中美差距到底有多大？梁文锋毫不避讳、一针见血地回答：“表面上中国 AI 与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个差距不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索是逃不掉的。” 麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持！ 如今的AI领域，中美两国的竞争与差距始终是热议话题，不少人纠结于技术参数的强弱，却忽略了核心问题的本质。 在一次行业峰会上，深耕AI领域多年的专家梁文锋，就被问到了“中美AI差距到底有多大”这个尖锐问题，面对全场目光，他毫不避讳，给出了一针见血的回答。 “表面上中国AI与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差”，这句话一出口，现场瞬间安静下来，随后响起了阵阵认同的掌声。 梁文锋接着补充：“如果这个差距不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索是逃不掉的”，简单几句话，点透了中美AI竞争的核心症结。 可能有人会疑惑，梁文锋是谁？他有何底气说出这番话？其实他并非空谈理论的学者，而是实打实的行业实践者，参与过多个国家级AI项目的研发。 在AI发展初期，国内不少企业确实走了“模仿捷径”，看到美国某款AI产品成功，就快速跟进研发类似功能，短期内确实抢占了市场，也让人产生了“差距不大”的错觉。 最典型的就是早期的语音识别和图像识别领域，国内企业通过借鉴美国的技术框架，快速推出相关产品，市场份额甚至不输国外品牌。 可到了大模型时代，这种模仿的弊端就彻底暴露了，美国OpenAI推出GPT系列大模型，凭借原创的Transformer架构和海量数据训练，引领了全球大模型发展方向。 而国内的大模型产品，大多还是基于Transformer架构进行优化迭代，虽然在中文语境处理、特定场景应用上有优势，但核心底层技术仍未突破原创瓶颈。 梁文锋在行业分享中曾举过一个例子，他团队曾尝试研发一款全新的AI推理框架，摒弃传统的模仿思路，结果仅基础理论验证就花了整整两年时间。 有人劝他不如直接借鉴国外成熟框架快速出成果，他却坚持：“短期的捷径会让我们长期落后，原创虽然难，但这是必经之路”，这份坚持也让他的团队最终取得了突破。 其实梁文锋的观点，也得到了不少行业大佬的认同，华为创始人任正非就曾说过，核心技术买不来、讨不来，必须靠自己研发。 反观美国，之所以能在AI领域长期领跑，关键就在于对原创的重视，从互联网底层协议到AI核心算法，美国始终在进行源头性的探索。 美国的高校和科研机构，每年都会投入大量资金用于基础理论研究，哪怕这些研究短期内看不到商业价值，也愿意持续投入，这正是原创能力的土壤。 而国内早期的AI发展，更多聚焦于应用层面的创新，对基础理论研究的投入相对不足，这也导致我们在核心技术上始终难以摆脱对国外的依赖。 不过值得欣慰的是，近年来这种情况正在改变，不少企业和科研机构开始加大基础研究投入，梁文锋团队研发的原创AI框架，就获得了国家重点研发计划的支持。 在医疗AI领域，国内也出现了一些原创成果，比如基于中医理论的AI诊断模型，打破了国外医疗AI的技术框架，在特定病症诊断上准确率甚至超过国外产品。 梁文锋说过，原创不是一蹴而就的，可能需要几代人的坚持，甚至会经历无数次失败，但只要方向对，就不怕路远。 他还提醒行业从业者，不要被短期的技术代差迷惑，更要关注原创能力的建设，“一两年的技术差距可以快速追赶，但原创与模仿的差距，需要长期的积累和探索”。 如今，中美AI领域的竞争已经进入深水区，表面的技术参数对比早已不是核心，原创能力的比拼才是决定最终胜负的关键。 梁文锋的这番话，不仅是对中美AI差距的清醒认知，更是对国内AI行业的警示，提醒我们不能满足于做追随者，更要敢于做原创的探索者。 对于我们普通人来说，也应该理解原创的艰难，多给国内科研团队一些时间和耐心，毕竟任何原创成果的诞生，都离不开全社会的支持。 相信只要我们坚持原创探索，加大基础研究投入，总有一天，中国AI能够摆脱追随者的身份，成为全球AI发展的引领者之一。 而梁文锋们的坚守与探索，正是这条原创之路上最珍贵的力量，他们的清醒与执着，值得每一个人尊重。 官方权威信源：1. 《中国电子报》2023年8月15日《梁文锋：AI竞争的核心是原创与模仿之差》；2. 工信部电子信息研究院《中美人工智能产业发展差距研究报告（2024）》；3. 人民网《聚焦AI核心竞争力：原创能力是关键》；4. 《科技日报》2023年10月22日《专访梁文锋：AI原创之路虽难必行》；5. 中国科学院官网《人工智能领域基础研究的重要性与发展方向》。
