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文章系统阐述了新形势下加强人工智能治理的重大意义、基本原则与实践路径。强调人工智能作为战略性技术，既带来发展机遇，也伴生安全、伦理与社会风险。加强治理事关科技竞争主动权、高质量发展、国家安全及人类命运共同体构建。治理需坚持智能向善、统筹发展与安全、夯实法治根基、创新敏捷治理模式。实践上应多维协同，夯实数据治理基础，提升模型治理效能，优化应用生态，细化伦理要求，并推动全球治理合作，确保人工智能安全、可靠、公平、可控发展。

　　4月，工业和信息化部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（工信部联科〔2026〕75号，以下简称《办法》），标志着我国人工智能伦理治理实现了从原则倡导、行业自律向制度化、程序化、全链条、可落地的关键跨越。《办法》作...

面對人工智能技術加速迭代與風險交織的新形勢，需準確把握其發展趨勢與規律，加強治理以推動健康有序發展。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正處於技術創新密集活躍期，產業化進程加快，催生智能體、無人駕駛等新賽道。構建穩定、透明、可預期的治理環境，有助於激發創新潛能、提升國家創新體系效能，夯實我國人工智能發展根基，掌握戰略主動。截至2025年底，我國人工智能企業超6000家，已形成從基礎底座到行業應用的完整產業體系，成為推動高質量發展和新質生產力的重要動能。

文章系统阐述了在人工智能加速发展背景下加强治理的重要意义、基本原则与实践路径。作者余晓晖指出，人工智能作为战略性技术，既带来科技革命与产业变革的重大机遇，也伴生安全、伦理和社会风险。加强治理事关把握科技主动权、推动高质量发展、维护国家安全及构建人类命运共同体。治理应坚持智能向善、统筹发展与安全、夯实法治基础、创新敏捷治理模式。具体需从数据治理、模型治理、应用生态、伦理规范和全球协同五个维度推进，构建覆盖全链条的治理体系，并融入中华优秀传统文化，贡献中国特色治理方案，推动形成包容、公平、可持续的全球人工智能治理格局。

文章系统阐述了新形势下加强人工智能治理的重大意义、基本原则与实践路径。强调人工智能作为战略性技术，既带来发展机遇，也伴生安全风险。加强治理事关科技竞争主动权、高质量发展、国家安全及人类命运共同体构建。治理需坚持智能向善、统筹发展与安全、依法治技、敏捷动态等原则，并从数据、模型、应用、伦理和全球协同五个维度推进全链条治理体系建设，确保人工智能安全、可靠、公平、可控发展，彰显中国在全球治理中的负责任大国担当。

广西壮族自治区科技厅近日发布面向东盟的人工智能“跨境揭榜挂帅”工作指引，推出“东盟出题、广西发榜、合作揭榜”的跨境科技合作新模式，旨在推动人工智能技术与东盟实际应用场景深度融合。该模式聚焦成果转化与场景应用，明确东盟需求方和广西揭榜方的资质要求，支持多种合作方式，并设定了包括定榜发榜、揭榜评审、挂帅攻关和应用示范在内的四个核心实施阶段。

工业和信息化部印发《关于开展普惠算力赋能中小企业发展专项行动的通知》，提出到2028年底基本建成覆盖广、成本低、服务优、生态活、人才强的普惠算力服务体系，覆盖不少于10类中小企业行业。通知部署五大重点任务共16项举措，包括优化算力资源配置、创新普惠服务模式、赋能重点行业中小企业、协同共建产业生态及加强人才培养。具体措施涵盖建设面向中小企业的先进存力中心、推行灵活计费模式、探索“算力银行”“算力超市”、发放“算力券”等补贴、推广制造业低成本普惠算力解决方案，以及推动“算力+平台+应用”一体化服务和“模数共振”专项行动，旨在显著降低中小企业获取和使用算力的门槛，支撑其专精特新发展。

当前，我国产业结构持续优化升级，企业数字化转型深入推进，以智能体、数字员工为代表的AI应用正重塑产业生产力格局。国家安全部将具备自主执行、流程操作和持续学习能力的智能体定义为“数字员工”，并出台规范指引，标志着企业AI化进入安全可控、规范发展的新阶段。行业趋势显示，企业服务正从传统SaaS向AI驱动的业务重构转变，AI需深度、安全、稳定地融入核心业务。开源智能体OpenClaw的兴起推动了Token工厂规模化落地，企业AI化已升级为长期战略，进入注重计量标准、成本可控和价值沉淀的高质量发展阶段。算力作为新型生产要素，其标准化、普惠化和安全可控水平关乎数字中国建设和新质生产力发展。九章云极通过自研AIDC技术栈和“一度算力（DCU）”标准，构建高效集约的“算力工厂”，夯实国家算力基础设施底座。同时，安全是AI发展的前提，需防范数据泄露、权限滥用等风险，确保在规范边界内稳健推进。九章云极立足数字中国全局，以标准化、普惠化、安全可控的算力服务，赋能千行百业智能化转型，助力我国AI产业高质量发展。

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根据智研咨询发布的《中国数据标注行业市场供需形势分析及投资前景评估报告》指出：数据标注是提升数据供给质量的关键环节，是提升人工智能产业竞争力的先手棋；是充分释放数据要素价值的前提条件，是数据要素价值化的必选…