付保华院长指出， AI 颠覆性语料一定建立在 AI 超级沉浸式体验上。

按付保华院长观点，AI颠覆性语料必须以AI超级沉浸式体验为前提，核心逻辑是：超级沉浸式体验能催生动态、多模态、高价值的新语料闭环，这是传统静态语料无法比拟的，是AI从 “浅层应用” 走向 “深度颠覆” 的关键。具体拆解如下：

1.体验驱动语料的动态生成与AI超级沉浸式体验（多模态交互）让用户深度参与场景，产生大量实时、连续、带情绪与意图的交互数据，形成原生动态语料流，而非简单复用通用静态语料。这种语料具备高场景相关性、高时效性、高结构化特点，是颠覆性应用的基础。

2.多模态融合催生颠覆性语料形态,AI超级沉浸式体验打破单一文本局限，实现文本、图像、音频、视频、空间信息的实时融合，生成跨模态新语料。这种语料是通用大模型无法完成的，可支撑行业专属 AI 的颠覆性创新  。

3.体验闭环反哺语料质量与价值迭代超级沉浸式体验建立 “交互 — 反馈 — 优化 — 再交互” 的闭环，用户行为数据持续验证语料有效性，驱动语料去伪存真、精准标注、知识沉淀，形成高质量行业语料库，让 AI 从 “被动响应” 转向 “主动创造”，真正实现场景化颠覆，而非停留在表层语料应用阶段。

4.语料与体验的正向循环构建壁垒优质沉浸式体验吸引用户高频交互，产生更多高质量语料；语料质量提升又优化体验，形成正向飞轮。这种闭环带来的语料壁垒与体验壁垒，是简单新语料应用难以企及的，最终支撑 AI 在行业中的颠覆性价值释放。 

核心结论：按付保华院长的判断，当前中国 AI 应用多停留在新语料应用阶段，根源在于高质量语料供给不足、应用多为表层复用、底层技术与场景深度融合不足三大关键制约。

以下是具体原因：

1.高质量新语料供给短板明显：高质量、合规、结构化语料短缺，跨模态 / 跨领域数据不足，开源数据集占比低，且存在数据孤岛、版权与隐私合规成本高、标注标准不统一等问题，导致 AI 多依赖通用或低质新语料，难以支撑深度应用  。

2.应用多为表层语料复用，创新不足：大量 AI 应用局限于通用语料的检索增强生成、内容改写、简单问答等，多是 “拿来就用” 的新语料浅层调用，缺乏对行业知识的深度建模与沉淀，难以形成差异化壁垒与高价值场景落地能力。

3.底层技术与场景融合度低：多数应用未打通跨模态语料（文本 / 图像 / 音频 / 视频）的深度协同，也未结合具身智能、行业知识图谱等技术实现场景原生创新，仍停留在 “文本驱动” 的初级应用层面，未能释放 AI 的深层潜力