从已落地的实践来看，在材料科学、芯片设计、航天工程、代码优化等细分领域，AI凭借强大的算力和数据处理能力，已展现出远超人类的效率与精度——比如DeepMind的GNoME模型发现超220万种稳定材料，耗时远短于人类科研团队；AI能在数小时内完成人类需要数周的芯片布局优化。这些成果不仅效率更高，部分技术方案的性能与复杂度，更是人类专家短期内难以构思和复现的。 但从全局视角看，AI的创新仍局限于人类设定的目标框架内，缺乏跨领域的深度顿悟、价值判断与伦理决策能力。它无法自主提出全新的科学范式或技术方向，所有突破都依赖人类提供的数据、定义的任务目标以及最终的成果验证，尚不具备“无中生有”的原创性和递归式自我改进的能力，距离真正全面超越人类的通用智能仍有巨大差距。 未来，随着算力提升与算法迭代，AI在垂直领域的技术突破会更密集，但要实现更高层次的超越，必须解决自主目标设定、跨学科融合、伦理风险管控等核心难题，最终走向“人类主导、AI赋能”的协同创新模式。