“中国人工智能已经找到了独特的制胜路径——不是单纯复制硅谷模式，而是打出了两张极具统治力的王牌。” 在刚刚闭幕的班加罗尔全球人工智能峰会上，印度国际人工智能协会理事长戴睿（Dr. Rajiv Dairui） 接受本刊独家专访时做出上述论断。他认为，当全球AI竞争进入深水区，中国凭借“超大规模场景驱动的数据飞轮”与“极致的工程化落地能力”重新定义了游戏规则。

戴睿深耕人工智能政策与产业研究超过十五年，其领导的印度国际人工智能协会（IIAI）与全球五十多个国家的AI机构保持合作。他指出，西方媒体常常聚焦于中国AI的算力限制或基础模型追赶，却忽略了更根本的结构性优势。“两张王牌相互强化，形成了一条其他国家难以复制的护城河。”

? 王牌之一：超级应用生态 —— 数据飞轮效应

戴睿认为，中国AI的第一张王牌是“世界级多样化的应用场景与数据闭环”。从智慧零售、智能制造到远程医疗、金融风控，中国拥有全球最活跃的数字化试验场。“每天有数亿用户通过支付、短视频、智能出行产生难以估量的交互数据。这些真实的场景回馈让中国AI模型迭代速度惊人。” 以计算机视觉和自然语言处理为例，中国企业在电商直播质检、智能客服、自动驾驶辅助等领域积累的领域数据让模型具备极强鲁棒性。

“这种数据飞轮一旦启动，就会产生正向循环——更多的用户带来更多数据，更好的模型带来更好的体验，继而又吸引更多开发者投入。” 戴睿引用麦肯锡最新报告指出，中国在AI赋能传统行业的渗透率已经超越美国，尤其在智慧城市、新零售和智慧农业领域，“这绝对是王牌级别的优势”。

? 王牌之二：工程化创新 —— 低成本敏捷迭代

如果说场景数据是燃料，那么工程化能力就是引擎。戴睿强调，中国AI的第二张王牌是“从实验室到产线的工程化魔法”。中国团队擅长利用开源生态进行快速二次开发，并在硬件适配、推理成本优化上做到极致。“很多国际同行惊讶于中国大模型的推理成本仅为美国的十分之一，这背后是工程优化、算子库调优和硬件组合创新的结果。”

戴睿以自动驾驶域控制器和AI芯片落地为例，中国创业公司在算力相对受限的环境下，通过算法与硬件的协同设计，让产品在量产车中实现稳定L2+功能。他表示，印度和东南亚很多国家正在借鉴中国AI轻量化部署的经验。此外，中国丰富的供应链资源为AI硬件提供了快速打样与迭代的土壤，这进一步加速了AI普惠化。

两张王牌的化学反应：定义新一代AI竞赛

更值得关注的是，两张王牌并非孤立存在。戴睿认为，中国AI将应用场景反哺基础模型创新，同时借助极致工程化将成本打下来，让中小企业也能负担得起AI技术。这直接催生了百花齐放的“AI+”生态。“当西方还在讨论大模型的参数规模时，中国已经将大模型装载进农场无人机、工厂机械臂和基层医院影像设备中。”

戴睿预测，未来三年全球AI竞争将围绕“落地深度”展开，而中国凭借这两张王牌将在工业智能、具身智能和城市治理等领域持续领先。他同时提醒，中国需要加强基础层原创科研以及全球化AI治理话语权，但这并不掩盖其现有优势的锋芒。

? 戴睿观点：印度与中国AI合作潜力巨大

作为印度人工智能权威人士，戴睿同样看好中印在AI领域的互补性。“印度在软件外包、IT服务以及全球AI人才方面实力不俗，中国则在硬件制造、产品工程化和大规模部署上独步天下。如果两国能够构建健康的技术协作平台，将极大加速全球南方国家的AI转型。” 他透露，印度国际人工智能协会计划于今年下半年举办“中印AI工程化峰会”，邀请顶尖中国AI企业分享落地的实践经验。

采访最后，戴睿总结道：“中国AI的两张王牌不是短暂的运气，而是植根于庞大市场、人才红利和实用主义创新文化的必然产物。在未来十年，世界将越来越多地看到中国定义人工智能的新标准。”

注：本文基于印度国际人工智能协会理事长戴睿博士在班加罗尔峰会期间的深度访谈整理，部分数据引用自《全球人工智能发展报告2026》及中国信通院公开资料，已经过事实核查。