旧金山街头，一位年轻妈妈带着孩子走出家门，熟练地用手机叫来一辆 没有司机的出租车。车门自动开启、路线精准规划、行驶平稳。这不是科幻片，而是现实：Waymo 如今 每周完成超过 15 万次自动驾驶服务，已经成为美国多个城市的日常景象。

　　而在中国，这一幕也早已不是新鲜事。你或许知道，百度的自动驾驶平台 Apollo Go 已经在北京、武汉、重庆、深圳等城市全面运营，每天跑出上万单付费订单，在武汉的部分区域，甚至已经实现了全程无安全员的运营。

　　AI 不只是在改变交通。在医院里，它正悄悄重塑医疗流程——从影像识别、病理分析到术前决策辅助。2023 年，美国 FDA 批准了 223 款 AI 医疗设备；而在中国，越来越多的三甲医院已经把大模型接入病理科、放射科、内分泌科。

　　AI 正从“前沿实验室”跃入日常生活的方方面面——它在行驶、在诊断、在写代码、在接电话、在卖货，它几乎无声无息地参与到你生活的每一次点击和选择中。

　　就在昨天（2025 年 4 月 7 日），一场看似遥远却极具现实感的“技术战争”突然爆发：特朗普宣布启动新一轮“全面关税”政策，引发全球剧烈震荡——日经 225 暴跌 7%、恒生指数创 1997 年以来最大跌幅，欧洲市场集体下挫。

　　斯坦福大学人工智能研究院（Stanford HAI）刚刚发布的《2025 年 AI 指数报告》，用上百页数据告诉我们：

　　如果说过去一年你感觉“AI 热”席卷全球，那么现在，这股热潮已经从“朋友圈”走进了“财务报表”。而就在昨天全球因关税冲击而动荡时，AI 却是为数不多仍在“增配”的方向。这不是资本的逃避，而是各国下注未来的方式。

　　根据《2025 年 AI 指数报告》最新发布的数据，2024 年，美国领域在 AI 上的投资金额高达 1091 亿美元，不仅同比增长显著，更是中国（93 亿美元）的 12 倍，英国（45 亿美元）的 24 倍。

　　尤其是生成式 AI，在经历了 ChatGPT 点燃全球热度后，依然保持强劲吸金力——2024 年全球吸引 339 亿美元私募投资，同比增长 18.7%。从 AI 写作、AI 编程、AI 视频生成，到 AI 游戏、AI 设计，各类创业公司如雨后春笋般崛起，背后站着的，是一张张硅谷、华尔街，甚至中东主权基金的支票。

　　就在过去一年，研究者推出了多个全新 AI 测评基准，如 MMMU、GPQA 和 SWE-bench，专门用来挑战大模型的理解、逻辑、编程等高级能力。而令人震惊的是，仅一年时间，模型在这些测试中的得分提升幅度分别达到了 18.8、48.9 和 67.3 个百分点。

　　你可以看到，美国在模型产出数量上依然占据头部：2024 年共推出 40 个重要 AI 模型，而中国为 15 个，欧洲仅 3 个。但与此同时，中国模型在质量上的差距正快速缩小：在关键的 MMLU 和 HumanEval 测试中，中美领先模型的性能差距，已从2023年的“双位数”缩小至2024年的“接近持平”。

　　从美国到中国，从中东到东南亚，从拉丁美洲到非洲，每一个在这场技术中“跑得快一点”的国家，未来都可能重塑产业秩序、改变全球价值链的位置。

　　它正在成为一种“基础设施”—— 像电力一样流动在城市之间，像水管一样连接着每一个行业，像空气一样渗透进我们的生活。

　　在交通领域，过去被视作“未来科技”的自动驾驶，正在进入寻常街巷。Waymo 在美国每周完成 超15万次无人驾驶出行，Apollo Go 在中国数十座城市正式上路运营，在武汉部分城区，乘客坐上的是全程无安全员的 RoboTaxi。

　　在医疗领域，AI 正从“辅助工具”变成“诊疗主角”。2023 年，美国和中国，AI 医疗影像识别已深入数百家医院，解决医生资源短缺的难题。

　　你在天猫下单时看到的个性化推荐，背后是大模型算法；你给客服留言，收到的第一条回复，很可能来自 AI；你拨打银行热线的自动语音，判断你的情绪和意图BOB半岛官网，其实也早已不是传统语音系统，而是接入了 NLP 模块的 AI 智能体。

　　根据报告披露，达到 GPT-3.5 级别的模型推理成本，在两年内下降了 280 多倍。与此同时，硬件成本每年下降 30%，能效每年提升 40%。

　　更重要的是，开源模型开始全面“平替”闭源巨头。在部分评测中，开源模型与闭源模型的性能差距已从 8% 缩小至 1.7%。这意味着，AI 不再是只有少数科技巨头才能拥有的“高门槛技术”，而是可以被中小企业、创业者、开发者快速接入、定制和部署的“通用工具”。

　　它不再是科技圈内卷的终点，而是传统行业升级的起点。在全球和经济高度不确定的当下，谁能将 AI 真正转化为生产力，谁就能在剧烈波动中守住产业的安全边界。

　　如果说上一轮科技浪潮是“移动互联网红利”BOB半岛官网，那么这一轮人工智能，中国面前摆着的，不再是“追赶的机会”，而是“参与塑造规则的窗口”。

　　首先，从科研产出看，中国仍然是全球 AI 论文和专利数量最多的国家，在 AI 公开论文中占比高达 38.5%，也是 AI 相关技术标准提案最多的国家之一。

　　此外，DeepSeek 作为2025年崛起的 AI 大模型，正迅速在各行业落地，展现出强大的应用潜力。

　　政务领域：深圳福田区引入 DeepSeek，推出了70名“AI数智员工”，大幅提升了公文审核、执法文书生成等工作的效率和准确性。

　　制造业：东莞市人工智能大模型中心完成 DeepSeek 部署，为全市企业提供 AI 智能算力服务，助力传统制造业的智能化转型。

　　中国有数据、有算力、有场景、更有“用”的强烈意愿——这构成了一个“工程师驱动型国家”在 AI 落地上的天然优势。

　　但我们也必须清醒地看到：在通用基础模型领域，中国与美国之间的差距依然存在，尤其是在高端芯片、训练框架、原始创新能力方面。

　　根据《2025 年 AI 指数报告》数据，2024 年全球最具影响力的 40 个 AI 模型中，美国机构主导 40 个，中国仅有 15 个。而且在核心评测指标如 MMLU 和 HumanEval 上，虽然差距大幅缩小，但国产模型整体仍略逊一筹。

　　机会依然巨大，窗口仍在打开，但如果不能在底层能力上完成实质性突破，未来我们依然可能在关键路径上被“卡住”。

　　问题只在于：我们能不能抓住这次窗口期，用“用得快”带动“做得强”，用“应用驱动”反哺“基础研究”，最终完成真正的技术自立。

　　更现实的是，在一个越来越“地缘化”的全球格局里，AI 正成为国家综合竞争力的新指标。技术红利不再天然流向市场最开放的地区，而是更多掌握在“制度最有韧性、执行最有力”的国家手中对中国而言，这既是挑战，也是最大的结构性机会。

　　根据《2025 年 AI 指数报告》数据显示，2024 年，美国联邦机构共出台 59 项 AI 相关法规，是 2023 年的两倍，涉及机构数量也翻倍。全球范围内，75 个国家对 AI 的立法提及增长了 21.3%，相比 2016 年更是暴涨九倍。

　　不仅是美国，OECD、欧盟、联合国、非洲联盟等多边组织也纷纷发布 AI 治理框架，强调“透明性”“可解释性”“责任归属”等核心原则。一时间，“负责任 AI”（Responsible AI）成为全球政策词典中的高频词。

　　正如这场“突如其来的关税风暴”所示，未来影响经济和技术秩序的，往往不是模型参数，而是规则主导权。

　　报告指出，目前在主要的工业级模型开发者中，真正建立起 标准化 RAI（Responsible AI）评估机制 的仍属少数。新兴工具如 HELM Safety、AIR-Bench、FACTS 虽为行业提供了更清晰的事实性与安全性评估方法，但距离成为“强制标准”仍有不小距离。

　　无论是国外的深度伪造、自动化歧视，还是国内社交平台上的虚假营销、AI 诱导下单，公众对 AI 的情绪已从最初的好奇，逐渐转向“既想用又害怕”。

　　这是一个极其微妙的心理断层： 一方面，人们日益依赖 AI 的效率与便利；另一方面，又对它“无边界扩张”感到不安。

　　从长远看，这不是技术团队能单独解决的问题，也不是某家公司能凭自觉完成的任务。这是一场关乎“人类如何与新物种共处”的集体协商，一个需要“政府 + 企业 + 科研机构 + 公民社会”共同参与的“协定系统”。

　　中国也在行动。近年来，网信办陆续出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等关键文件，为行业划出了底线和红线；北京、深圳、上海等地正在探索本地化治理模型；国内大模型企业也开始建立“伦理委员会”“红队测试”制度。

　　你不必是程序员，也不必是科学家，只要你愿意理解 AI、接纳 AI、使用 AI，它就可能为你重构工作方式，延展认知边界，提升决策效率，甚至改写职业路径。

　　昨天的市场暴跌提醒我们：传统秩序正在不稳定中快速重组。而 AI，正是那条穿越旧秩序、定义新格局的力量线 年 AI 指数报告》提供的，不只是趋势与数据，更是一张写满启示的“社会行动说明书”：

　　这篇报告由 斯坦福大学人工智能研究院（Stanford HAI） 出品，内容涵盖全球 AI 投资、模型能力演进、监管政策、人才教育等关键趋势，是了解 AI 发展趋势的必备资料。