在當今科技浪潮中，人工智能（AI）已成為引領創新的核心驅動力。其發展路徑日益清晰：一方面，必須持續深耕原創技術，筑牢根基；另一方面，則需著力于“創以智用”——即創造性地開發出能夠真正解決實際問題、服務社會的AI產品與技術應用。二者相輔相成，共同構成了AI健康、可持續發展的雙翼。
一、原創技術：AI發展的基石與引擎
原創技術是人工智能的源頭活水。這涵蓋了從底層算法、計算架構到基礎理論的全面突破。
- 算法與模型的創新：超越對現有框架的優化，在深度學習、強化學習、因果推理等前沿領域實現原理性突破，探索更高效、更可解釋、更節能的新范式。例如，探索“小樣本學習”以降低對海量標注數據的依賴，或發展新型神經網絡結構以提升模型的泛化與推理能力。
- 算力基礎設施的自主：包括高性能AI芯片（如GPU、NPU、類腦芯片）、先進計算集群以及量子計算等新型算力的研發。突破算力瓶頸，實現核心硬件自主可控，是支撐大規模AI訓練與復雜應用的前提。
- 數據與知識體系的構建：高質量數據集、知識圖譜以及數據安全與隱私計算技術（如聯邦學習）的原創研究，是喂養和約束AI模型、確保其可靠可信的關鍵。
原創技術的深度決定了AI發展的上限和可持續性。只有掌握核心原創技術，才能避免受制于人，并在未來的國際科技競爭中占據主動。
二、“創以智用”：AI價值的實現與放大
“創以智用”強調以創造性思維，將技術轉化為切實可用的產品與服務，實現AI價值的落地與普惠。這要求開發過程緊密圍繞真實場景和用戶需求。
- 場景驅動的產品開發：AI的價值在于解決具體問題。無論是醫療領域的輔助診斷、新藥研發，工業領域的智能制造、 predictive maintenance，還是城市管理、金融服務、教育個性化，都需要深入行業，理解痛點，開發出“用得順、效果好”的產品。例如，將計算機視覺技術創造性應用于偏遠地區的農作物病害實時監測。
- 人機協同與體驗優化：優秀的產品不僅是技術的堆砌，更是良好交互體驗的設計。強調AI與人的協同（Human-in-the-loop），讓AI成為增強人類能力的工具，而非替代。這需要產品設計、用戶體驗與AI技術的深度融合。
- 技術集成與工程化創新：將AI技術與5G、物聯網、機器人、大數據等技術創造性結合，形成系統級解決方案。克服模型部署、持續迭代、系統穩定性和成本控制等工程化挑戰，使技術能夠穩定、高效地運行在實際環境中。
“創以智用”是檢驗原創技術價值的試金石，也是技術產生經濟與社會效益的直接通道。它推動技術從實驗室走向廣闊天地。
三、原創與智用：動態循環，相互促進
原創技術與“創以智用”并非兩條平行線，而是一個緊密耦合、相互促進的動態循環。
- 應用反哺研發：在實際應用中遇到的瓶頸、發現的新需求（如對模型實時性、魯棒性的極高要求），會為原創技術研究指明新的方向，提出更具挑戰性的課題。
- 技術賦能應用：每一次原創技術的突破（如Transformer架構的誕生），都會為產品開發打開一扇新的大門，催生出之前難以想象的應用（如大語言模型及其各類應用生態）。
- 生態共建：健康的AI生態需要學術界、產業界、投資界和政策制定者共同參與。學術界聚焦長遠原創探索，產業界聚焦應用落地與迭代，兩者通過人才流動、項目合作等方式緊密互動，形成從“想法”到“產品”再到“改進想法”的良性循環。
結論
人工智能的發展必須堅持“兩條腿走路”：既要仰望星空，持續投入基礎研究與原創技術攻關，夯實發展根基，保持技術領先性；又要腳踏實地，以“創以智用”的理念推動技術產品化、場景化、普惠化，讓AI真正賦能千行百業，服務于經濟社會發展和人類福祉的提升。唯有原創與智用并重，技術創新與價值創造同行，人工智能才能行穩致遠，釋放其全部潛力。
