人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
应对高等教育的人工智能伦理困境
本文探讨了高校在整合人工智能时面临的三大核心伦理挑战：社会不公平、环境影响及人文因素的削弱。文章指出，AI算法可能因训练数据的偏见而加剧教育中的不平等，同时其巨大的能耗也带来生态压力。过度依赖AI可能损害教育中不可或缺的人际互动。为此，文件为高校教学中心（CTL）提供了一系列平衡且可行的策略，包括促进公平对话、创建包容性支持途径、推广可持续的AI工具、以及坚持以人为本的设计原则。最终目的是引导高校在利用AI变革潜力的同时，积极维护伦理标准，走向一个更加包容、公平和可持续的未来。...
高质量数据是AI发挥作用的根基所在
本文强调，在数据、算法和算力三大AI核心要素中，高质量数据是决定AI应用能力上限的根基。作者通过ChatGPT回答川大校史出现偏差、以及川大成功复原烈士容貌等案例，生动说明了数据质量对AI输出准确性的关键影响。文章进一步探讨了数据如何转化为智能，并指出当前教育正迈入智慧学习阶段，AI成为学生的“智能导师”。四川大学分享了其在AIGC、智慧平台、大模型等方面的应用实践。最后，文章指出AI时代高校信息化部门的职责正从保障转向赋能，并强调了检索增强生成（RAG）等技术在高校应用中的潜力。...
人工智能的应用安全问题
本文记录了在2024中国高校CIO论坛上，多位高校信息化负责人关于“人工智能的应用安全问题”的研讨。专家们认为，AI安全是其发展过程中的固有问题，应从物理世界寻求解决灵感。讨论指出，高校需辩证看待AI应用，既要积极推动，又要通过机制和技术手段约束其潜在风险，如“答案幻觉”、数据偏见等。专家们强调，要统筹高质量发展和高水平安全，避免出现新的“信息孤岛”，并呼吁建立AI安全的防护与评估体系。总体态度是积极、审慎、包容、开放地拥抱AI，让其真正赋能教育。...
AI重塑网络安全 2025趋势与前瞻
本文基于对多位行业专家的采访，预测了2025年人工智能在网络安全领域的发展趋势。文章指出，AI正在深刻颠覆网络安全格局，恶意使用AI的情况将大幅增加。重点关注的趋势包括：对AI系统的信任危机、犯罪分子利用生成式AI发起更精准的攻击、多模态AI加剧深度伪造风险、企业内部“影子AI”的泛滥、以及针对AI模型本身的“数据投毒”攻击。文章旨在警示各类组织，需要为更频繁、更个性化的AI驱动型攻击做好准备，并采取相应治理、培训和技术措施。...
凝聚人工智能共治力量 助力丝绸之路发展
该报告聚焦于数字丝绸之路背景下人工智能的治理问题。文件阐述了凝聚AI共治力量对于应对全球化挑战、推动区域发展的重要性。报告分析了当前共治面临的现实挑战，如各国治理机制协调性不足和治理格局包容性不足等。在此基础上，报告提出了构建共治体系的三条路径：双边合作、多边组织合作以及联合国框架下的合作。最后，展望未来，报告倡议数字丝绸之路国家应坚持“共商、共建、共享”理念，深化共治机制，提升治理能力，共同拓展共建路径，最终实现包容普惠的发展目标。...
智联丝路，数启未来——AI驱动数字丝路发展迈入新纪元
本报告由中国移动研究院（中移智库）撰写，深入分析了人工智能（AI）如何赋能数字丝绸之路建设。报告指出，AI正在重塑传统产业、催生新兴产业并弥合数字鸿沟，为“一带一路”国家带来重要发展机遇。文件总结了沿线国家在算力、网络、模型技术和数据集四大基础能力建设上的初步成效，同时指出在智算资源、网络覆盖、技术基础和高质量数据集方面仍面临挑战。最后，报告提出了加强技术合作、共同建设基础设施、强化政策标准协同等三大倡议，旨在推动“一带一路”沿线国家在AI领域形成共治、共建、共享的发展新格局。...
2024 北京“数据要素×”典型案例集
本案例集由北京市政务服务和数据管理局组织编写，遴选了首批14个行业领域共计100个技术先进、模式创新、应用成效显著的“数据要素×”应用案例。文件详细阐述了每个案例的应用背景、特色、价值，覆盖工业制造、现代农业、商贸流通、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、政务服务、区域协同等多个领域。通过展示数据要素如何与各行业深度融合，解决实际问题并产生经济效益与社会效益，本案例集旨在发挥示范引领作用，推动数据要素在更大范围内的复制推广，赋能首都乃至全国的经济社会高质量发展。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
治理人工智能，助力造福人类
本报告是联合国人工智能高级别咨询机构发布的最后报告，旨在分析国际AI治理差距并提出具体建议。报告指出当前治理存在代表性、协调与执行三大赤字。为此，报告提出了七项具体建议：成立国际AI科学小组（类似IPCC模式）、建立政府间政策对话、创建AI标准交流中心、构建能力发展网络、设立全球AI基金以弥合鸿沟、建立全球AI数据框架，以及在联合国秘书处内设立AI办公室作为“粘合剂”。报告呼吁通过全球协作将AI转化为服务人类的公共产品。...
人工智能全球治理上海宣言
该宣言于2024年世界人工智能大会发布，是国际社会关于AI治理的重要共识文件。宣言强调在促进AI发展的同时，确保其安全性、可靠性、可控性与公平性。内容涵盖五大方面：促进AI在医疗、教育等领域的应用；维护数据安全与隐私保护；建立风险等级测试评估体系；支持联合国发挥治理主渠道作用，提升发展中国家代表性；以及加强公众科普与社会参与。宣言呼吁各国秉持“以人为本”原则，通过国际合作确保智能红利惠及全人类。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
高等学校人工智能创新行动计划
该文件是教育部发布的官方行动计划，旨在引导高校瞄准世界科技前沿，提升AI领域科技创新与人才培养能力。计划确立了到2030年将高校建成世界主要AI创新中心核心力量的目标。重点任务包括：加强基础理论研究与关键共性技术攻关、建设科技创新基地、完善“人工智能+X”复合专业培养模式、编写一流教材及推动智能教育、制造、医疗等领域的成果转化。文件强调了科教融合、产教协同及军民融合在构筑AI先发优势中的战略作用。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
把握全球数据要素浪潮 可信数据空间市场发展实践与展望
本报告聚焦全球可信数据空间产业的发展现状与实践。报告对比了中国以“场景与主体”为核心的五级分类体系与国际上以“服务主体”为主的三种产品形态，分析了Catena-X、上海城市数据空间等典型案例。报告指出，可信数据空间将成为破解AI训练数据瓶颈、推动企业精准决策、保障产业链安全及降低跨境合规风险的关键基础设施。通过区块链、隐私计算与连接器技术，数据空间实现了“数据可用不可见”，是数据要素市场化配置改革的核心载体。...
数智赋能政府治理评价指标体系研究报告
本研究报告构建了一套面向智能社会背景下的“数智赋能政府治理评价指标体系”。报告超越了传统电子政务对在线服务覆盖率的考核，转向从社会治理、公共服务、保障支撑及公众参与四个维度评估政府的“运行能力”。该体系特别关注智能技术（如大模型）进入治理流程后的制度承接、风险结构转型及服务可及性分化。研究提供了详细的指标权重与跨制度环境的迁移方案，旨在为各国从数字化建设向数智化效能治理转型提供能力识别工具。...
全球智能鸿沟的演变态势与普惠路径研究
本报告将数字鸿沟演进定义为3.0阶段的“智能鸿沟”，从AI准备度、资本垄断、算力分布、数据代表性缺失及劳动力技能分化等多维度揭示了全球不平等态势。报告提出了技术、资本与政治构成的“不可能三角”，认为传统资本驱动的“硅谷模式”固化了全球分工。报告核心观点是，以DeepSeek为代表的开源、高效、低成本的创新路径是破解这一鸿沟的根本引擎，通过将AI重塑为“智能公共物品”，并依托《全球数字契约》推动多边治理，是实现全球普惠的关键。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
高等学校人工智能创新行动计划
该文件是教育部发布的官方行动计划，旨在引导高校瞄准世界科技前沿，提升AI领域科技创新与人才培养能力。计划确立了到2030年将高校建成世界主要AI创新中心核心力量的目标。重点任务包括：加强基础理论研究与关键共性技术攻关、建设科技创新基地、完善“人工智能+X”复合专业培养模式、编写一流教材及推动智能教育、制造、医疗等领域的成果转化。文件强调了科教融合、产教协同及军民融合在构筑AI先发优势中的战略作用。...
人工智能拟人化互动服务管理暂行办法
本办法由国家互联网信息办公室等五部门联合发布，旨在规范向境内公众提供模拟自然人性格、思维和沟通风格的持续性情感互动服务。办法明确了其适用范围（不包括智能客服、知识问答等非情感互动服务），确立了发展与安全并重、分类分级监管的原则。文件详细规定了服务提供者在训练数据管理、用户协议签订、风险识别干预（特别是极端情绪）、未成年人及老年人保护、数据安全、生成内容标识、退出机制等方面的责任与义务，并设立了安全评估、监督检查及法律责任等章节。...
国家信息化发展报告（2024年）
本报告由国家互联网信息办公室发布，系统总结了2024年我国信息化发展的显著成效。报告涵盖了创新能力、赋能作用、普惠效应、安全基础和开放成果五个方面，详细阐述了网络信息技术突破、数字产业生态完善、信息基础设施升级、数智生活服务普及等具体进展。报告同时展望了2025年的发展形势与重点任务，强调要以信息化驱动引领新质生产力发展，深化“人工智能+”行动，筑牢网络安全屏障，并积极参与全球互联网治理。...
人工智能应用伦理安全指引1.0
本文件由全国网络安全标准化技术委员会发布，旨在为人工智能应用提供伦理安全方面的原则性、参考性指引。文件阐述了人工智能应用可能带来的六大伦理安全影响，提出了增进人类福祉、尊重生命权利、公平公正、合理控制风险等九项原则，并分别从通用、应用开发、服务提供、应用使用四个维度给出了具体的安全指引。文件强调人工智能应服务于人类共同福祉，确保安全可控，并要求相关方兼顾发展与安全，与现行法律法规协调适用。...
中国智慧教育白皮书
本白皮书由中华人民共和国教育部发布，系统阐述了中国发展智慧教育的理念、战略、实践与展望。文件回顾了从教育信息化到教育数字化的转型历程，提出了以“联结为先、内容为本、合作为要”（3C）为理念，以“集成化、智能化、国际化”（3I）为方向的战略部署。重点介绍了国家智慧教育公共服务平台的建设与应用，以及人工智能赋能教育的具体行动。白皮书强调革新教育理念，构建伴随每个人、平等面向每个人、适合每个人、更加开放灵活的教育新形态，并提出了更新教育内容、培育未来教师、打造未来课堂等具体举措，旨在通过教育数字化开辟教育发展新赛道，为全球智慧教育发展提供中国方案。...
教育部办公厅关于组织实施数字化赋能教师发展行动的通知
教育部办公厅发布通知，决定组织实施数字化赋能教师发展行动。总体要求是以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，聚焦集成化、智能化、国际化，提高教师数字素养，推动数字技术与教育教学融合创新。经过3至5年努力，实现教师数字素养全面提升，形成人机协同教学有效路径，完善数字技术赋能支持体系。重点任务包括：教师数字素养提升、数字赋能教育教学改革、教师发展模式数字转型、数字资源供给、数字治理及国际合作等六项行动。同时加强组织保障，推进“百区千校万师”建设，发挥示范引领作用，打造新时代高水平教师队伍。...
教育强国建设规划纲要（2024-2035年）
面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系改革，优化学科专业设置。制定完善师生数字素养标准，深化人工智能助推教师队伍建设。打造人工智能教育大模型。建设云端学校等。建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度。加强网络安全保障，强化数据安全、人工智能算法和伦理安全。...
国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见
国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出到2027年，人工智能与科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域广泛融合，智能终端与智能体应用普及率超70%，到2035年全面步入智能经济与社会新阶段。意见部署六方面重点行动：加速科学发现与技术研发；培育智能原生企业，推动工业、农业、服务业智能化升级；拓展智能消费场景；创新教育、医疗、工作等民生服务；构建人机共治的社会治理体系；推动人工智能全球普惠与治理合作。同时强化模型、数据、算力、人才、开源生态等基础支撑，完善政策法规与安全机制，为推进中国式现代化注入智能动力。...
高校教师生成式人工智能教学使用指南1.0（学业评估设计场景）
本指南由教育部信息化教学能力提升课程群虚拟教研室与北京大学联合发布，聚焦高校教师在学业评估场景中如何有效、合规地使用生成式人工智能。指南基于对 QS、U.S.News 等排名前 200 位国内外高校 AI 政策的系统分析，涵盖四大核心模块：课程 AI 使用政策制定（包括完全禁止、有限度使用、完全开放三种方案）、抗 AI 的学业评估设计（优化作业设计、完善评分标准）、AI 辅助批改与反馈、以及学术不端行为的识别与处理。指南提供了丰富的国内外高校实践案例与"小贴士"，帮助教师将AI融入教学评估，同时规避潜在风险，促进教育变革创新。...
应对高等教育的人工智能伦理困境
本文探讨了高校在整合人工智能时面临的三大核心伦理挑战：社会不公平、环境影响及人文因素的削弱。文章指出，AI算法可能因训练数据的偏见而加剧教育中的不平等，同时其巨大的能耗也带来生态压力。过度依赖AI可能损害教育中不可或缺的人际互动。为此，文件为高校教学中心（CTL）提供了一系列平衡且可行的策略，包括促进公平对话、创建包容性支持途径、推广可持续的AI工具、以及坚持以人为本的设计原则。最终目的是引导高校在利用AI变革潜力的同时，积极维护伦理标准，走向一个更加包容、公平和可持续的未来。...
高质量数据是AI发挥作用的根基所在
本文强调，在数据、算法和算力三大AI核心要素中，高质量数据是决定AI应用能力上限的根基。作者通过ChatGPT回答川大校史出现偏差、以及川大成功复原烈士容貌等案例，生动说明了数据质量对AI输出准确性的关键影响。文章进一步探讨了数据如何转化为智能，并指出当前教育正迈入智慧学习阶段，AI成为学生的“智能导师”。四川大学分享了其在AIGC、智慧平台、大模型等方面的应用实践。最后，文章指出AI时代高校信息化部门的职责正从保障转向赋能，并强调了检索增强生成（RAG）等技术在高校应用中的潜力。...
凝聚人工智能共治力量 助力丝绸之路发展
该报告聚焦于数字丝绸之路背景下人工智能的治理问题。文件阐述了凝聚AI共治力量对于应对全球化挑战、推动区域发展的重要性。报告分析了当前共治面临的现实挑战，如各国治理机制协调性不足和治理格局包容性不足等。在此基础上，报告提出了构建共治体系的三条路径：双边合作、多边组织合作以及联合国框架下的合作。最后，展望未来，报告倡议数字丝绸之路国家应坚持“共商、共建、共享”理念，深化共治机制，提升治理能力，共同拓展共建路径，最终实现包容普惠的发展目标。...
智联丝路，数启未来——AI驱动数字丝路发展迈入新纪元
本报告由中国移动研究院（中移智库）撰写，深入分析了人工智能（AI）如何赋能数字丝绸之路建设。报告指出，AI正在重塑传统产业、催生新兴产业并弥合数字鸿沟，为“一带一路”国家带来重要发展机遇。文件总结了沿线国家在算力、网络、模型技术和数据集四大基础能力建设上的初步成效，同时指出在智算资源、网络覆盖、技术基础和高质量数据集方面仍面临挑战。最后，报告提出了加强技术合作、共同建设基础设施、强化政策标准协同等三大倡议，旨在推动“一带一路”沿线国家在AI领域形成共治、共建、共享的发展新格局。...
治理人工智能，助力造福人类
本报告是联合国人工智能高级别咨询机构发布的最后报告，旨在分析国际AI治理差距并提出具体建议。报告指出当前治理存在代表性、协调与执行三大赤字。为此，报告提出了七项具体建议：成立国际AI科学小组（类似IPCC模式）、建立政府间政策对话、创建AI标准交流中心、构建能力发展网络、设立全球AI基金以弥合鸿沟、建立全球AI数据框架，以及在联合国秘书处内设立AI办公室作为“粘合剂”。报告呼吁通过全球协作将AI转化为服务人类的公共产品。...
人工智能全球治理上海宣言
该宣言于2024年世界人工智能大会发布，是国际社会关于AI治理的重要共识文件。宣言强调在促进AI发展的同时，确保其安全性、可靠性、可控性与公平性。内容涵盖五大方面：促进AI在医疗、教育等领域的应用；维护数据安全与隐私保护；建立风险等级测试评估体系；支持联合国发挥治理主渠道作用，提升发展中国家代表性；以及加强公众科普与社会参与。宣言呼吁各国秉持“以人为本”原则，通过国际合作确保智能红利惠及全人类。...
全球智能鸿沟的演变态势与普惠路径研究
本报告将数字鸿沟演进定义为3.0阶段的“智能鸿沟”，从AI准备度、资本垄断、算力分布、数据代表性缺失及劳动力技能分化等多维度揭示了全球不平等态势。报告提出了技术、资本与政治构成的“不可能三角”，认为传统资本驱动的“硅谷模式”固化了全球分工。报告核心观点是，以DeepSeek为代表的开源、高效、低成本的创新路径是破解这一鸿沟的根本引擎，通过将AI重塑为“智能公共物品”，并依托《全球数字契约》推动多边治理，是实现全球普惠的关键。...
AI开源生态的全球价值与实践探索：开源释放飞轮效应，生而全球化成为共识
本报告系统阐述了以魔搭社区为代表的中国AI开源生态从“代码开源”向“资源普惠”的演进范式。报告指出，开源社区通过提供免费算力、全栈工具链和深度运营，推动了开发者结构从传统技术人才向业务与跨界人群的“连续光谱”转变。通过数据调研与案例分析，报告论证了开源模式如何通过降低研发边际成本催生“一人公司”，并验证了“生而全球化”的发展路径——中国模型与应用正通过技术与应用双轮驱动重构全球协作网络。同时，报告强调了开源在AI安全治理、科技向善及全场景智能生活中的核心价值。...
普惠共创的校园智能体生态建设之路
本文介绍华东师范大学构建“人人参与、人人拥有”的智能体生态。通过ChatECNU平台提供统一AI服务，结合低代码智能体制制平台与开放API，降低技术门槛，实现从“使用者”到“创造者”的转变。以课程AI助教与编程实践为例，展示教学闭环。强调AI作为“数字伙伴”，建立审核、技术、管理三位一体的风险应对策略。...
人工智能赋能基础教育应用蓝皮书
本蓝皮书由北京师范大学智能技术与教育应用教育部工程研究中心与北京市数字教育中心联合发布，旨在深度剖析人工智能在基础教育领域的赋能实践现状。文件系统梳理了人工智能在“助教、助学、助评、助育、助研、助管”六大核心场景的应用逻辑与实践样态。蓝皮书详细阐述了各类场景下的具体应用，如智能备课、个性化学习路径规划、智能批改、综合素质评价、循证教研和校园智能管理等，并结合国内外案例，特别是北京市的试点工作，呈现了人工智能如何重构教学模式、提升教育效率。同时，文件也强调了以人为本的应用原则，对数据隐私、伦理安全及技术局限性进行了审慎思考，并为中小学教师和管理者提供了实践范式与建议。...
AI在居住领域的创新应用
本报告由贝壳智库发布，系统梳理AI在居住领域全链路的创新应用，包括智能创意与设计（如“设牛”大模型）、智能硬件与智慧工地、智能助手与营销（估价、VR看房）、智能家居与智慧空间、智能物业与社区管理。以贝壳“设牛”大模型为例，详解可控生图技术、算力调度与用户体验平衡。展望未来趋势：科学规划、全屋智能、个性化服务、机器人、低碳可持续发展。...
人工智能赋能下的全球知识工作者工作方式变革研究
本报告由印象笔记研究院发布，探讨AI对知识DIKW模型 CODE方法 生产力工具 工作者身份、方法论、工具及工作方式的深刻影响。基于DIKW（数据-信息-知识-智慧）模型与CODE（收集-组织-提炼-表达）方法，分析AI在自动化数据采集、多模态信息组织、智能知识提炼、辅助决策等方面的应用案例（如阿里巴巴、微软、印象笔记、AlphaFold等）。展望技术持续突破、全球差异（南北鸿沟）及负责任AI的伦理挑战，提出人机协同的未来方向。...
人工智能时代 大学的挑战与应对
本文探讨了生成式人工智能（如ChatGPT、Sora）对高等教育带来的挑战与机遇。文章指出，AI在加速科研发展、支持个性化教学等方面具有赋能作用，但也引发学术诚信、数据隐私、培养目标颠覆等问题。国内外多所大学（如清华、北大、港大、康奈尔等）采取了不同应对策略，包括制定政策、开发私域AI工具、调整教学模式、培养学生驾驭AI的能力等。文章强调，大学应从顶层设计出发，推动学科融合与教学创新，并通过迭代方式制定AI政策，以负责任、有伦理的方式引导师生应用新技术。...
从ChatGPT的诞生中我们学到了什么
本文基于清华大学李星教授的报告整理，从ChatGPT的成功出发，分析了其理论基础（如无限猴子定理、Transformer模型）及人工智能发展中的试错迭代逻辑。文章强调，创新离不开允许失败的机制与市场驱动，对比了不同国家的激励差异。进而反思教育：未来教育应培养批判性思维、逻辑能力和智慧，而非单纯的知识技能；应包容看似“无用”的探索和特立独行的人才。大学需平衡大型项目与自由探索，为创新提供空间。...
2024人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件为2024人工智能合作与治理国际论坛的会议纪要。论坛由清华大学、新加坡国立大学、香港科技大学联合主办，以“人工智能治理国际合作”为主题，汇聚全球专家学者、政府代表及企业人士。内容覆盖开幕式与主论坛核心观点，以及多个专题论坛，包括国际合作、安全、伦理、工作与教育、产业发展、公共部门、法律及可持续发展等。纪要系统总结了各方在人工智能治理框架、安全评估、伦理标准、国际机制建设、发展中国家的能力支持等方面的共识与建议，强调全球协作、包容性治理和以人为本的价值观。...
高等教育人工智能发展报告
本报告系统梳理了人工智能技术对高等教育的深远影响，涵盖技术理性与人文价值的融合、DeepSeek等大模型的教育应用、全球高校的应对策略、AI赋能教学与科研的实践案例，以及伦理风险与政策治理等议题。报告汇集了多位专家观点与高校部署方案，探讨了AI时代的人才培养、教师转型、智慧校园建设及教育公平等关键问题，为高等教育智能化变革提供了全景式参考。...
AIGC时代的数字媒体智能设计
本报告系统探讨了人工智能生成内容（AIGC）技术如何深刻影响并重塑数字媒体设计领域。报告指出，AIGC正引发一场从创意构思、内容生产到个性化分发的全链路范式转移，其核心能力（如高效生成、跨模态转换、个性化适配）在极大提升生产效率的同时，也拓展了创意边界，催生了人机协同的全新设计生态。 报告首先梳理了AIGC的技术基础与发展脉络，分析了数字媒体设计面临的智能化拐点。随后，通过广告营销、教育传播、影视动画、文化旅游等领域的实践案例，展示了AIGC在智能内容生成、个性化体验、资源创新等方面的具体应用与价值创造。同时，报告正视伴随而来的严峻挑战，包括知识产权归属与侵权风险、数据偏见与算法公平性、深度伪造与信任危机等伦理、法律及治理问题。 最后，报告面向设计师、企业/机构、教育体系分别提出了系统性行动指南：设计师需完成从“创作者”到“智能协同者”的思维转变并升级核心能力；企业应制定整合战略、再造流程并构建负责任AI治理框架；教育体系则需推动课程革新、教学模式创新与产学研协同。报告强调，唯有在拥抱技术潜力的同时坚守伦理责任，才能迈向智能、协同、负责任的数字媒体未来。...
教师数字素养
本标准界定教师数字素养内涵，构建数字化意识、数字技术知识技能、数字化应用、数字社会责任、专业发展五大维度框架，明确教师数字化教学、伦理安全等能力要求，为教师数字素养培养测评提供依据，助力教育数字化转型。...
AI重塑网络安全 2025趋势与前瞻
本文基于对多位行业专家的采访，预测了2025年人工智能在网络安全领域的发展趋势。文章指出，AI正在深刻颠覆网络安全格局，恶意使用AI的情况将大幅增加。重点关注的趋势包括：对AI系统的信任危机、犯罪分子利用生成式AI发起更精准的攻击、多模态AI加剧深度伪造风险、企业内部“影子AI”的泛滥、以及针对AI模型本身的“数据投毒”攻击。文章旨在警示各类组织，需要为更频繁、更个性化的AI驱动型攻击做好准备，并采取相应治理、培训和技术措施。...
2024 北京“数据要素×”典型案例集
本案例集由北京市政务服务和数据管理局组织编写，遴选了首批14个行业领域共计100个技术先进、模式创新、应用成效显著的“数据要素×”应用案例。文件详细阐述了每个案例的应用背景、特色、价值，覆盖工业制造、现代农业、商贸流通、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳、政务服务、区域协同等多个领域。通过展示数据要素如何与各行业深度融合，解决实际问题并产生经济效益与社会效益，本案例集旨在发挥示范引领作用，推动数据要素在更大范围内的复制推广，赋能首都乃至全国的经济社会高质量发展。...
把握全球数据要素浪潮 可信数据空间市场发展实践与展望
本报告聚焦全球可信数据空间产业的发展现状与实践。报告对比了中国以“场景与主体”为核心的五级分类体系与国际上以“服务主体”为主的三种产品形态，分析了Catena-X、上海城市数据空间等典型案例。报告指出，可信数据空间将成为破解AI训练数据瓶颈、推动企业精准决策、保障产业链安全及降低跨境合规风险的关键基础设施。通过区块链、隐私计算与连接器技术，数据空间实现了“数据可用不可见”，是数据要素市场化配置改革的核心载体。...
认知对齐·场景深耕·生态协同：AI评测未来核心范式与路径
本报告由中国电信研究院发布，前瞻性地提出了未来AI评测的三大核心范式：认知对齐、场景深耕与生态协同。报告基于认知科学理论，提出了“认知论+”评测范式，旨在从“测性能”转向“测智能”，解决“高分低能”问题。同时，报告强调了从通用基准向医疗、金融、政务等垂直场景渗透的必要性，并指出平台化（如天罡平台）与治理化并重是构建可信评测生态的关键。该报告为AI技术选型、产业落地及全球治理规则制定提供了系统的理论框架与工具参考。...
智能体建设差异化路径与可持续治理策略
本文聚焦高校智能体建设的差异化路径与治理策略。指出高校面临工程实施、开发方法论、安全风险、知识库质量等七大挑战。提出三种建设模式：底层研究驱动型（科研强校）、平台赋能型（资源有限高校）、场景深耕型（专业特色高校）。并从组织、技术、运维、应用、评估五个维度提出可持续治理策略，强调需结合学校定位构建共生生态。...
构建AI驱动的智慧校园一网通办系统
本文探讨构建AI驱动的智慧校园一网通办系统，提出由入口、前台、中台、底座构成的系统架构。通过自然语言处理、知识图谱和大模型技术，实现智能填报、公文生成、工作量统计等功能。以华中师范大学为例，介绍了集成DeepSeek等智能体的实践，包括“小博同学”AI办事助手和AI科研助手，实现跨系统流程整合与智能化服务，提升办事效率和用户体验。...
数字化绿色化协同转型发展优秀案例集（2024）
本案例集由国家网信办信息化发展局指导、中国网络社会组织联合会编制，汇集了2024年在数字化与绿色化协同转型发展方面的优秀实践案例。案例分为四大类：推动数字产业绿色低碳发展、利用数智技术改造提升传统产业、推动数字科技企业绿色低碳发展、推动绿色智慧园区建设。每个案例详细介绍了项目背景、技术方案、实施过程及在降低能耗、减少碳排放、提升效率等方面的显著成效，涵盖了通信、制造、农业、水利、建筑、交通等多个行业，为相关组织提供了可借鉴的转型路径和解决方案。...
以普惠包容的人工智能治理赋能全球可持续发展
本报告由世界互联网大会人工智能专业委员会发布，聚焦AI赋能可持续发展目标的现状、问题与行动方向。分析AI对经济、社会、环境的正向潜力及风险（能耗、偏见、失业、安全）。指出从数字鸿沟到智能鸿沟的转变，提出通过开放资源、开源生态、数字素养提升来弥合鸿沟。强调发展中国家在基础设施、数据算力、人才、治理能力方面的困境，主张可负担可持续的能力建设国际合作。最后提出五项行动建议：全面推进赋能、提升普惠性、包容性、创新合作模式、强化多边治理。附录收录华为云、腾讯、中国电信等20余个实践案例。...
全球人工智能治理研究报告
本报告由上海社会科学院、武汉大学等多家智库联合发布，梳理全球人工智能治理现状（联合国、G20、OECD、技术社群、各国立法、企业实践），归纳十大重要议题：国家主权、社会变革、技术创新、人机伦理、内容安全、算法安全、数据隐私、产品责任、知识产权、智能鸿沟与国际协作。提出构建完善治理体系的目标宗旨（尊重主权、统筹发展安全、平等互利），以及行动路径（以人为本、智能向善、赋能产业、防范风险、能力建设、完善机制）。...
发展负责任的生成式人工智能研究报告及共识文件
本报告由世界互联网大会人工智能工作组发布，概述生成式AI技术态势（模型、数据、算力、开源开放），分析其在经济、社会、公益、科研方面的机遇，以及技术内在风险（偏见、隐私、幻觉）、人机关系伦理失范、社会发展挑战（数字鸿沟、就业、环境）。汇总国际组织、国家、产业界的治理努力，并提出十条共识：以人为本、促进可持续发展、构建良好环境、提升治理能力（安全可靠、透明可释、数据保护、多元包容、归责体系、价值对齐）。附录含金融、教育、工业、医疗等十余个行业应用案例。...
人工智能驱动实数融合发展研究报告
本报告由中国移动研究院（中移智库）发布，提出“S-D双四维共振”新技术扩散模型，从供给侧（优势、复杂性、兼容性、可观察性）和应用侧（预期成本、收益、社会影响、便利条件）分析AI驱动实数融合的机理。梳理算法突破（大模型、智能体、具身智能）、算力与数据基础设施进展，展示AI在研发设计、生产作业、仓储物流、安全保障等高价值场景的案例，并分析技术可用性、系统风险、企业能力等挑战，提出技术创新、数据底座、治理能力、应用生态等展望。...
未来人工智能趋势研判——中国人工智能行业大模型应用实践与展望
本报告分析全球及中国大模型技术趋势（多模态、推理能力提升、低成本训练、端云协同），总结国内外政策（美国、欧盟、中国）。洞察市场规模、技术研究、产业生态及行业落地现状，重点介绍中国联通元景大模型在网络、客服、反诈、工业制造、政务、应急等领域的实践成效。展望未来大模型在技术创新、产业生态、行业应用拓展方面的发展方向。...
促进全球数字基础设施建设弥合数字鸿沟
本报告系统定义数字基础设施（网络、算力、数据、模型），分析全球建设现状及数字鸿沟在网络覆盖、智能应用、安全能力三方面的表现。指出治理路径差异、发展能力不平衡、投资不均衡是关键挑战。从国家、国际组织、产业三个层面提出合作建议，并收录全球28个合作案例（如海缆共建、5G智慧工厂、数据中心、AI能力中心等），为弥合全球数字鸿沟提供实践参考。...
为人类共同福祉构建全球人工智能安全与治理体系
本报告聚焦全球人工智能安全与治理体系建设，分析技术快速迭代、广泛社会应用及重大系统性风险（如战略安全、核生化风险）。探讨如何确保安全、包容、权责明晰和面向未来，借鉴核安全、气候变化、国际贸易等领域的多边治理经验。提出以联合国为核心构建治理机制，包括技术跟踪预警、动态规则互认、跨境内容治理、紧急干预等具体机制，并呼吁弥合智能鸿沟，保障发展中国家平等参与。...
全球人工智能标准发展报告
本报告由世界互联网大会人工智能专业委员会发布，系统梳理了ISO、IEC、ITU、IEEE等国际标准组织及主要经济体（欧盟、美国、英国、中国）的标准化行动。报告指出标准制定加快提速、负责任AI成为焦点，同时面临技术迭代快于标准、产业链复杂、治理理念差异及南方国家参与不足等挑战。从国际组织、政府、产业界和科研机构四个层面提出建议，强调全球合作构建包容、互联、可持续的人工智能标准体系。...
高校DeepSeek本地化部署及服务升级
文章以2025年多高校密集上线校园版DeepSeek为背景，梳理了高校从“直接调用云端API”走向“昇腾/A800等国产算力本地化部署满血版R1/V3+校本知识库+统一AI中台”的升级路径：东南大学、上海交大、人大、浙大等先以校内算力跑通671B满血版，解决“服务器繁忙”与科研数据外泄风险，再通过对上下文管理、会话保存、智能网关限流、异常断链释放、量化版切换和API并发控制完成服务升级；华南理工进一步提出“校际大模型云服务+校内智能体/知识库即服务”的两层云架构，把重算力集中运维、前端应用分散创新，缓解GPU稀缺与“烟囱式”建设；整体结论是高校DeepSeek部署正由尝鲜式问答工具，演进为带身份认证、计量计费、RAG知识库、学科微调和智能体编排的校级AI公共服务体系...
智慧教育平台 数字教育资源技术要求
本教育行业标准规定智慧教育平台数字教育资源上线的通用技术要求，针对文本、音频、视频、图像、动画、虚拟仿真、在线课程、试题等不同类型资源分别明确格式、编码、分辨率、交互性能等指标，区分基础教育、职业教育、高等教育场景的差异化规范，适用于各级教育行政部门和学校开展数字教育资源的制作、提交与技术审查，为统一数字资源质量、保障跨平台互通共享、支撑智慧教育平台资源体系建设提供标准化依据。...
智慧教育平台 基本功能要求
该标准由教育部科学技术与信息化司提出并归口，2022年作为教育行业标准发布施行，规定智慧教育平台须具备教学、学习、考试、数据分析与评价、教学资源库、交流互动、管理七大基本功能模块，并提供用户鉴权、导航检索、智能推荐等门户功能与性能安全、数据备份、兼容性等技术保障；其中教学侧覆盖备课授课、同步/异步在线教学、作业与考勤管理，学习侧覆盖学习管理、学习交流和学习推荐，考试侧支持出卷批改与防作弊，评价侧基于教与学行为数据形成学情分析和电子学档，并明确AI虚拟教学助手应贯穿在线教学全过程，承担多模态交互、个性化学习、视频行为分析、资源智能处理等能力，整体适用于基教、职教、高教领域智慧教育平台的设计、开发与应用。...
产业数智化设计白皮书
该白皮书面向我国从“计算机辅助设计（CAD）”代表的数字化设计迈向“数智化设计”的产业转型背景，提出数智化设计是数智技术切入设计全过程、重构设计要素并使传统设计资产可标注可复用的新范式，并将关键能力归纳为洞察力（多维数据驱动的用户与市场趋势预测）、敏捷力（AI辅助快速原型与实时迭代）、协同力（云端跨角色跨供应链协作）和设计资产化（结构化沉淀与复用）；在实践层以日用消费品（虚拟样衣、趋势预测）、家居家装（云设计平台）、数字内容（特效与内容生成）、创新服务（多模交互与团队设计工具）等场景说明数智化设计如何贯通企划—研发—营销—服务链条，最后指出设计师需从“交付图纸”转向“连接前后端生态、运营设计资产、与智能系统共决”，为产业数智化提供可参考的设计能力与演进路径。...
数智校园AI应用场景指南（助研教程篇）
该指南是重庆交通大学“AI应用口袋书系列”之一，系统讲解以DeepSeek为主的大模型在学术研究中的实操用法：先教提示词工程让用户高效对话，再用DeepSeek、Sider、星火科研助手做英文文献粗读/精读与综述自动生成，并覆盖项目申请书全流程——基金类型匹配、研究方向凝练、研究框架设计、创新点挖掘、可行性论证及润色格式审查；全篇以操作步骤+实例驱动，目标是提升师生科研效率、降低科研门槛、促进跨学科合作与学术公平，同时把AI定位为“科研协作者”而非代写工具。...
人工智能赋能高等教育高质量发展
本文介绍了复旦大学如何通过人工智能全面赋能高等教育高质量发展。在科研方面，学校打造了云上科研智算平台CFFF，支持AI for Science和AI for Social Science，并发布了气候、生物等多个领域大模型。在教学与人才培养上，复旦推出覆盖全体学生的AI-BEST课程体系，设立“相辉学堂”探索拔尖创新人才培养，并通过“元·创中心”和在线教学实训平台创新教学模式。在应用与管理上，开发了“复小信”智能助手和校园智慧大脑。同时，学校也高度关注AI风险应对，通过发布使用规定和研究技术治理手段，构建“技术+规则”双轮驱动的治理体系。...
中小学人工智能技术与工程素养框架
该文件由中央电化教育馆发布，旨在明确中小学人工智能学科的核心素养。框架设计了“人工智能与人类”“人工智能与社会”“人工智能技术”“人工智能系统设计与开发”四大领域。内容强调从单纯的编程知识转向素养教育，要求学生理解AI赋能与竞争关系、掌握数据-算法-算力支撑技术、并运用系统工程思维进行项目开发。框架详细列出了小学、初中、高中三个学段在伦理道德、社会规范及技术应用上的具体培养目标与活动建议，为课程标准与教材编写提供依据。...
中国-印尼数字化人才培养与可持续发展论坛报告
本报告记录了2022年清华大学与印尼科学院联合举办的论坛成果。聚焦发展中大国面临的数字化人才短缺与AI治理挑战，论坛形成了多项共识：数字化转型的核心是“人的转型”；需建立以人为本的AI治理框架；跨境数据流动面临规则碎片化与数字鸿沟挑战。报告特别提出了基于零知识证明的多边主义数据跨境审计技术方案。与会专家呼吁大学在弥合数字鸿沟中扮演核心角色，通过政产学合作培养“十万数字人才”，构建可持续的数字生态系统。...
高校智能体建设 从问答到赋能的路径探索
本文指出，2025年被称为“智能体元年”，高校人工智能建设重点正从早期的大模型问答、政策解读和事务咨询，转向能够调用工具、连接业务系统、执行复杂任务的智能体生态；智能体不再是单纯“会回答的AI”，而是整合知识库、插件、工作流和数字身份的“实干型数字劳动力”。文章提出高校应走“场景突破—平台化整合—多智能体协同”的路径：先在高频率、低风险场景形成示范应用，再建设统一能力底座以共享模型、算力、知识、身份认证与安全策略，最终让课程设计、学情分析、科研助理、行政办公、校情治理等多类智能体协同运转。与此同时，高校不能只“买模型”，还要“养模型”，通过持续供给校本知识、建立任务负面清单、反馈优化机制和人机责任链，使智能体从个人提效工具升级为组织流程重构引擎，在防范隐私泄露、算法偏见、学术造假和过度依赖的前提下，实现从“问答”到“赋能”的深度转型。...
高校算力服务发展挑战与应对之策
文章分析高校算力从传统HPC向超智融合转型的趋势，包括国产化算力比重增大、集中建设大平台、公有云+本地混合模式。AI算力面临异构计算复杂性带来的技术瓶颈，需提升用户底层优化能力和平台服务智能化。建议低成本方案：混合云策略、整合校内分散算力、与产业界合作获取算力资源。强调算力建设是需顶层设计和持续投入的系统工程。...
北京市基础教育领域人工智能应用典型案例集
本案例集汇集了北京市多所中小学校在人工智能应用方面的典型实践案例。文件按照“以智助教、以智助学、以智助评、以智助育、以智助研、以智助管”六个维度组织内容，集中呈现了各校在精准教学、个性化作业、智能批改、英语听说训练、虚拟仿真实验、五育融合评价、循证教研、校园智慧管理以及AI通识课程建设等方面的标志性经验和创新做法。每个案例都详细介绍了其面临的挑战、实施举措、实践成效与特色创新，例如中关村三小的数据驱动精准教学、北京二中的人工智能赋能英语教学、广渠门中学的拔尖创新人才培养等。本案例集为教育领域人工智能的规模化应用提供了科学、可借鉴的实践范式。...
人工智能时代的教育变革：结合生成式AI与人类智慧以提升教育质量
本报告由澳门互联网研究学会发布，探讨生成式AI在教育领域的应用潜力（个性化路径、自动生成教学材料、智能评估、沉浸式学习）及挑战（内容可靠性、数字分层、过度依赖、教师角色转变、政策滞后）。提出构建“AI+人类智慧”协同教育生态，强调AI作为辅助工具需与教师深度融合，并通过提升师生AI素养、完善伦理规范、优化技术普惠性，实现教育公平与可持续发展。...
当人工智能闯入校园 全球高校的应对策略
本文为北京大学教育学院教授汪琼关于生成式人工智能对高等教育影响的深度访谈。她指出，全球高校普遍倾向于引导师生合理使用AI，同时回归教育本质，强化批判性思维与问题表征能力。文章分析了AI在教学（如智能答疑、个性化互动）和科研（如加速实验方案生成）中的双重影响，讨论了职业替代与新兴岗位（如提示词工程师）并存的趋势。介绍了哈佛、密歇根大学等高校的具体对策，包括制定课程大纲AI使用规范、建立私域大语言模型保护数据隐私等。建议教师通过案例学习自然融入AI教学，并呼吁学校创造实践环境，培养善用AI的人才。...
规范学生使用人工智能工具的教师指南
本指南为教师提供了规范学生使用人工智能工具的具体建议，涵盖课程中明确AI使用政策、引导学生说明AI使用情况、提供APA/MLA/IEEE等引用格式示例，以及应对潜在违规行为的方法。旨在帮助教师在教学中平衡AI工具的应用与学术诚信，提升学生技术素养，促进学生独立思考与合理使用AI。...
生成式人工智能教师使用指南
本指南由上海交通大学教学发展中心制定，旨在为高校教师在教学过程中合理使用生成式人工智能工具（如文心一言、讯星火等）提供指导。指南基于“以人为本”“数字公平”“数据隐私与安全”“透明度”等核心基石，提出十一条原则，包括保障数据隐私与合规性、关注版权与学术诚信、探讨伦理问题、核实数据准确性、提升AI素养、明确AI的辅助角色、监管学生使用、避免过度依赖、确保数字公平、培养学生批判性思维等，强调教师应在教学设计和评估中充分发挥主导作用，推动打造高质量、有温度的人工智能教育生态。...
美国对华人工智能政策：权力博弈还是安全驱动
该学术论文深入分析了美国特朗普与拜登两届政府对华人工智能政策的驱动逻辑。通过区分“权力博弈”与“安全驱动”两种理论视角，论文揭示了美国官僚机构内部（如白宫、国防部、商务部）在维护技术霸权与保障产业链安全之间的政策张力。研究发现，尽管美国致力于通过组建“科技民主联盟”和出口管制打压中国，但在军事智能化应用及供应链稳定性方面存在内部矛盾与安全困境。论文探讨了这种技术政治化对中美战略稳定性的深远影响。...
亚太地区数据跨境流动机制研究报告
本报告聚焦亚太地区数据跨境流动的法律规制与协调机制。报告比较了亚太各主要经济体在数据出境管制、监管体制及数据主权战略上的多元特征（如自律主导型、安全优先型）。研究指出，当前APEC框架下的CBPR体系面临效力不足、参与度低及隐私保护标准不一等障碍，导致“数据壁垒”加剧。报告建议从法规协调、监管合作及制度创新三方面构建协调机制，包括统一保护标准、建立区域性数据清算中心及引入分级分类管理制度。...
全球人工智能治理的立法观察：经验与展望
本报告通过比较美国、欧盟、中国等主要经济体的立法实践，系统分析了全球人工智能治理的差异化路径。报告揭示了美国“创新友好”的弹性监管、欧盟“权利基石”的风险分级严格框架以及中国“发展与安全并重”的本土路径之间的内在逻辑与优劣。报告聚焦数据治理、算法偏见与损害责任等核心议题，指出了全球治理面临的“布鲁塞尔效应”及标准碎片化挑战，并展望了从单域治理向跨界融合、从地域标准向国际共识构建的演进趋势。...
生成式人工智能对网络信息内容治理的挑战及其应对
本报告系统梳理了生成式人工智能对网络信息内容生态的重塑与挑战。报告深入分析了AI引发的“信息失序”风险，包括虚假信息、有害信息及个人信息泄露，并指出了现有平台治理规则在应对新型AIGC服务提供者时的责任困境。报告比较了美国、欧盟及中国在AI监管上的不同路径，并提出了完善治理的具体建议：强化技术与制度协同的内容识别机制、构建针对新型平台的分类规制规则，以及建立适应多主体、多场景的损害责任分配体系。...
全球智能鸿沟的演化趋势、多维影响与合作治理路径
本报告深入剖析了人工智能技术在算力、服务与人才三大维度筑高的全球“智能鸿沟”。报告指出，算力的高度集中化、闭源商业模式的高成本以及顶尖人才的虹吸效应，正在导致发展中国家面临从“梯次追赶”滑向“系统性依附”的风险。报告警示了全球价值链重构中的“替代挤压”与生态代价转移。为应对这一挑战，报告提出了“五位一体”的合作治理路径，包括构建开放基础设施、打造国际公共产品、培育开源生态、强化本土能力建设及完善多边协同机制。...
全球视野下的中国古籍数智化演进与未来趋势报告
本报告由中国人民大学数字人文研究院发布，调研全球中国古籍数字化存量与增量，分析从数字化、数据化、语义化到智能化的四阶段演进。技术路线包括载体数字化（OCR）、文本结构化（命名实体识别）、数据语义化（知识图谱、关联数据）、资源向量化（大模型、RAG、智能体）。典型案例涵盖CBDB、CHGIS、CTEXT、上海图书馆、国际敦煌项目等。提出基于IIIF、关联数据、MCP协议的国际标准应用，并呼吁构建人智协同的全球古籍数智化共同体，制订伦理公约与顶层本体。...
AI参与中国疫情治理的实践——政府和社会的一体化合作治理
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2021年4月发布，系统分析了中国在新冠疫情防控中，政府与社会（AI企业、非政府组织）形成的一体化合作治理模式。该模式中，政府保留决策权，企业和社会组织在决策前提供技术方案、决策后承担执行任务，形成流水线式协作。报告提出融合度与基础设施两大衡量指标，归纳了算法思维治理、跨议题迁移能力、敏捷性三大优势，并指出该模式的形成需要大量AI技术主体、技术适应性政府以及枢纽组织三个条件。研究认为，一体化合作治理是人工智能时代提升治理效能的有效路径，为未来治理结构设计提供了新思路。...
以智能基础设施合作共促全球人工智能普惠发展
本文件系统分析了全球人工智能发展面临的“智能鸿沟”问题，指出各国在接入、使用和基础能力上存在显著差距。提出以智能基础设施合作为核心抓手，通过资源池化与服务化降低技术门槛，赋能经济、创新与治理。强调电信运营商在基础设施建设、场景转化和生态整合中的关键纽带作用。针对新兴市场基础设施薄弱、算力分布不均及全球治理碎片化等挑战，建议构建开放共享、利益平衡的多层次合作体系，涵盖双边、区域及全球多边路径。最终呼吁国际社会深化合作，将智能基础设施打造为“数字桥梁”，确保人工智能成为惠及全人类的国际公共产品，助力实现联合国2030年可持续发展目标。...
我国算法治理政策研究报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2022年10月发布，系统研究我国算法治理政策。报告首先分析算法的经济与社会价值及潜在风险，提出“管、促、创”的治理逻辑。其次，比较欧盟、美国、新加坡及国际标准组织在算法治理方面的实践经验。在此基础上，从治理目标、主体、对象、手段和模式五个维度分析我国算法治理现状及问题，如规则缺乏体系性、多部门治理竞争、忽视公共主体责任等。最后提出政策建议，包括实现算法可问责与高质量发展、建立部际联席会议制度、善用技术治理措施、优化多元协同共治模式，并以医疗辅助算法和自动驾驶算法为用例进行具体分析。报告强调算法治理是持续迭代的系统工程。...
2025人工智能合作与治理国际论坛纪要
本文件是2025年11月27-28日在墨尔本大学举办的“2025人工智能合作与治理国际论坛”的会议纪要。论坛以“普惠智能 同筑同享”为主题，由清华大学、墨尔本大学等联合主办，汇聚全球专家学者、政府及企业代表。纪要记录了开幕式及主论坛核心观点（包括让·托德谈AI助力道路安全、斯图尔特·罗素分析AI失控风险、龚克解读中国“人工智能+”战略等），并系统梳理了七个专题论坛的研讨内容：人工智能对高等教育的影响、人工智能素养的定义与对象、人工智能安全的集体行动路径、人工智能赋能产业与社会发展、人工智能与经济治理的关系、大模型的文化对齐与低资源语言适配、负责任人工智能的技术实现方法。文件反映了当前全球人工智能治理的前沿议题、分歧与共识，为政策制定与学术研究提供了重要参考。...
从共识到行动：构建包容普惠的全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院于2025年7月发布，系统梳理了全球人工智能治理在“发展、安全、公平”三大维度上的基本共识与最新行动（2024年7月至2025年7月）。报告指出，国际社会已逐步形成“以人为本”、统筹发展与安全公平、推动国际合作的治理共识，但仍面临共识脆弱、约束力弱、实施差距大等挑战。最新行动涵盖联合国、中国、美国、欧盟等行为体在推动发展、维护公平和加强安全方面的举措，如中国“人工智能+”行动、美国“星际之门”计划、欧盟《人工智能大陆行动计划》、巴黎AI行动峰会宣言、《威尼斯声明》及《国际人工智能安全报告》等。报告总结认为，当前治理进展与“包容普惠”目标存在实践落差，面临技术迭代与治理速率失配、地缘政治冲突、治理能力结构性不对称等障碍。未来建议包括：坚持“以人为中心”的价值导向，构建敏捷治理框架，建立合作“安全区”与包容性国际协作网络，系统推进全球AI治理能力建设。...
开源人工智能：合作的价值与未来
本报告由上海交通大学、清华大学等机构联合发布，系统探讨了开源人工智能的技术逻辑与核心价值，提出开源正推动人工智能从“竞争”走向“超越竞争的合作”模式。报告总结了中国开源人工智能的发展概况与经验，包括以可及性、公共性、包容性、安全性为底色的生态建设，并首次发布面向中国开源社群的问卷调研结果，揭示参与者对开源价值、风险、与闭源比较及未来演化的认知。最后提出发展“负责任开源人工智能”的五点行动倡议，涵盖研究宣传、治理改革、安全融入、能力建设与合作生态构建，旨在推动全球开源人工智能的可持续与普惠发展。...
共商共建全球人工智能治理体系报告
本报告由清华大学人工智能国际治理研究院等单位于2024年12月发布，系统阐述了建立全球人工智能治理体系的必要性与紧迫性。报告分析了人工智能技术快速发展带来的广泛风险、不可预测性及负外部性，指出当前国际治理面临合理性、公正性和有效性赤字。梳理了联合国、各国政府、科学界、产业界等多元主体的治理实践与议题进展，涵盖数据治理、算法治理、生成式人工智能治理等。最后提出未来建议：建立包容性的全球治理体系，推动公平、共商、共享的发展治理，以及实现安全、可靠、可控的风险治理，强调以联合国为中心加强国际合作，弥合智能鸿沟，确保人工智能向善发展。...
人工智能的应用安全问题
本文记录了在2024中国高校CIO论坛上，多位高校信息化负责人关于“人工智能的应用安全问题”的研讨。专家们认为，AI安全是其发展过程中的固有问题，应从物理世界寻求解决灵感。讨论指出，高校需辩证看待AI应用，既要积极推动，又要通过机制和技术手段约束其潜在风险，如“答案幻觉”、数据偏见等。专家们强调，要统筹高质量发展和高水平安全，避免出现新的“信息孤岛”，并呼吁建立AI安全的防护与评估体系。总体态度是积极、审慎、包容、开放地拥抱AI，让其真正赋能教育。...
数智赋能政府治理评价指标体系研究报告
本研究报告构建了一套面向智能社会背景下的“数智赋能政府治理评价指标体系”。报告超越了传统电子政务对在线服务覆盖率的考核，转向从社会治理、公共服务、保障支撑及公众参与四个维度评估政府的“运行能力”。该体系特别关注智能技术（如大模型）进入治理流程后的制度承接、风险结构转型及服务可及性分化。研究提供了详细的指标权重与跨制度环境的迁移方案，旨在为各国从数字化建设向数智化效能治理转型提供能力识别工具。...
从数据感知到智能决策：构建基于本地化AI的“智慧政务”闭环体系研究
本报告以澳门为样本，提出了构建基于AITL（人工智能回圈）与HITL（人机回圈）的“社交智能”智慧政务闭环体系。报告设计的LECA模型（感知-交互-创作-行动）解决了通用AI在跨文化语境下的“水土不服”问题，通过建立本地化知识库（特别是中葡双语法律体系）和数据分级分类部署，实现了从被动响应到主动感知的治理逻辑转变。实证表明，该方案显著提升了舆情响应速度与语义理解精准度，为粤港澳大湾区及多语言、高密度城市环境的智慧治理提供了可复制的范式。...
迈向自主感知和深度协同的智能体校园
本文介绍上海海事大学建设“海事超级智能体”的实践，定位为校级调度中心，实现统一入口、任务分解、跨智能体协作与结果汇总。提出智能体群落概念，强调协作优先、层级管理。展望未来AgenticCampus，引入师生“数字分身”实现个性化服务与任务执行。总结了数据质量、AI素养、业务融合等建设策略。...
AI时代，信息化引领大学高质量发展的使命全面彰显
本文为哈尔滨理工大学副校长杜军专访，探讨AI时代高校信息化部门角色从后台支撑转向引领高质量发展的使命。提出信息化工作需顺势而为、深度融合、产出实效；强调高校数字化核心理念包括育人为本、服务创新和AI驱动组织重构；信息化战略应着眼全局、双向赋能，制定规划时注重需求、问题、结果导向。还讨论了信息化领导者素质、国内外CIO制度差异、沟通机制及应对挑战的策略，展望“十五五”通过AI理念融入全局推动学校数字化转型。...
DeepSeek私有化部署的认知、思路与梦想
本文探讨DeepSeek私有化部署在教学中的应用梦想。建议学科团队先试用小版本（如32B）再决定投入。强调软件框架（如Ollama、vLLM）与大模型同等重要。郑大自研底层框架，尝试为全校七万学生每人打造“专属”AI。憧憬AI助学成为学生形影不离的伙伴，AI助教为教师分身，实现个性化作业与培养方案，真正推动因材施教。...
物联网筑基 迈向AI时代的智慧校园
物联网是智慧校园的“神经网络”，为AI提供实时数据。高校建设存在两种模式：顶层设计战略推动（如上纽大）和自下而上由点及面（如山东大学）。应用场景覆盖教学（智慧教室）、科研（远程监测）、管理（智能抄表、门禁）、安全（视频联动）、服务（自助终端）。挑战包括设备兼容性、网络规划、烟囱式开发、成本评估等，需统一标准和安全保障。...
AI时代 校级计算平台的可持续发展之路
上海交大“交我算”平台形成超算、智算、通算“三算融合”架构，拥有30人服务团队。指出AI推理服务出现昼夜利用率差异（夜间闲置），提出“昼推夜训”技术解决。强调算力平台“三分建、七分养”，可持续发展需让校领导看到回报——要么服务校内用户满意，要么成为学校名片。同时建议中小规模本地部署仍有必要（数据隐私）。...
生成式AI如何深度赋能高校信息化系统？
本文分析生成式AI与高校信息化系统的耦合路径。低耦合阶段为通用问答；中耦合通过RAG融合校内知识库。深度整合提出三种策略：一是系统自身升级，将鼠标点击转为自然语言交互（如科研系统自动填表、财务报账凭证解析）；二是系统开放API供智能体调用（功成不必在我）；三是使用RPA实现自动化操作。最后强调责任归属、数据隐私等挑战。...
提升算力服务水平 让算力像上网一样普及
文章强调AI时代高校算力服务需提升配套服务水平和运营模式。建议参考校园网设置免费额度+超额计费的收费模式，促进公平分配。面对本地算力资源有限，推荐混合部署（校内+社会算力）及与地方政府计算中心合作。指出高校需建设专业实验技术人才队伍，提升服务水平。目标为“人人都会做智能体”，构建AI应用生态。...
智算异军突起 成为高校算力发展新焦点
本文介绍了北京大学在智算算力建设方面的实践与思考。随着AI发展，高校算力趋势为通算、超算平稳发展，智算异军突起。AI对算力规模要求高，规模越大模型越“聪明”。北大智算需求集中在部署AI模型和训练中小规模模型，资源分配依据需求耦合性。创新方面，北大开发了简化大模型部署的系统软件、开源智算软件站及算力中心操作系统SCOW平台。同时指出智算需突破散热和通信瓶颈，并建议高校细分需求，采用性价比合适的算力资源。...
AI在居住领域的创新应用
本报告由贝壳智库发布，系统梳理AI在居住领域全链路的创新应用，包括智能创意与设计（如“设牛”大模型）、智能硬件与智慧工地、智能助手与营销（估价、VR看房）、智能家居与智慧空间、智能物业与社区管理。以贝壳“设牛”大模型为例，详解可控生图技术、算力调度与用户体验平衡。展望未来趋势：科学规划、全屋智能、个性化服务、机器人、低碳可持续发展。...
AI大模型重塑高校应用新范式
本文以北京师范大学为例，探讨AI大模型在高校教育领域的创新应用与范式重塑。文章首先分析了高校AI大模型建设中存在的“烟囱林立”与资源浪费问题，提出构建集约化的AI大模型中台架构，实现多模型（包括DeepSeek本地与云端部署）的统一调度与资源优化。其次，强调数据核心地位，创新数据共享模式，按用户身份划分公开范围，并构建提示词知识库。最后，展示了AI大模型在公共服务平台（京师大福）、办事大厅（智能填报、一句话办事）、课程教学（智能助教）及高校巡视工作等场景中的智能化升级实践，为高校信息化建设提供了可借鉴的经验。...
AI模拟社会研究资料
用AI构建虚拟社会环境，模拟人类行为与社会动态，探索AI Agent在社会科学研究中的应用潜力。涵盖模型设计、实验框架与典型案例。...