6月27日，在“正和岛2025案例共学年会”上，科大讯飞董事长刘庆峰以《解放生产力释放想象力——通用人工智能技术进展及典型应用》为题，系统阐述了中美AI大模型竞争格局、中国企业的突围路径，以及通用人工智能在千行百业的落地实践。其核心观点可提炼为：中美大模型差距已缩短至3-6个月，中国需以国产化底座+行业创新实现“换道超车”。

一、高考“阅卷”揭示的技术水位：中国大模型进入全球第一梯队
刘庆峰以高考成绩为切口，直观呈现了中国大模型的技术进展：

语文与英语：讯飞星火在高考作文（满分60分）中获53分，英语作文（满分20分）获19.5分，均位居国内主流大模型首位；
数学与理科：在高考数学（满分150分）测试中，讯飞星火与DeepSeek分别突破140分（OpenAI-O3亦参与测试），且星火具备多模态能力（可通过OCR直接解题）；
国际对标：OpenAI-O3虽在数学、科学领域有突破，但中国大模型在理科综合能力上已实现“并跑”。
这一表现印证了刘庆峰的判断：“中国在通用人工智能领域的技术水位，已从‘追赶者’变为‘并跑者’。”

二、中美差距缩至3-6个月：算力封锁下的“自主突围”
刘庆峰指出，尽管美国通过芯片禁令（单芯片算力限高312T、数据带宽限宽400G，禁售阉割版芯片）试图遏制中国AI发展，但实际效果有限：

技术代差消失：从OpenAI推出深度思考模型到中国复现技术，中美差距从“代差”缩短至“3-6个月”；
国产算力逆袭：讯飞星火3.5成为首个基于国产算力训练的千亿级大模型（华为910B芯片算力达113T，接近英伟达A100/A800的80%-90%性能），训练效率从初期的30%提升至73%；
算法创新破局：通过“快思考+慢思考”融合框架（企业仅需一套系统即可切换模式）、小参数模型高效训练（如星火X1用32张卡实现满血版R1需512张卡的效果）等技术突破，中国企业在算力受限下实现了“以小博大”。
“算力封锁倒逼自主创新，反而让我们在算法优化、国产适配上走得更远。”刘庆峰强调。

三、从“实验室”到“生产线”：行业模型落地才是真壁垒
刘庆峰认为，大模型的竞争已从“参数竞赛”转向“行业渗透”，而中国企业的优势在于丰富的应用场景和快速迭代能力：

典型场景落地：
教育：打造教师助手，将机器思维链转化为教学思维链，性能超越GPT-4.5；
医疗：心内科、糖尿病专科应用超越主治医师水平，辅助诊断纠正不合理处方超9000万次；
司法：最高检引入大模型辅助量刑，准确率提升至83%；
工业：家电龙头海尔、TCL、美的合作，芯片出货量从2022年1300万片增至2024年4000万片（预计2025年破6000万片）；
办公：讯飞办公本用户破9000万，会议纪要生成效率提升90%；
翻译：支持商务谈判、合同签订，抗噪远距离交互突破，覆盖48国语言。
生态赋能：讯飞人工智能平台新增170万开发者团队，54%的应用聚焦工业场景（如中石油1000多支队伍开发2000多个智能体）。
“行业模型的核心是‘精准训练’——用自动化工具将数据整理效率提升24倍，针对场景定制小参数模型（如70B模型可适配企业需求），而非盲目追求千亿参数。”刘庆峰直言。

四、未来战场：源头创新+生态繁荣决定胜负
面对“中美AI终极对决”的提问，刘庆峰给出关键判断：

短期（1-3年）：中国需巩固国产化底座（算力、算法、数据），在行业应用中积累数据飞轮，抢占千行百业数字化红利；
长期（5-10年）：必须加强源头技术创新（如量子计算+AI融合、可控核聚变模拟），避免陷入“跟随式创新”陷阱。“若不能在基础理论、核心算法上实现突破，未来十年我们仍可能被‘卡脖子’。”
他以合肥的布局为例：“城市级创新生态正在探索GPT框架与量子计算的结合，目标是用AI将可控核聚变模拟试验从10天缩短至1天——这种跨学科突破才是决胜未来的关键。”

结语
刘庆峰的演讲传递出一个清晰信号：中美AI竞争已进入“下半场”，技术差距的缩小只是起点，真正的较量在于谁能更快将技术转化为生产力、谁能在垂直行业构建不可替代的壁垒。对于中国企业而言，抓住国产化替代窗口期、深耕场景化创新、布局源头技术，是在这场“持久战”中胜出的必由之路。正如他所言：“解放生产力的钥匙，藏在每一个行业的智能化重构中。”