南方财经记者彭敏静
工业和信息化部日前印发通知，正式启动人工智能（885728）科技伦理审查与服务先导计划，将依托国家人工智能（885728）产业创新应用先导区所在省份，率先探索人工智能（885728）科技伦理审查与服务的落地路径。
AI治理进入到什么阶段？哪些省市有望率先突围？近日，南方财经记者专访教育部长江讲席教授、香港中文大学数学人工智能（885728）中心创始主任、北师港浸大（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院）数学人工智能（885728）中心主任曾铁勇。
未来5—10年我国AI有望赶超美国
南方财经：你如何评价当前中国AI在多模态、智能体等前沿领域的真实竞争力？与国际顶尖水平相比，我国的优势和短板分别是什么？
曾铁勇：尽管国内人工智能（885728）发展速度很快，放眼全球目前依旧是美国处于绝对领先地位，我国整体处于跟跑状态。多数原创性技术突破集中在美国，整体技术进展落后对方半年至一年。不过，在部分软性应用领域，我国已经实现并跑甚至局部超越。
我国的核心短板集中在硬件制造层面，受外部技术封锁与供应链限制，光刻机（886054）、高端算力芯片等核心硬件被“卡脖子”，仍处于缓慢自主攻坚阶段。而我国的优势也十分突出。第一是海量人才储备，国内高校博士、硕士人才基数庞大，具备充足的技术劳动力，可快速转化为产业生产力；第二是丰富的应用场景，国内政策对AI商业化落地包容度更高，借鉴光伏、新能源（850101）产业的发展经验，AI能快速完成市场铺开落地。
综合实力打分来看，美国约9分，我国约8.5分，其余国家5—6分。未来5—10年我国AI有望基本超越，全面领先。
南方财经：未来3—5年，中国AI产业发展的关键变量是什么？是核心技术突破、人才培养，还是伦理治理体系的完善？
曾铁勇：AI治理配套十分重要，但实现赶超最核心的两大要素是人才储备与核心硬件自主突破。
人才层面，国内基层实操型技术人才储备充足，顶尖名校高端技术人才数量庞大，只要合理盘活利用，足以支撑全行业研发运转，目前仅缺少行业顶尖领军大师级人物。
当前全球AI竞争的本质已经从模型竞争延伸到底层基础设施竞争，美国持续强化高端芯片限制，本质上就是希望减缓中国AI发展的速度。硬件是最大卡点，高端GPU等算力芯片受限严重，但该封锁无法长期持续。参考国内新能源汽车（885431）赶超燃油车的发展路径，跳过传统技术壁垒、依托本土供应链与人才优势，叠加硬件自主突破，国内AI实现领跑是必然趋势。
AI伦理治理落地提速
南方财经：根据该政策，在北京、上海、广东、山东、天津、四川、江苏、湖北、湖南、浙江等10个省市启动人工智能（885728）科技伦理审查与服务先导计划。你如何看待这一政策信号？中国AI治理进入了怎样的阶段？
曾铁勇：AI伦理治理的核心作用是划定行业发展红线，清晰界定技术研发、商业化落地的边界，明确什么领域可以探索、什么行为严格禁止。一方面能规避AI带来的隐私泄露、资金安全、算法权责等各类社会风险；另一方面也能在划定底线后，给行业留足创新宽松空间，避免过度约束压制科技进步。
我认为这是一个非常重要的政策信号，说明中国人工智能（885728）治理正在从原则性倡导阶段迈向制度化、场景化和可执行化阶段。此次推动地方开展伦理审查先导计划，意味着监管开始进一步深入具体产业场景，探索可复制、可推广的治理模式。
南方财经：借鉴欧美、日韩经验，我们可以在AI治理中吸取哪些经验？又该如何避免“照搬照抄”，走出中国特色的AI治理与发展路径？
曾铁勇：从国际经验来看，美国更强调创新优先，给予 OpenAI、Google 等企业较大的创新空间；欧洲则更强调风险监管，以 EU AI Act 为代表，建立了严格的分级监管制度；日本和韩国则更加重视产业应用与政府扶持。但中国的国情与这些国家并不完全相同，中国拥有超大规模市场、完整产业链以及丰富的应用场景，因此既不能照搬美国“先发展后治理”的模式，也不能完全复制欧洲的强监管逻辑。我认为中国更适合走“发展与治理并重”的路径，在鼓励技术创新的同时，对医疗、金融、教育等高风险领域加强伦理监管，从而实现创新效率与社会安全之间的平衡。
南方财经：为什么人工智能科技伦理审查会着重关注垂直应用领域？
曾铁勇：人工智能（885728）推广的核心落脚点就是应用场景，上述领域正是人工智能（885728）可以率先落地应用的场景。国家率先在这些贴近大众生活的领域划定治理红线，既能快速落地AI惠民成果，也能在民生场景中积累治理经验，以点带面完善全行业治理体系，在守住伦理底线的前提下，最大化释放AI产业实用价值。
南方财经：先导计划覆盖北京、上海、广东、山东、天津、四川、江苏、湖北、湖南、浙江等10个省市。放眼全国，你觉得哪些城市最有条件率先探索出可复制的伦理治理模式？广东的优势和短板分别是什么？
曾铁勇：能否跑出治理样板，核心取决于三大因素：地方主政者发展魄力、本土产业发展土壤、高端人才储备。从全国来看，北京、上海、广东、浙江都具备较强的探索能力。北京拥有顶尖科研资源和政策优势，上海具备国际化金融优势，杭州在数字治理方面经验丰富，而广东尤其是深圳的最大优势在于强大的制造业基础、活跃的科技企业生态以及丰富的应用场景，例如华为、腾讯等企业都集中在广东。
