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编者按

当前，全球人工智能技术创新进入前所未有的活跃期，人工智能正在成为世界经济增长的新引擎。坚持以人为本，秉持向上向善理念，携手构建公正合理的全球人工智能治理体系，才能让人工智能更好服务人类的生产、生活。国内外机构的研究显示，中国积极拥抱人工智能发展，“中国智造”已成为中国式现代化的又一亮丽名片。同时，中国坚持开放共赢，在守正创新中为全球人工智能发展源源不断贡献中国方案。

完善人工智能治理体系

阅读提示：

人工智能的发展，既蕴含巨大机遇，也面临治理挑战。中国信息通信研究院人工智能研究所等机构发布的研究报告预计，未来我国的具身智能训练场将沿着实景实训化、数据工程化、交易流通合规化、服务一体化、全周期标准化五大趋势持续演进。智能体技术正使既有的法律治理问题变得更加复杂。中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会发布的研究报告呼吁，坚持促进创新与防范风险并重，构建适配智能体特征的法律治理体系。成都科学决策研究会等机构发布的研究报告认为，AI品牌认知风险治理不能再停留于舆情应对，而应进入以来源、标识、证据链与风险分类为核心的治理框架。

《具身智能训练场研究报告（2026年）》：具身智能训练场将沿五大趋势持续演进

中国信息通信研究院人工智能研究所、人形机器人（上海）有限公司、具身智能测试实验室8月18日共同发布《具身智能训练场研究报告（2026年）》（以下简称《报告》）预计，未来，我国的具身智能训练场将沿着实景实训化、数据工程化、交易流通合规化、服务一体化、全周期标准化五大趋势持续演进。

据不完全统计，截至2026年6月底，全国建成启用超70家具身智能训练场，在建或规划中的具身智能训练场46家。从区域分布看，当前具身智能训练场的建设已覆盖全国过半的省级行政区，形成以长三角、京津冀和珠三角为核心的三大集群，并突破传统人工智能产业高度集聚于省会城市、直辖市和一线城市的发展模式，不仅分布于北京、上海、深圳、成都等创新资源密集地区，也逐步向三线、四线乃至五线城市延伸，呈现出多层级城市协同布局的发展态势。

《报告》显示，现阶段，我国具身智能训练场产业链已初步成形，整体呈现“上游技术供给活跃、下游应用仍待拓展”的特征。具身智能训练场属于重资产投入项目，建设成本涵盖场景建设、数据采集及本体设备、算力、网络、存储与管理系统等多个方面，日常运营费用同样不菲。

当前，具身智能训练场的商业服务以数据产品出售为主，探索模型与本体训练验证、联合研发、测试验证等业务。数据产品出售形成收入，但是仅依靠数据出售难以覆盖重资产投入，回本周期较长。多数具身智能训练场的建设时间尚短，亟需通过平台化交易、增值服务拓展和“训练即服务”等路径构建多元收入结构。

《报告》称，具身智能训练场的发展可以分为建设热潮期、能力沉淀期与生态繁荣期三个阶段。当前，我国的具身智能训练场正处于建设热潮期向能力沉淀期过渡的阶段，未来或将在能力沉淀中长期波动演进。部分定位不清、能力不足的训练场将向产业链细分环节分化。

《AI智能体应用法律治理研究报告》：构建适配智能体特征的法律治理体系

当前，人工智能技术应用正从内容生成和信息辅助加快向自主决策和任务执行演进。与此同时，智能体技术快速进步、应用边界不断拓展，使既有的法律治理问题变得更加复杂。中国人工智能产业发展联盟安全治理委员会8月18日发布的《AI智能体应用法律治理研究报告》（以下简称《报告》）认为，要坚持促进创新与防范风险并重，构建适配智能体特征的法律治理体系。

智能体运行涉及模型提供者、智能体服务提供者、平台运营者、部署使用者等多方主体，不宜为了简化追责而直接由某一方承担全部责任。《报告》提出，应坚持过错责任为核心原则，根据不同主体对侵权致损风险的实际控制力，结合因果关系和过错程度合理认定责任。

传统个人信息保护以单次、静态授权为核心的“告知—同意”机制，难以充分适配智能体动态执行任务、持续调用数据的运行方式。《报告》提出，可结合智能体执行用户委托任务的特点，以代理事项授权范围合理界定数据处理边界，并结合具体应用场景、服务合同和技术保障措施优化“最小必要”原则的判断。同时，通过任务中止、敏感操作主动接管、记忆透明度管理、数据及时删除、匿名化和去标识化等方式，保障用户个人信息权益。

智能体在自主程度、应用场景和可能产生的影响后果等方面存在较大差异，治理不宜采取简单统一的规则。《报告》提出，在现有法律框架基础上，可以围绕智能体自主性、工具调用能力、长期记忆能力和多主体协作等特征，推动形成分类分级、权责清晰、动态适配、协同共治的治理体系。对不同风险等级匹配相应的治理要求，并通过法律规则、技术安全、标准指南和行业自律等多种方式协同治理，在守住安全底线的同时为创新发展留出空间。

《AI品牌认知风险治理白皮书2026）》：企业需要建立让AI“读得到、读得懂、核得实”的可信内容资产体系

成都科学决策研究会联合四川远见行人工智能科技有限公司、成都市广告协会、成都高新互联网协会近日发布的《AI品牌认知风险治理白皮书（2026）》（以下简称《白皮书》）认为，AI品牌认知风险治理不能再停留于舆情应对，而应进入以来源、标识、证据链与风险分类为核心的治理框架。企业需要建立的，不是“让AI说好话”的短期技术，而是让AI“读得到、读得懂、核得实”的可信内容资产体系。

《白皮书》认为，AI品牌负面认知风险大致表现出五个特征。一是压缩性。AI把大量零散信息压缩成几个判断句，细节和语境随之丢失。二是概括性。AI更愿意给出“评价不一”“需谨慎”这类总体判断，而不是罗列事实。三是场景性。风险并不平均分布，而是集中在信任判断与选择推荐这两类问题上。四是不透明性。多数系统不会完整展示答案的形成路径，企业难以追溯判断的来源。五是动态性。模型更新、联网抓取、平台治理与内容时效的变化，都会让答案在不同时间、不同系统之间来回波动。

中国关于生成合成内容的治理已进入“规制+标准”同步推进阶段。《人工智能生成合成内容标识办法》明确了显式标识与隐式标识、传播平台识别提示、用户声明、协议约定、日志保留以及禁止恶意删除篡改标识等义务。与其同步实施的强制性国家标准《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》，构成了“办法+强标”的治理框架。

从国际趋势看，AI搜索品牌风险管理正在成为前沿议题。一些机构发布的数据指出，不同AI搜索引擎会以不同方式评价品牌，AI答案中的负面表达正成为新型品牌风险。

加强人工智能国际合作

阅读提示：

人工智能正释放巨大潜力。同时，人工智能发展不应该是某个国家的“独奏曲”，而应当是全球合作的“交响曲”。世界银行发布的研究报告称，人工智能有可能让发展中国家在十年内成就原本可能需要上百年才能达成的功业。世界经济论坛和埃森哲联合发布的研究报告提出，突破“先部署、后设计”的误区，推进人本驱动的AI转型。在这场面向未来的深层变革中，以中国为代表的亚洲市场正成为全球最具活力的核心试验田。区域全面经济伙伴关系协定产业合作委员会发布的研究报告指出，中国与东盟的人工智能合作具备坚实的契合基础。深化中国与东盟人工智能合作，是激活区域数字经济活力的关键举措。

《人工智能：发展新机遇》：人工智能可助发展中国家十年成就百年之功

世界银行近日发布的《人工智能：发展新机遇》（以下简称《报告》）称，人工智能（AI）有可能让发展中国家在十年内成就原本可能需要上百年才能达成的功业，但前提是各国政府必须迅速行动起来，缩小在电力、网络、技能和制度质量方面可能使其掉队的差距。

《报告》发现，高收入国家的工作岗位受生成式人工智能影响的风险概率是低收入和中等收入国家的三倍以上。在低收入和中等收入国家，现有工作岗位中有4.5%面临风险，而高收入国家该比例为14.2%。与此同时，发展中经济体预期将有16.2%的工作岗位通过人工智能显著提高劳动生产率，这一比例与高收入国家预期的18.7%很接近。对发展中国家来说，最大的希望不在于替代工人，而在于增强他们的能力。

《报告》提出了一个清晰的发展路径：采纳现有工具，对其进行本地化适配，然后逐步走向前沿人工智能开发。这种循序渐进的方式有助于各国避免在基础条件尚未到位之前去尝试复制高级人工智能，成本高且效率低。

各国需要扩大算力的普及应用，提高本地数据，包括本地语言数据的可用性，这样人工智能工具才能更好地服务本国人民和经济。政府应提高初创企业吸引投资、测试想法和推广有效做法的便利度。虽然很多人工智能试点已在进行中，但更大的挑战是了解哪些试点有成效。更好的证据、更强的技能、更清晰的采购和评估框架都是必不可少的。

建立公众信任也同样重要。随着人工智能的快速演变，政府应利用自愿性行业标准鼓励负责任的使用，立足国际合作以防止监管碎片化。当自愿性措施达不到目的时，政府应运用现行法律直接消除危害。改善公共服务和提升学校教学成果可以增强信任，但如果人工智能在政府决策中嵌入偏见或侵犯数据隐私，这种信任会很难恢复。

《亚洲人本驱动的人工智能机遇：转型框架》：人本驱动：亚洲的AI转型机遇

世界经济论坛和埃森哲近日联合发布的《亚洲人本驱动的人工智能机遇：转型框架》（以下简称《报告》）指出，突破“先部署、后设计”的误区，推进人本驱动的AI转型。

亚洲已经站在全球AI部署与创新的最前沿。在这片热土上，三种不同的AI应用路径正同步展开、交织演进。一些国家选择以普惠性的数字底座为基础，通过广泛规模化部署推动千行百业整体升级，实现AI能力的全面扩散与价值释放；另一些国家则遵循循序渐进的节奏，随着数字化成熟度不断深化，在业务流程和组织能力中逐步嵌入AI，实现有序整合与持续优化；还有一些国家选择聚焦重点行业和关键场景，在支柱产业或成熟的数字基础设施上优先突破，通过深度垂直应用和场景化变现，加速释放商业价值。

充足的资金与技术投入，并不会自然而然地带来商业价值的等量释放。《报告》发现，亚太地区已有77%的企业采用先进AI技术，但只有不到三分之一的企业实现了广泛且持续的价值创造。在受访的亚太地区企业中，仅有20%已经围绕AI重构端到端流程；完成了工作岗位或决策职责相应调整的企业占比只有8%。

基于此，《报告》提出了“人本驱动”的AI转型概念。要实现人本驱动的AI转型，仅靠单一工具或单个企业远远不够。《报告》提出了一套贯穿企业、生态与区域层面的系统性框架。在企业层面，重构的重头戏在于战略、流程、岗位与能力的四维同步。在生态层面，AI转型能否真正释放价值，很大程度上取决于价值链上下游企业能否形成共同目标，并将成熟的AI能力快速推广到整个生态体系。在国家和区域层面，AI转型的持续推进离不开制度保障和数字基础设施的支撑。这不仅需要政策制定者提前布局国家层面的AI发展战略，还需要建立更加灵活、能够持续优化的监管框架，在鼓励创新与防范风险之间取得平衡。

《中国—东盟人工智能开发合作发展报告》：中国和东盟的人工智能开发合作空间广阔

区域全面经济伙伴关系协定产业合作委员会8月17日对外发布的《中国—东盟人工智能开发合作发展报告》（以下简称《报告》）指出，中国与东盟的人工智能合作具备坚实契合基础。经过多年深耕布局，中国已具备完整的产业链配套能力、大规模场景实践经验与垂直领域解决方案研发优势；东盟拥有广阔的终端市场、多元语种环境。双方供需匹配度高，协作发展空间充足。

《报告》认为，当前区域数字化转型进程持续加快，这为中国向东盟输出智能技术、落地应用项目提供了广阔空间。国内多个重点省份立足自身优势，稳步推进对东盟人工智能特色化、差异化合作。例如，上海依托国际航运与开放枢纽优势，在智慧港口、城市数字化治理领域与东盟多国开展落地合作。

《报告》指出，中国可立足东盟各国发展梯度特征，分类施策推进精准合作。例如，面向新加坡、马来西亚，开展高端技术研发、标准共建与创新孵化合作；面向越南、泰国、印度尼西亚，深耕智能制造、智慧农业场景落地；面向老挝、柬埔寨、缅甸等，重点开展基建帮扶、技术普及与人才培训。

区域全面经济伙伴关系协定产业合作委员会主席许宁宁表示，深化中国与东盟人工智能合作，是落实双边战略合作部署、激活区域数字经济活力的关键举措。《报告》进一步明确了中国与东盟人工智能合作的重点方向，对深化双边数字务实合作、缩小区域数字发展差距、助力建设中国—东盟命运共同体，具有积极的推动作用。

中国经济时报记者郭锦辉根据公开资料整理

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