现在还在有人吹欧美、日韩，我觉得真没必要，东大一马当先已是事实，何必长他人志气，灭自己威风？别的咱不说，就说当下最热门，竞争最激烈的AI领域，中国就展现出了一马当先的水平。 阿里巴巴最近推出的千问大家应该都有所耳闻，公测一周下载量就超过了1000万，大家下载它是为啥，说到底还不是因为它在现实生活中真的有用，才口口相传人人下载？ 东南大学九龙湖校区的电子实验室里，每天有2000多名学生和“实验Talk”AI较劲。上周三，自动化系的游浩淼在示波器前卡壳，AI瞬间识别出波形畸变是电源纹波超标，顺手推送了5个往届生的排障视频。 这不是简单的题库检索，而是基于150万条实验数据训练出的故障诊断模型，连电阻的温度漂移系数都被纳入计算。这种“把论文写在电路板上”的务实，让东大AI在教育领域长出了独特的根系——法律大模型“法衡-R1”能模拟法官的量刑思维链，土木虚拟实验室让西部学生隔着屏幕调试高原桥梁的预应力，这些看似不酷炫的垂域应用，恰恰构成了中国AI的地基。 当美国还在争论“AI是否该暂停训练”时，中国的算力网络早已悄悄铺成了高速公路。东南大学2024年建成的纯国产化智算中心，用昇腾芯片堆出86P算力，相当于每秒能处理1.5亿汉字的10万倍。 更关键的是，这些算力不是用来刷榜单的，而是被塞进了医学院的重症监护室——“医擎”系统每天分析2000份CT影像，误差率比规培医生低47%；钻进了交通学院的自动驾驶仿真平台，在2000种极端天气里打磨决策算法。这种“算力跟着需求走”的逻辑，让中国AI从诞生那天起就带着烟火气。 阿里巴巴的通义千问能在公测一周斩获1000万下载，靠的不是营销噱头。在常州的一家小家电厂里，工程师用千问的工业设计模型，把电水壶的温控算法优化周期从2个月压缩到72小时；成都的火锅店老板，用千问生成的方言版AI客服，让翻台率提升了18%。 这些藏在产业褶皱里的应用，正是蔡崇信所说的“AI渗透率”的真相——中国不需要用大模型征服世界，只需要让每个小老板都觉得“这玩意儿真管用”。 最被低估的，是中国AI的“穷日子哲学”。当美国用英伟达A100堆出万亿参数模型时，DeepSeek的工程师正在杭州写字楼里抠算力：通过模型量化技术，把70亿参数模型的推理能耗降到原来的1/20；用开源框架魔搭社区的4000个模型，拼出能看懂心电图的医疗AI。 这种被芯片封锁逼出来的系统级创新，反而锻造了独特的竞争力——东南大学的伦理大模型“问道”，能在自动驾驶决策前模拟100种伦理困境，每个判断都锚定具体的法律条文，这种“带着镣铐跳舞”的严谨，恰恰是通用大模型最缺的东西。 在苏州的一家智能工厂里，工业机器人正在用通义千问的视觉模型分拣零件，每小时处理2万个微小部件，精度达到0.01毫米。这个场景里藏着中国AI的真正底牌：全球30%的制造业产能，每天产生2.4亿条工业数据，这些带着油污和温度的真实数据，正在喂养出比实验室数据更强大的AI模型。 当美国还在为数据隐私打官司时，中国的工程师已经在黑灯工厂里用数据闭环打磨算法，这种“场景喂养技术”的生态，让中国AI天生就带着解决问题的基因。 深夜的东南大学智算中心，散热系统的嗡鸣声和实验室的键盘声交织。在这里，AI不是硅谷精英的智力游戏，而是被塞进电路、嵌进课本、揉进生产线的实用工具。当海外还在争论“中国是否有原创大模型”时，我们的学生已经在用国产AI改进高数作业，我们的工人已经在用AI质检降低0.1%的次品率，我们的医生已经在用AI辅助做出更精准的诊断。 这些藏在细节里的进步，正在编织一张任何人都无法忽视的AI生态网——它不完美，不炫酷，但足够真实，足够解渴，足够让每个普通人都感受到：这，就是我们自己的AI时代。
