中国与AI发展史 (上)🌱 轻松
上一节我们看到了互联网技术与开源运动如何为AI的爆发铺好土壤。讲AI的历史,不能只讲欧美——从几千年前中国的数理思想,到今天华人科学家撑起AI半壁江山,中国人和中国文化与AI的渊源,远比大多数人想象的更深。这一节,我们从思想根源、科学家贡献、产业发展三个维度,讲述中国与AI的不解之缘。
一、思想远源:八卦与二进制的千年回响
现代计算机的根基是二进制——只用0和1两个符号,就能表示一切信息。文字、图片、音乐、视频,在计算机内部统统变成0和1的排列组合。没有二进制,就没有现代计算机,也就没有今天的AI。而二进制的思想源头之一,可以追溯到几千年前的中国古代《易经》。
《易经》用两个最基本的符号来描述世界:阴爻(- -)和阳爻(—)。这两个符号通过不同的排列组合,演化出八卦(三个爻一组),再进一步组合成六十四卦(六个爻一组),用来描述万事万物的变化规律。如果你把阳爻看作1、阴爻看作0,那么八卦正好对应000到111的八个二进制数——从0到7。六十四卦则对应0到63的二进制数。这本质上就是一套二进制系统。
莱布尼茨与伏羲八卦
1703年,德国数学家莱布尼茨(Gottfried Wilhelm Leibniz)发表了二进制算术的论文。在此之前,他与在中国传教的法国耶稣会传教士白晋(Joachim Bouvet)保持着密切通信。白晋向莱布尼茨寄来了中国伏羲先天八卦图,莱布尼茨惊讶地发现:八卦的排列顺序与二进制完全吻合。他在论文中专门探讨了二进制与"古代中国伏羲图"的关系。
莱布尼茨这篇论文的全名是:《关于仅用0与1两个符号的二进制算术的说明,并附其应用以及据此解释古代中国伏羲图的探讨》。注意论文标题的后半部分——他明确将二进制与中国伏羲八卦联系在一起。莱布尼茨惊叹于中国人在数千年前就已掌握了二进制的思想,对中国文化推崇备至。这篇论文被记入了《法国科学院学报》,成为东西方数理思想交流的一段佳话。没有二进制,就没有现代计算机;而二进制的思想源头之一,就在中国。
算盘与机械化算法
除了《易经》,中国古代还有其他与计算相关的智慧遗产。中国的算盘被认为是最早的机械计算工具之一——用珠子在档杆上的位置来表示数字,通过拨珠来完成加减乘除。它体现了一个朴素但深刻的理念:用机械代替脑力来执行计算,这与后来计算机的核心思想一脉相承。
中国古代数学中还有丰富的机械化算法思想。比如解线性方程组的"消元法"(高斯消元法的雏形),其步骤就非常"程序化"——按固定规则一步步操作,就能得到结果。这种"用一套明确的步骤自动求解问题"的思路,与今天AI中"用算法自动处理数据"的精神,有着深层的精神共鸣。
需要客观指出:八卦与二进制的关联,是中国古代数理思想对世界的一次重要启发,但不能简单地由此推出"AI起源于中国"。现代AI是全球众多科学家——从图灵到辛顿、从麦卡锡到李飞飞——共同创造的成果,是全人类智慧的结晶。我们尊重历史、为祖先的智慧感到自豪,同时也要脚踏实地做出今天的贡献。真正的文化自信,不是躺在过去的功劳簿上,而是把先人的智慧转化为今天的创造力。
二、华人科学家:AI发展的中坚力量
如果说古代中国的贡献是思想启发,那现代华人科学家则是实打实地撑起了AI的半壁江山。从数据集到算法、从框架到芯片,华人科学家的贡献贯穿了AI发展的每一个关键环节。这不是夸张的赞美,而是有数据和事实支撑的判断。
更令人震撼的是数据。据美国智库MacroPolo和保尔森基金会的追踪研究:
- 美国顶尖AI研究者中,超过38%本科毕业于中国高校——这个比例甚至高于美国本土的37%;
- 2025年NeurIPS(AI领域顶级会议)论文作者本科毕业院校前十名中,有9所是中国高校;
- 在OpenAI、Meta、Google、xAI等美国AI巨头的核心技术团队中,华人占比普遍在35%—64%之间。
这些数据说明了一个事实:华人不只是AI的"参与者",而是AI核心技术突破的主力贡献者。从数据(李飞飞的ImageNet)到算法(何恺明的ResNet),从工具(贾扬清的Caffe)到算力(黄仁勋的NVIDIA),从教育(吴恩达的Coursera)到应用(杨植麟的Kimi),华人科学家的贡献覆盖了AI生态的每一个关键层。
第一,扎实的数理功底:中国基础教育重视数学训练,奥数金牌选手中约30%后来进入了AI领域,为AI研究提供了顶尖的数学人才储备。第二,强工程落地能力:华人研究者在分布式训练、系统优化、大规模工程化等"苦活累活"中表现出色——华人团队主导的稀疏激活架构和混合精度训练,使DeepSeek V3以1/10成本实现GPT-4级性能。第三,学术传承效应:李飞飞、何恺明等前辈持续提携后辈,形成了"老带新"的良性循环,让华人AI人才越来越多、越来越强。
三、中国AI产业的发展脉络
起步与追赶(1980s—2010s)
上世纪80年代,中国开始了AI研究。清华大学张钹院士等先驱在条件艰苦的情况下奠定了中国AI研究的学术基础。那时的中国AI,与世界前沿有较大差距——算力有限、数据匮乏、国际交流不多,但种子已经种下。
真正的转折发生在2010年代。互联网爆发带来了海量中文数据,一批顶尖华人学者归国或与国内开展密切合作,国内的AI论文数量和质量快速上升。语音识别(科大讯飞)和计算机视觉(商汤、旷视)率先突围——这两个领域恰好是深度学习最早取得突破的方向,中国企业抓住了机遇。
清华大学张钹院士等先驱开展AI研究,奠定学术基础。条件艰苦但方向明确。
MSRA在北京成立,后来培养了大批顶尖AI人才,被誉为中国AI的"黄埔军校"。很多日后影响全球AI的华人科学家,都曾在MSRA工作或实习。
科大讯飞在语音识别领域崛起,商汤、旷视在计算机视觉领域崭露头角。中国AI在感知智能方向实现了从跟跑到并跑。
AlphaGo战胜李世石,中国社会对AI的热情被彻底点燃。政策、资本、人才大量涌入,AI成为最热门的赛道。
应用爆发(2016—2022)
AlphaGo之后,中国社会对AI的热情被彻底点燃。政策层面将AI上升为国家战略,资本疯狂涌入,大批人才从互联网行业转战AI。AI在安防、金融、教育、零售、医疗等领域遍地开花——你可能已经在小区门口见过人脸识别闸机,在银行用过智能客服,在电商App上体验过智能推荐,这些都是这一波AI应用落地的成果。
微软亚洲研究院(MSRA)在中国AI发展中扮演了特殊角色。它被誉为中国AI的"黄埔军校"——很多后来影响中国乃至全球AI格局的人物,如何恺明、孙剑、贾扬清等,都曾在MSRA工作或实习。MSRA不仅产出研究成果,更重要的是培养了一大批AI人才,这些人后来散布到各大公司和研究机构,成为中国AI的中坚力量。
这一阶段,中国AI的优势逐渐清晰:应用落地快、数据规模大、场景丰富。一个新技术出来,中国团队能迅速在千行百业里试出来、跑起来。这种"接地气"的落地速度,是中国AI最独特的竞争力。
大模型时代与全面崛起(2023—2025)
ChatGPT引爆大模型浪潮后,中国迅速跟上。一批国产大模型如雨后春笋般涌现:百度文心、阿里通义千问、智谱源自清华的AI创业公司GLM、月之暗面一家2023年成立的北京AI创业公司Kimi、DeepSeek深度求索公司出品,2025年开源R1震动全球、字节豆包、腾讯混元、华为盘古、科大讯飞星火、商汤日日新、MiniMax由前商汤副总裁闫俊杰创立、阶跃星辰由前微软全球副总裁姜大昕创立……形成了"百模大战"的壮观局面。据不完全统计,截至2025年底,中国已发布大模型超过1500个,占全球总数的近40%。
为帮助读者形成清晰认知,下面按厂商逐一介绍截至2025年12月31日各家的最新模型版本、类型、用途及开源情况。
| 厂商 | 旗舰模型 | 类型 | 开源 | 核心优势 |
|---|---|---|---|---|
| 深度求索 | DeepSeek-V3.2 / R1 | 通用+推理 | ✅ MIT | 极致性价比,代码数学顶尖 |
| 阿里巴巴 | 通义千问 Qwen3 | 通用+多模态 | ✅ Apache 2.0 | 开源生态最完善,全尺寸覆盖 |
| 百度 | 文心 ERNIE 4.5 | 通用+多模态 | ✅ Apache 2.0 | 知识增强,中文理解领先 |
| 智谱AI | GLM-4.5 | 通用+智能体 | ✅ MIT | Agent能力突出,学术背景 |
| 月之暗面 | Kimi K2 | 通用+长文本 | ❌ 闭源 | 超长上下文,文档理解之王 |
| 字节跳动 | 豆包 Doubao 1.6 | 通用+多模态 | ❌ 闭源 | 用户量最大,C端体验最佳 |
| 腾讯 | 混元 Hunyuan | 通用+多模态 | ✅ 部分 | 社交生态集成,3D/视频生成 |
| 华为 | 盘古 Pangu 5.5 | 工业+通用 | ✅ 部分 | 全栈国产化,昇腾芯片适配 |
| 科大讯飞 | 星火 Spark V4.5 | 通用+语音 | ❌ 闭源 | 语音交互最强,教育深耕 |
| 商汤科技 | 日日新 SenseNova V6 | 多模态 | ❌ 闭源 | 计算机视觉领先,多模态融合 |
| MiniMax | M2.5 | 通用+多模态 | ❌ 闭源 | 高性价比,情感陪伴特色 |
| 阶跃星辰 | Step-3 | 多模态 | ✅ 部分 | 原生多模态推理 |
各家模型详细介绍
1. DeepSeek(深度求索)——国产开源标杆,性价比之王
深度求索由量化投资机构幻方量化孵化,创始人梁文锋。2024年12月发布DeepSeek-V3(671B参数,激活37B,MoE架构),2025年1月发布推理模型DeepSeek-R1,引发全球"DeepSeek时刻"。R1在数学、代码、自然语言推理上比肩OpenAI o1,训练成本仅约557.6万美元。5月更新R1-0528版本,编程能力达到国际一线水平。8月发布V3.1,首创混合推理架构(一个模型同时支持思考与非思考模式)。9月发布V3.2-Exp,引入稀疏Attention架构降低推理消耗。12月正式发布V3.2和V3.2-Speciale(长思考增强版)。此外还有垂直模型:DeepSeek-Coder(代码专用)、DeepSeek-Math(数学专用)、DeepSeek-VL(多模态视觉理解)。全部开源(MIT许可),允许免费商用,API价格仅为GPT-4o的约1/12,是全球最具性价比的开源大模型体系。
2. 通义千问 Qwen(阿里巴巴)——开源生态最完善,全尺寸覆盖
阿里云/通义实验室出品,2023年首次发布。2025年迭代至Qwen3系列,覆盖从0.6B到110B+的全尺寸参数,支持119种语言。旗舰版Qwen3-Max在多项国际评测中与GPT-4o、Claude性能接近;Qwen3-Coder在编程榜单上与DeepSeek并列第一。多模态方面有Qwen-VL(视觉理解)、Qwen-Audio(语音)、Qwen-Omni(全模态实时交互)。视频生成模型万相Wan2.1/2.2在电商场景转化率提升显著。全系列开源(Apache 2.0),在HuggingFace趋势榜上阿里一家就贡献了18个上榜模型,全球下载量超10亿次,是海外影响力最大的中国开源模型。依托阿里云服务超10万家企业,日均调用量破百亿次。
3. 文心一言 ERNIE(百度)——知识增强,中文理解领先
百度2019年启动文心大模型研发,是国内最早的大模型体系。2023年3月发布文心一言,2023年10月迭代至ERNIE 4.0。2025年3月发布ERNIE 4.5和深度思考模型ERNIE X1,4月发布4.5 Turbo。6月30日,百度正式开源ERNIE 4.5全系列——一次性开放10款模型(从0.3B端侧到424B旗舰),采用Apache 2.0协议,覆盖预训练基座、指令微调、深度思考、多模态四大类。旗舰ERNIE-4.5-300B-A47B在28项基准测试中22项超越DeepSeek-V3。9月发布ERNIE X1.1,11月开源多模态模型ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking(仅3B激活参数,性能媲美顶级模型)。文心日均调用量超15亿次,深度对接百度搜索知识库,在中文语义理解、知识问答、公文写作等场景优势明显,已与65%央企达成合作。
4. 智谱GLM(智谱AI)——清华背景,Agent能力突出
智谱AI源自清华大学知识工程实验室,是国内最早做大模型的创业公司之一。基于自研GLM(General Language Model)架构,2024年7月发布GLM-4.5开源模型(MIT许可),专为智能体(Agent)应用打造。2025年持续迭代GLM-4-Plus(闭源旗舰)、GLM-4-Flash(免费API)、GLM-4-Long(长文本)。其AutoGLM系列能自主执行超过50步的复杂跨应用任务,是国内Agent能力的标杆。在编程榜单上,GLM跻身全球前列。2025年初,智谱在港交所挂牌上市,成为"全球大模型第一股"。智谱坚持"摸高+筑路"双线战略:既做顶尖闭源模型,也积极开源让所有人方便使用。
5. Kimi(月之暗面)——超长上下文,文档理解之王
月之暗面(Moonshot AI)由清华大学杨植麟创立,2023年推出Kimi智能助手。2025年发布Kimi K2模型(约1万亿总参数,320亿激活,MoE架构),采用自研Linear架构,推理速度提升6倍。K2支持200万字无损上下文——是全球上下文窗口最长的大模型之一。在论文阅读、合同审核、长报告分析等场景中表现出碾压式效率。Kimi在苹果中美应用商店曾登顶下载榜。2025年下半年,Kimi K2.5版本进一步提升编程和视觉理解能力。闭源,通过App和API提供服务,基础版免费,Pro版45元/月。
6. 豆包 Doubao(字节跳动)——用户量最大,C端体验最佳
字节跳动旗下大模型产品,底层为自研Seed大模型。2025年迭代至豆包1.5/1.6系列,采用稀疏MoE架构,以200亿参数实现接近1400亿稠密模型的性能,综合成本仅为国际主流模型的1/50。支持图像生成、视频生成、数据分析、编程、翻译、音乐生成、AI播客、PPT生成等多种功能。闭源,但API定价极低,编程模型成本比行业平均水平低62.7%。依托抖音、今日头条等超级APP,豆包月活用户超3亿(截至2025年底),是全球用户量最大的AI原生应用之一。火山引擎企业级Agent平台日均Token调用量突破180万亿。字节还推出了视频生成模型Seedance和即梦AI创作平台。
7. 混元 Hunyuan(腾讯)——社交生态集成,3D/视频生成
腾讯全链路自研的万亿参数大模型,采用MoE架构。2024年11月开源混元Large(389B参数,52B激活),是当时开源领域参数规模最大的MoE模型。2025年6月开源混合推理模型Hunyuan-A13B(80B总参数,13B激活),支持单张中低端GPU运行。同时开源了混元3D 2.1(工业级3D生成大模型)和混元视频生成大模型(130亿参数,当时最大的视频开源模型)。闭源方面有混元Turbo S(秒级响应)、混元T1(深度思考)。混元深度集成微信、QQ、腾讯会议等亿级产品,支持256K上下文。腾讯云TI平台支持混元、DeepSeek、Llama等多模型一键调用,已落地零售、医疗、教育等20余个行业。部分开源。
8. 盘古 Pangu(华为)——全栈国产化,工业场景之王
华为盘古大模型主打"不做诗只做事",聚焦工业、气象、矿山、政务等B端场景。2025年6月发布盘古5.5,其中718B参数Ultra MoE架构跻身知识推理第一梯队,创新自适应快慢思考融合技术使推理效率提升8倍。同月,华为首次开源盘古大模型体系,含70亿参数稠密模型与720亿参数MoE模型,配套昇腾推理技术体系。盘古大模型最大的差异化优势是全栈国产化——从昇腾NPU芯片到MindSpore框架再到模型,软硬完全自主可控。在宝武钢铁的应用中,通过生产数据实时建模将冷轧板厚度误差控制在±0.8微米,年增收益超15亿元。部分开源(2025年6月起)。
9. 星火 Spark(科大讯飞)——语音交互最强,教育深耕
科大讯飞出品的认知智能大模型,2025年迭代至星火V4.0 Turbo / V4.5,支持202种方言识别,语音转写准确率达98.5%。在语音交互和中英文混合识别方面处于行业标杆地位。聚焦教育、医疗、政务等垂直领域,智慧课堂应用使学生重复错误率下降37%。提供本地化部署版本,支持Windows、Linux、Android及国产操作系统,面向隐私敏感和无网场景。闭源,但提供Lite版永久免费API,APP下载量超2亿。
10. 日日新 SenseNova(商汤科技)——计算机视觉领先,多模态融合
商汤科技旗下大模型,2025年迭代至SenseNova V6/V6.5,采用MoE架构实现文本、图像、音频、视频的原生统一处理,纯文本推理对标GPT-4.5。在SuperCLUE评测中,V6多模态能力超越GPT-4o和Gemini 2.5 Flash,性价比提升5倍。商汤在计算机视觉领域深耕多年,图像理解、视觉问答能力突出,其万象平台提供包括DeepSeek在内的几百种开源大模型一键部署服务。闭源。
11. MiniMax(稀宇科技)——高性价比,情感陪伴特色
MiniMax由前商汤副总裁闫俊杰创立,主打多模态与对话能力。2025年推出M2.5版本,以高性价比和高效推理著称。旗下"海螺AI"产品在情感陪伴和角色扮演场景对年轻用户吸引力强。支持1M上下文,编程能力在国产模型中位居前列。提供企业级应用与开发者集成。闭源,但API价格极低。
12. 阶跃星辰 Step——原生多模态推理
由前微软全球副总裁姜大昕创立,2025年发布Step-3系列,在原生多模态推理方面表现突出,在MMMU等榜单达到SOTA水平。开源部分模型(Apache 2.0协议),支持国产芯片高效推理。聚焦多模态和搜索场景。
除了以上十二家主力厂商,中国大模型生态中还有百川智能(Baichuan系列,开源)、零一万物(Yi系列,李开复创立,开源)、昆仑万维天工(Skywork,AI搜索)、上海AI实验室书生(Intern系列,学术开源)、小米MiMo(端侧开源)等众多参与者,共同构成了"百模大战"的壮观局面。
截至2025年底,国产大模型已形成清晰的竞争梯队:第一梯队(综合性能与国际顶尖模型接近)——DeepSeek V3/R1、通义千问Qwen3-Max、豆包Doubao 1.6,在SuperCLUE评测中位居国内前三。第二梯队(各有专长)——Kimi K2(长文本之王)、智谱GLM-4.5(Agent标杆)、文心ERNIE 4.5(中文知识增强)、混元Hunyuan(社交+3D+视频)、盘古Pangu 5.5(工业国产化)。特色梯队——星火(语音教育)、日日新(视觉多模态)、MiniMax(情感陪伴)、阶跃星辰(原生多模态)。中美AI综合实力分差已从2023年的22.02分收窄至2025年的17.95分,差距持续缩小。
前瞻到了2026年,几个标志性进展格外亮眼:
- 首个全国产10万卡AI超集群投用,全部采用国产昇腾芯片,意味着中国在算力自主上迈出关键一步;
- 国产大模型全球下载量突破100亿次,影响力辐射海外,不再只是"国内用";
- 智源研究院发布全球首个通用世界基座模型"悟界·Physis-v0.1",让AI开始理解物理世界的运行规律;
- 中国成为全球AI专利最大拥有国,占比达60%,生成式AI专利是美国的6倍;
- 中国AI行业保持30%以上高增长,成为经济新引擎;
- 人工智能法立法进程提速,AI治理从讨论走向落地。
中国AI的竞争力,不只在于技术本身,更在于丰富的应用场景 + 海量数据 + 强大的工程能力 + 完整的产业链。一个新模型出来,中国团队能快速在千行百业里试出来、跑起来,这种"接地气"的落地速度,是独特的优势。DeepSeek的成功就是明证:用更少的算力做更好的模型,靠的不是运气,而是极致的工程优化能力。中国AI正在从"跟跑"走向"并跑",并在部分领域开始"领跑"。