人工智能的发展和治理受到高度关注 。

　　据新华社报道，4月29日上午 ，习近平总书记来到上海“模速空间 ”大模型创新生态社区。这次考察，总书记强调上海要“加大探索力度
，力争在人工智能发展和治理各方面走在前列”
。就在几天前的4月25日下午，中共中央政治局就加强人工智能发展和监管进行第二十次集体学习。

　　在理论学习后即赴实地调研 ，在业内人士看来凸显了人工智能对经济社会发展至关重要的作用
，以及在当前推动这一产业健康有序发展的战略性紧迫性 。

　　“这一举措的战略意义在于 ，通过高层的学习和讨论
，明确了人工智能在国家发展中的关键地位，并将其纳入国家战略规划
。对未来科技政策的指导作用体现在 ，政策制定者将更加注重人工智能领域的法律法规建设
，促进其健康有序发展，同时加强世界 科技合作与竞争 ，提升我国在全球科技领域的影响力。
”北京师范大学法学院博士生导师、中国互联网协会研究中心副主任吴沈括接受新京报贝壳财经采访时表示 。

　　“人工智能是新一代通用科技
，如原子能一样既能用于核能发电，又能用于原子弹
。”快思慢想研究院院长 、原商汤智能产业研究院创始院长田丰认为 ，诺奖得主纷纷预测2030年前实现通用人工智能AGI（通用人工智能），人类需提前准备好适配强大的新型生产力的科技伦理与社会秩序
，安全中求发展，发展中保安全。

　　北京大学智能学院副院长陈宝权提出 ，中国有机会将AI（人工智能）融入各行各业中
，建立特色优势 。“中国产业门类齐全，在应用场景上有优势 ，特别是制造业
，这是中国的机会
。 ”

　　当前AI发展仍存短板：研究生态“重应用轻理论
”，算力技术短板亟需改善

　　据新华社报道 ，习近平强调
，人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论
、方法、工具等方面取得突破。要持续加强基础研究 ，集中力量攻克高端芯片 、基础软件等核心技术
，构建自主可控
、协同运行的人工智能基础软硬件系统 。以人工智能引领科研范式变革，加速各领域科技创新突破
。

　　我国在人工智能基础理论和关键核心技术上存在哪些短板？田丰认为 ，首先，我国人工智能原创性理论突破不足
，在深度学习、因果推理 、神经网络架构等基础领域缺乏重大原创性成果，研究生态呈现“重应用轻理论”倾向。“例如 ，TensorFlow
、PyTorch等世界 主流框架仍由美国主导
，而我国自主研发的深度学习框架，如百度的PaddlePaddle ，市场份额不足10% 。 ”

　　在关键核心技术短板方面
，田丰提出，我国硬件制程代际差距显著、软件生态依赖严重 、超大规模AI算力中心缺位等问题都较为突出。以AI算力中心为例 ，AI超级算力集群的建设不仅是硬件堆砌
，更涉及芯片
、网络、软件 、能源等全产业链协同，当前我国在此领域还存在显著短板
。

　　陈宝权同样认为我国算力是近来 的技术短板 ，国产芯片能否快速发展起来是很大的挑战。“当前
，从全球来看，一枝独秀越来越不成立 ，但依然有必要建立 AI核心技术优势，或者说不能落后太久 。
”

　　“数据质量和标注的标准化
、隐私保护与数据利用的平衡等也是重要挑战
。”吴沈括补充道。他认为
，我国人工智能还面临世界 竞争加剧、技术封锁风险 、人才储备不足以及伦理争议的复杂性等挑战 。

　　人工智能治理不搞“一刀切 ” ，以劝人向善为主、行政惩罚为辅

　　据新华社报道 ，习近平指出
，人工智能带来前所未有发展机遇，也带来前所未遇风险挑战
。要把握人工智能发展趋势和规律 ，加紧制定完善相关法律法规
、政策制度、应用规范 、伦理准则
，构建技术监测
、风险预警、应急响应体系，确保人工智能安全 、可靠
、可控。

　　“在发展人工智能过程中 ，需要始终坚持创新与安全这一对具体矛盾的综合动态平衡 。二者是硬币的两面、同样重要
。
”北京大学武汉人工智能研究院副院长 、智能社会治理资深专家吕鹏表示
，一方面要积极鼓励创新
、另一方面要通过法律、标准 、伦理等方面的工作推进，进行风险预警
、综合治理。

　　田丰认为 ，平衡AI创新和安全的关系需要增强责任溯源
，“用责任留痕威慑、提升作恶成本与风险”；另外，不搞“一刀切 ” ，向交通法规学习，以劝人向善为主
，行为惩罚为辅，形成良好的数据习惯 ，建立覆盖算法 、数据、算力风险的分级响应与动态调整的预警机制 。

　　吴沈括则表示
，相关法律法规和伦理规范的建立，需明确技术应用的边界与责任 ，确保技术发展既服务于社会需求
，又符合伦理价值导向
。他还认为，要通过建立动态监测网络 ，实时跟踪技术发展与应用趋势
，及时发现潜在风险点。同时加强政策引导与社会协同，推动技术创新与安全治理的协调发展 。“既要为创新留出空间 ，又要防范技术滥用与安全风险。
”

　　人工智能教育应根据年龄
、心理等特征合理设计

　　据新华社报道
，习近平强调，推进人工智能全学段教育和全社会通识教育 ，源源不断培养高素质人才
。

　　受访专家认为，“全学段教育+通识教育”政策将有利于人工智能人才培养。吕鹏表示
，这一政策将人工智能教育体系前置，从大学阶段扩展到中学、小学 ，扩大了人工智能的受教育群体 。同时
，“通识教育的融入有助于打破学科壁垒，促进人工智能与人文社科 、自然科学的深度融合 ，培养既具备技术能力又具备综合素质的复合型人才
。 ”吴沈括补充道。

　　他认为
，实施这一政策仍需解决诸多矛盾，例如教育体系的全学段衔接尚待完善
、通识教育与专业教育的平衡问题需妥善处理、教育资源分配不均可能成为实施障碍 、评价体系的改革需同步推进等 。

　　“学习人工智能确实具有国家层面的重要战略意义 ，但学生的成长也存在异质性
。国家在推动相关工作时
，应充分平衡人工智能公共知识供给和学生异质性之间的关系。”吕鹏认为，实施“全学段教育+通识教育
”政策需要合理设计适合各阶段的教学和实践内容 。“尤其在小学
、中学阶段 ，应依据年龄、心理特征合理设计相应的知识密度 、难易度
、实践课程
。义务教育阶段的人工智能通识教育
，应以入门性、有趣性 、可迁移为主要目标。同时应兼顾AI和其他学科门类的关系 。“讲授可能是跨学科协作路径，避免形成‘人工智能帝国主义’印象和隐忧
。”

　　“把‘人工智能+’落实到每个科目
、每位老师 ，为人师表掌握AI，才能以身作则。 ”田丰认为
，“全学段教育+通识教育
”政策还可以通过大力扶持平价校外兴趣班、社会教育线上AI工具系列课程等方式落实，“培训费用 越低越能普惠更广泛的劳动者群体 、学生群体、边缘弱势群体 。”此外 ，他还建议
，党政干部定期学习掌握新的AI工作技能
、AI辅助决策技能。“尤其是教育系统公务员，人人学习、人人讲课 ，寓教于学 、学优而讲
。 ”

　　DeepSeek等开源模型冲击美国主导的闭源生态

　　据新华社报道
，习近平强调，人工智能可以是造福人类的世界 公共产品。要广泛开展人工智能世界 合作 ，帮助全球南方国家加强技术能力建设
，为弥合全球智能鸿沟作出中国贡献 。推动各方加强发展战略
、治理规则、技术标准的对接协调，早日形成具有广泛共识的全球治理框架和标准规范
。

　　“这一倡议旨在推动包容性治理框架的形成 ，强调技术标准和发展战略的协调
，以打破当前由少数国家主导的治理格局。
”吴沈括表示，中国倡导通过世界 合作凝聚广泛共识 ，为发展中国家参与全球技术规则的制定提供了重要机会窗口 。在南北合作方面，中国通过技术能力建设援助
，包括技术转移 、算力基础设施支持和人才培养等措施，改变了传统技术合作中“援助-依赖”的单向模式 ，推动了更具实质性的发展突破
。

　　具体来看，田丰认为 ，首先
，“将人工智能作为世界 公共产品 ”可以打破少数国家的AI技术垄断与治理壁垒。通过联合国框架下的多边合作机制，如《全球人工智能治理倡议》 ，中国倡导发展中国家在规则制定中享有平等话语权 。

　　其次
，普惠算力，建设算力基础设施共享机制
。田丰表示 ，依托“东数西算
”工程经验
，中国正探索跨境算力调度方案，例如通过“中国-东盟”“中国-非洲 ”“中国-南美
”分布式算力平台 ，构建数字经济命运共同体。

　　最后，普惠开源算法
，重塑数字主权博弈规则 。“DeepSeek等中国开源大模型的免费商用策略，为缺乏资金和技术储备的国家提供了替代方案
。这种‘技术公共品化’直接冲击美国主导的闭源生态 ，例如OpenAI的商业化路线。”田丰还认为
，在数据主权领域，中国推动建立“可信数据空间 ” ，通过区块链技术实现数据跨境流动与本地化存储的平衡 。

　　新京报贝壳财经记者 罗亦丹 韦英姿