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近日，自封“中国唯一产业观察家”的项某刚发布了一则时长10分钟的视频，大肆宣扬
。视频中，他摇头晃脑、夸夸其谈，表面上是在为中国人工智能产业摇旗呐喊，实则用“一家独大”“遥遥领先”“独霸全球”等夸张表述对中国人工智能产业进行“捧杀”。其宣称的观点和引用的论据大多信口开河，毫无客观依据，有必要对其混淆视听的言论逐一进行驳斥。
在视频中，项某刚宣称，基于移动互联网形成的业务能力，如短视频、电子商务、移动支付，甚至外卖、打车、导航等，“中国今天做的很多事情，是美国不可想象的，美国也是做不到的”，“美国做不出同类的产品和中国的产品去竞争”，因此“基本判断中国比美国领先5-8年”。
项某刚的这些言论，源于TikTok短视频、Shein和Temu等电商APP在美国的迅猛发展，给人一种美国移动互联网市场被中国应用攻占的错觉。但仅依据一两款APP的火爆就得出中国比美国领先5 - 8年的结论，恰恰暴露了项某刚作为所谓“互联网产业专家”的浅薄与无知。
回顾移动移动互联网产业的发展历程，当下在国内广泛应用的移动互联网产品，如社交领域的微信、视频领域的优酷和抖音、电商领域的淘宝和京东、打车导航用的滴滴和高德等，其底层技术及业务模式无一不是先起源于美国，而后被引入国内市场进行本土化创新与规模化应用，才取得如今的成就，又怎能说这些产品是“美国难以想象且无法做到的”呢？
社交应用领域，腾讯旗下的微信月活跃用户约13亿，主要用户群体仍集中在国内；而美国Meta旗下的Facebook、Instagram和WhatsApp三款社交应用，每一款的月活跃用户均达10亿级别，且在全球市场广泛布局。
电商领域，美国的亚马逊2024年第四季度营收规模高达1878亿美元，仅北美市场不含云业务的营收就达到1156亿美元；相比之下，京东2024年第三季度营收为371亿美元，阿里巴巴最新季度收入384亿美元，其中来自电商的淘天集团季度收入仅138亿美元。
打车出行领域，美国优步（Uber）日均出行约3300万次，滴滴出行日均单量3460万单，二者使用频率相差不大。不过，优步2024年全年营收为439.78亿美元，滴滴出行2024年全年数据虽未完全公布，但根据前三季度1538.85亿元营收推测，全年营收约2000亿元，折合270亿美元左右。
对比这些客观的产业数据，自诩“产业观察家”的项某刚竟宣称美国比中国落后5 - 8年，难道项某刚的观察视野就局限于眼前的方寸之地吗？
二、见识浅薄且观念陈旧：胡乱定义“人工智能”以刻意贬低通用大模型的技术价值
在视频中，项某刚先煞有介事地树了一个靶子，称“美国定义的人工智能是叫多模态通用大模型”，装腔作势地将其批评一通之后，再抛出自己所谓的定义，声称人工智能应涵盖智能感应、信息存储、信息传输、信息处理和智能终端等综合能力，其中信息处理指的就是算力、算法和大模型等，所以大模型只是一小部分的人工智能，以此导出在算力、算法和大模型上领先并不能代表在人工智能上领先的结论。
在中国的DeepSeek推出之前，由于美国的ChatGPT在多模态大模型技术上处于领先地位，项某刚便一直贬低多模态通用大模型，认为其训练的生成式人工智能只是徒有其表，不过是能写诗、画画、制作视频而已。而他认为在国内广泛应用的智能感应、自动驾驶、工业机器人等方面的人工智能，才是产业发展的方向，是中国应当重视的实用能力，并由此自创出所谓“人工智能需要涵盖智能感应、信息存储、信息传输、信息处理和智能终端等综合能力”的定义。
实际上，产业界对于人工智能的能力界定有着极为科学且明确的划分。项某刚所提及的那些用于图像识别、语音识别、自动驾驶、股票交易算法以及游戏策略等具体任务的AI系统，专注于解决特定领域内的问题，因此被称为专用智能（Domain - Specific AI），也称弱AI或窄AI。
自1956年美国人约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科诞生以来，人工智能的发展历经20世纪80年代至90年代初的知识工程与专家系统阶段、20世纪90年代到21世纪初的机器学习与数据挖掘阶段，再到21世纪初到2020年初的深度学习与突破阶段，一直在持续提升人工智能在特定领域内解决问题的专用智能能力。
专用智能依托特定领域的海量数据，运用“窄任务”优化算法，对计算能力的要求相对较低，开发成本与周期也相对较短，故而能在特定领域展现出高效性与准确性，可迅速解决特定问题。然而，由于专用智能主要聚焦于某一特定领域或任务，其局限在于应用范围相对狭窄，缺乏跨领域的通用性与灵活性。
以当前广泛应用的工业机器人、智能驾驶舱等智能体为例，尽管其专用功能模块的能力日益强大，但作为核心指挥系统的智能水平仍有待提升，无法做到触类旁通、自主学习，仍需外界指令输入才能完成任务，尚不能完全取代人类。因此，专用智能阶段仍被视作人工智能发展的初级阶段。
故而，若要使人工智能真正具备人类智慧，甚至超越人类智慧，就需推动人工智能从专用智能阶段向通用智能阶段发展演进。通用智能（Artificial General Intelligence,AGI）不仅能在单一领域达到专家级水平，还能实现跨领域的知识迁移，真正像人类一样拥有自我意识、抽象思维、创新思考和情感理解等能力，能够全面理解和处理各类智力任务。
通用智能一直被视作人工智能领域的高阶目标，宛如皇冠上的明珠。直至2023年以ChatGPT为代表的生成式人工智能问世，产业界才打通了以多模态通用大模型推动专用智能向通用智能跃迁的关键路径。
多模态大模型通过整合多种模态的数据，能够更好地模拟人类的多模态感知和认知能力，它不仅能够提升人工智能系统的性能和能力，胜任需要多种感知途径和表达方式的场景；还能够拓展人工智能的应用范围，在多个领域内灵活处理各种问题，从而与实体经济深度融合，推动各行业的智能化升级和产业变革。所以，当今世界各国将多模态大模型作为人工智能竞争的核心领域，积极布局和投入资源，以期在这一关键技术上取得领先地位，进而带动整个经济社会的高质量发展。
由此可见，项某刚所谓人工智能需涵盖各种综合能力的定义，混淆了专用智能与通用智能的界限和层次，暴露出其对人工智能产业发展认知的浅薄。而且，项某刚刻意用专用智能贬低大模型推动的通用智能，无疑集中体现了其知识体系的滞后与产业观念的陈旧。
在相关视频中，项某刚为佐证其“人工智能中国一家独大”的观点，将隶属于专用智能范畴的智能感应、信息存储、信息传输、信息处理和智能终端等能力逐一进行中美对比。然而，其所采用的论据要么是似是而非的概念，要么是来源不明的数据，给人一种如“门外汉”般盲目无知的印象。
在智能感应能力方面，项某刚竟然以国内街头装了“5亿个摄像头“为例来论证中国视觉感应能力的领先，驴唇不对马嘴。此外，他以智能驾驶为例，声称国内车企整合了摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种感应能力，而特斯拉因激光雷达成本过高采用纯视觉方案，所以其能力不及中国。
实际上，国内车企整合毫米波雷达、超声波雷达与激光雷达，正是因为前两者成本较低，可以此来降低激光雷达方案的整体成本。激光雷达虽在智能驾驶技术早期开发中应用较为广泛，能提供精确的距离和形状信息，但存在价格昂贵、系统复杂度高的弱点。
正因如此，特斯拉的智能驾驶技术采用纯视觉方案，通过摄像头捕捉周围环境信息，借助深度学习算法提取关键信息，并迅速生成车辆行驶控制指令。该方案不仅降低了智能驾驶技术的普及成本，还通过海量数据训练和AI大模型的优化迭代，已经实现了类似经验丰富老司机般的自动驾驶效果。而且，纯视觉智能驾驶技术的核心能力在于数据和算力，而非摄像头的智能感知、感应，这恰恰又暴露了项某刚认知的误区。
在信息处理方面，项某刚承认美国领先、中国位居第二，却以算力过剩为由，认为算力在人工智能发展中无关紧要。
他没有意识到，人工智能从专用智能迈向通用智能，离不开算力的持续推动。DeepSeek之所以备受关注，是因为其以低成本算力满足了当前普通推理需求，在商业成本上找到了性价比平衡点。然而，要进一步提升人工智能性能，包括推理能力，必然需要更高端的算力支持。因此，项某刚所谓的“算力过剩”纯属伪命题。
在英伟达最新的财报发布会上，黄仁勋表示，市场对Blackwell芯片的需求极为惊人。因为推理AI引入了一种新的扩展法则——增加训练计算能力可使模型更智能，而额外的长时间思考算力能让答案更精准。与此同时，多家媒体报道，DeepSeek推出的R1满血版是目前性能最强的版本，但对算力芯片等硬件资源的要求也极高，这使得英伟达特供中国的H20芯片成为国内市场需求最大的芯片之一，不仅价格上涨，还出现了供不应求的局面，何谈“过剩”？
在信息传输领域，项某刚以5G基站数量为据，将中国的430万个与美国的15万个进行对比，以此证明美国的落后。但实际上，项某刚所称的15万个5G基站仅仅是美国一家运营商的部署数量，美国全国的5G基站总数早已超过46万个。罔顾中美两国在人口数量和密度方面存在显著差异，项某刚单纯拿基站数量来对比通信能力的做法无异于关公战秦琼。
全球移动通信协会GSMA移动智库于2024年10月发布的2024年第二季度5G连接指数报告，依据5G基础设施和5G服务两大类别以及17个细分指标，对各国的5G发展状况进行了综合评估。中国以55.96分排名第9，美国以55.34分排名第10，由此可见，两国在5G发展上的差距并非像基站数量对比那样明显。
在信息存储方面，项某刚以美国没有“东数西算”、算力枢纽集群这类大型工程，来论证其在存储能力上的落后。然而，算力存储主要涉及数据中心和云计算的应用，在全球云基础设施排行榜上，美国的亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云占据了六成以上的份额，而我国云市场排名第一的阿里云，在全球市场的份额仅为8%，位列第四。
最后，在智能终端领域，我国作为高端制造业大国，无人机和机器人产业发展态势迅猛。然而，特斯拉的自动工厂、波士顿动力的机器狗以及iPhone的AI应用同样各有特色，相关竞争仍在激烈进行，远未到评判胜负的阶段。
综上所述，自封为“中国唯一产业观察家”的项某刚，以坐井观天的姿态、陈旧浅薄的观念以及盲目无知的表现，得出的“人工智能中国一家独大”的论断，纯属哗众取宠。其片面观点不仅不利于客观认识产业发展态势，更可能误导公众对全球科技格局的判断。这种罔顾事实、夸夸其谈的行为，除了博人眼球、赚取流量外，对中国人工智能产业的发展毫无益处。
历史经验表明，技术竞争的本质是创新体系与制度优势的较量。中国既需保持战略定力，避免陷入“技术民粹主义”的误区，更应通过深化改革开放，在开放中实现超越。唯有如此，方能在未来十年的人工智能竞争中，实现从“跟跑者”到“领跑者”的历史性跨越。
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