发布时间：2026-01-25 16:50:11 浏览：：
前不久，长江商学院发布了《中国与全球AI竞赛白皮书》（China and the Global AI Race：A CKGSB White Paper）。白皮书指出，，以 AI、机器人技术、云计算和大数据分析为核心的第四次工业革命，不仅是技术革新浪潮，更颠覆了价值创造、分配与可持续发展的跨行业、跨国界模式。价值链、贸易格局及经济领导力的核心要求均随 AI 发展而重构，未来经济的稳健增长将依赖于 AI 在商业模式、公共政策和劳动力发展中的广泛融合，同时需要强化国际协作与创新。
中国已崛起为这场 AI 变革中的关键全球参与者，凭借海量数据储备、完善的制造业生态和富有创新力的人才队伍，正从低成本制造商逐步升级为技术与理念的全球输出者，迈入 “AI 引领的全球化” 新阶段。长江商学院院长李海涛指出，“AI 时代的全球化并非选择，而是必然”，中国的产业实力与数字创新正与全球机遇和责任深度融合。DeepSeek 的 R1 模型等突破性成果，不仅为中国 AI 民主化奠定了新基础，更助力构建全球包容性创新生态。
AI 已成为全球经济竞争力、国家安全和地缘政治影响力的核心要素，在中国，政策制定者与企业领导者均将其视为提升生产力、改造产业、增强全球话语权的关键抓手。随着中国经济迈向成熟阶段，AI 正成为未来增长的核心支柱，广泛渗透于医疗、金融、物流、制造等多个领域，并通过贸易、投资和数字基础设施出口，深度融入中国的全球合作版图。中国的 AI 全球化路径已实现从技术输入到自主创新输出的质变，本土企业正凭借 AI 构建具有全球竞争力的系统并推向国际市场。
中国的 AI 全球战略深度依托其制造业与全球贸易的既有优势，初期通过将 AI 应用于智能家电、电动汽车、工业设备等实体出口产品，赋予产品更强的功能与智能化水平；未来将逐步聚焦智能服务的全球输出，推动 AI 即服务平台、云计算解决方案和自主系统的国际化。DeepSeek 的 R1 大语言模型成为这一转型的重要突破，其低算力需求的特性打破了传统 AI 发展的局限，使得中国在芯片竞争之外，可通过工程创新突破计算能力限制，为 AI 规模化应用开辟了新路径。
中国 AI 领域呈现新兴企业与老牌巨头协同发展的格局。新兴的“AI 六小虎”（智谱 AI、月之暗面、MiniMax、百川智能、阶跃星辰、01.AI）以创新和敏捷为核心优势，专注于计算机视觉、语音识别、自动驾驶等细分领域，代表了新一代 AI 原生企业的发展方向。同时，百度、阿里、腾讯、华为等传统科技巨头正以更成熟的方式将 AI 融入全球业务：百度在自动驾驶和自然语言处理领域成效显著，阿里将 AI 嵌入云服务与全球电商平台，腾讯在游戏、医疗、金融科技领域持续探索 AI 应用，华为则在 AI 芯片和 5G 智能设备领域投入重兵。这些企业的 AI 布局已遍及全球，从奇瑞在西班牙的先进汽车制造，到腾讯、阿里在东南亚电商领域的投资，再到华为在拉丁美洲的 AI 电信基础设施，中国 AI 的全球足迹正快速扩张。
中国拥有适配 AI 时代的独特优势：庞大且高度数字化的国内市场提供了丰富的模型训练数据，充足的 STEM 人才储备为技术创新提供智力支撑，强大的政府支持为产业发展保驾护航，而完善的制造业基础和出口体系则能实现 AI 产品的规模化生产与全球高效交付。这种数字创新与产业实力的结合，让中国在制定全球 AI 标准和实践方面占据有利地位。
全球 AI 竞争呈现多极格局：美国在基础 AI 研究、顶尖人才和风险投资方面仍保持领先；欧洲以监管为核心优势，在 AI 伦理和工业应用领域具备强劲实力；印度、东南亚等新兴市场也在培育本土 AI 产业。对于比亚迪、宁德时代、TikTok、Temu、Shein 等中国新兴市场领导者而言，全球化已从 “可选项” 变为 “生存必需”，海外市场成为缓解产能过剩、适应供应链重构和践行 “双循环” 战略的关键阵地。同时，中国 AI 发展也面临地缘政治紧张、监管政策变化、美国芯片禁令以及数据隐私与伦理争议等多重挑战。
AI 对就业市场的影响具有多重性，并非简单的 “替代” 或 “创造”，而是引发岗位职能与技能需求的深度重组。国际货币基金组织（IMF）预测，全球近 40% 的工作岗位将受到 AI 影响，高盛的报告则估计 AI 可能影响相当于 3 亿个全职岗位的工作内容，给全球劳动力市场带来结构性挑战。AI 在自动化、数据分析和模式识别方面的优势，使其在制造、客服、交通、行政等重复性强、可预测性高或需处理海量信息的领域率先得到广泛应用。
但 AI 的影响已超越传统劳动密集型行业，正向法律、金融、创意等专业服务领域延伸。生成式 AI 正成为企业转型的核心引擎，既显著提升生产力、增强企业竞争力，也带来了岗位替代风险和员工心理健康压力等挑战。与历次技术革命相似，AI 将淘汰部分传统岗位，但同时会催生大量 AI 增强型岗位和全新的 AI 相关角色，企业的核心需求从 “拥有特定技能的员工” 转向 “具备适应能力的复合型人才”。
AI 时代对企业领导力提出了根本性变革要求，长江商学院孙天舒教授将新时代的核心领导者定义为 “AI 架构师”—— 这一角色已不再局限于 AI 科学家或创业者，而是延伸至制造、零售、医疗等传统行业的 CEO。与亨利・福特利用电力革新汽车生产类似，如今的领导者需要借助 AI 重塑整个行业生态。中国庞大的工业基础为这种转型提供了独特优势，所有 CEO 都必须以 AI 视角重新审视企业运营。
孙天舒教授指出，强大 AI 智能体的出现，让每家公司都能以极低成本获得相当于数千名 AI 博士的智力支持，核心挑战已从 “获取智能” 转变为 “有效整合智能”。下一代 CEO 必须成为 “AI 原生领导者”，将 AI 深度嵌入决策与运营的各个层面，重新设计商业模式、劳动力结构和行业定位。
企业要充分释放 AI 的积极潜力，需从三个核心维度发力：优化职业发展体系，为员工提供清晰的转型路径；深化 AI 技能培训，提升员工与 AI 协同工作的能力；提供针对性心理健康支持，帮助员工应对技术变革带来的压力。这些举措不仅能增强员工的适应性和韧性，更能构建创新、可持续的职场生态，为企业长期发展奠定基础。
AI 的下一波颠覆性创新将突破纯软件范畴，实现与物理机器的深度融合，智能设备与具身 AI 正成为产业焦点。小鹏汽车 CEO 何小鹏预测，机器人产业有望成为比汽车行业更具规模和应用场景的未来核心产业；孙天舒教授也强调，未来几年，物理世界将成为 AI 发展潜力最大的领域，其应用空间覆盖制造、医疗、教育、养老、服务等多个行业，市场机遇极为广阔。
与依赖计算和数据的纯软件 AI 不同，智能设备的发展需要强大的物理供应链、精密工程能力和规模化生产能力。机器人等产品的研发、测试、量产与全球分销，需要数字智能与物理制造能力的协同支撑，而中国凭借完善的制造业生态、从劳动力到工程师的海量人力资本以及丰富的产业经验，在这一领域具备天然优势。中国已成为全球工业机器人的主要生产国，拥有传感器、执行器、电路板、伺服系统等完整的零部件供应商生态，深圳、东莞、苏州等机器人产业枢纽在政府补贴和创业热潮的推动下快速扩张。此外，中国智能汽车产业的成熟为机器人发展提供了关键支撑，激光雷达传感器、高算力芯片等核心零部件的规模化生产，大幅加速了 AI 在物理世界的落地进程。
具身 AI 与机器人技术正跨行业渗透，深刻改变产业运营与服务交付方式。在制造业领域，先进机器人系统已广泛应用于精密焊接、零部件装配和实时质量控制，有效提升效率、降低劳动力成本并支持个性化生产，未来将有更多工厂采用人机协作机器人，在不全面替代人力的前提下实现生产力跃升。
在服务行业，北京、上海等大城市的配送机器人、商场与酒店中的机器人服务员、安保机器人和智能报刊亭已日益普遍，这些设备帮助企业应对劳动力成本上涨和一线人员短缺的挑战。在医疗领域，机器人技术的影响尤为深远：中国企业正研发养老辅助、康复治疗、手术操作和疾病诊断等各类机器人系统，在人口快速老龄化的背景下，辅助机器人成为保障生活质量的重要工具，而手术机器人则突破了人类生理极限，实现更精准、微创的医疗操作，显著改善患者预后。
当前全球机器人市场呈现 “老牌巨头与新兴挑战者并存” 的格局：日本发那科、安川电机和德国库卡等企业长期主导工业机器人领域，但中国企业正快速追赶，新松、埃斯顿、大疆等企业已在工业、服务和消费级机器人市场具备全球竞争力。从地理分布看，亚洲（尤其是中、日、韩）仍是机器人主要制造基地，未来生产将进一步向兼具规模效应与效率优势的地区集中。孙天舒教授指出，算法可在全球任何地区研发，但具身 AI 所需的硬件与智能制造能力难以复制，中国的规模经济与制造业生态协同优势，使其在 AI 赋能全球的同时，仍将保持生产环节的核心地位。
机器人产业的发展仍面临显著技术障碍，其中互操作性是关键难题—— 不同厂商、不同编程语言的机器人系统难以高效协同工作，这在医院、仓库、智慧城市等复杂场景中尤为突出。解决这一问题需要建立行业标准、开放协议，并研发专注于系统集成的新一代 AI。物联网中间件开发商 Edgenesis 的 CEO 陈永利提出，通过开源 AI 模型微调，可开发高效的翻译应用或中间件，实现机器语言的快速转换与持续优化，缩小互操作性差距。此外，美国芯片制裁导致的高端半导体获取困难，也对 AI 与机器人技术升级构成制约，而 DeepSeek R1 模型的低算力需求特性，为突破芯片限制提供了新的技术路径。
2025 年 1 月 DeepSeek R1 模型的发布，成为全球 AI 发展的重要转折点。与主流闭源模型不同，R1 采用完全开源模式，任何人都可下载并修改用于个人或商业用途。尽管并非首个开源 AI 模型，但 R1 凭借低开发成本、适中的硬件需求和出色的速度与基准测试成绩，迅速成为全球 AI 行业的焦点。其与主流模型相当的性能表现，倒逼竞争对手降低产品价格或开放模型权限，推动全球 AI 生态向更开放的方向发展。
开源软件的核心特征是代码公开可查、可使用、可修改、可分发，这与 OpenAI、Anthropic 等企业最初采用的闭源专有开发模式形成鲜明对比。这种模式降低了 AI 创新的门槛，让初创企业、高校、公共实验室等缺乏巨额资金的机构，无需从零构建模型即可参与 AI 研发，加速了全球创新进程并促进了 AI 实践的透明度。从操作系统领域的 Linux 到机器学习领域的 TensorFlow，历史证明开源模式往往能带来更快的技术普及、更强的社区支持和更贴合具体场景的定制化能力。DeepSeek 的开源举措引发连锁反应，阿里 Qwen、法国 Mistral 等纷纷开放模型，OpenAI 也通过降价和优化文档应对竞争。
对于中国而言，开源运动具有独特的战略意义。AI 发展的第一阶段由资本雄厚、人才密集的美国企业主导，核心竞争焦点是计算能力与资金投入；而第二阶段正转向“AI 架构师” 主导的产业落地阶段，重点在于将 AI 融入制造、物流、教育、医疗等垂直行业 —— 这正是中国具备全球领先优势的领域。
中国庞大的制造业规模、多样化的数据集和强大的基础设施，使其在开源驱动的新生态中占据有利地位。开源模型的适配性优势，让广大中小企业得以参与 AI 革命，推动 AI 技术在各行业的深度应用。更重要的是，在复杂的地缘政治背景下，开源 AI 为国际协作提供了关键渠道，中国有机会成为开源协作的典范。随着多极世界格局的形成，许多发展中国家正在寻求替代方案，中国的开源模型已展现出强劲竞争力，成为西方模型之外的可信选择，推动更多国家采用 “中国路径”。
开源模式并非没有短板，核心挑战集中在商业模式、人才留存、知识产权、伦理与安全等方面。大规模模型的训练与托管需要数百万美元的投入，阿里、Meta 等大企业可将其纳入整体战略成本，但初创企业和中小企业必须探索可持续的盈利模式；模型开源后，竞争对手可基于其进行二次开发却无需回馈原开发者，可能削弱原始创新动力。此外，开源模型的滥用责任界定、跨境协作中的知识产权归属、数据安全与伦理风险等问题，仍缺乏成熟的解决方案。但支持者认为，这些都是新兴模式的成长阵痛，开源生态最终将展现出更强的韧性 ——互联网本身就是无数开放标准与去中心化治理的产物。
开源已成为中国 AI 战略的核心支柱，百川智能、阿里（Qwen）、上海 AI 实验室（InternLM）等企业和机构在两年内纷纷发布开源模型，培育了由开发者、模型微调者和学术合作者组成的活跃生态。AI 竞争的焦点正从 “计算能力与资本投入” 转向 “开放性与适应性”，未来的创新将不再局限于少数国家或企业，而是通过开源模型的传播实现全球分布式创新。滕斌圣教授指出，DeepSeek 的出现已在一定程度上缓解了大语言模型领域的竞争，行业焦点正转向应用落地与执行能力，企业需要找准自身定位并挖掘细分场景机会。
尽管中美仍处于 AI 发展的第一梯队，但开源模型的快速普及正推动全球 AI 发展走向去中心化。随着研究实验室、初创企业和政策中心普遍拥抱开源模式，全球 AI 生态变得更加协同化与多样化。开源框架通过免费开放基础模型与代码，为传统上被排除在全球 AI 竞赛之外的国家和组织提供了新机遇，推动形成更具包容性的全球化格局。项兵院长强调，AI 时代不应由单一国家或企业主导叙事，需要构建反映共同价值与本土需求的平衡生态。
全球各地区基于自身优势与需求，形成了各具特色的 AI 发展路径。欧洲采取 “监管引领” 模式，尽管生态较为分散，但通过欧盟 AI 法案（2024 年生效）等政策工具，推动以透明度、伦理和互操作性为核心的数字主权建设，在负责任、以人为本的 AI 领域打造差异化优势，但在商业应用规模化方面相对滞后。
印度依托庞大的开发者社区和活跃的 IT 产业，将开源作为 AI 普惠的核心载体，通过 Bhashini（多语言 AI 项目）和 “数字印度” 计划，构建包容性、可扩展的 AI 基础设施，聚焦医疗诊断、农业优化等民生领域应用，其多语言模型研发为 AI 的本土化适配树立了典范，政府通过开放数据集和 AI 专项补贴，缩小城乡数字创新差距。
东南亚通过国家战略、私人投资与区域协作的结合推动 AI 发展，新加坡定位为区域 AI 伦理与治理枢纽，设立 AI Verify 基金会，通过政府支持的创新实验室和区域合作推广开源；印度尼西亚、马来西亚的初创企业则利用开源模型开发教育、物流和智慧城市应用，尽管面临基础设施薄弱和人才流失等挑战，但开源模式有效降低了准入门槛，促进了跨境创新。
中东地区将 AI 作为经济多元化、减少石油依赖的核心抓手，海湾国家纷纷推出雄心勃勃的国家战略：阿联酋在 2017 年任命全球首位 AI 事务部长，构建涵盖智慧城市、自动驾驶和 AI 医疗的综合生态；沙特阿拉伯通过 “2030 愿景”，将 AI 融入 NEOM 未来城等大型项目。该地区的 AI 生态在政府顶层设计推动下，正形成学术、初创企业与国际合作协同发展的格局，为中国企业提供了广阔的合作空间。