2026澳大利亚国家人工智能计划与全民受益机制研究报告-上海社会科学院信息研究所

2025年12月，澳大利亚发布《国家人工智能计划》，标志着其人工智能政策从单纯的技术产业培育转向经济社会治理的综合议题。该计划以“抓住机遇、扩散收益、保障安全”为主线，核心逻辑并非追求前沿模型的绝对技术领先，而是通过基础设施供给、组织采用、技能转型、政府示范和风险治理的相互衔接，将人工智能转化为生产率、公共价值和制度能力。这一战略调整反映了全球主要经济体在AI竞争中的新范式：即决定国家收益的关键不仅在于能否开发模型，更在于企业、劳动者和政府能否以安全、可持续的方式广泛使用人工智能。

战略背景：从伦理原则到全政府应用框架

澳大利亚的人工智能政策经历了由建立伦理原则、支持科研商业化向全政府应用框架演进的过程。早期政策重点在于通过国家人工智能中心为企业提供采用指导。随着生成式人工智能的快速扩散，政策重心发生显著变化。澳大利亚具备发展人工智能的有利条件，包括稳定的营商环境、充足的土地及可再生能源资源，以及连接印太地区的海底光缆和国家宽带网络。医疗、农业、采矿、资源及先进制造等领域拥有高价值应用场景。数据显示，2023年至2025年间，企业公布的数据中心潜在投资规模超过1000亿澳元；2024年，澳大利亚成为全球第二大数据中心投资目的地。与此同时，本土人工智能企业在2024年获得超7亿澳元私人投资。

然而，短板同样明显。首先，算力、云服务和先进芯片较大程度依赖全球平台，本土模型和规模化企业数量有限。其次，企业采用不均衡，都市组织与区域组织采用率分别约为40%和29%，中小企业在资金、人才和风险管理方面面临约束。再次，公众对隐私、算法偏见及自动化决策存在担忧。最后，联邦、州和领地在能源、电网、教育及公共服务方面的权责交织，增加了政策落地的协调难度。因此，澳大利亚将战略目标扩展为“建设人工智能赋能型经济社会”，旨在形成一种通用的社会治理能力。

总体框架：三项目标与九项行动的系统集成

《国家人工智能计划》构建了清晰的愿景框架，包含三大目标与九项具体行动。“抓住机遇”涵盖建设智能基础设施、培植本土人工智能能力、吸引投资三项行动，旨在提供算力、网络、数据和资本条件。“扩散收益”包括扩大人工智能采用、支持和培训澳大利亚人、改善公共服务三项行动，致力于将AI转化为生产率、就业能力及区域发展收益。“保障安全”则涉及缓解危害、促进负责任实践、参与全球规范合作三项行动，通过法律、标准和合作形成可信应用环境。

这三大目标并非独立存在，而是紧密耦合：基础设施决定技术可获得性，采用和技能决定生产率能否扩散，安全治理则决定社会是否形成长期信任。在该框架中，政府承担多重角色，既是战略协调者和基础设施促进者，也是投资便利者、能力建设者、技术使用者和监管者。工业、科学与资源部门负责国家计划和产业采用；数字转型机构推进公共服务应用；就业与技能部门负责劳动市场监测；内政及网络安全机构处理风险；外交贸易部门推动国际标准合作。这种跨部门的协同机制确保了政策实施的系统性和动态调整能力。

抓住机遇：算力扩张与能源治理的深度耦合

在“抓住机遇”维度，澳大利亚着力解决基础设施瓶颈。第一，建设支撑全国使用的数字与算力基础设施。目前澳大利亚主要通过15条国际海底光缆接入全球网络，政府正开展算力基础设施地图绘制，识别数据中心、云、网络和能源供给缺口，引导私人资本协同投资。其目标不仅是增加数据中心数量，更是优化算力、网络和能源布局以服务本土企业及区域社区。

第二，将数据中心投资纳入能源和国家利益治理。2024年，数据中心在澳大利亚国家电力市场耗电约4太瓦时，占供电量约2%，未来需求预计快速上升。政府正与州和领地制定国家数据中心原则，要求重大项目同时考虑电网可靠性、能源可负担性、新增可再生能源、高效冷却和关键基础设施安全。这表明算力政策已与能源政策、土地审批和环境治理深度耦合，人工智能基础设施成为需要国家统筹的新型公共问题。

第三，支持本土高价值应用和主权化政府能力。计划重点发展医疗、农业、资源和先进制造等领域的AI产品与服务，并研究本土模型在文化语境、语言适配和数据安全方面的作用。政府通过GovAI提供全政府安全工具和托管环境，减少重复采购和对不透明外部工具的依赖。

第四，释放高价值数据并形成产学研商业化通道。政府拟在隐私和法律合规前提下，扩大公共与私人数据集用于AI试点。现有政策资金包括超过3.62亿澳元研究资助、4700万澳元“下一代毕业生计划”、3990万澳元人工智能生态资金等，国家重建基金还为关键技术预留10亿澳元。合作研究中心“AI Accelerator”旨在连接企业、研究机构和真实场景，推动成果从实验室走向生产流程。

扩散收益：以中小企业和社区为关键节点

澳大利亚将“是否广泛采用”视为人工智能经济收益实现的核心。2025年6月的追踪数据显示，41%的中小企业正在采用人工智能，22%的企业报告决策速度改善，但仍有21%的企业不了解如何使用。这说明多数企业仍处于工具试用阶段，距离组织级重构尚有空间。

国家人工智能中心（NAIC）是推动产业应用的主要枢纽。不同于面向大型科技企业的研发补贴，NAIC强调降低普通组织的“第一步成本”，提供模板、诊断、短期课程和咨询，使AI采用从少数技术部门扩展至零售、服务、制造及社区机构。区域平等是“全民受益”机制的重要检验。针对人口和产业高度集中于大都市的现状，计划要求通过国家宽带网络、第一民族数字支持中心和地方培训节点缩小采用差距。此外，非营利组织、社会企业和第一民族企业被纳入支持范围，避免将AI生产率政策等同于商业企业补贴，确保公共服务可及性和社区韧性。

劳动转型：增强能力而非简单替代

计划明确提出，人工智能应增强劳动者能力，而不是简单替代劳动者。Jobs and Skills Australia的研究认为，生成式AI更可能重塑任务和增强岗位，影响因职业、行业和群体而异，技能供给是转型成败关键。因此，劳动政策重点从预测“多少岗位消失”转向建立持续培训、职业转换和工作重设能力。

在技能体系上，政府通过国家技能协议、TAFE、大学和行业组织形成多层次供给。Future Skills Organisation推动“AI技能加速器”，将产业需求转化为职业教育产品；“下一代毕业生计划”建设高技能人才管道；TAFE微证书服务在职人员及中小企业。工作场所治理是澳大利亚模式的重要内容，要求企业在引入AI时开展有意义的劳动者协商，保护劳动者隐私，评估心理社会风险，并通过再培训降低转型成本。工会由此成为技能建设和技术采用的制度参与者。计划还对女性、成熟年龄劳动者、残障人士及第一民族人民给予重点关注，通过差异化支持确保不同群体具备参与转型和分享收益的现实条件。

政府角色：由监管者转变为示范者

澳大利亚把公共部门视为人工智能扩散的关键场域。《澳大利亚公共服务人工智能计划》提出，每名公务员应获得安全使用生成式AI的培训和经批准的工具，各机构设置首席人工智能官。这意味着政府不再只制定规则，而是以自身组织转型验证技术、形成采购需求并建立社会信任。

公共服务应用采取“共同底座+部门场景”方式。GovAI为机构提供安全托管环境，共同工具用于起草、检索和数据分析，部门则在教育、农业、环境等领域开发专业应用。为避免“先应用、后治理”，政府同步更新《政府负责任使用人工智能政策》2.0版，要求机构制定采用战略，明确责任主体，并按用例开展风险和影响评估。公共部门的高标准源于其特殊权力，效率提升必须与透明、可解释、人类监督和申诉机制同步。通过首席人工智能官网络、共同技术平台和统一培训，政府将分散试点转化为组织能力，成为连接技术供给、社会需求和制度规则的中枢。

保障安全：权利保护、数据主权与国际合作

澳大利亚未以单一人工智能法作为起点，而是基于现有法律和部门监管，针对新风险补充治理工具。重点风险包括算法偏见、隐私泄露、深度伪造及关键基础设施安全。澳大利亚人工智能安全研究所（AISI）是新治理体系的重要机构，面向上游模型能力和下游现实危害开展测试与研究，并与英国、加拿大等共享评测方法。这一安排弥补了传统监管机构在前沿模型测试方面的专业能力缺口。

第一民族数据主权构成特殊维度。政府强调第一民族社区应有权控制、管理并从自身数据中受益，相关项目需尊重社区决策和共同设计。在国际层面，澳大利亚定位为负责任的中等强国，通过《布莱切利宣言》、联合国全球数字契约及广岛人工智能进程参与规则制定，并与新加坡、英国、美国等开展合作，旨在推广可信数字基础设施并为本国获取技术知识与市场接口。

核心研判：形成“采用型国家能力”

澳大利亚的实践表明，其正形成一种“采用型国家能力”。第一，战略重点由技术供给转向供给与采用并重，衡量成效的关键在于AI能否进入广泛组织并改善生产率。第二，“全民受益”被转化为可执行的政策分工，将抽象公平目标分解为不同群体的制度入口。第三，公共部门成为治理试验场，建立从技术采购到风险问责的全流程能力。第四，劳动关系制度被纳入技术政策，协商机制有助于降低抵触，但也可能增加部署成本。第五，算力扩张与能源约束将成为实施关键，需平衡数据中心增长与电网容量。第六，计划仍面临执行碎片化风险，需持续公开采用、技能和风险数据，以检验“全民受益”是否真正实现。