中国企业在人工智能领域取得重要突破，DeepSeek大模型力压ChatGPT，成为美国科技界关注的焦点。中国“AI三叉戟”逐渐成型，包括DeepSeek、百度萝卜快跑等。中国AI技术的大规模应用优势和创新优势被突显出来，引发对美国巨头的超越的议论。尽管面临打压和挑战，但中国在AI领域的自主创新能力和应用优势将成为其发展的催化剂。
DeepSeek大模型发布两款比肩OpenAI的大模型，历史性地力压ChatGPT，登上苹果App Store美国区下载榜首。
除了DeepSeek，百度萝卜快跑无人驾驶出租车和百度文库等也成为AI领域的亮点，共同构成了中国“AI三叉戟”。
尽管面临打压和挑战，但中国在AI领域的自主创新能力不断提升，未来会有更多的“国运级”突破。
► 文 观察者网 张广凯
就在中国人欢度春节的同时，来自中国的“DeepSeek冲击波”却让大洋彼岸的美国科技界难以安眠。
去年12月以来，中国企业DeepSeek先后发布两款比肩OpenAI的大模型，历史性地力压ChatGPT，登上苹果App Store美国区下载榜首。其算力成本更是远低于OpenAI同类模型，导致1月27日英伟达市值蒸发5927亿美元（约合4.3万亿人民币），创下美股单日市值下跌纪录。
有人评价说，“DeepSeek可能是个国运级别的科技成果”。
随着DeepSeek横空出世，中国“AI三叉戟”也逐渐成型——早在去年，L4级别的百度萝卜快跑无人驾驶出租车火爆出圈；在大模型应用领域，美国下载量最高的产品中有多款来自中国，百度文库成为全球付费用户第二多的AI应用，仅次于微软Copilot。
能够造就“国运时刻”的，不止是某一款产品，更是中国AI技术在大规模应用层面的集体优势。
卷创新，中国毫不逊色
在互联网时代，中国凭借庞大的市场规模和产品形态的快速迭代，完成对美国巨头的超越。但是在
AI时代，随着硬科技成为愈加重要的核心竞争力，中国还能否重现“后发先至”的逆转？
自从2023年的“ChatGPT时刻”以来，这是萦绕在不少人心中的疑虑。
DeepSeek之所以令世界震撼，话题度飙升只是表象，本质原因恰恰在于它回击了上面的疑虑。
1月20日发布的 DeepSeek-R1模型，最重要的突破不是实现了与OpenAI的o1类似的能力，而是采用了不同的算法策略。
在此之前，几乎所有的大模型都遵循着ChatGPT定下的范式——先让模型进行自我强化学习，再以人工参与的监督微调来优化。
然而，DeepSeek通过改进强化学习算法，实现了仅仅用强化学习就能实现接近于o1的推理能力，其模型甚至自己展现出反思能力，令研发人员直呼意外。
正是这种算法层面的硬核创新，才让DeepSeek-R1极大节省了算力成本，其API调用成本相比OpenAI o1降低了 90-95%。
在自动驾驶领域，萝卜快跑得以率先实现规模化运营，同样是因为核心技术和高效工程化创新。
去年5月，萝卜快跑发布了全球首个支持L4级自动驾驶的大模型Apollo ADFM。
传统的自动驾驶技术，主要依赖人工设定的种种规则，这意味着汽车只能够依据工程师提前输入的交通法规和判断逻辑进行驾驶。但是这种死规则不足以灵活应对复杂路况，因此，特斯拉等自动驾驶企业开始探索用大模型来重构自动驾驶技术栈。
百度对自动驾驶大模型技术的研发，远远早于行业普遍的认知。早在2017年起，百度Apollo就开始通过系统模型化，全面转向数据推动，并于2021年探索应用自动驾驶大模型。
去年发布的Apollo ADFM大模型，进一步引入多模感知能力，大大提高了模型学习人类驾驶的效率，让自动驾驶车辆能够像人一样触类旁通，快速“上路”。
此外，百度在算法与车辆结合的工程化能力上，也体现出独特的中国式创新。去年发布的第六代萝卜快跑无人车，成本降低至2.8万美元，仅为谷歌
Waymo车辆的1/7。2024年，萝卜快跑六代车在武汉实现数百辆部署，而特斯拉定价3万美元的Cybercab，则要到2026年后才能量产。
近日，《麻省理工科技评论》将无人车技术列入“2025年十大科技趋势”，中国的“萝卜快跑”成为这一领域的代表企业，和美国的Waymo分庭抗礼。福布斯发布2024年《全球自动驾驶十大里程碑》中，萝卜快跑作为唯一一家上榜的中国自动驾驶企业，与特斯拉及Waymo齐名。
用AI破解付费应用难题
在互联网时代，中国应用产品虽然百花齐放，但是在用户付费层面，至今仍然显著落后于美国。
现在，百度正在凭借AI技术，打破这个困境。
1月27日，AI产品榜发布“全球AI产品2024付费用户规模”榜单，百度文库以4000万的付费用户数量，位列国内第一、全球第二，仅次于微软Copilot。
百度方面数据显示，百度文库AI MAU已突破9000万，AI DAU年同比增长230%。同时，百度文库收入年同比增长60%，这一增长几乎完全由AI功能带动。
百度文库的成功，体现的是李彦宏对于AI一贯的理解——大模型不光要能力强，更要“有用”。
时至今日，大模型虽然能够解决复杂的数学、编程等问题，具备了很多领域的专业知识，但是时而也会出现“幻觉”，给出一些明显错误、令人啼笑皆非的回答。
生成式AI技术从根源上来说，是一种基于概率的预测，而非完全模拟人类逻辑推理。因此完全依赖AI自身的生成，总是难免出现错误。这让很多人仍然不敢把实际工作完全交给AI。
而百度文库的产品思路，更多是从用户的实际需求出发，让AI能够在真实的生产力场景中做到“有用”。
百度文库拥有14亿优质内容资源的历史积累，其中包括大量的专业文献材料，借助RAG技术能够充分保证AI生成结果的准确性，从而让用户放心使用。
另一方面，百度文库也试图把产品打造成使用最便捷的一站式平台。百度文库最近发布的自由画布功能，打通百度网盘、本地存储及公域素材，可兼容文档、PPT、PDF、图片、音视频、URL链接等多种格式，通过“一拖一圈”的极简操作，实现对多格式、全模态文件的混合理解、生成与创作。
以“智能研究报告”
