」
  傳統企業軟體依賴後端系統和數據庫進行管理，業務數據與交互集中於後端伺服器，導致架構複雜、運行效率受限。而AI Agent通過智能化能力，將資料庫交互、用戶請求處理與業務流程執行深度融合。這種高度集成與智能驅動，使AI Agent取代了傳統的人工編程與分散管理模式，不僅簡化了企業軟體架構，還從根本上增強系統的靈活性與智能決策能力，為企業帶來更敏捷、高效的運營模式。
  例如，財務Agent能夠無縫整合多個系統，自動從財務管理平臺提取多維度數據，智能分析並生成定制化的財務報告。「假如企業某位員工離職，以前要找各個部門走流程。現在只要構建AI 智能體，流程將大大簡化。等新員工入職，即可輕鬆完成帳號重建、資產恢復。通過知識庫智能體，新員工還可以輕鬆掌握公司制度、流程資訊。」柴亞團說。
  另外，容智iBotX數字員工RRPA Agent，在RPA的基礎上融入大模型能力，使其不僅具備人機對話、思考、推理、內容生成和總結等智能化能力，還結合了RPA豐富的動作執行能力，能夠高效應對大量端到端的複雜業務場景。「這一升級不僅大幅拓展了能力邊界，還顯著提升了其靈活性和實用性，重新定義了人機交互，為RPA這雙靈巧『雙手』裝上了智慧大腦，更與大模型強強聯合，為業務流程自動化帶來了前所未有的可能。」柴亞團說。
  「其實，我們已經研發智能體兩年多了。過去很大的問題是受制於大模型能力，智能體成本高且輸出不穩定，都不好意思拿出來給客戶使用。」柴亞團回憶，「DeepSeek發佈後，這款基於DeepSeek的智能體終於真正能在實際場景中用上了，不僅開源免費，而且速度快，輸出穩定。」
  「現在，容智創新融合大語言模型與智能體技術，打造了開箱即用的Hyper Agent專家級智能體開發平臺。通過可視化配置介面，業務人員無需編寫代碼，只需進行簡單修改，即可在秒級時間內完成Agent部署，實現業務流程智能自動化，真正做到『所想即所得』。」柴亞團說。
  6個月與6天
  「我要發自內心地感謝DeepSeek。」寧波雲錦微智能科技有限公司（以下簡稱「雲錦微」）創始人、CEO王文藝告訴《瞭望東方週刊》，「打個比方，我之前在人工智慧行業做電腦視覺時，大家覺得行業市場規模是夜空裏的星星，後來GPT出現，大家認為AI市場規模有月亮那麼大了，而DeepSeek，則將市場規模放大到比太陽還要大。」
  雲錦微成立於2021年6月，是一家專注於研發具身智能體操作系統的科技公司。「在工業生產中，不同行業場景對識別目標物需求極為多樣且細碎，在電腦視覺時代存在著很多無法被覆蓋和滿足的演算法需求，如垃圾分揀、品質檢測、運維檢修等等。而大模型技術的出現讓這些需求有了更便捷、成本更低的解決方案。」王文藝解釋，「我們的目標是讓每一個設備都插上大模型的翅膀，所以低成本、高性價比是雲錦微的一大特色，尤其在AI晶片的國產化適配方面。」
  目前，雲錦微已經幫助企業開發者客戶在能源、水務、交通等多個場景實現了商業化落地。
  2025年1月，科大訊飛與雲錦微簽訂生態投資合作協議，雙方將在多模態技術、全球市場拓展、投資機構對接等方面展開全面合作，共同推動具身智能體在各個行業的普遍應用。
  「從商業角度來看，DeepSeek首先降低了我們的成本。現在模型計算與使用成本仍然存在，但知識使用成本已經降到零。」王文藝說，「其次，它通過開源免費將慢思考能力和深思考能力融入各行各業。」
  「最重要的是帶給了我們更多商業機會，可將當下的行業經濟規模至少放大十倍，未來更會指數級增長。我們春節後一開工，接到的諮詢量急速增加，商業面也迅速擴大，很多政府部門和事業單位都在諮詢將內部流程知識庫接入DeepSeek。」王文藝說。
  「春節期間看到DeepSeek爆發後，我的第一反應就是市場要變天了。」王文藝說，「以前我們想要成交一個客戶，需要有專業的業務顧問和技術專家團隊和客戶溝通，瞭解客戶的業務目標、流程、應用場景、功能期望，再給出關於智能體應用的可行性分析和戰略建議。這個過程從我們初步瞭解客戶到客戶真正下單，至少要6個月。現在我們基於DeepSeek開發了一個小程式，類似於數字銷售員。客戶被這個專業的數字銷售逐步引導，幫助測試我們的產品，判斷我們的能力，6天左右就能篩選出我們與他是否匹配。接入DeepSeek後，一周時間的訂單量就相當於以前一個月。」
  「最近市場一哄而上都在做DeepSeek私有化部署一體機，水準參差不齊。這和上世紀90年代初專業人士組裝PC機的情況類似。」王文藝說，「目前有很大一批中小微企業對DeepSeek非常好奇，但他們預算不高，自己沒有專業IT開發團隊，想嘗試卻沒有人幫他DIY。這種情況下，開箱即用的DeepSeek一體機需求量非常大。」
  「我們幫助客戶配置DeepSeek一體機，除了根據客戶對智能體的性能需求和應用場景需求，對處理器、記憶體、存儲、顯卡等關鍵硬體組件進行選型和優化，還會免費提供給客戶多模態底座、大模型和AI開發工具。我們希望客戶在未來需要多模態整合時，可以看到我們的能力。」王文藝說，「在我們尚未完成推廣視頻，未通過代理商管道，沒有廣泛推廣的情況下，目前諮詢量已經非常大。」
  「2025年，行業將爆發式增長，人工智慧真正開始『大航海時代』。如果說以前大家還在港口搖旗呐喊，要去發現新大陸。那麼現在，無論是大輪船還是小舢板，都可以儘快出海了。」王文藝說。
  通用智能尚在路上
  「DeepSeek能在AI領域嶄露頭角，離不開其在技術層面的諸多創新，這些創新點成為它突破傳統、實現飛躍的關鍵因素。」張奇說， DeepSeek在研發過程中深度融合了大量國內互聯網資訊，使其對中文語境高度敏感，能夠精准把握本土用戶的需求與語言習慣。在處理中文翻譯任務時，它能夠充分考慮到中文語言的豐富內涵和文化背景，給出更加準確、自然的翻譯結果。當翻譯一些具有中國特色的成語、俗語時，DeepSeek能夠深入理解其背後的文化寓意，將其準確地翻譯成外文，讓外國用戶也能領略到中國文化的博大精深。在語義理解和多輪對話場景中，DeepSeek表現得更加自然流暢，能夠更好地理解用戶的意圖，提供更加個性、精准的服務。比如在智能客服場景中，它能夠快速理解用戶的問題，並給出針對性的解決方案，大大提高了用戶的滿意度。
  「作為中國團隊自主研發的成果，DeepSeek在中文理解與生成方面具有天然優勢，這是它區別於其他國際AI產品的一大特色。」張奇分析，「相比之下，儘管一些國際知名的AI產品在上下文理解、創意寫作等方面表現出色，但在處理中文資訊時，往往會因為對中文語境的理解不夠深入而稍顯滯後。這就使得DeepSeek在本土市場上具有獨特競爭力，能夠更好地滿足國內用戶的需求，為推動中文自然語言處理技術的發展作出重要貢獻。」
  不過，我們也必須清醒地認識到，DeepSeek雖然強大，但距離通用智能的目標仍然遙遠。
  通用智能，代表著人工智慧發展的終極理想。它是指一種具有人類級別的認知能力，能夠理解、學習並應用於廣泛任務領域的人工智慧系統。這意味著它並非局限於特定的任務或領域，而是像人類一樣，具備廣泛的適應性和靈活性，能夠處理各種類型的任務，無論是日常的生活瑣事，還是複雜的科學研究，都能應對自如。
  「包括DeepSeek在內的大語言模型的底層邏輯都依然是統計機器學習，其運作方式是傳統的喂數據、訓練、輸出結果模式。在技術層面，DeepSeek在某些任務上表現出色，但其本質上還是一個被訓練出的智能模型，不是真正意義上的智能體。」張奇分析，「DeepSeek雖然在一些複雜問題上能夠展現出強大的計算和推理能力，比如在數學、代碼處理等任務中表現出色，但對於那些沒有在訓練數據中充分體現的場景和問題，它也難以準確應對。這意味著，DeepSeek的能力邊界取決於它所學習的數據和訓練的場景，而不是像人類一樣具備通用的智能，即可以舉一反三，靈活應對各種未知情況。」
  「儘管大語言模型目前距離通用智能還有一定的距離，但它在通用智能的探索道路上，帶給我們諸多值得期待的可能性和方向。」張奇說。
  市場機會顯著
  「接下來的一年有望成為AI應用爆發的黃金期。」快思慢想研究院院長、原商湯智能產業研究院創始院長田豐告訴《瞭望東方週刊》。
  「對於普通人而言，更形象的比喻是2024年的大模型更像文科生，而2025年的大模型更像理科生，並且具有博士邏輯推理水準。它的思路過程中展示的邏輯能力非常接近教授水準或者說數學家水準。因此從這一點來看，在推理能力上，中國的大模型每半年甚至每個季度都在快速提升。」田豐分析說。
  「這股DeepSeek熱潮是一次非常成功的市場教育，它讓社會大眾、C端的個人和企業使用者，還有相關政策制定者都非常直觀地認識到AI的核心易用性和巨大價值。讓從業者和大模型廠商看到了在成本可控、算力有限的前提下也可以訓練出高性能模型的可能性。」羅蘭貝格全球合夥人兼大中華區副總裁李冰博士告訴《瞭望東方週刊》。
  「從ToB（Business to Business，企業與企業之間的商務模式）的角度來看，AI在製造業等領域都會有廣闊的市場機會，不過目前仍是市場初期。比如在製造業中，質檢就是典型的AI機器視覺發力的領域。不過，相對而言，AI目前更大的市場其實在ToC（Business to Consumer，企業對消費者的商務模式）。」李冰解釋說，「除了Agent外，智能硬體將有新的、顯著的市場機會，如AI眼鏡、AI耳機、AI手機、AI電腦、AI家居等等，都值得期待。」
  田豐也持同樣看法，「基礎模型的價格戰可能會告一段落。AI應用領域，我們可能在2025年看到爆款應用的湧現。除了傳統軟體的AI化，硬體AI應用也會非常豐富多彩。比如AI家居，它不僅可以提供傳統冰箱的製冷保鮮或者空調的環境舒適，還可以關心你的健康狀況。這就意味著，家電產業正在向服務業延伸——原來家電產業的服務可能包括安裝維保，但現在的服務是冰箱將為你安排健康菜譜。」
  「就服務業而言，現在大量服務業的任務場景都可以用『傳統互聯網+傳統服務業+大模型』去完成。例如，原來的定制旅遊服務，現在用大模型可以做得更好，大模型可以理解客戶的複雜需求，並利用海量資訊，更精准地滿足客戶對成本和體驗的需求。」田豐說。
  「中短期內，我們一定會朝著『更高性價比』或者說『更便宜』的大模型方向發展。原因是今天我們可以使用高質量訓練的大集群和大規模數據，數據紅利已經到達尾期。因此單純依靠預訓練解決方案，即預訓練技術路徑可能會繼續前進。但性能的提升將變緩。」李冰說。
  「未來，全球對AI人才的搶奪可能更加激烈。人才是科技企業的第一資產。」田豐說，「以往外界普遍認為，那些成績最拔尖且有志於在理工科領域發展的中國青少年，其標準發展路徑是在中科大、清華北大等高校讀完本科，然後留學美國伯克利、麻省理工、斯坦福等大學，讀完碩博士，再去微軟或穀歌之類跨國大企業工作幾年。但現在我們看到，從浙大、清華畢業的本土博士，甚至在讀的碩士研究生都創造出了非常好的成績，這代表我們的大學尤其是AI碩博士的教育水準已經提高。這歸功於國內教育體系的不斷創新，還有領軍科學家的栽培。」
  「這批爆火的AI研發創新團隊，年齡都在24歲到35歲之間。青年科學家爆發出極大的原始創新能力和潛能。」田豐建議，「下一階段，我們要給青年科學家更大的科研自由度和資金支持，以更高的科研預算、更開放的學術態度、更好的人才保護政策去鼓勵創新。」
  田豐還建議，在中國尋找並建設一些長期支持人工智慧核心軟體基礎研發、晶片基礎研發的金融體系、機制，助力創新創業者在5年或者10年內取得國際上絕對領先的原創成果。
  （萬宏蕾／文）