中国人工智能发展在快速扩张的同时，正面临安全、技术、应用等多维度的严峻挑战。当前，中国已是全球人工智能专利最大拥有国，核心产业规模超1.2万亿人民币，企业数量超过6200家，但迈向“智能经济新形态”的道路上，障碍不容忽视。

安全风险与伦理困境

随着AI深度融入社会，新型威胁不断涌现。在民生层面，AI换脸、AI语音诈骗高发，严重侵犯个人肖像权、名誉权和财产权。更关键的是，AI对就业的“替代与创造”效应并存，但替代速度远超新岗位的创造速度，使得传统劳动者转岗培训面临严峻压力。

产业与国家安全风险同样激增。奇安信集团董事长齐向东指出，AI让黑客攻击变得“易攻难守”，企业核心数据一旦泄露，可能导致“一环失手、全线崩溃”的链式反应。同时，AI技术滥用加剧了网络战风险，而“AI幻觉”和智能体权限滥用等问题，也对现有法律框架提出了新课题。

技术与供应链短板

基础支撑的薄弱是更深层的制约。全国人大代表罗丹指出，我国在基础理论与核心算法方面的原始创新能力仍显薄弱，底层框架与关键技术对外依存度较高。硬件层面的“卡脖子”风险尤为突出，高端AI芯片、高性能传感器等关键组件自主化能力不足。

尽管国产GPU正在崛起，但与国际顶尖产品相比，在HBM带宽、多模态支持等方面仍存在差距。例如，英伟达H200芯片的传输速度远超当前多数国产芯片。软件生态壁垒也是一大难关，主流的CUDA生态难以突破，国产芯片需要重构开发框架，开发者迁移成本高昂。

应用落地与人才瓶颈

技术到价值的转化并非易事。许多企业，尤其是中小企业，面临“不会用、用不起”的困境。他们缺乏应用AI所需的资金、人才和技术储备，难以快速实现数字化转型。另一方面，部分AI产品脱离实际产业需求，陷入“玩具级”困境，未能真正解决核心痛点。

人才短缺加剧了应用堵点。市场急需既通晓AI算法又熟悉行业业务的跨领域复合型人才，但当前的人才供给与产业需求严重错位。正如周鸿祎委员所言，智能体规模化落地需要“懂AI懂业务的人才培育”作为支撑。

挑战已然清晰，协同破解方能行稳致远。