记者问：“中美AI差距到底有多大？”梁文峰毫不避讳一针见血地回答：“表面上

记者问：“中美 AI 差距到底有多大？” 梁文峰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。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 这话直接点破了中国 AI 的核心痛点。 中美 AI 的差距到底有多大？”记者开门见山地提问。 梁文峰抬起头，眼神中带着几分严肃，毫不犹豫地回答：“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。 如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 这句话在会议厅里回响，仿佛一声警钟。梁文峰的话并非危言耸听，而是直指中国 AI 产业的核心痛点：缺乏原创力和基础科研积累。 记者注意到，他语气中带着一种急切，仿佛在提醒在场的每一位听众。 梁文峰继续说道：“我们在应用层面做得很好，图像识别、语音识别、自然语言处理都有显著成就，但这些都是在模仿和改进已有算法的基础上完成的。 真正属于自己的理论、核心架构和基础模型，还很少。” 他指了指前方投影屏上闪烁的数据图：“这些数据显示，中国 AI 的论文数量在快速增长，但原创性和国际顶尖水平相比，仍然存在明显差距。我们能追赶，但不能引领。” 梁文峰强调，美国的 AI 成就不仅来自科技公司，更来自学术界与企业界的紧密结合。从斯坦福、麻省理工到伯克利，各大高校长期投入基础研究，为产业界提供持续创新动力。 而中国，虽然科研经费不断增加，优秀人才也在成长，但原创性的顶尖论文、核心专利仍然有限。 记者追问：“那我们是否可以通过模仿快速追赶？” 梁文峰摇头，眉头微微皱起：“短期内可能赶上去，但长期来看，如果没有原创力，技术积累只是表象。 模仿让你追上别人，但永远追不上领先者的思路和视角。一旦原始创新的支点消失，整个产业体系就会失去活力。” 他顿了顿，目光透过会议厅窗外的高楼，像在看向未来的 AI 世界：“我们必须在原创性研究上加大投入，形成自己的基础模型、算法理论和核心技术路线。 无论是生成式 AI、自动驾驶还是 AI 芯片，如果没有原创力，我们都可能长期处于追随位置。” 谈到人才问题时，梁文峰语气中带着一丝无奈：“我们有很多工程师，能快速实现产品和算法，但真正能提出新算法、新模型、新理论的人并不多。 原创科研人才培养需要时间，也需要敢于冒险的科研文化。” 现场，一位参会的企业家点了点头，他轻声对身边的记者说：“梁老师说得很对，现在很多公司追求快速落地和短期效益，原创性的投入很少。长期来看，这种模式很危险。” 梁文峰还提到政策和资金支持：“中国 AI 的发展需要从‘追赶型投资’转向‘原创型投资’。基础科研周期长、风险高，但这是原创能力积累的唯一途径。我们需要长远的战略，而不是只看短期成果。” 采访结束前，梁文峰总结道：“如果我们希望中国 AI 不只是追随者，而是真正站在世界前沿，就必须从模仿走向原创，从应用驱动走向理论驱动。这是一个艰难的过程，但这是唯一的出路。” 他的声音低沉而有力，仿佛在给整个行业下达一项命令。会场里的记者们陷入沉思：在光鲜的 AI 应用背后，中国的原创能力是否足以支撑未来的发展？ 事实上，这并非个别声音。近年来，多位学者和企业家反复强调：短期的技术追赶可能掩盖差距，但原创力和基础研究的缺失，将严重制约中国在全球 AI 竞争中的话语权和领导力。 如何培养原创人才、打造自主知识产权的核心算法，已成为中国 AI 下一阶段发展的关键课题。