国内 AI 发展路线分析

概述

AI 人工智能的聊天功能一直被戏称“人工智障”，大多数网友喜欢拿他们找乐子。但是毋庸置疑的是，当前 AI 已经深入到人们的生活中，无处不在。并且各大厂商通过 AI 功能在自己的领域为用户提供便利。当然说的是大多数优秀的厂商🤣。

能看的出来我们对 AI 的依赖、AI 和我们生活的结合程度，以及 AI 功能的完善，正在快速增加，正在逐步走到历史新高。

1. 什么是 AI

在我们分析国内 AI 发展之前，我们首先要去了解 AI。

1.1 AI 介绍

AI 是 Artificial Intelligence 的缩写，中文翻译为人工智能。由它作为主要驱动力一股发的科技革命和产业革命正在引发整个世界的变革。AI 是一门研究、开发用于模拟、延申和扩展人拥有的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的科学技术。

AI 这个概念在1956 年由 约翰·麦卡锡**** 首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。

AI 的目的是让机器能够像人一样进行思考，让机器拥有智能。简单来说，AI 就是一个机器大脑，这个大脑是基于人类大脑为基础做一些系列的延申扩展。

到今天为止，人工智能的内涵已经大大扩展，已经发展成为了一门交叉学科。

下图是人工智能学科涉及的学科领域。

1.2 AI 能做什么

人工智能是当前智能学科重要的组成部分，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能和人类智能做出相似反应的智能机器。

人工智能现在涉及内容非常广。例如：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习、计算机视觉等等。

简单来说，现在的人工智能已经深入人心，在以前我们想要搜索一个东西，可能会打开百度进行搜索。现在大多数人会直接打开 deepseek 或者夸克。当我们需要生成旅游攻略，可以直接交给豆包。

对于各类人工智能研究和开发人员来说。要做的就是研究如何使用计算机去做过去只有人才能做到的事情。

1.3 AI 带来的挑战

人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视，人工智能学习在脱离了华丽高端的外表后，本质仍然是统计和计算。

在基础研发加速推进、产业应用加速落地的前沿趋势下，人工智能正负两方面的外部性不断释放，在产生巨大经济社会发展收益的同时，也从内生风险、应用风险、经济社会风险等多个维度对个体、国家乃至人类带来不容忽视的安全威胁。在此背景下，技术发展和治理不同步、监管者和被监管者信息不对称、风险防范成本和效益不对等、机制复合体治理不协调、地缘政治环境不稳定等人工智能治理面临的难点和挑战进一步暴露。对此，亟须从加大安全投入、健全监管制度、鼓励自我规制、加强国际治理合作等方面完善人工智能治理体系，更好应对人工智能快速发展带来的风险挑战。

1.4 相关数据

20世纪70年代以来，人工智能被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。

2024年12月20日，“人工智能”当选为汉语盘点2024年度国际词。

截至2024年12月，生成式人工智能产品，占整体人口的23.5%；有2.49亿人表示自己使用过生成式人工智能产品，占整体人口的17.7%。生成式人工智能用户中，利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛，占比达77.6%；将生成式人工智能产品作为办公助手的用户占比达45.5%。

2. 国内 AI 发展现状

可以说 2025 年是 AI 元年。这句话一点也没有夸张。

截至 2025 年 2 月，AI 原生 APP 活跃用户达到2.44亿，与去年相比净增 1.5 亿。

在商业领域，行业数据显示，2024年中国AI核心产业规模达5784亿元，同比增长13.9%；预计到了 2029 年，这两个数字还会分别攀升至 1 万亿元和32.1%。

当前经过用户多轮选择和技术更新，国内海量的 AI 工具逐渐形成了三条不同的路线，形成了三足鼎立的态势。deepseek、夸克和豆包，正是这三类中的代表产品。

2.1 AI 搜索

AI 搜索这条赛道，夸克绝对是其中的佼佼者。在其他厂商都把网页搜索作为辅助功能时，夸克则是把 AI 搜索当作了自己的核心。

阿里在定义夸克时表示，这是一次 AI 与行业场景的深度结合。阿里把夸克定位为“AI 普惠平台”。将“2 亿人的 AI 全能助手”作为品牌核心，确立了 AI 搜索，AI 办公、AI 教育三大主线。并且依托自己强大的生态体系实现了 搜索 + 生成 双向增强。

现在夸克的强大能力，也确实证明了阿里选择路线的正确性，同时也能看的出来阿里在提升搜索效果上下了非常大的功夫。现在的夸克是下面这样的。

夸克目前的功能优势：

• 能搜到几秒前发生的大新闻：夸克依托阿里云通义大模型和搜索生态的深度融合，实现 10 秒一次的更新频率。抓取新消息的延迟降低到了 3 分钟内，
• 超级框：夸克将 AI 对话、深度搜索、内容生成等等功能全部塞进了超级框。简化了用户在搜索时的思考成本和逻辑。
• 拥有相对更低的 AI 幻觉：夸克有一个三审三校的机制，医疗、法律等行业生成需要经过专家的审核。可以有效的控制错误率。

目前来说，夸克避开了 deepseek 和豆包的锋芒，选择了 AI 搜索是成功的，目前每月活跃度 1.5 亿的它奠定了 AI 搜索的龙头地位。

2.2 逻辑推理大模型

说到这个路线，必须要提到大家熟知的 Deepseek。

Deepseek 作为中国 AGI 领域的代表，它的核心竞争力体现在通用大模型的研发和开源构建。Deepseek 更关注与底层技术突破。而其他厂商更多的专注于商业化。

Deepseek 也有很多的产品，比如传统模型产品 V3，但是现在提起 Deepseek，大家肯定最先想起来的就是它的推理模型 R1，对 R1 来说，强大的推理能力是它的优势，它在数学推理、代码生成和复杂任务处理上实现了突破性进展。数学任务上的性能可与 OpenAI 的 O1 相媲美。它完美的解决了传统推理大模型在回答问题时，容易遇到的知识精细度不足与领域匹配困难、复杂推理能力缺失、算力消耗和部署成本过高的问题。

Deepseek R1 可以依靠混合专家架构 ( MoE ) 实现效率飞跃式提升，以强化数据突破数据依赖，借开源生态加速场景渗透，加爵数学推理、复杂任务处理场景等问题。

在技术架构上，MoE 相比传统全参数模型降低 30% 的算力消耗，对 AI 来说这个数值是非常恐怖的。

最关键的是 Deepseek R1 首次以**长链逻辑与思维可视化的方式，展示了推理模型的特性。这也是全球首个展示完成推导过程的推理模型**。

Deepseek 的发展与 《2025中国AGI应用全景图谱报告》中提到的 ”模型层关键趋势“ 高度契合。报告中提到，中国大模型的竞争正从 “技术有无” 转向 " 代差级领先能力 "。Deepseek 通过混合专家模型和多模态技术突破，在模型深度推理能力上建立了差异性的优势。成为了全世界学习的对象。

尤其 Deepseek 主张开源策略，与国内厂商协作创新。可以发现现在基本所有 AI 工具都已经接入了Deepseek。如果 Deepseek 没选择开源，目前应该已经赚的盆满钵满了把。

2.3 C 端商业化

C 端是需要与用户直接产生交互的，同时也是最能产生商业化的。在众多厂商相爱相杀争夺用户的时候。豆包脱颖而出。豆包源于火山引擎，由字节开发。跟 Deepseek 、夸克不同。字节的定位是“ 全民 AI 入口 ”，豆包主攻消费级市场。创意生成和社交娱乐是它的最大卖点。多模态交互是整个工具的灵魂。

豆包代表了中国 AI 工具在 C 端场景的深度渗透。对于大多数用户来说，豆包更加符合他们对 AI 工具的认知。能吟诗作对、能画画做视频，为用户改文案。

字节还同时推出了 即梦 App（主打轻量级视频和图片生成），MagicEdit 等面向专业级的企业用户。这一整套体系，依托字节的流量生态，AI 产出的视频素材直接给到短视频平台使用。图谱素材可以直接同步到飞书上作为插图，完美实现生态闭环。

豆包 AI 依靠 Transformer 与扩散模型结合的基础架构，结合语音-文本联合建模和视觉生成技术的多模态技术融合，为用户提供多模态功能。

最近，豆包发布了全新的 1.5 深度思考模型，采用 MoE 架构。总参数 200B、激活参数 20B。

随着架构优化、资源分配优化和推理效率的提升，深度思考大模型让豆包的图片生成、视频生成能力进一步升级，不仅支持了“边想边搜”、“视觉理解”等实用能力，豆包文生图 3.0 也将生成图片的最大分辨率提高到了 2k 级别。

依托字节系应用的海量流量，豆包持续在月活上创新高。哪怕在创意生成的绝对水准方面还没有达到 GPT-4o 的高度，但作为一款使用门槛低、上手简单的国产 AI 软件，豆包完全可以独霸一方。

总结

去年的今天，主流的 AI 工具搜索、生成几乎还都处于不可用状态。谁也想不到一年事件，我们身边涌现出了众多 AI，更想不到在工作上还能用各种 AI 工具辅助。从 Deepseek 平地惊雷的那一刻起。我们的生活就已经被深深的改变了。

但是 AI 幻觉这个问题日益严重，不可忽视。Deepseek R1 是其中幻觉率偏高的，经过测试，高达 22.33%，其他的厂商最然也在想尽办法去降低，但是也没有多好。最糟糕的问题是一些由幻觉产生的 AI 胡说八道的信息又会被用户当作问题重新喂回 AI。形成了一个恶性循环。最终影响整个网络环境。毕竟哪怕不用 AI ，也不知道网上那些是 AI 编造的假信息

AI 幻觉：语言大模型在某些时候会编造它认为是真实存在的甚至看起来很合理或可信的信息。简单来说就是 AI 在胡说八道。指模型生成的内容与现实世界事实或用户输入不一致的现象。研究人员将大模型的幻觉分为事实性幻觉(Factuality Hallucination)和忠实性幻觉(Faithfulness Hallucination)。致使大模型产生幻觉的原因主要有数据缺陷、数据中捕获的事实知识的利用率较低，长尾知识回忆不足、难以应对复杂推理的情况等。

美国一年前有一位名叫Sewell Setzer 的弗罗里达州男孩，在聊天机器人程序 Character.ai的“怂恿”下选择自杀，年仅 14 岁。现在他的家人还和 AI 软件的公司打着官司，这是一宗“人类和 AI 走得太近”引发悲剧的典型案例。

在国内，某次在抖音上看到一个博主发出了几张自己姥姥和 AI 工具聊天的截图：

这也显示出当 AI 越来越智能，聊天机器人越来越像人，我们就像身处由 AI 构成的围城里。**把作品、言论、思想喂给 AI 作为语料。把心情、感觉、心愿留给AI，会不会最终有一天人类会和 AI 变得太亲近了，同时又和人类太疏远了。会不会再出一次美国那样的案件。

作为一名开发者，同时作为一名用户。真心希望各大厂商能把解决 AI 幻觉这个问题提上关键。最近发现很多厂商都在急着去商业化，套个壳子就上市。不要再都急着商业化抢市场了。市场是有分辨能力的。

希望各位都能多陪陪家人，不要让 AI 代替了你的位置。AI 永远是 AI，它也只是将人脑的思考方式放在了计算机里而已。不要百分百相信他。祝大家生活愉快！