中国AI产业迎挑战：边缘AI推动自主可控发展之路

在全球人工智能（AI）竞争愈演愈烈的新时代，中国科技企业面临着许多挑战。如何在这种背景下实现自主可控的发展，正成为整个AI产业必须面对的重要课题。近期，云天励飞党委书记兼副总裁郑文先在接受媒体采访时，深入分析了中美AI发展的差异，以及边缘AI崛起的潜力和中国AI产业的未来方向。

郑文先表示，过去中国AI产业的重心主要在基础研究上，但的战略则是通过边缘AI实现弯道超车。边缘AI的快速发展为中国在这一领域探索出了一条独特的竞争之路，未来将对AGI（通用人工智能）的实现起到重要的推动作用。

面对全球复杂多变的贸易环境，郑文先指出，“人工智能已成为国家综合国力的重要体现。”中美两国在AI发展中的技术路线存在明显差异，中国选择了以“群体智能”为主攻方向，通过城市、园区等大规模应用场景来推动AI技术的落实，进而回馈核心技术的研发。近年来，中国的专利授权量已超越美国，这证明了中国企业在创新方面的活力与潜力。

在C端市场的布局方面，云天励飞积极响应市场需求，推出了一系列面向终端用户的AI产品。例如，针对儿童教育的AI拍学机，以及与智能硬件厂商合作开发的AI智能眼镜产品等。云天励飞还在研发与大模型相关的AI硬件，力求在市场上占有一席之地。

在核心技术的研发上，云天励飞依托其算法芯片化技术，推出了“云天天书”系列大模型以及多款AI芯片。这一系列大模型不仅使用自研的训练框架，还能全栈适配国内算力，解决了多项行业内的技术难题，如可伸缩训练和断点续训等，为其在行业中的竞争力奠定了基础。

随着AI技术在各行各业的深入应用，数据隐私和算力成本已成为亟需解决的核心挑战。郑文先认为，边缘AI的本地数据处理特性将是破解这一难题的重要手段。传统的云端AI往往需要将海量数据上传至云端进行处理，这不仅面临着数据隐私泄露的风险，还存在高昂的数据传输成本。而边缘AI则通过本地化部署，显著降低了风险，提升了处理效率。

例如在智能摄像头的应用中，传统方案需要将视频数据上传云端进行分析，而边缘AI能够在设备端直接完成数据处理，表现出更低的成本、更快的响应速度，并有效避免数据外泄的风险。他提到中国团队开发的DeepSeek模型，它通过技术创新显著降低了对算力的需求，使边缘AI在普及应用方面具备了更好的前景。

郑文先进一步阐述了边缘AI的演化过程。他指出，边缘AI从最初的小模型算法为核心，逐步发展到以视觉语义大模型为中心，硬件载体则扩展至AI PC、AI手机及可穿戴设备等。预计在未来，边缘AI的发展将进一步延伸至机器人等智能终端，最终实现AGI的全面普及。

在谈及未来的发展时，郑文先表示，边缘AI将在医疗、教育、智慧城市等领域迎来显著增长，特别是在校园安全实时预警、自动驾驶以及机器人的广泛应用方面。

对于如何构建中国自主的AI生态，郑文先提出了三大方向：是算力结构的转型。他认为大模型的落地将驱动推理芯片的需求增长，未来，训练芯片的占比可能会逐渐降低，而推理芯片集群将成为主流。

第二，郑文先强调产学研的协作创新。他呼吁、资本与产业界共同支持边缘AI的发展，强调中国不必完全模仿国外技术路径，而应该更加信任本土创新的发展模式。

，他提到必须加强伦理与安全治理的工作，建议建立“国家监管+企业自律+媒体监督”的体系，通过完善的法律法规、科技向善的企业文化和客观引导舆论的媒体合作，确保AI技术的健康发展。

道，郑文先认为，中国AI产业在当前环境中有希望借助边缘AI等领域的优势，走出具有中国特色的发展道路。保持战略定力，持续深耕相关领域，将是中国AI产业未来发展的重要方向。