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李攀:企业主权AI,是中国AI进入产业深水区的关键

发布时间：2026-09-18 20:32:14 最近访问：2026-09-18 20:32:15

9月9日，在深圳举行的首届企业家个人超级智能与OPC生态大会暨第六届元宇宙与人工智能三十人论坛产业峰会上，浙江省人工智能学院院长、杭州电子科技大学学术副校长李攀，围绕中美AI发展路径、中国的产业优势，以及企业如何构建自主智能能力展开分享。

从模型、算力到数据、制造业和工程化应用，李攀将AI竞争放在更长的产业周期中观察。在他看来，美国在算力与原始创新上具备优势，而中国的机会在于数据、应用、市场、硬件供应链和制造业场景。决定AI能否形成长期价值的，不只是模型能力本身，更在于能否将技术真正嵌入产业。

一、中美AI竞速：

两种不同的发展路径

李攀在演讲中谈到，AI已成为未来二三十年全球科技与产业发展的重要主题。过去几年，AlphaGo和ChatGPT等节点，让公众更直观地感受到AI对于生产、创作和组织方式的影响。

在他看来，中美两国的AI发展路径存在明显差异。美国的AI创新更多由市场和私营企业驱动，头部企业在算力、模型和原始创新上的投入形成了较强的领先优势；中国则拥有政策引导、工程化能力、应用规模和产业供应链等基础。

这种差异决定了双方并不完全在同一维度竞争。美国更强调通用人工智能的突破，而中国AI的发展空间，更多与具身智能、机器人、工业制造和大规模应用场景相连。

李攀提到，中国在研究体量、工程落地与市场规模上具备优势。特别是在制造业场景中，企业长期积累的生产、运营和服务数据，是通用模型公司难以直接获得的资源。这些数据一旦与行业知识、工程能力结合，就可能成为产业智能的重要基础。

中国AI的机会，不只在追赶模型能力，更在于把数据、场景与制造能力转化为新的产业智能。

二、企业调用AI，不等于拥有AI

李攀特别谈到开源生态对于中国AI产业发展的意义。

在他的观察中，开源模型降低了行业使用AI的门槛，也使更多企业能够更快将模型能力接入自身业务。对于制造业、金融及其他拥有大量私有数据的行业而言，真正重要的问题不只是调用外部模型，而是如何让企业数据成为企业自己的智能能力。

这也是李攀提出“企业主权AI”的现实背景。

企业拥有客户关系、生产流程、设备运行、供应链管理和长期运营经验等数据。这些数据如果只能被调用、却无法沉淀为企业自己的模型能力和智能体能力，企业就很难真正掌握AI进入业务后的长期价值。

围绕这一问题，李攀介绍了团队正在推进的孵化平台。平台尝试帮助企业将自身数据自动转化为可训练数据，并自动调用可用算力，完成模型训练、推理、部署及智能体部署。其目标并非再做一个通用大模型，而是帮助更多企业以较低门槛构建自己的AI能力。

对许多并不具备模型开发与二次开发能力的企业而言，这样的平台意味着，AI不必只是采购来的外部服务，也可以逐步成为理解自身业务、服务自身场景的组织能力。

三、从数据到智能：

企业主权AI如何形成

在李攀看来，企业主权AI并不是简单部署一套模型，而是让企业的数据、业务逻辑、客户关系和行业经验，逐步沉淀为能够服务自身发展的智能能力。

对许多企业而言，AI应用仍停留在调用通用模型、辅助完成单项工作的阶段。但当AI开始进入生产、运营、客户服务和决策支持等环节，企业真正需要建立的，是一套能够理解自身业务上下文、持续调用私有数据并不断迭代的智能体系。

李攀介绍的孵化平台，正试图降低这一过程的门槛：将企业私有数据转化为可训练数据，调用可用算力资源，完成模型训练、推理、部署与智能体部署。其核心不在于训练一个更大的通用模型，而在于帮助企业形成属于自己的AI能力。

对中国企业而言，这种能力尤其重要。中国拥有丰富的制造业数据、复杂的产业流程和大规模的应用市场，这些资源只有被转化为自主智能，才可能成为企业在AI时代持续积累的竞争基础。

调用一个模型只能获得通用能力，沉淀自己的数据与经验，才能形成企业自己的智能。

四、9月29日苏州相见

9月9日，李攀在深圳提出，企业AI的下一步不只是接入工具，而是把数据、算力与业务经验沉淀为企业自己的智能能力。9月29日，这场关于企业主权AI的讨论将从深圳延伸到苏州。

「星火燎原·智能宇宙——企业家个人超级智能与OPC生态大会『百城行』首站·苏州」将于9月29日在苏州协鑫集团举行。大会上午主论坛聚焦“企业家个人超级智能·AI×绿电×能源”，并将发布企业家个人超级智能战略与数字生命体产品体系，成立全球OPC创新联盟苏州分部，发布「百城行」城市路线图，同步启动万人OPC黑客松、OPC合伙人讲习所与星火之夜。

从企业主权AI到AI×绿电×能源，从企业数据到产业智能，9月29日的苏州，将见证“百城行”首站正式点亮。