DeepSeek橫空出世，業(yè)內(nèi)外都在討論為什么是DeepSeek，為什么是梁文鋒（深度求索公司創(chuàng)始人）？這對于科大訊飛和劉慶峰而言，不能說沒有壓力。

“DeepSeek對科大訊飛有沖擊嗎，會帶來怎樣的影響？”“是壓力、遺憾，還是極客之間那種高手過招的興奮？”對于此類問題，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰在2025年全國兩會期間接受了中國證券報記者的采訪。

在劉慶峰看來，不同的企業(yè)有不同的使命和愿景。相比于梁文鋒DeepSeek團隊在大模型算法技術上的專注與純粹，科大訊飛需要考慮更多“造血”和“發(fā)展”問題。“在通用人工智能發(fā)展的新階段，科大訊飛要做全棧自主可控的大模型國家隊。”劉慶峰說。

當然，在國產(chǎn)算力底座能力仍較為有限的現(xiàn)實下，繁榮國產(chǎn)AI生態(tài)不能只靠一兩家企業(yè)的努力。劉慶峰呼吁，加快構建國產(chǎn)算力平臺之上的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系，“若誰都不用，不加快解決國產(chǎn)自主可控人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)薄弱、適配困難等問題，無異于在別人地基上建高樓。”

源頭創(chuàng)新沒有終點

“我們?yōu)镈eepSeek鼓掌，也感到非常自豪。我覺得它最大的意義是提升了各個方面對中國自主創(chuàng)新的信心，他們是很了不起的。”劉慶峰說。

劉慶峰坦言內(nèi)心的羨慕：“他們很專注、純粹，只是做底層大模型的創(chuàng)新，不考慮短期變現(xiàn)。中國需要這樣的極客精神，一定程度上我們都很羨慕，因為科大訊飛得想辦法做行業(yè)落地，想辦法自我造血。”

26年前，劉慶峰正是和一群敢想敢拼的極客，懷揣著“要把中文語音技術做到全球第一”的夢想，堅定走上了智能語音、自然語言處理、認知智能等技術研發(fā)之路。

26年后，時鐘指向通用人工智能發(fā)展的關鍵節(jié)點，已過天命之年的劉慶峰對創(chuàng)新有了更深刻的理解，那就是創(chuàng)新要有“長期主義”。“客觀來說，DeepSeek的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在工程優(yōu)化層面，但通用人工智能技術的持續(xù)發(fā)展，還需要在基礎的源頭技術創(chuàng)新上進行更多探索。”劉慶峰認為，通用人工智能的源頭創(chuàng)新沒有終點。

今年3月5日提請十四屆全國人大三次會議審議的政府工作報告提出，持續(xù)推進“人工智能+”行動。目前，AI賦能千行百業(yè)正上演“加速度”，大模型運用場景也日益豐富多元。無論是智能座艙服務中的語音連續(xù)交互、千萬畝耕地的精準病蟲害預測，還是新藥研發(fā)過程中大幅提升靶點發(fā)現(xiàn)與驗證效率，AI已成為必不可少的新質(zhì)生產(chǎn)力工具。

“人工智能底座大模型的‘天花板’還在持續(xù)打開，所以絕不能說現(xiàn)在大模型底座不用做了，這是絕對不對的。我們必須客觀冷靜地看到，我們在通用人工智能領域還存在差距。”劉慶峰強調(diào)，實現(xiàn)原始創(chuàng)新的全球引領，這才是關鍵的超越。

構建繁榮的國產(chǎn)AI生態(tài)

除了源頭創(chuàng)新，構建繁榮的產(chǎn)業(yè)生態(tài)對國內(nèi)人工智能創(chuàng)新發(fā)展也十分重要。

“很多年前，不少國產(chǎn)CPU已達到不錯水平，但因缺乏應用，我國CPU產(chǎn)業(yè)發(fā)展始終受限，操作系統(tǒng)也是同樣。”劉慶峰直言，“若不能形成從產(chǎn)業(yè)應用到技術開發(fā)、再到源頭創(chuàng)新的良性互動和完整生態(tài)體系，國產(chǎn)自主創(chuàng)新技術長期發(fā)展必然受限。”

就在DeepSeek V3及R1模型正式上線的前幾個月，劉慶峰帶領科大訊飛團隊把深度推理模型的技術路線“跑通”了。他介紹，2024年10月，科大訊飛便完成深度推理模型的技術路線驗證，但是要在國產(chǎn)算力平臺上進行訓練和適配，不得不又多花了兩個月時間。

2025年1月15日，科大訊飛發(fā)布國內(nèi)首個基于全國產(chǎn)算力平臺訓練的具備深度思考和推理能力的大模型——訊飛星火深度推理模型X1。“因為算力受限，所以我們1月15日只推了一個13b參數(shù)量的模型，3月3日，我們推出了70b的模型。”劉慶峰說。

這是擺在人工智能從業(yè)者眼前的一個突出問題：使用國產(chǎn)AI算力芯片訓練，成本更高，耗時更長。“但即便如此，國產(chǎn)算力也必須要用起來，否則就是在別人的地基上建高樓。”劉慶峰強調(diào)，從國產(chǎn)算力生態(tài)建設角度看，一定要有一批企業(yè)在國產(chǎn)算力平臺上進行大模型訓練和推理，形成自己的工具鏈、生態(tài)體系和開源社區(qū)。

這離不開政策的大力支持。劉慶峰建議，要鼓勵基于自主可控國產(chǎn)算力平臺的大模型研發(fā)和應用，專項支持基于國產(chǎn)算力平臺的生態(tài)體系建設。例如，對國產(chǎn)算力芯片企業(yè)和使用國產(chǎn)芯片訓練大模型的企業(yè)給予專項支持，在國家公共算力上給予資源傾斜，加速基于國產(chǎn)算力的大模型算法創(chuàng)新，鼓勵優(yōu)先采購等。

既要“頂天”更要“立地”

形成良好的人工智能產(chǎn)業(yè)應用生態(tài)，目的在于賦能人們的生產(chǎn)生活。在劉慶峰看來，人工智能技術既要“頂天”，即做到全球領先，更要“立地”，也就是著力滿足人們生產(chǎn)生活過程中的實際剛需。

“如果能讓孩子們每天少一個小時的無效低效重復學習，能讓每一個偏遠地區(qū)的患者享受到跟大城市一樣的醫(yī)療服務，這件事情就會很有意義。這也是科大訊飛的使命。”劉慶峰說。

劉慶峰表示，底座大模型的能力要真正應用到具體行業(yè)，必須要有一整套完整的工具鏈。比如，如何更快地做行業(yè)數(shù)據(jù)的清洗和快速訓練，如何更好地解決“AI幻覺”等問題。

但在現(xiàn)實中，很多行業(yè)都存在“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象，人工智能應用不得不進行“私有化”“定制化”部署，這極大提高了成本。對此，劉慶峰建議，構建數(shù)據(jù)資源充分共享機制，依托國內(nèi)廣泛的應用場景，積極推廣大模型在產(chǎn)業(yè)領域的應用，并形成從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到業(yè)務應用雙向正循環(huán)的“數(shù)據(jù)飛輪”，讓中國率先獲得AI產(chǎn)業(yè)落地的紅利。

今年兩會期間，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，在確保安全前提下，加快人工智能在低空經(jīng)濟、教育培訓、醫(yī)療健康等多場景應用，在這個過程中，要防止過多采用“私有化部署+項目制”的方式，造成市場“碎片化”問題，要充分發(fā)揮大規(guī)模應用和快速迭代升級優(yōu)勢，促進科技創(chuàng)新和市場應用的良性互動。

面對通用人工智能的澎湃大潮，劉慶峰認為，應用場景落地已進入紅利兌現(xiàn)期，“我們比以往任何時候都更有信心！”