中国人民大学：人工智能治理全球合作进展研究报告（2026年）.pdf

研究背景与目的

本报告由中国人民大学人工智能治理研究院发布，围绕人工智能治理全球合作的最新进展展开系统研究。立足生成式人工智能、大模型、智能体、自动化决策系统和高性能算力基础设施快速发展的时代背景，揭示人工智能治理从单一技术监管议题转向全球规则竞争、制度协调、产业重组、伦理约束和社会信任建构并行推进的复杂格局。

核心研究框架

报告从八个相互关联的维度构建完整分析框架：总体格局、政策演化、标准化合作、基础设施建设、伦理治理、人工智能企业出海、数据跨境流通和全球公众认知。这八个维度共同回答全球合作处于什么阶段、政策议题如何演化、标准化如何成为制度化路径、基础设施如何重塑合作基础、伦理安全公平如何成为全球价值核心、企业出海如何推动规则跨境适配、数据流通如何影响发展与合规秩序、公众认知如何构成社会基础等核心问题。

主要研究发现

国际合作方面，基于5996条政策文献的量化分析显示，合作文献数量自2018年后显著加速，2025年达到939篇的阶段性高点。主体结构从国际组织主导转向美欧并重、多元参与格局，政府占比持续最高，智库和立法机构重要性上升。合作形式仍以软性文本为主，但制度化比例持续上升，标准化议题制度化程度显著高于一般文本。

政策演化方面，主题从概念辨识与伦理关注转向安全、责任、偏差治理和制度建设。美国以2673篇文献居首，但不同国家形成差异化主题派系。欧洲大陆国家强调审计、伦理与制度协调，英语国家侧重政策执行与治理工具，东亚国家突出技术发展与应用导向。

标准化合作方面，呈现政府、国际组织、智库多元推动格局，核心关切从技术统一转向问责、算法偏见、应用伦理等治理议题，正经历从"技术可行性"向"价值可许性"的范式转换。

基础设施建设方面，全球半导体产业从自由贸易驱动的全球化分工转向以安全与主权为核心的阵营化重塑，供应链俱乐部化、产能过剩与高端短缺并存、出口管制复杂化加剧算力不平等。数据中心与算力网络跨境构建从商业化布点转向能源、安全、主权云、绿色合规和海缆安全共同塑造的新型战略基础设施竞争。

伦理治理方面，形成三层并行格局：区域与国内法推进、跨国治理网络、新型全球合作格局。各国路径分化显著，欧盟推进人工智能法案落地，美国联邦强势集中权力，中国推进内容标识规则，英国践行柔性监管，印度和发展中国家推动发展主义叙事。

企业出海方面，中国人工智能企业出海从贸易驱动、品牌出海进入科技出海阶段，核心竞争力来自完整产业链、新工程师红利、敏捷开发和深度本地化，但面临地缘政治、监管合规、文化品牌和知识产权等多重挑战。

数据跨境流通方面，已成为人工智能国际合作基础性议题，数据流动从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化，但面临规则与需求不匹配、责任边界不清、规则碎片化和技术互信不足等挑战。

公众认知方面，基于19国7600份样本调查显示，全球公众AI信任处于中等偏上区间，但国家差异显著。发展中国家更倾向于视为发展机会，发达国家更强调风险控制。公平性是最稳定信任来源，透明性与问责性直接影响相对有限。社会分层方面，男性、年轻人和高收入群体信任更高。

未来趋势展望

报告提出五大趋势：合作重点从原则倡议转向规则执行；安全治理成为主轴；全球南方和发展中国家代表性上升；基础设施和数据制度成为硬条件；公众信任成为治理有效性关键。核心目标是在开放创新与安全可控之间寻求平衡，推动构建更加稳定、公正、可信和可持续的全球人工智能治理合作体系。