欧美技术封锁！AI“升级人脑”能记个人经历，中国自主研发不容缓

文 | 锐观经纬

编辑 | 锐观经纬

2025年10月，欧盟正式更新《AI技术出口管制清单》，将AI情景记忆核心算法纳入限制范围，同月，美国某顶尖AI企业宣布暂停向非盟友国家提供记忆优化模型接口，一场围绕“AI能否拥有人类式记忆”的技术封锁战已悄然打响。

要知道，如今的AI虽能处理海量数据，却像得了“数字失忆症”，每次对话重启就忘了之前的交互，而能记住个人经历、连贯跟踪场景的AI情景记忆技术，正是突破这一局限、迈向通用人工智能（AGI）的关键。

可面对欧美层层封锁，中国该如何避开“卡脖子”风险，自主造出能“升级人脑”的记忆型AI？

这种被称为“情景记忆”的能力，是人类认知的核心，我们能想起昨天和医生聊的病史细节，能记得孩子上周提过的兴趣班，靠的就是它。

但当前的AI完全做不到这点：医疗AI每次接诊都要重新询问患者过往病史，因为它记不住上一次的对话，教育AI给学生推荐课程时，常会重复推送已学过的内容，根源就是没有连贯的学习轨迹记忆。

更关键的是，欧美早已看清这一技术的战略价值，仅2024-2025年，全球AI情景记忆相关专利中，欧美企业占比超65%，其中事件分割、记忆检索等核心技术专利，几乎被美法德三国垄断。

这意味着，如果中国不能自主突破，未来在医疗、工业、教育等依赖AI深度交互的领域，很可能要长期受制于外部技术授权，甚至面临“想用却用不上”的被动局面。

现在的AI“记事儿”这么难，问题出在现有记忆机制的根本局限上，目前主流的大语言模型，靠的是“自注意力机制”处理信息。

这种方式会把所有输入的内容当成同等重要的信息，既分不清“昨天的对话”和“今天的提问”哪个更关键，也没法给不同时间的信息标上“时间戳”。

比如某企业用AI处理客户投诉，当对话超过100轮后，AI就会混淆不同投诉的时间线，把上周的解决方案套用到本周的新问题上。

另一种常见的“检索增强生成（RAG）技术”，虽然能调用外部知识库，但它会把文本切成固定长度的片段，不管这些片段是不是一个完整的事件，就像把一篇文章拆成零散的句子，再随机拼接，很容易出现“张冠李戴”的错误。

更要命的是，RAG没法像人类一样“巩固记忆”，外部信息只能临时调用，不能真正融入AI的知识体系，这就导致AI永远学不会“从经历中成长”。

从全球探索的情况来看，已有三个技术方向在尝试解决这些问题，但对中国来说，借鉴的同时更要找准突破点，第一个是EM-LLM系统提出的“动态事件分割”方法，它不再用固定长度切分信息，而是根据“信息意外度”判断事件边界。

比如AI和用户聊天时，当话题从“孩子成绩”转到“周末出游”，系统能自动识别这是两个不同事件，分开存储。这种方法的好处是“即插即用”，不用重新训练模型就能适配现有AI。

但它有个短板：依赖高质量的标注数据，而目前全球主流的情景记忆标注数据集，大多由欧美高校和企业主导构建，中国企业想获取往往要支付高额授权费。

第二个方向是“多智能体数据生成框架”，简单说就是让多个AI模拟人类对话，生成富含情景信息的训练数据。

比如让一个AI扮演“医生”，另一个扮演“患者”，模拟从问诊到复诊的完整对话，其中包含患者年龄、病史变化、用药反应等元数据，用这种数据训练出的AI，对时间线的感知能力明显提升。

对中国来说，这个方向的优势很明显：我们有庞大的医疗问诊、教育辅导、工业运维场景，完全可以自主构建本土化的情景对话数据集，不用依赖欧美数据，这也是绕开数据封锁的可行路径。

第三个方向是AriGraph系统的“知识图谱+情景记忆”模式，它会把每个事件当成一个“节点”，用“谁在什么时间做了什么”的语义三元组，把不同节点连起来。

比如记录“设备故障”事件时，会同时标注“2025年10月10日”“车间A的机床”“故障类型为轴承磨损”，后续检索时，AI能顺着这些关联找到完整的事件链条。

但要注意，该技术的核心算法已被美国某公司申请专利，中国企业如果直接使用，很可能面临专利侵权风险，必须在原有基础上进行算法创新，比如针对中国制造业的“多设备联动场景”优化关联逻辑。

针对中国的情况，自主研发不能盲目跟风，得从四个层面搭建清晰的路径，在数据层，要依托本土场景构建“自主可控的情景记忆数据集”。

比如医疗领域，可以整合国内三甲医院的问诊对话数据，标注患者的病史变化、用药调整等时间节点。农业领域，收集种植户与AI的交互记录，记录不同作物在不同季节的生长问题。

这些数据不仅贴近中国实际需求，还能避免“用欧美数据训练的AI不适应中国场景”的问题。

技术层要聚焦“多技术融合”，避开欧美专利壁垒，可以把“多智能体数据生成”和“知识图谱”结合起来。

中国团队可以尝试用“中文语义特征”优化分割逻辑，毕竟中文对话中的“话题转换”有独特的语言习惯，比如通过“对了”“另外”等连词判断事件边界，这比直接套用欧美基于英文的分割算法更精准。

评估层也得摆脱对欧美体系的依赖，建立中国自己的“情景记忆能力测试标准”，目前欧美常用的测试，大多围绕英文对话场景设计，比如让AI回忆英文小说中的情节细节，这对中文AI并不适用。

中国可以针对本土场景设计测试任务：比如让医疗AI根据患者3个月内的问诊记录，生成连贯的病史总结，让工业AI根据设备半年内的维护记录，预测可能出现的故障，通过这些贴近实际应用的测试，才能真正衡量AI的记忆能力是否达标。

政策层面，建议把AI情景记忆纳入“卡脖子技术清单”，加大对中小企业的扶持力度，目前国内AI研发资源多集中在头部企业，但情景记忆技术需要医疗、工业、教育等多领域的场景配合，中小企业往往更贴近这些细分场景。

可以设立专项基金，支持中小企业与高校、科研机构合作，比如鼓励某地区的AI企业和当地医院联合研发“记忆型问诊AI”，既解决实际需求，又能积累技术经验。

或许有人会问，花这么大力气搞自主研发，最终能带来什么？

答案其实很明确：当中国自主的记忆型AI落地后，医疗领域，AI能像医生的“大脑助手”一样，连贯跟踪患者从问诊到康复的全流程，不用患者每次都重复病史。

工业领域，AI能记住每台设备的维护记录，提前预判故障，减少生产线停工时间，教育领域，AI能根据学生的学习轨迹，精准推荐适配的课程，避免“一刀切”的教学模式。

更重要的是，这不仅是突破欧美封锁的技术战，更是中国AI从“跟跑”到“领跑”的关键一步。

当我们的AI能真正“记个人经历”“懂本土需求”，才能在未来的AGI竞争中，掌握属于自己的话语权，而现在，这场自主研发的战役，已经没有时间可以耽误了。