“中美两国在人工智能领域显著领先于其他国家。”全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰在2026年全国两会期间接受中国经济时报记者采访时给出了他对我国人工智能财产国际地位的判断。 刘庆峰认为，美国在人工智能算法、算力与数据的规模化应用探索方面处于前列，我国正加紧追赶。双方差距持续缩小。在语音及部分重点语种等开源领域，我国已实现并跑，部分领域甚至实现反超。他强调，当前我国的关键任务是构建算力、算法、数据、应用场景全链条自主可控体系，将创新发展与生态建设建立在自主可控的平台基础之上。 第一，应用型科技创新日益由财产创新提出命题。财产发展的需求，牵引应用技术研究的方向与评价标准，财产界也愈发认识到科技赋能对构筑全球竞争力的关键作用。科技创新和财产创新加速深度融合。 第二，以企业为主体、产学研深度融合的创新体系更加成熟。能够有效整合资源、推动科技创新和财产创新协同发展的经营主体不断涌现。 第三，兼具科学家精神的企业家与具备企业家精神的科学家持续涌现并深化合作。科技型企业从业人员科研背景更加突出，高校与科研院所的科技成果财产化能力不断提升，产学研各方协同效率持续提高。 刘庆峰认为，我国在基础大模型研发方面与美国仍存在小幅差距，但正快速追赶；而在端侧模型，教育、医疗等行业模型领域，我国已处于全球领先水平，同时还具备美国所不具备的软硬件一体化、智能终端制造等财产优势。 如何快速缩小我国与国际先进水平的差距？他提出，需要重点补齐两个方面的短板。一是加快构建基于国产算力与算法的自主创新生态体系，推动更多创新应用依托本土算力落地。二是加大下一代源头技术创新投入，营造良好创新生态，积极布局量子智能、类脑计算等前沿原创领域，实现从跟跑、并跑到源头创新引领的跨越。 为推动我国人工智能财产加快发展，刘庆峰提出两点建议。一是发挥新型举国体制优势，在国产算力平台建设、算法与算力深度适配等重大专项方面，给予基础性支撑与专项政策支持。二是鼓励自主可控大模型推广应用，推动基于国产算力训练的自主可控模型在央国企、政务等领域优先落地，形成良性发展循环，实现自我“造血”。