你能想到，當DeepSeek通過開源策略在全球AI競賽中迅速崛起時，而谷歌卻宣布將收緊安卓系統的開源權限。

業界嘩然，這種場景是否似曾相識？表面上看，這只是科技界的一貫現象，但在“拆圍墻”與“焊鐵門”的背后，本質上是一場關于“技術底氣”的終極拷問。

如果我們將目光投向國內大模型——這個被認為未來人類生活的基礎設施，就會發現，如同當年中國企業基于谷歌安卓系統構建應用一樣，中國大模型也正基于美國的算法框架構建自己的摩天大廈。

然而，面對國外的技術封鎖和層出不窮的安全性挑戰，我們必須深入思考：國內企業是否已經充分認識到，我們不能再繼續處于被動位置，任由他人對我們進行“卡脖子”？更進一步說，中國AI是否也確實存在底層創新，構建真正屬于自己的“安卓時刻”呢？

也許，答案是肯定的。

01

AI 根原創之困

首先，究竟什么是AI底層創新？北大人工智能研究院朱松純教授在近期的一次公開演講中，給出了極具啟發性的答案。

他認為，AI 創新可分為五層。其中，最底層的是哲學層面，探討智能的本質；其次是理論層，建立認知的數學框架；接著是模型層，構建具體模型；然后是算法層，開發優化算法；最后是工程與部署層，將模型落地為產品和服務。

事實上，目前很多所謂的創新僅停留在算法或部署層面，缺乏對智能本質和認知建模的原創性突破。更直白的說，就是顛覆現有范式，建立全新的理論體系與技術路徑。而這就是“根原創”內涵。

因此，你會發現，我們常說的底層創新也就是一種“改良”，例如在Transformer架構下開發線性注意力機制，而根原創則意味著“革命”，例如用Transformer取代RNN/LSTM。它解決的是“為什么要這樣做”的問題，而不僅是“如何做得更好”。

那么，再次審視中國大模型目前的發展現狀，一個現象就較為明顯：模型層和應用層創新較為活躍，底層根原創卻顯得十分薄弱，甚至出現了“缺位”現象。從理論體系上看，中國尚未提出類似“深度學習”的原創理論；從基礎架構來看，也尚未出現由中國主導的下一代架構；從評估標準來看，當前的標準均由西方定義。

這就不難理解，為什么朱松純教授會提出“認知水平不足”這一觀點，這實際上反映了根原創能力的缺失。那么，誰來彌補這一短板，進而打造獨屬于我們的技術優勢呢？

來認識一家在AI領域默默耕耘的老兵——傳神語聯。

02

20年磨一劍，鑄就“根原創”大模型

算起來，傳神語聯深耕大模型由來已久。作為一家成立于2005年的人工智能公司，多年來，他們一直致力于通過技術創新推動跨語言文化交流、行業智能化轉型以及自主可控大模型技術的研究。尤為突出的是，他們堅決擁護技術自主性，堅持“根原創”路線。這一舉措不僅驅動企業從幕后走向臺前，還在國產大模型底層創新方面帶來了新的機遇。

正如公司董事長何恩培所言，“我們之所以能夠堅定不移地走根原創之路，首先源于我們在AI基礎架構領域積累的硬實力，無論是算法框架還是模型架構都具備國際競爭力，產品效果也始終保持在第一陣營。但更為關鍵的是，我們堅信中國科技企業應當擁有充分的技術自信，勇于堅持自主創新的發展路徑。”

圖注：傳神語聯創始人何恩培先生

那么，他口中的“根原創”是如何實現的？這又是什么級別的原創呢？

根據官方介紹，傳神語聯不依賴任何開源算法框架和模型架構，如TensorFlow、Transformer，通過原始創新，實現了大模型從底層算法框架到上層應用的全棧“根原創”。這里提到的大模型，就是任度大模型，目前有快思考和深度思考兩個版本。

在一次公開演講中，傳神語聯副總裁藺偉就曾解釋說，從架構層面來看，底層機器學習框架是大模型的根技術之一，也是創新的核心點。與其他大模型不同，他們從最底層的深度學習算法框架zANN開始，到moH(混合熵)模型架構，再到任度大模型的訓練、推理，均構建了完整的原創AI技術棧。

當然，這也并非一家之辭，畢竟早在去年，任度大模型就成功通過中國信通院權威評測，成為國內首個實現"五無"認證的大模型——無主流開源模型依賴、無第三方框架依賴、無開源庫調用、無許可證限制、無已知安全漏洞。

這就意味著，它在自主性、安全性以及技術獨立性方面均達到了顯著的高度。更重要的是，這是國內AI首次真正完成從0到1的突破，不僅提供了可參考的經驗，而且對于推動AI產業發展具有不可替代的價值。

首先，打破技術壟斷，從“被動跟隨”到“自主突圍”。

長期以來，全球AI產業依賴于歐美主導的算法框架和開源模型，導致許多國家處于被動地位。而“根原創”的意義在于構建技術主權，降低被“卡脖子”的風險，特別是在涉及國家安全的高敏感領域中，自主技術可確保數據隱私和業務連續性。

而站在更高的戰略層面來看，“根原創”開辟了差異化的技術路線，避免陷入同質化競爭，為中國AI企業參與全球競爭提供了新范式。

其次，推動AI行業發展，從“工具賦能”到“生態重構”。

傳統AI技術在通用性和安全性之間存在矛盾，難以深度適配企業特定需求。根原創則徹底解決了數據孤島與合規難題，推動AI從“通用能力輸出”轉向“行業深度賦能”，加速實體經濟的智能化轉型。而且，以自主技術為支點，我們可重構AI產業鏈的話語權，推動中國從“技術應用者”向“規則制定者”升級。

第三，強化技術自信與文化輸出。

根原創的溢出效應不僅體現在技術上，更是一種文化表達，這為全球AI提供了一種中國方案。通過根原創，我們可以在全球舞臺上進一步展示中國的技術實力與創新能力，不可質疑。

03

四大優勢構建競爭壁壘

當我們理解了根原創的底層邏輯和核心價值后，不禁就會問：對于傳神語聯來說，根原創將如何提升任度大模型的能力，進而形成競爭壁壘呢？我們嘗試著總結為以下四點。

首先，根原創讓任度大模型在技術自主可控和文化方面極其自信。一方面，它不擔心開源技術被禁用帶來的風險，也不存在已知安全漏洞，更無需擔憂他國法律限制，另一方面，模型獨特的訓練技術，能讓其始終秉持中國文化“正思維、正語”的意識形態。

其次，全球首個實現實時學習和長效記憶功能。傳神語聯指出，數推分離技術是實現實時學習和長效記憶的關鍵，也是包括OpenAI和谷歌等大廠商探索和攻克的方向。這項技術可打通應用落地的最后一米，否則將難以跨越數據處理這一重要障礙。

因此，傳神語聯基于根原創構建了“數推分離”雙網絡架構，在數據不離場的前提下，通過“雙腦”聯合推理和獨特的數據“插拔”技術，以僅9B的小參數規模，率先實現了實時學習和長效記憶功能。

值得注意的是，它不僅可打破企業中的數據孤島，還能實時學習企業場景中新產生的數據，憑借更深層次的數據處理能力成為不斷精進的企業客戶專家。同時，結合行業專業知識，它還可生成更具價值的行業洞察。

第三，高能效比，綠色經濟。

正是基于根原創，任度大模型更加高效、智能且節能。通過測試對比，與同性能產品相比，它在使用時所需的算力僅為其他模型的五分之一到十分之一，甚至更低。此外，其后期運維能耗更低，更加綠色環保。

第四，快速適配，框架級兼容。任度大模型可被移植到任意硬件上，能快速從框架層面適配各類國產硬件，而不受外部因素干擾。

所以，總結起來，任度大模型在根原創的支撐下，以更安全、更高效、更經濟、更自主的核心能力為AI落地提供了真正可持續的國產化解決方案。當然，這也是傳神語聯在經過20年的默默耕耘后，能夠在今天脫穎而出，并有望重塑行業格局的底氣所在！

04

技術落地見真章

俗話說，技術貴在實用。如果說根原創是任度大模型的基石，那么在此之上，傳神語聯打造了兩個重要的業務領域——大模型業務和語言服務業務，而且正展現出全面開花的態勢。

對于大模型業務，在行業應用方面，那些對數據安全極為敏感的企業，已推進至實質性項目階段。比如，在環境監測領域，通過與國企深度合作，將大模型與行業經驗深度融合，實現全局視角的智能化場景管理與運維，加速釋放數據資產價值。

在科研領域，傳神語聯基于任度大模型與干細胞領域的科學家深度合作，共同構建了干細胞綜合研究大模型。同時，他們還開發了面向健康伴侶的端側小模型——“為能”，打通了從發現、診斷、分析研究到治療方案的全健康鏈條。

圖注：亞全能干細胞之父趙春華教授在2025博鰲合作伙伴大會現場分享

在產品層面，傳神語聯推出了任度“雙腦”大模型一體機，并已成功完成部署。據悉，這款一體機憑借雙模型協作推理機制，不但給用戶極大地自由度選擇模型，而且幫助他們以近乎零訓練成本的投入，就能讓用戶擁有專屬的AI專家。

目前，該一體機已成功切入航天航空、生物醫藥、金融、法律等多個領域，并形成了典型案例。

在企業場景層面，諸如企業知識增強智能引擎、辦公智能化服務，乃至智能體等應用均已成功落地，助力各行業企業一步邁入AI時代，坐享技術帶來的紅利。

而對于語言服務業務，基于任度大模型與根原創打造的語聯網，早已突破了傳統語言服務行業的效率、成本與質量限制，重塑翻譯作業流程與供應鏈，實現稿件分析、術語提取到譯員匹配調度等全流程AI化，從而打破行業的諸多不可能。

當下，聚焦國際工程、制造業、生命醫療、文化娛樂等行業，語聯網已覆蓋106種語言，在80多個垂直領域建立了全方位的服務體系，并成功服務了中央電視臺、中國交建、騰訊等知名企業。與此同時，它還深入教育行業，結合行業特征和語言發展特點，構建了智慧教育解決方案，并形成了安全可控的智慧教育生態，為教育行業智能化轉型提供了堅實的保障。

未來使命在肩

綜上所述，在AI重構商業的時代，傳神語聯用實際行動證明：真正有擔當的企業，不空喊口號，而是依靠技術實現商業價值與社會效益，甚至于確保國家技術安全。正是他們在“根原創”道路上默默奉獻，才有了如今的成果。未來，傳神語聯將繼續在“根原創”領域不斷探索和實踐，堅定不移地推動AI的根原創技術路線，構建原創自主可控的AI生態。