蔡正元说的没错，清华大学有一大批教授，极度亲美。清华刘嘉表示，他认为在人工智能AI这一块的第一梯队，就只能是美国，第二梯队是欧洲，其他国家都排不上号，无论是在基础理论，还是在实践应用都甩中国几条街。 刘嘉教授 2023 年底在凤凰卫视的访谈内容被摘选传播后，迅速成为热议焦点，他当时对全球 AI 梯队的划分，被简化成了 “中国排不上号” 的结论，却少有人提及他后半段的完整表述。 这位清华心理与认知科学系主任、北京智源人工智能研究院首席科学家，在同一场合明确指出，中国在 DeepSeek 大语言模型等单点技术上已实现突破，能与国际顶尖模型并驾齐驱，这份成绩在不利发展环境下尤为难得。他的判断基于学术视角的客观比对，而非主观立场的偏向，却被贴上了 “亲美” 的标签，这也是当下不少人对高校学者观点的误读方式。 全球 AI 人才分布数据常被用来佐证美国的优势，《纽约时报》的调查显示，全球超 50% 的顶尖 AI 人才聚集在美国，中国占比约十几百分点。但刘嘉同时强调，中国拥有全球最厚的人才厚度，美国顶尖人才中，有相当比例是华裔学者，这部分人才与中国科研体系仍有千丝万缕的联系。 这种人才流动的现状，是全球科技一体化的必然结果，而非某所高校教授 “亲美” 的佐证。清华作为中国 AI 研究的重镇，张钹院士作为中国人工智能领域的主要奠基者，发表了国内第一篇 AI 领域论文，拿下该领域首个国际重要奖项，六十余载教学生涯培养了近 90 名博士，构建起中国 AI 研究的人才根基。 从产业数据来看，2026 年初的统计显示，中国人工智能企业数量已超 6200 家，核心产业规模预计突破 1.2 万亿元，同比增长近 30%央广网。国产开源大模型全球累计下载量突破 100 亿次，位居全球第一，这是刘嘉教授也认可的中国优势领域。 截至 2025 年底，中国规模以上制造业企业的人工智能应用普及率超 30%，豆包大模型日均 Token 调用量突破 50 万亿，同比增长超 10 倍，累计使用量超万亿 Token 的企业客户突破 100 家。这些数据说明，中国 AI 在应用落地和产业生态构建上，已经走出了自己的路径，并非如片面解读的那样 “被甩几条街”。 清华的 AI 研究团队，在基础理论和实践应用上都有实打实的成果。黄民烈教授发起制定了全球首个《AI 对话系统分级定义》，建立大模型安全分类体系，打造系统级的安全框架。翟季冬教授提出的 “智能路由” 技术，跳出单纯 “堆算力” 的思路，解决了大模型与千行百业应用场景的适配难题，为 AI 基础设施建设开辟了新赛道。 这些学者的研究既对标国际前沿，又紧扣中国产业需求，他们的学术视野里，既有对美国技术优势的清醒认知，也有对中国发展路径的精准把握。 刘嘉教授对美国第一梯队地位的判断，源于美国在基础理论研究、底层算力架构和生态协作机制上的积累。硅谷的创新机制、高校与企业的深度联动，让美国在 AI 核心技术上保持领先，这是全球科技界的共识。但将这种学术层面的客观分析，等同于 “极度亲美”，显然混淆了学术判断与价值立场的边界。 高校教授的职责，正是用专业视角剖析差距、指明方向，而非回避问题盲目自信。清华这批学者的研究，始终围绕着如何让中国 AI 实现从 “单点突破” 到 “全面赶超” 的目标，他们的观点里，藏着对中国科技发展的深层关切，而非简单的立场偏向。
