问题——语言智能基础能力仍存“深水区”挑战；随着智能化应用加速普及，自然语言理解与生成作为智能系统的人机交互核心能力，已广泛应用于搜索问答、客服、内容生产、研发辅助等场景。但在产业实践中，复杂语义的精确理解、长文本一致性、知识的可靠性与生成可控性、跨行业迁移效率等仍是难点。尤其在专业领域与多模态场景中，模型不仅要“看得懂、说得清”，还要“说得准、说得可控”，对算法能力、数据体系与工程化水平提出更高要求。
从实验室的持续攻关到产业场景的规模化落地，本届吴文俊奖获奖项目表明了我国在语言智能领域“长期积累、协同创新、面向应用”的发展路径；把关键技术掌握在自己手中，把安全、可靠与可控作为基本要求，把真实需求作为牵引，才能将技术进步稳定转化为产业升级与民生改善的增量。