2025年，人工智能大模型已成為全球科技競爭的核心戰場之一。從ChatGPT到DeepSeek，國內外大模型企業持續迭代技術。在這場全球AI競爭中，中國既面臨技術追趕的壓力，更需直面自主生態的構建與安全風險的挑戰。

在芯片、操作系統、AI這一類底層核心技術層面，追求自主可控和安全可靠，如今已經形成社會共識——如果中國產業界無法掌握這一類核心技術，那么整個中國科技產業的發展就如同無根之木、無源之水，難以長期穩定可靠發展。

在剛剛舉行的兩會中，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰提出了一系列關于AI大模型的建議，其中提到了要加快構建國產算力平臺上的自主可控大模型及產業生態，以及預防大模型生成“幻覺數據”充斥互聯網帶來的危害的建議，分別對應核心技術發展中所面臨的“自主可控”和“安全可靠”問題，在行業內引起了廣泛的關注和討論。

自主可控確保算力地基：破解“卡脖子”困局的唯一路徑

對AI行業而言，算力就是最基礎的資源，是一切AI服務和應用的基礎。AI行業所需要的算力資源，來自于算力芯片。當前，全球AI大模型研發高度依賴英偉達等海外企業的算力芯片。這種依賴不僅意味著高昂成本，更暗藏供應鏈中斷的隱患。2024年，美國進一步收緊對華芯片出口限制，若無法突破算力“卡脖子”困境，中國AI產業將如同“在別人地基上建高樓”，隨時面臨傾覆風險。對于中國而言，這是必須確保，不可突破的下限。

而要確保AI大模型技術的自主可控，除了核心算法、深度學習框架等軟件層面的技術，作為算力基礎的芯片、服務器等核心硬件的國產化更是重中之重。

當前，算力硬件的國產化進程持續推進，國產芯片企業如華為昇騰、寒武紀，已聯合阿里云、騰訊云等平臺，形成覆蓋“芯片-框架-模型-應用”的完整產業鏈，支撐大模型訓練和復雜算法運行?。而在GPU領域，海光信息憑借深算系列芯片突破單卡300T算力，市值已居3500億高位；寒武紀的思元370芯片采用7nm工藝，在某些特定場景的能耗比已超越國際競品；中芯國際更是在14nm FinFET工藝良率提升至95%，為國產芯片鑄造可靠“地基”。

算力平臺建設方面，科大訊飛與華為聯合打造的全國產算力平臺“飛星一號”和“飛星二號”，更是為中國AI大模型自主可控提供了范本。“飛星一號”常態化支持萬億參數大模型訓練，長穩運行率高達94%；基于該平臺訓練的訊飛星火大模型4.0 Turbo版本，數學、代碼等核心能力已超越GPT-4o。2025年1月，業界首個基于全國產算力平臺訓練的深度推理大模型訊飛星火X1發布，以更少算力實現業界一流效果，多項指標國內第一，3月升級后，在參數量少一個數量級的情況下，其數學能力與DeepSeek R1和OpenAI o1全面對標。

這一成就證明：通過算法優化與硬件適配的協同創新，國產算力完全可支撐世界一流大模型的研發。

自主可控不僅是技術問題，更是產業生態問題，為此，劉慶峰呼吁：“需構建從芯片、算法到行業應用的全棧自主生態。”當下，訊飛國內全棧自主生態已形成?芯片硬件突破——算法效率優化——行業場景落地——政策生態協同?的完整鏈條，并在醫療、教育等領域實現性能超越。未來需持續推動國產算力適配、數據資源共享及開源生態建設，以鞏固技術底座并擴大全球競爭力。?

為了實現AI大模型的自主可控問題，劉慶峰提出了三點實際建議。首先是要鼓勵，對于在AI大模型研發、應用以及訓練上堅持自主可控、使用國產算力芯片的企業，給予資金、資源、政策支持；其次是要積極推廣大模型在產業應用領域的應用，同時構建數據資源充分共享機制，讓我國率先在AI產業落地方面收獲紅利；最后是支持基于國產算力平臺的生態體系建設，加速我國自主可控人工智能產業生態的發展，減少對國外技術的依賴，提升我國在全球人工智能產業中的競爭力。

安全可靠勾勒數據穹頂：讓AI大模型不再“信口開河”

如果說“自主可控”確保了AI發展的下限，那么“安全可靠”則決定了AI發展的上限。

要讓AI更好地為我們的生活服務，安全可靠是基本條件。然而，在使用AI大模型的過程中，我們常會發現AI會“胡說八道”。例如，它會憑空捏造一個并未發生過的新聞，或者引用一個并不存在的數據，還會給出出處、時間等信息，讓這些信息真假難辨。這類虛假信息，行業內稱之為大模型生成的“幻覺數據”，它們正成為互聯網的新型污染源。

目前，各大AI大模型基本都存在幻覺數據的問題，個別產品的幻覺率甚至高達27.2%。中國互聯網絡信息中心報告顯示，2024年我國生成式AI用戶達2.49億人。虛假信息經AI循環學習后，可能會扭曲公眾認知、威脅社會穩定。比方說，不久前，就有一則宣稱“中國80后累計死亡率為5.2%”的謠言，在互聯網上大肆傳播，一定程度上引發了恐慌情緒。

如何盡可能地減少甚至消除“幻覺數據”，讓AI大模型不再“信口開河”，已經成為一個擺在所有行業開發者面前的迫切問題。

在本屆兩會上，劉慶峰提出了關于“幻覺數據”的建議，指出應當預防大模型生成“幻覺數據”充斥互聯網帶來的危害，從技術研發和管理機制上構建可信的信息環境。在這份建議中，他提供了兩條具體的解決方案。第一是建立動態數據標簽體系，通過可信信源庫與危害分級標簽，降低AI生成內容的錯誤率。第二是打造AIGC幻覺治理平臺，它集成自動鑒偽、傳播溯源等功能，可以定期清理虛假信息。

作為消除AI幻覺數據的具體實踐之一，訊飛在醫療、教育等關乎國計民生的剛需領域成績斐然。憑借在這些行業的持續深耕，科大訊飛不僅積累了海量高質量專業數據，并且利用這些數據反哺行業專業大模型的訓練與開發，極大程度降低了模型的幻覺程度，提升了其在專業領域的智能水平。比方說，訊飛智醫助理至今就已累計修正6000萬次錯誤用藥提醒，其搭載的醫療大模型通過國家執業醫師資格考試，準確率超99%，成為AI治理的標桿案例。

強調自主可控的“訊飛模式”，正獲得越來越多的認可

在各大國產AI大模型百舸爭流的當下，各種技術路線和方案層出不窮，科大訊飛在推動AI大模型的自主可控和安全可靠上，已經走在行業前列。基于自主可控和安全可靠基礎上的訊飛星火大模型以及AI的“訊飛模式”，也獲得了來自各方面越來越多的認可。

歷經26年的發展，科大訊飛在人工智能領域的“國家隊”地位愈發穩固，不僅承建了中國唯一的認知智能全國重點實驗室和語音及語言信息處理國家工程研究中心，還于2024年獲得了近十年來人工智能領域的首個“國家科學技術進步獎一等獎”。這些成就和榮譽，也體現了國家戰略層面對訊飛的認可。

2024年，訊飛星火大模型斬獲央國企市場中標數及金額“雙第一”，覆蓋能源、金融、醫療等20余個行業。由科大訊飛與中石油共建的“昆侖大模型”，更是通過了國家生成式AI服務備案，其地震解釋、測井處理等能力顯著提升勘探效率。這些成績證明：自主可控的大模型不僅能滿足國家戰略需求，更具備市場化競爭力。

此外，科大訊飛也是行業標準的制定者之一，截至2024年底，科大訊飛已主導和參與制定、修訂國際和國家標準100余項，以及教育、金融、銀行、機器人、軟件等多個重點領域行業技術標準，持續推動人工智能產業高質量發展。

當下的科大訊飛，對接下來要走的路有著無比堅定的信心，那就是依托國產算力，走自主可控的技術之路。1月25日，科大訊飛董事長劉慶峰以《踏平坎坷成大道》為主題在公司年會上發表演講，明確了訊飛星火的戰略生態位：堅持自主可控、面向民生剛需、面向國家戰略需求以及賦能科研與生產。在通用人工智能發展的新階段，科大訊飛將“聚焦自主可控的底座能力和重點應用賽道，以長期主義精神保持戰略定力”。

結語

“天行健，君子以自強不息。”AI大模型的競爭，本質是國家科技實力的較量。在人工智能的星辰大海中，唯有堅持自主創新、筑牢安全防線，中國才能從“跟跑者”變為“領跑者”。訊飛的實踐證明，這條路雖難，卻是通向未來的唯一通途。正如劉慶峰所言：“只有在真正自主可控的平臺上，才有真正的中國人工智能大未來。”