在当今科技浪潮中，人工智能（AI）已成为引领创新的核心驱动力。其发展路径日益清晰：一方面，必须持续深耕原创技术，筑牢根基；另一方面，则需着力于“创以智用”——即创造性地开发出能够真正解决实际问题、服务社会的AI产品与技术应用。二者相辅相成，共同构成了AI健康、可持续发展的双翼。
一、原创技术：AI发展的基石与引擎
原创技术是人工智能的源头活水。这涵盖了从底层算法、计算架构到基础理论的全面突破。
- 算法与模型的创新：超越对现有框架的优化，在深度学习、强化学习、因果推理等前沿领域实现原理性突破，探索更高效、更可解释、更节能的新范式。例如，探索“小样本学习”以降低对海量标注数据的依赖，或发展新型神经网络结构以提升模型的泛化与推理能力。
- 算力基础设施的自主：包括高性能AI芯片（如GPU、NPU、类脑芯片）、先进计算集群以及量子计算等新型算力的研发。突破算力瓶颈，实现核心硬件自主可控，是支撑大规模AI训练与复杂应用的前提。
- 数据与知识体系的构建：高质量数据集、知识图谱以及数据安全与隐私计算技术（如联邦学习）的原创研究，是喂养和约束AI模型、确保其可靠可信的关键。
原创技术的深度决定了AI发展的上限和可持续性。只有掌握核心原创技术，才能避免受制于人，并在未来的国际科技竞争中占据主动。
二、“创以智用”：AI价值的实现与放大
“创以智用”强调以创造性思维，将技术转化为切实可用的产品与服务，实现AI价值的落地与普惠。这要求开发过程紧密围绕真实场景和用户需求。
- 场景驱动的产品开发：AI的价值在于解决具体问题。无论是医疗领域的辅助诊断、新药研发，工业领域的智能制造、 predictive maintenance，还是城市管理、金融服务、教育个性化，都需要深入行业，理解痛点，开发出“用得顺、效果好”的产品。例如，将计算机视觉技术创造性应用于偏远地区的农作物病害实时监测。
- 人机协同与体验优化：优秀的产品不仅是技术的堆砌，更是良好交互体验的设计。强调AI与人的协同（Human-in-the-loop），让AI成为增强人类能力的工具，而非替代。这需要产品设计、用户体验与AI技术的深度融合。
- 技术集成与工程化创新：将AI技术与5G、物联网、机器人、大数据等技术创造性结合，形成系统级解决方案。克服模型部署、持续迭代、系统稳定性和成本控制等工程化挑战，使技术能够稳定、高效地运行在实际环境中。
“创以智用”是检验原创技术价值的试金石，也是技术产生经济与社会效益的直接通道。它推动技术从实验室走向广阔天地。
三、原创与智用：动态循环，相互促进
原创技术与“创以智用”并非两条平行线，而是一个紧密耦合、相互促进的动态循环。
- 应用反哺研发：在实际应用中遇到的瓶颈、发现的新需求（如对模型实时性、鲁棒性的极高要求），会为原创技术研究指明新的方向，提出更具挑战性的课题。
- 技术赋能应用：每一次原创技术的突破（如Transformer架构的诞生），都会为产品开发打开一扇新的大门，催生出之前难以想象的应用（如大语言模型及其各类应用生态）。
- 生态共建：健康的AI生态需要学术界、产业界、投资界和政策制定者共同参与。学术界聚焦长远原创探索，产业界聚焦应用落地与迭代，两者通过人才流动、项目合作等方式紧密互动，形成从“想法”到“产品”再到“改进想法”的良性循环。
结论
人工智能的发展必须坚持“两条腿走路”：既要仰望星空，持续投入基础研究与原创技术攻关，夯实发展根基，保持技术领先性；又要脚踏实地，以“创以智用”的理念推动技术产品化、场景化、普惠化，让AI真正赋能千行百业，服务于经济社会发展和人类福祉的提升。唯有原创与智用并重，技术创新与价值创造同行，人工智能才能行稳致远，释放其全部潜力。
