感知模块的具体实现从集成不同的 AI算法，逐渐转向使用多模 态模型来处理和融合多维传感数据。感知模块需要对来自 RGB摄像 机、激光雷达、深度摄像机、重力传感器等多种外接传感设备的输入 数据进行处理，进而从不同模态的数据中获得多维环境信息。由于不 同模态的数据存在格式差异性、时间和空间的不一致性以及干扰噪声 等问题，多模态数据的融合以及统一的环境概念表达面临挑战。
先前，通过组合各个 AI算法来执行不同的感知任务，实现针对 特定场景的环境感知和理解。这一阶段，通常在空间有限、场景结构 相对固定、且动态变化相对可控的封闭场景下，预先构建目标检测、
姿态估计、3D重建等 AI算法模型，组合用于识别环境中的对象，理 解场景和环境状态变化。例如移动机器人在导航时至少需要理解有什 么物体和目标位置在哪里。常见解决方案是采用计算机视觉技术如 YOLO负责物体的识别和定位，采用 SLAM技术生成环境的三维地 图，帮助规划导航路径。


当前，大模型通过对多模态信息的统一处理与灵活转换，实现对 环境的多模态感知泛化。视觉基础模型（Vision Foundation Models， VFMs），如 CLIP、MVP、R3M等，帮助大模型获取预训练好的视 觉表达，提供视觉辅助信息。EmbCLIP、CLIPort、RoboFlamingo等 均采用这一方法。视觉语言大模型（Vision Language Models，VLMs） 支持处理图像、3D数据、状态信息等多模态数据，将现实世界数据 转化为可被 LLMs理解的表达，弥合了语言符号指令与视觉感知信息 间的差距，例如直接根据语言指令中的“苹果”一词识别环境中苹果 区域和位置信息等。动态学习作为 VFMs、VLMs等的学习策略，可 以为模型注入时间维度的动态变化信息，提升模型视觉表达的丰富度。 Vi-PRoM10在对比预训练基础上联合动态学习，通过捕捉时间上的视 觉变化，来理解视觉的语义信息。大模型结合世界模型能够实现感知 预测，模拟环境的动态变化。3D-VLA11在 VLM之上结合 3D世界模 型的视觉生成能力，能够想象和预演环境动态变化与行动后果间的关 联。


随着多模态处理能力的演进，具身智能将融合语言与视觉、听觉、 触觉等感官信息，更容易实现可变环境的自适应和未见任务的行动泛 10 https://arxiv.org/pdf/2308.03620.pdf 11 https://arxiv.org/abs/2403.09631
化。2024年 1月 UCLA提出多模具身智能大模型MultiPLY具备包括
视觉、听觉、触觉在内的多模态感知能力，能够与 3D环境全面交互。
（二）决策模块—提升机器脑力，实现人类思维模拟


决策模块是具身智能的“指挥中心”，接受环境感知信息后，完成 高级任务规划和推理分析，并生成逐步决策指令来控制行动。决策模 块的主要任务包括任务规划和推理分析等。可靠的决策依赖于感知模 块对环境的准确理解。尤其在动态变化的环境中，丰富的感知信息能 带来明显增益。北京大学提出的视觉导航技能 PixelNav利用多模态 大模型提取环境中的视觉语义、物体线索等多视角的感知信息，实现 了对任意类别物体的导航任务规划和策略推理12。精细决策可以增强 行动的精准度和可控性。例如，中国人民大学提出了可泛化铰链物体 操纵的具身智能框架，其中的决策模块在基于运动学信息推理操纵步 骤后，可进一步生成精确的 3D操纵关键点，解决了复杂铰链物体的 底层操纵难题。


决策模块的具体实现从依靠人工知识的编程决策、专用任务的算 法设计，转为以大模型为核心的机器智能决策。决策模块负责接收来 自感知模块的各种信息，并结合任务目标做进一步处理后，制定具体 的行动策略。决策模块的灵活性和适应性直接影响着具身智能系统的 智能化水平。一个高度智能化的具身智能系统，能够根据环境和任务 需求的变化，实时调整决策；能够不断获取感知信息和行动经验，学 习和优化决策；能够有效协调和控制其他各个模块，确保决策效率。
先前，人工编程决策和强化学习算法设计在环境状态变化可控的 条件下，能够完成简单任务决策。尤其在一些明确、可定义的任务场
12 https://arxiv.org/abs/2309.10309


景中，人工编程决策可以发挥作用。例如人工编写的 A*算法和 Dijkstra算法，广泛用于完成简单的导航和路径规划任务。通过预编 程的任务脚本用于完成工业产线任务的顺序执行决策。但这类完全定 制化的算法很难应对动态变化的环境和未知情况。随着强化学习方法 发展，基于近端策略优化算法、Q-learning算法的强化学习方法在具 身智能自主导航、避障和多目标收集等任务中13，可以获取运动序列 样本进行策略更新，展现更好的决策灵活性。但对复杂环境的适应能 力、决策准确度和效率仍然受限。


当前，大模型在环境动态变化的条件下，能够模拟人类思维完成 复杂任务决策。大模型在大规模的互联网数据上进行预训练后展现出 强大的思考和推理能力，能够像人类一样做出更加智能和适应性的决 策。一是利用 LLMs的语言理解能力，弥合了自然语言和机器指令间 的语义鸿沟。俄亥俄州立大学推出的 LLM-Planner14提出了高级和低 级两层的任务规划策略，其中高级规划器利用 LLM对用户的任务描 述生成自然语言规划，低级规划器将子任务转化为行动指令。 LLM+P15利用 GPT-4能直接将任务规划转化为机器能够理解的规划 领域定义语言（PDDL）描述。二是利用 LLMs的代码生成能力，替 代人类的复杂编程环节。Code as Policies16利用 LLMs生成任务策略 代码，调度其他模块或底层 API函数。三是 LLMs结合其他辅助信息， 更好地适应实际环境的复杂性和动态变化。Inner Monologue17将视觉 的检测结果整合到 LLMs 的提示词中进行规划或重新规划。


13 http://kzyjc.alljournals.cn/kzyjc/article/pdf/20220203 14 https://dki-lab.github.io/LLM-Planner/ 15 https://arxiv.org/abs/2304.11477 16 https://arxiv.org/abs/2209.07753 17 https://arxiv.org/abs/2207.05608
PHYSOBJECTS18利用 LLMs生成初始规划，并通过查询日常物体的 物理概念（如材料、易碎性），在 VLMs的帮助下进行下一步决策。 3D-VLA19整合了 3D空间信息，能够完成 3D空间推理和交互决策， 如把最远的杯子放在中间的抽屉里。
（三）行动模块—提升机器自主行动能力，实现精细动 作执行


行动模块是具身智能的“执行单元”，负责接收决策模块指令， 并执行具体动作。行动模块的主要任务包括导航、物体操作和物体交 互。导航任务即通过四处移动，寻找目标位置，例如把客厅里的椅子 放到第二个阳台上20，在物流运输、车间搬运、家庭清洁、家庭伴随 等场景中都有涉及。物体操作需要接触物体并通过操作改变物体状态， 如简单操作扔、推、滑等，复杂操作炒菜、转笔等。物体交互指通过 交互才能完成的操作任务，如拉开抽屉、按按钮、旋转阀门等。物体 操作和物体交互常见于家务劳动、工业分拣等场景。
行动模块要实现精细的动作控制面临很大挑战，具体实现可分为 三条主要技术路线。在真实环境中，机器人行动能力受到复杂环境以 及环境动态变化的限制。环境中温度、湿度、摩擦力、障碍物、部件 磨损等环境属性和条件的动态变化，均会导致感知观测误差和决策准 确性，进而影响任务执行的成功率。当前，仅依赖大模型仍难以很好 应对操作对象的变化和复杂的操作要求，需要考虑优化奖励策略，以 及整合环境、运动等多样化信息。
一是强化学习与主流 Transformer架构结合，应对泛化性挑战。


18 https://arxiv.org/abs/2309.02561 19 https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_26788704 20 https://arxiv.org/pdf/2108.04097
强化学习范式一直主导了机器人行动学习技术的研究，让机器人在与
环境的交互中，不断试错、学习和优化策略，并依据奖励策略不断优 化动作执行结果。然而，强化学习方法在面对未知环境时存在泛化差 距，难以将学习到的行动经验迁移到新的、以前未见过的环境中21。 最近，一些研究工作利用主流 Transformer对多模态数据的通用表达 和转换能力，驱动强化学习方法实现多任务泛化。例如 Q-Transformer 采用强化学习方法在大规模多样化的真实世界数据集上训练 Transformer模型，能够自动积累经验，快速适应不同任务。


二是大模型作为强化学习的辅助工具，突破强化学习发展瓶颈。 一方面，利用 LLMs设计或塑造深度强化学习的奖励策略，避免了人 工费力设计策略函数的过程。EUREKA利用 GPT-4自主设计的奖励 函数在 83%的任务中优于人类专家设计的奖励。这种奖励能够让具身 智能完成很多之前不容易完成的任务，如转笔、打开抽屉和柜子、抛 球接球和盘球、操作剪刀等22。另一方面，大模型的先验知识和多模 态信息提取能力解决了强化学习方法的低样本效率问题。例如多模态 大模型能够处理语言提示、目标图像、轨迹规划策略、3D热力图等 各种类型的数据，并将其转化为监督且能够灵活地将其纳入反馈机制 来优化策略。
三是视觉语言动作大模型实现了从语言到可执行动作指令的直 接转换。VLAs是对 LLMs和 VLMs的进一步扩展，将互联网知识、 物理世界概念与运动信息融合到统一框架中，能够直接依据自然语言 描述生成可执行的动作指令。Prompt2Walk23将语言与运动信息结合，


21 https://arxiv.org/abs/2010.10814 22 https://www.jiqizhixin.com/articles/2023-10-23-5 23 https://prompt2walk.github.io/
使用 LLMs通过收集的少量运动数据提示直接输出关节角度。英伟达 发布 VIMA24可以通过多模态的输入提示来学习操作动作。RT-225采用 模仿学习的范式将 VLMs融合机器人运动数据，能够直接生成可被机 器人识别的操作指令。然而，这类解决方案仍面临较大的成本挑战。 谷歌 RT-1的数据收集使用了 13个机器人且耗时 17个月26。
（四）反馈模块—拓展机器交互通道，实现自主学习演进


反馈模块是具身智能的“调节器”，通过多层交互不断接收来自 环境的反馈经验并进行调整和优化，以提高对环境的适应性和智能化 水平。反馈模块将环境交互的经验用于优化感知、决策和行动模块， 实现感知增强，策略优化和行动适应。对感知模块而言，环境交互中 能够持续反馈视觉、触觉、听觉等各种感官数据，从而提高对外部环 境变化的敏感度，实现更准确且更细致的环境感知。例如配备了摄像 头和触觉传感器的机器人，通过不断接收和处理视觉图像和触觉反馈， 可以更准确地识别物体的形状、位置和材质。对决策模块而言，环境 交互中能够持续反馈行动结果、获取语言指令等，从而快速识别有效 和无效策略，做出更智能的决策。例如在家庭服务中，通过持续收集 用户的生活习惯和偏好等反馈信息，来优化照明、温控和安防策略， 为用户提供更舒适和智能的居住体验。对行动模块而言，接收反馈信 息后，会根据决策模块的指令灵活调整动作，确保在不确定和多变环 境中也能高效运转。例如调整运动轨迹、改变力量输出或改变动作顺 序，以应对实时的环境变化和任务需求。
反馈模块主要依赖大模型来加速反馈经验的学习，形成闭环的优


24 https://vimalabs.github.io./ 25 https://deepmind.google/discover/blog/rt-2-new-model-translates-vision-and-language-into-action/ 26 https://www.sohu.com/a/617629740_129720
化过程。一是通过大模型处理收集到的真实交互数据，实现更细致的
当 LLMs生成行动决策后，可以通过强化学习反馈，根据价值函数对 行动进行重新排序，以最大化行动的累计奖励。谷歌的 SayCan30利用 操作完成程度的价值度反馈来不断优化行动选择。


[环境感知。环境交互层面，大模型在与环境交互的过程中，持续收集 对象位置、动态和空间关系等细节物理概念信息，并将其转换为奖励 信号，实现高保真的动态环境模拟。剑桥研究实验室的 LanGWM27将 不同时间段的观察、语言和行动纳入记忆反馈模块，增强对环境状态 的动态感知。二是通过大模型处理交互信息，实现模仿人类反馈的决 策。人机交互层面，LLMs及 VLMs大模型允许以更自然的方式将环 境属性、状态或各种模态的输入提示信息转化为特定的行动指令信号， 降低了从交互经验到决策优化间的反馈链路复杂性。斯坦福大学最新 的具身智能系统 YAY Robot28能够基于人类语言反馈及时调整策略。 例如在“清洗盘子”任务中，通过口头反馈使清洁力度明显更强。多 机交互层面，大模型在具身智能中主要用于解决单智能体的任务规划 问题。然而，由于大模型知识和特定的具身环境不对齐，大模型产生 的规划往往难以在环境中执行。中国电信李学龙教授团队提出了一种 通过多智能体强化学习的大模型反馈方式，大幅提升群体沟通和环境 反馈的效率29。三是大模型获取交互行动经验，学习最佳行为策略。 当 LLMs生成行动决策后，可以通过强化学习反馈，根据价值函数对 行动进行重新排序，以最大化行动的累计奖励。谷歌的 SayCan30利用 操作完成程度的价值度反馈来不断优化行动选择。
27 https://arxiv.org/abs/2311.17593 28 https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_26967077 29 https://arxiv.org/pdf/2405.14314 30 https://say-can.github.io/]


（五）支撑要素—本体、数据和软硬件底座共同构成具
身智能发展基础
本体作为具身智能的任务执行机构，负责对环境的主动感知并执 行具体动作。本体配有的传感器和核心零部件等硬件组件，以及自身 形态对具身智能的能力发挥有直接影响。短期来看，硬件的基础能力 足以支撑具身智能的研究和落地验证。在运动层面，电机、丝杠、减 速器等执行器不仅能够支撑机器人的稳定运动，且成本可控，移动机 器人和四足机器人的研发费用只需万元左右。人形机器人“天工”每 条胳膊上的 3个关节、每条腿上的 6个关节里有机组合了电机、减速 器、编码器、控制器四大关键零部件，实现了 6公里/小时的拟人化 稳定奔跑。在操作层面，机械臂技术较为完善和成熟，被谷歌、清华、 斯坦福大学等机构广泛用于科研实验中，也在工业场景里得到了落地 验证。灵巧手的进展相对缓慢，目前更多关注通过增加关节自由度和 传感器配置来提高操作灵活性，在仿生人手结构的精巧度、类似皮肤 的柔性感知方面仍有较大挑战。不同形态的本体适用于不同的环境和 任务需求。


例如轮式机器人在平坦地面上移动效率高，四足、双足机 器人在不平坦地形上具有更好的适应性，空中无人机适用于高空检测， 多关节机械臂、仿生灵巧手等可以执行更复杂的动作，而人形机器人 在手的操作能力和脚的移动能力上具有最高的自由度和最强的通用 性，作为更容易被人类接受的本体形态，不仅可以执行复杂的抓取和 操作任务，也常用于社交互动、情感陪伴以及交互服务等场景。长期 来看，具身智能从落地验证走向商业化的过程中，需要本体硬件能力
的持续提升和应用形态的恰当设计，实现研发成本、执行效率和通用 性的平衡。硬件的抗冲击能力、灵巧手的操作能力、触觉和力觉传感 器的集成等仍需不断地提升，例如英国 Shadow Robot 公司推出的 Shadow dexterous hand是目前最成熟的商品化多指灵巧手之一，拥有 24个自由度，配备指端触觉传感器，但仍然不能实现与人手相当的 自由灵活程度和操作能力。


数据对具身智能的能力提升和应用探索至关重要。在能力提升上， 高质量的多模态数据驱动具身智能感知、决策及行动控制能力快速提 升。上海人工智能实验室在研究工作 EmbodiedScan中提出更大、更 真实的数据集、更多样的场景和更详尽的标注可以显著提升具身智能 的 3D感知能力。北京大学构建了涵盖 132万条的灵巧机械手抓取数 据集 DexGraspNet，在规模、稳定性和多样性上明显优于现有数据集。 已有算法在该数据集上训练后能提升抓取成功率，最高可达 10%31。 在应用探索上，数据是具身智能快速适应新的环境和任务的关键。谷 歌联合全球机构汇集了 22种不同机器人类型的数据，构建了最全面 的具身智能数据集 Open X-Embodiment，并用于训练通用具身智能大 模型 RT-X。RT-X可以在无需任何训练数据或极少训练的情况下，泛 化到特定任务上，如仓库搬运、防爆救险、家庭护理等。北京具身智 能机器人创新中心正在组织建设大规模的高质量具身智能数据集，支 持机器人实现长行程的任务规划能力。
具身智能数据按采集方式主要分为真实数据和仿真数据两大类。


31 https://arxiv.org/abs/2210.02697
短期来看，仿真数据用于解决简单任务，助力具身智能实现 0到 1的
突破。尤其针对跑步、跳跃或跳舞等简单的运动任务，仿真数据已经 足够支撑。仿真数据的优势在于获取快、成本低且数据量大。然而， 实际研发过程对仿真效率和成本投入的综合考量，导致现在仿真数据 的模拟质量仍然粗糙。例如为保证仿真效率，会简化和近似处理对环 境中的物理属性和三维场景的建模。同时高逼真的环境模拟也需要高 性能的 GPU显卡和大量的计算资源支持。长期来看，真实数据对处 理复杂任务不可或缺，推动具身智能实现 1到 N的深度应用。例如 炒菜、装配等复杂任务涉及复杂操作和动态变化，仿真和现实之间的 微小差异都会影响策略的有效性。斯坦福大学家务机器人 Mobile ALOHA推椅子的任务成功率有 80%，而炒虾只有 40%，在执行这类 复杂家务活动时，仍需要收集人类操控机械臂的动作数据来模仿相似 的动作32。


软件工具驱动具身智能系统的灵活开发和高效测试。数据准确阶 段，数据采集、生成、处理和分析等全链路工具让复杂的数据工程化 任务变得简单高效。LabVIEW传感器编程软件通过丰富的硬件接口 和驱动程序，支持接入各种传感器进行数据采集。Unity3D、Omniverse、 Gazebo等 3D仿真引擎可以产生大量的仿真数据，缓解真实数据的获 取难题。技术研发阶段，强大的软件生态系统显著提升技术研发效率。 ROS和 ROS 2是目前广泛使用的机器人操作系统，通过标准化的接 口能快速集成各种传感器、执行器和其他软件工具，简化了复杂具身
32 https://mobile-aloha.github.io/resources/mobile-aloha.pdf
智能系统的开发和测试过程。例如在 ROS 2集成英特尔的 OpenVINO


视觉推理工具，可使具身智能系统具备实时人脸识别、目标检测和人 体姿态估计等能力。技术验证阶段，具身智能仿真测试平台提供了一 个安全、高效且低成本的测试环境。英伟达 Isaac Sim和斯坦福大学 的 BEHAVIOR-1K等仿真测试平台，能够真实地模拟多样化任务活动， 创建高保真 3D环境，准确再现具身智能在真实世界应用时可能遇到 的情况。落地部署阶段，为了让物理实体更好地承载 AI模型的推理 和计算，需要并行计算、低比特量化、模型压缩、3D空间计算等配 套算法支持，优化端侧的实时性、多模融合和 3D空间计算能力。


通用计算平台为具身智能系统的复杂计算和可靠运行提供有力 支持。具身智能对计算系统的灵活性、计算效率和可扩展性方面有着 严苛要求33。在传感数据处理计算层面，具身智能需要依赖不同硬件 模块同步处理多个传感数据，才能有效融合各个传感器的环境感知信 息。NVIDIA Jetson Nano计算模组支持来自多个高分辨率传感器的数 据并行计算。在模型决策推理层面，需要高性能的端侧计算芯片支持 大规模推理计算和实时决策。英伟达 Jetson AGX Orin模组在边缘端 的计算能力，可与内置 GPU的服务器相比。在数据流处理层面，需 要分布式数据处理满足不同应用场景下的通信计算需求。英伟达 Isaac 机器人平台通过适配 ROS 2 软件生态，引入数据分布服务（Data Distribution Service，DDS）通信协议，实现低延迟的数据通信计算。
33 https://airs.cuhk.edu.cn/article/1119 28
（六）安全与隐私保障—确保具身智能执行安全可信
三、具身智能在各领域的应用前景


安全和隐私保障能力是具身智能成功应用和推广的关键。具身智 能系统在真实世界中执行任务时，需要遵守道德规范、保护用户隐私 不受侵犯、确保用户的数据安全以及系统可靠运行。在道德规范方面， 具身智能系统的设计和应用需要遵循伦理原则，确保其行动不会对人 类产生不利影响。在隐私保护方面，真实数据收集的过程中要做好数 据脱敏和匿名化处理，并制定清晰透明的隐私政策，让用户了解系统 如何收集、使用和保护他们的数据。在数据安全方面，应采用数据加 密和隐私计算技术，保障数据在存储、传输、使用以及处理过程中的 安全性。


在系统可靠运行方面，系统部署前可以进行大量的仿真模拟测试， 在仿真环境中再现真实世界应用时潜在的安全问题。但很难完整模拟 所有情况。以将盘子放入洗碗机这一任务为例，从初始状态“找到盘 子”到实现最终状态“盘子在洗碗机里”，有无数种状态变化，很容 易存在潜在风险，例如机器人在行动中撞倒障碍物导致任务失败。系 统运行中，可以通过对话、指令输入等方式进行干预，纠正错误决策。 清华大学提出人机协同框架 HumanTHOR，该框架使人类可以通过虚 拟现实设备在虚拟 3D环境中与机器人协同工作，解决用户信任问题。 此外，系统迭代时可以利用收集到的真实任务数据进行反馈学习，让 系统对齐真正的任务需求。
具身智能通过模拟人类大脑的“智能”和不同形态的机器人“身 29
（一）工业制造领域：打破人机协作瓶颈，实现智能化 柔性适配


体”，将在多个领域释放出巨大的应用潜力，成为迈向通用人工智能 的重要一步。相比于传统基于 AI视觉及特定场景预训练的机器人， 具身智能具体表现在：一是不再依赖预定义的复杂逻辑来管理场景； 二是能形成学习进化机制，持续获取交互反馈来实现环境自适应；三 是能通过身体与环境交互产生新的交互数据，并用于实现智能增长。 目前的最新进展仅是基本具备三个表现，尚未出现功能完善的商业化 产品。但可以预见的是，随着技术的不断突破，具身智能将使得各种 物理实体显现出四个能力增长点，即对环境动态变化的自适应能力、 多任务行动的泛化能力、交互方式的拟人化表现和更高的任务执行效 率。这些能力增长点有望带来更高的应用价值和广阔的市场空间。


工业制造领域具身智能有望成为新型工业化的关键核心和有效 抓手。具身智能将使得机器人从“能动”到“能干活”转变，以此来 为工业制造业的智能化升级提供强大支持。以机器人和机械臂等为载 体的具身智能应用，将使得工业制造过程更加智能化、灵活和高效。 微软正计划将 ChatGPT的能力扩展到机器人领域，通过自然语言和 ChatGPT交流，使用 ChatGPT来控制机械臂、无人机、移动机器人 等。阿里巴巴也在将千问大模型接入工业机器人，为机器人提供了推 理决策的能力，从而有望让机器人的灵活性和智能性大幅提升。西安 中科光电推出智能焊接机器人，目标是替代焊接工人在工厂自主进行 焊接作业。
具体来说，具身智能将变革人机协作模式，实现更安全、智能化
（二）自动驾驶领域：适应开放交通环境，实现安全可 靠智能驾驶


的柔性制造流程。一方面，具身智能从根本上打破人机交互的语义隔 离，以高效的人机沟通方式提高整个协作过程的安全性。人类可以用 自身习惯的方式与具身智能工业机器人沟通，如自然语言、肢体语言、 动作示范等。机器能够更及时、更好地理解人类意图，提前做出适应 性的安全控制动作，降低错误发生概率。例如，香港理工大学利用 LLMs让机器人实现更直观、灵活的人机交互，可以适应工业场景中 非结构化的作业环境，如环境的频繁变化、不同类型的操作任务等。 发那科 CRX系列协作机器人在感知到机器人本体与人类或其他物体 轻微接触时，便会立即停止运动，从而防止伤害的发生。另一方面， 具身智能工业机器人将能够替代人类成为工业生产线上最柔性的执 行机构。具身智能将使工业机器人实现智能化的柔性制造，能够不断 观察周围环境，并在执行任务过程中自动更新决策和优化行动，让工 业产线需要的人工干预程度降低。这种生产模式上不仅具备高度适应 性，还具有更高的生产效率和制造精度。例如，特斯拉 Optimus人形 机器人在特斯拉电池工厂工作时，能够提高电池生产效率，降低人为 因素对产品质量的影响。


自动驾驶领域，具身智能有望通过提升开放交通环境适应性实现 安全可靠驾驶。自动驾驶汽车不仅要能感知周围环境，还需要根据感 知到的信息做出快速且准确的决策，并通过执行系统来实现车辆的操 31
（三）物流运输领域：优化仓储物流产线，实现高效货 物运转
控。具身智能能够将这些环节紧密结合，形成一个高效、协同的工作 流程。例如，特斯拉的自动辅助驾驶系统 Autopilot通过车载传感器 和摄像头收集数据，实现自适应巡航控制、车道保持辅助和自动变道 等功能，显著提高了驾驶的安全性和便捷性。以谷歌Waymo自动驾 驶技术融合感知、定位、规划、控制等，能够在行驶过程中实时识别 行人、车辆、交通信号灯等关键信息。通过这些信息，系统能够预测 潜在的风险并提前做出规避动作，大大提高了行车的安全性。


具体来说，具身智能通过融合感知、决策和执行等功能，将提升 自动驾驶系统的整体性能。一是实现对动态环境的全面感知和高度泛 化。具身智能自动驾驶系统能够理解环境中广泛的物理世界概念，并 在与环境的实时互动中，适应不同的光照、天气等条件。二是实现可 靠的智能决策和可控行动，具身智能自动驾驶系统具备高效的多模态 信息提取能力，将最大化利用车辆搭载的各种传感器优势，综合考虑 各种信息实现合理可靠的驾驶决策和及时的行动控制。三是实现高度 智能的自主学习适应。车辆在与环境交互的过程中，不断收集新的数 据和经验，通过学习和适应，不断提高在复杂开放交通环境下驾驶性 能和智能水平。特斯拉创始人马斯克宣布将推出无人驾驶出租车 Robotaxi，或将引领具身智能自动驾驶的跨越式发展。
物流运输领域，具身智能有望降低流通成本，成为形成高效、快 捷、智能化的物流体系的关键因素。当前物流领域包括拣选机器人、 32
叉取机器人、搬运机器人、料箱机器人等。具身智能技术的赋能，可


以在仓储、装卸、搬运、分拣、包装、配送等环节提升工作效率和管 理水平。物流机器人将更加智能化，具备更强的自主决策和学习能力， 能够适应更复杂、多样化的任务，不仅局限于传统的仓储和物流行业， 还将渗透到制造业、农业、医疗、教育等领域，提高各行各业的智能 化水平和生产效率。例如，亚马逊近期在其仓库运营中，已经在测试 由其投资的公司 Agility Robotics开发的人形双足机器人 Digit，综合 全面完成主要包括卸载货车、搬运箱子、管理货架等任务，大幅提高 了仓库作业的效率。


具体来说，具身智能将助力仓储物流产线的智能化升级，实现安 全、高效且可持续的物流运输作业。一是更好的环境适应性。在具身 智能的加持下，物流移动机器人对环境感知、路线规划和运动导航能 力将明显增强，更好地适应可变环境，识别多点目标，自主调整路径 并能够及时避障。丹麦 Capra Robotics公司最新推出的 Hircus移动机 器人平台，实现厘米级的位置精度定位，并首次能够同时适用室内室 外两种环境。二是更灵活高效的工作模式。物流移动机器人可以凭借 具身智能同时执行多点、多任务甚至多层任务。美国 Brightpicks公司 推出的自动移动机器人（AMR）可以无缝进行商品订单识别和拣选 任务，整个过程无需员工人工推车拣选。三是低成本的连续作业。具 身智能移动机器人可以连续 24小时待机，随时投入生产，同时凭借 其高度的智能化水平，将避免作业过程中的人工监督成本。美国初创 公司 Agility Robotics的 Digit人形机器人在亚马逊仓库打工连续工作
（四）家庭服务领域：解放人类双手束缚，实现全场景 的智能家务服务


长达 7.5小时，并在任务执行时实现了 100%的自主性，据称其工作 效率已达到人类速度的 75%，任务完成成功率高达 97%。
家庭服务领域，具身智能通过高级的认知和行动能力实现真正意 义的定制化服务。家庭服务机器人的发展已经从基础的扫地机器人演 变到现在可以进行地面清洁、物品搬运和基本家务的多功能机器人。 未来，通用具身智能机器人能够（拟人化）感知、使用传统工具、在 非确定环境下自主执行任务，属于全场景家庭助手，像汽车一样走进 千家万户，成为每个家庭不可或缺的生活伙伴和帮手，如康复、家务 类任务等。例如，1X公司与 OpenAI公司已经在深度合作，开发一 款具身智能类人机器人 EVE，可以实现对人类日常工作环境的认知 理解，在与环境交互的过程中学习、纠正、收集数据，完成自主居家、 办公帮手任务。


具体来说，具身智能使得家庭服务机器人真正成为人类友好的智 能助手，提供智能化、人性化的全场景家庭服务。家庭服务机器人在 具身智能的不断发展下，已经从基础的扫地机器人演变到可以进行全 面清洁、基本家务和餐饮服务多功能机器人。一是模拟人类执行多种 家务。2024 年 2 月，美国谷歌和斯坦福联合推出家务服务机器人 Mobile ALOHA 2，通过移动底座在大的空间范围内实现长距离操作， 同时能够模拟人类双手进行备菜、翻炒、出锅，洗衣、逗猫、浇花等。 据智元机器人官网介绍看，其推出的智元绝尘 C5，集扫地、洗地、
尘推等多种清洁能力于一身，并且能够在人工最小干预的情况下，在
（五）医疗康养领域：应对老龄化问题，实现拟人化交 互服务


复杂的环境中自主完成充电、加排水、清洁污水箱等任务。2024年 4 月，星尘智能在发布视频中展示了 Astribot S1家务服务机器人的能力， 能够执行叠衣服、物品分类、烹饪、吸尘清洁以及叠杯子等家务活动。 二是替代人类进行体力劳作。2024年 4月，越缰科技发布 X-Trainer 具身智能机器人，在演示视频中自主完成了刷盘子任务，利用视觉语 言大模型从带有红色食物残留物的盘子、放在黄色盘子上的海绵，以 及后面挂着碟子的金属架等复杂任务描述中，推理出清洗盘子并收纳 到金属架的任务。三是陪伴人类满足情感需求。日本家庭陪伴机器人 LOVOT主打情感陪伴功能，每台全新的 LOVOT会呈现不同的性格 特点，有的热情和主人聊天，有的害羞不敢说话，甚至会根据与人们 相处的时间、互动的过程展现不同的情感状态。截至 2023年，在日 本的售卖量超过 1万台。


医疗康养领域，具身智能正逐渐成为应对老龄化挑战、提供高质 量医疗服务的关键技术。当前，具身智能技术已被应用于自动化手术 机器人，这些机器人能够执行精确的切割和缝合操作，极大地提高了 手术的安全性和效率。达芬奇手术系统是此类技术的典型代表，它允 许外科医生通过高度精确的机器臂进行远程手术操作。未来，具身智 能有望极大地改善医疗服务的质量和效率。不仅能够提供拟人化的交 互服务，提高老年人的生活质量和幸福感，还能有效减轻医护人员的
（六）其他领域：从赋能到变革，推动各行各业创新与 转型
负担，提高医疗服务的效率和质量。例如，日本公司 AIST已推出外 形像海豹的 Paro治疗机器人，被用于老年护理和儿童医院，提供情 感支持和陪伴，帮助缓解焦虑和孤独感。美国公司捷迈邦美推出用于 机器人辅助肩关节置换手术的 ROSA® Shoulder系统，能够帮助外科 医生灵活地使用解剖或反向技术进行全肩关节置换术，并实现精确放 置以改善手术结果。


具体来说，具身智能让医疗康养机器人实现拟人化的交互模式， 可以提供人性化的服务体验。一是实现个性化的情感社交互动。迪士 尼推出情感互动型机器人“瓦力”，在儿童大小的身体中融入具有情 感表达的肢体动作。韩国公司 Hyodol推出专门为老年人服务的 AI 伴侣娃娃，旨在缓解老年人孤独感和阿尔茨海默病问题，在大模型支 持下能够与老人进行完整对话。二是提供人性化的服务体验。美国 Glidance开发的导盲机器人 Glide，采用完全人性化的设计，它不会 主动拉动用户，而是根据用户的动作做出响应，确保用户在导航过程 中保持控制和主动性。2024年 2月，日本丰田研究所发布软体人体 机器人 Punyo为缓解老年人劳动力不足问题提供了解决方案，帮助搬 运大型、重型和笨重的物品，例如搬抬箱子、堆叠两个收纳箱以减少 空间占用、搬起水桶等操作。
除以上领域之外，科研、应急等领域的具身智能应用也将带来深 刻变革。科研探索领域，具身智能能够自主执行科研实验，进行长时


间连续工作，从而加速科研进程。在极端环境中，如深海和太空，具 身智能机器人可以代替人类进行探索，发现未知的科学奥秘。同时， 它们还能承担高危或繁琐任务，确保人员安全并提高工作效率。此外， 具身智能机器人还能高效地收集和分析数据，为科研人员提供重要信 息。通过机器学习和人机协作，具身智能机器人正成为科研领域的重 要助手，推动科学研究的深入发展。例如，美国宇航局（NASA）的 毅力号探测器在火星表面不仅采集到岩石，还收集到火星空气样本， 将帮助了解地球以外的其他星球气候是如何演化的34。


应急领域，具身智能通过执行高风险或人类难以承受的任务，成 为保障人员安全和优化作业流程的关键技术。在搜索与救援场景，具 身智能机器人可以用于搜索失踪人员、运送医疗物资和执行救援任务， 减少人员伤亡。在爆炸物处理和排雷场景，具身智能机器人可以携带 爆炸物探测器，探测和处理爆炸物，同时也可以在雷区进行排雷作业， 避免人员伤亡。乌克兰国防技术发展集群 Brave1推出 ST1扫雷无人 机，能够在野外条件下执行任务，排雷速度是人类的 4倍35。七腾机 器人的防爆四足机器人能够实现在楼梯、台阶、缝隙、狭小空间等复 杂路面上进行防爆巡检。在核、危、化、害等恶劣环境，具身智能机 器人有望完整替代人类进行复杂危险作业。例如，后端通信中断的情 况下，无人机自主导航与作战目标达成、全自主无人化作战系统的大 规模应用（基于视觉+惯性）。因为这些场景中因作业对象不确定（多 品种、小批量）、作业环境不确定且恶劣，当前相关产品在复杂环境 34 https://www.ithome.com/0/777/446.htm 35 https://www.sohu.com/a/737423622_121494821


下的运动能力已有突破，如星动纪元的人形机器人小星，可以爬长城、 过雪地，在多种地形上稳定行进。云深处科技的四足机器人绝影 X30 能够在-20℃到 55℃的极端环境下作业。但整体来看，还未实现对复 杂人工作业过程的完整替代。
总体来看，具身智能正迅速发展成为与各行各业深度融合的创新 驱动力，其相关应用正快速扩展至社会经济的各个层面，将推动着生 产力的跃升和生活方式的变革。
四、具身智能发展所面临的挑战
具身智能被誉为是实现通用人工智能的重要路径。具身智能在感 知与认知、学习与泛化、计算能力、多任务处理、安全性、隐私保护 以及人机关系等多个方面都面临着挑战。
（一）技术挑战


算法层面：具身智能在实现通用智能时面临两大根本性挑战。具 身智能的目标是具备通用智能，即能够自主学习如何在各种场景和任 务要求下执行任务。然而，现在的具身智能研究大多是将大模型的智 能塞进机器人中，这仍是学习人类知识和经验的过程，缺乏自主产生 意图的能力，也难以快速适应环境变化。一是系统需要人类智能的介 入。目前的学习系统本质上仍是一个开环系统，需要人类根据学习结 果，有针对性地采集更多更好的数据，调整数据的概率分布，反复迭 代优化奖励函数等来实现闭环，Yann Lecun将目前的机器学习系统描 述为“辅助智能（Assisted Intelligence）”，而实现通用具身智能需


要的是“自主智能（Autonomous Intelligence）”36。二是尚未实现感 知到行动间的认知映射。感知和行动需要紧密相连，才能快速应对不 断变化的环境。《Thinking，Fast and slow》这本书中提到了人类思维 的两种模式，即系统 1（快思考）和系统 2（慢思考）。系统 1负责 实现快速的反应式自主控制，而系统 2负责实现需要慎重思考、推理 分析的有意识的决策。人脑高效运作的原因在于，95%的时间在调度 系统 1，只有很少的任务需要调度系统 2。而目前具身智能的智能增 益主要在于系统 2，也是由大模型主导实现的思维推理能力。从感知 到行动的认知映射涉及物理概念理解、感知预测、行为推理等，也需 要构建感知输入与行为输出的关联。目前业界从世界模型、扩散策略、 脑神经科学等角度开展了相关研究，但仍未完全解决这一难题。


数据层面：缺乏数据成为具身智能能力突破的重要壁垒。与大模 型所依赖的互联网数据不同，EAI所依赖的数据涉及动态环境中的复 杂交互，这使得收集数据成为一项昂贵且具有挑战性的工作。EAI的 数据来源，一方面，通过真实数据收集，例如遥操作、观察学习人类 等技术路线，面临一是获取广泛、高质量和多样化的数据挑战。机器 人在不同环境中的适应和泛化能力取决于其处理数据的多样性。例如， 家庭服务机器人必须适应各种家庭环境和任务，要求它们从广泛的家 庭环境数据中学习，以提高其泛化能力。二是获取大量真实数据成本 过高。例如，为自动驾驶汽车捕获一小时的多模式机器人数据的成本
36 LeCun， Yann. "A path towards autonomous machine intelligence version 0.9. 2， 2022-06-27." Open Review 62.1 (2022).


为 180美元，是模拟相同数据的成本的 100倍37。另一方面，则是合 成数据，例如通过提供虚拟仿真环境，机器人可以在各种条件下进行 模拟操作；或通过算法和数学模型创建的，模拟真实数据中的统计模 式和关系。合成数据主要面临“现实差距”——即模拟环境与现实世 界之间的差异挑战，包括物理、光照和意外交互的差异，在需要高度 真实交互的场景中，如精密操作、复杂环境导航等，仿真环境通常无 法满足需求。


软件层面：软件生态与硬件结合成为具身智能能力提升的关键挑 战。具身智能系统的软件不仅要能够高效地处理和解释由硬件传感器 收集的数据，还要能够与硬件平台紧密集成。一是缺乏统一的操作系 统和标准化软件开发工具链，目前市场上存在多种机器人操作系统， 如 ROS或基于 Linux自行开发等，由于采用了大量开源组件，常会 出现兼容性或版本升级导致系统不可用的情况，增加了开发难度，带 来开发时间和成本的增加。二是算法成熟度不高，尽管 AI算法有所 进步，但在实际应用中仍面临挑战。例如，在 3D场景中的情景问答 （SQA3D）任务中，当前最先进的模型也只能达到约 47.20%的准确 率，远低于人类的 90.06%38。三是软硬件解耦难题，硬件在移动空间 需要做到厘米级别，手眼协调的空间做到毫米级别，具身智能模型才 能够实现动作控制算法与产品形态的紧密耦合。
硬件层面：耐用性和能源效率以及与软件的深度集成需求构成了 具身智能硬件发展的主要障碍。具身智能硬件的发展不仅需要技术上


37 https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ 38 https://arxiv.org/pdf/2210.07474.pdf
的突破，还需要考虑成本效益、维护升级等多方面因素。一是耐用性 和可靠性挑战。具身智能硬件载体需要在多变的环境中稳定运行，这 对机械部件的耐用性提出了高要求。当前机器人在复杂环境下的故障 率仍然较高，维护成本也相对较大。二是能源效率问题。电池技术的 能量密度和充电速度限制了机器人的持续工作时间。当前，机器人可 能仅能连续工作数小时，之后就需要充电。例如，Figure01续航时间 5小时，优必选Walker X装续航时间 2小时。三是硬件需要与软件系 统深度集成，以实现高效的数据处理和精确控制。例如，自动驾驶汽 车需要将传感器收集的数据实时传输给控制系统，这要求硬件具备高 速数据传输能力和与软件的无缝对接。
（二）应用挑战


产品层面：产品形态的合理性和内部硬件系统结构，会影响具身 智能的行动能力边界。具身智能在真实世界中的落地应用，需要构型 合理、兼容性高、接口丰富、运动能力良好且可靠性高的机器人产品。 一是通用且强大的具身本体挑战。具身智能的产品研发需要兼顾芯片 算力供给和经济性、通信总线的交换效率、运动功耗等各项指标。例 如在需要连续工作的场景，本体的电池续航能力很重要。在实时性和 可靠性要求高的场景，对云端通信的效率和本体侧芯片推理能力有更 高要求。在执行操作任务的场景，需要本体形态有着更高的灵活度和 自适应调节能力。在野外等复杂环境中，可能会遇到滑倒或从高处跌 落的情况，要求本体具备更高的抗击打和抗冲击能力。而实现这些不


仅需要对具体场景的需求有深入理解，也面临将本体的执行可靠性、 任务效率和成本控制做到平衡这一巨大挑战。二是内部软硬系统的紧 密耦合挑战。随着具身智能基础模型的多模态和泛化能力提升，具身 智能的行动能力也获得改善，但大多仍需结合复杂动作控制算法执行 复杂任务。动作控制算法与产品硬件是紧密耦合的关系。产品内部硬 件系统结构，会影响具身智能的行动能力边界。例如，波士顿动力 Spot四足机器人搭载先进动作控制算法，使其能够在复杂地形中行走， 但它的硬件设计限制了它在需要精细操作或与人交互时的能力，使得
Spot机器人擅长在户外巡检，但使用工具灵活不足。


商业场景层面：市场需求的明确性和用户接受度会影响具身智能 的商业应用进程。具身智能虽然潜力巨大，但具体应用场景和商业模 式不够清晰，面临：一是场景差异化和开放度挑战，服务、生产、消 费等各种场景都可能成为具身智能的潜在应用领域。然而当前的大规 模商用还需要选择容错度较高的环境，且用户买单能力比较强的场景， 市场需求的甄别和预测成为商业落地的首要难题。二是用户接受度和 信任建立的挑战，用户对具身智能技术的接受程度和信任感需要建立 和维护，这对于技术的成功商业化至关重要。例如，在医疗领域，尽 管机器人手术系统如达芬奇手术系统能提供高精度手术操作，但患者 和医生对机器人手术的接受度和信任仍在逐步建立过程中，这限制了 其广泛应用。三是安全与隐私问题，在数据隐私方面，通过机器人的 摄像头、麦克风等传感器设备，收集用户的个人信息和行为数据，如 语音指令、生物特征数据等，带来数据安全隐私问题；在物理安全方


[面，机器人具有较高的动力和运动能力，因此可能对周围人员和环境 造成伤害。系统安全方面，入侵者可能通过篡改指令、控制机器人、 窃听敏感信息等方式对机器人进行远程操控，从而对用户造成威胁。
来源：中国信息通信研究院]产业链上游 产业链中游 产业链下游 智能制造 核心零部件 基础模型 自动驾驶 传感器 云平台与数据 医疗健康 软件开发 电池和能源管理


图 5 具身智能产业链示意图
产业链层面：产业链条的完整性和各环节之间的协同效率，影响 具身智能产业的持续发展。如图 5所示，上游：硬件迭代周期与成本 跟不上软件或算法模型的迭代速度。在具身智能本体技术的关键领域 和价值链条中，核心技术壁垒主要围绕三大核心组件展开：减速器、 伺服系统以及控制器，在机器人整体成本结构中占比六到七成。三大 核心组件行业面临精度、稳定性、计算能力等挑战，影响上层软件的 运动控制指令以及对更多精准大规模数据的收集能力。中游：挑战在 于如何开发出高效、可靠的软件系统，以及如何实现软硬件的深度集 成。比如，开发能够适应复杂环境和任务的控制算法是一个技术难点， 同时需要大数据、大模型和大算力的加持，且三个‘大’互相关联，缺 一不可，还需要不断更新，适应新的任务与环境。下游：跨界融合成 为应用新挑战。随着具身智能在家庭服务、教育培训、休闲娱乐、医
疗保健、生物制造、物流运输、制造业、低空经济、航空航天等行业 的广泛应用，个性化定制将成为机器人生成的新模式，跨界融合突破 单一领域的应用将成为新的趋势。需要垂直场景探索与通用泛化兼顾。
（三）标准与合规挑战


具身智能产业在发展和培育的过程中，面临促发展与安全监管并 重挑战。在标准化层面，具身智能技术、评测、安全伦理等标准缺失。 因涉及跨人工智能、机械自动化等交叉学科技术，安全和伦理问题突 出，标准化工作面临系列挑战和难度。在技术评测标准方面，虽然已 有国外 softGym、Habitat 3.0、BEHAVIOR-1K 以及国内 AIIA EAI Bench等工作，但具身智能基准测试标准体系仍建设面临数据规模有 限和质量不高、需要构建任务活动知识库，模拟真实任务活动情况等 问题。在安全标准方面，因机器人能与现实世界直接进行互动，盗窃 或误用可能会产生直接的物理后果，具身智能技术的安全问题包括传 统网络安全中不存在的漏洞，安全标准也必须不断发展。法律与伦理 规范层面，具身智能机器人的出现，不仅要考虑生命安全风险，还面 临信息安全、个人隐私等一系列伦理和社会学问题。当机器人与人类 伦理发生冲突时，如何规范、合理地开发 AI技术、使用 AI产品，以 及如何应对人机交互过程中可能出现的社会问题，成为当今时代下必 须重视的问题。需要有相关的监管标准和规范，明确机器人在各个应 用场景中的边界和限制。


同时，人工智能与机器人技术的进步将带来 劳动力变化，扩大技能差距和人才短缺。2023年 3月高盛发布报告
称，人工智能可能取代相当于 3亿个全职工作岗位39，新技术驱动的 工作所需技能与当前劳动力所拥有技能之间的不匹配，需要监管和政 策更好地应对行业构成和就业模式的转变。
五、迈向未来，具身智能迎来无限可能
具身智能使信息域和物理世界深度融通，进一步拓展人工智能发 展边界，使机器人等物理实体更好地理解世界、更自然地与人类交互 和更高效地执行任务。思维智能和行动智能的有机融合将推动人类社 会进一步迈向智能化新时代，加速通用人工智能（AGI）的到来。
（一）技术创新发展，推动具身智能持续进化


具身智能将进一步加深对智能本质的深刻理解。通过感知、决策、 行动、反馈的循环，具身智能可以实现持续地智能进化。未来，智能 不再是先验设计的结果，而是在开放环境中涌现的产物；不再局限于 中央处理器，而是分布在感知、思维、行动的动态网络之中。一是数 据驱动下的“感知—决策—行动—反馈”闭环，具身智能需要具备跨模 态（如视觉、听觉、触觉）感知和认知能力，以能够更好地理解复杂 场景，并在其中做出更加精确和灵活的响应，获得更全面和深入的环 境理解。未来，能够理解、预测、做出决策并适应变化的世界模型是 实现通用具身智能的关键。二是形态涌现，将通过强化学习、进化算 法等技术，实现具身智能形态和行为的自适应和优化，提升自主决策 能力和行为执行的精确性。未来。探索如何减少人类干预，使控制系 统更加自主成为重要发力点。三是多体协同，如何构建多个智能体之
39 https://www.bbc.com/news/technology-65102150
（二）产业跨界整合，开辟更广阔的市场空间


间的协作框架，实现集体优化是多体协同关注的重点。未来，这一方 向可能发展出更加高级的群体智能算法和多智能体系统，使得具身智 能体能够协同完成复杂任务。


大模型的快速突破让具身智能在各个行业的应用优势不断释放。 未来，具身智能将突破数据瓶颈和产品形态限制，以经济、灵活且高 效的方式实现规模化应用。工业制造领域，具身智能有望成为新型工 业化的关键核心和有效抓手，使得机器人从“能动”到“能干活”转变， 以此来为工业制造业的自动化和智能化升级提供强大支持。未来，以 机器人和机械臂等为载体的具身智能应用，将使得工业制造过程更加 自动化、灵活和高效。自动驾驶领域，自动驾驶的感知、决策与行动 能力与具身智能天然契合。将从简单的导航到全面的环境交互和决策 的转变，为未来智能交通和智慧城市的建设提供坚实的基础。航空航 天领域，具身智能将凭借强大的环境感知和自主决策能力实现更好的 飞行规划和太空探索。通过探索各类飞行仿真场景，有望将任务规划 周期从几天缩短到几分钟。医疗康养领域，具身智能提供辅助和服务。 具身智能有望极大地改善医疗服务的质量和效率。它将推动医疗服务 从传统的被动治疗向主动预防、个性化护理和智能化康复转变。交通 物流领域，具身智能降低流通成本助力形成高效、快捷、现代化、智 能化的物流体系。


应用在包括提升仓储、装卸、搬运、分拣、包装、 配送等环节的工作效率和管理水平。家庭消费领域，具身智能将为高 端家庭服务，家庭服务机器人可以实现对人类日常工作环境的认知理
（三）体系重构加速，引发更深层次社会思考
解，在与环境交互的过程中学习、纠正、收集数据，完成自主居家、 办公帮手任务。未来的机器人应用将更加多样化、个性化、智能化， 跨界融合成为机器人应用的新趋势。


具身智能代表着人工智能发展的一个新的里程碑，预示着我们即 将进入一个“知行合一”的新时代。在这个时代，智能将不再局限于 冰冷的算法和数据，而是与现实世界紧密交织、共生共进。未来，其 发展和应用将对社会的各个层面产生复杂而深远的影响。劳动就业层 面，随着具身智能在制造业、服务业、医疗健康等各个行业的深入应 用，许多传统的工作岗位可能会被自动化技术取代，这要求社会对就 业结构进行调整，并为劳动力提供再培训和转岗的机会。人机关系层 面，具身智能的发展意味着机器将更加深入地融入人类生活的各个方 面，从日常辅助到高级决策支持，将使人类与机器的关系更加紧密。 这可能导致人类对机器的过度依赖，甚至失去一些基本的技能和能力。 我们需要思考如何在享受技术带来便利的同时，保持人类的自主性和 独立性。社会关系层面，一些人可能会对新技术持怀疑态度，担心其 带来的不确定性和风险。社会需提高公众对具身智能技术的认识和理 解，同时，企业也需要在推广新技术时，充分考虑用户的接受度和心 理反应。伦理和法律层面，具身智能的自主性和决策能力将引发对伦 理和法律问题的讨论。一是伦理决策和责任归属，具身智能的伦理问 题和责任归属需要明确，包括是否应赋予机器人某些权利，如何防止 其被滥用，如何设定具身智能系统的行动准则以确保其决策符合人类


伦理标准，以及如何在具身智能发生故障或者导致事故发生时判定责
任归属等，这涉及制定相应的伦理标准和法律法规。二是数据隐私和 安全，具身智能系统会加大数据滥用和泄露风险，如何确保数据的安 全和合法使用，具身智能的全球性影响要求国际社会共同参与，制定 全球性的政策和标准，以实现平衡创新与监管的目标。
具身智能发展报告（2024年）
中国信息通信研究院 地址：北京市海淀区花园北路 52号 邮编：100191
电话：010-68094709
传真：010-62304980
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[前言]战略决策的参谋者 态度、速度、气度 技术发展的引领者 有情怀、有格局、有担当 产业发展的助推者


一、人工智能方兴未艾，风险防范未雨绸缪
（一）数字经济发展孕育人工智能全面成长
（二）人工智能高歌猛进，融入百业大显身手
（三）中国 AI快速应用，发展举世瞩目
（四）伦理规范有利于人工智能长治久安
二、他山之石可以攻玉，先进经验学习借鉴
（一）国际 AI伦理研究现状
（二）国际 AI伦理研究贡献及未来走向
（三）全球主要国家 AI政策
（四）全球智者的观点
（五）全球头部企业的选择和态势
三、居安思危如履薄冰，杜绝风险伦理安全
（一）伴随社会和技术进步，AI伦理安全理念与时俱进
（二）加强监管，防范失控性风险
（三）完善法规，杜绝侵权性风险
（四）确保透明公正，规避歧视性风险
（五）加强培训教育，缓解人类失业风险
（六）促进政策公平和广泛合作，抹平数字鸿沟风险
（七）构建指导原则，减少人类道德价值观受损风险
（八）展望未来伦理演进，探索 45°平衡律
四、金砖国家扩展加盟，伦理安全展望新篇
（一）金砖国家应正视 AI伦理风险
（二）金砖国家需合作应对共同挑战
参考文献
附录
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6
9
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20
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34
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目录 版权声明


本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源： 中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。
中国人工智能伦理风险白皮书
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前 言
2023 年，我国经济社会发展遭遇国内外多重超预期因素冲击，风险挑 战前所未有。中国的数字经济克服了重重困难，取得了长足的发展，人工 智能更是如耀眼的明珠，在各行各业中广泛应用，凸显了新质生产力对经 济的推动、带动了人类文明的发展。人工智能的突破性成就带动了人工智 能应用的快速蔓延，数字经济的快速增长有了新的引擎，通信产业等数字 基础设施有了长足的进步。同时，数字经济也给人工智能技术进步带来新 的需求和宽广的市场。
人工智能已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机、自动 驾驶汽车到医疗诊断和金融交易，AI 的应用已经深入到社会的各个角落。 然而，人工智能技术的应用在给人们带来生活和工作便利的同时，也带来 了一系列伦理风险与挑战。AI 伦理研究，就是在这样的背景下应运而生， 旨在探索和定义 AI 的道德边界。


人工智能伦理研究是一个跨学科的领域，它探讨 AI 带来的伦理问题及 风险，研究解决 AI 伦理问题，以促进 AI 向善并引领其健康发展。这种研究 领域涉及到哲学、计算机科学、法律、经济等众多学科的交汇碰撞。
中国新一代人工智能发展规划推进办公室于 2019 年专门成立了新一 代人工智能治理专业委员会，全面负责开展人工智能治理方面的政策体系、 法律法规和伦理规范研究和工作推进。这体现了我国对人工智能伦理及其 治理的密切关注程度和积极推进决心，同时也突显了这一问题的重要性。
前瞻研究和制定人工智能伦理规范有助于更好地发挥其“头雁”效应， 对产业健康发展、人民幸福生活具有重要意义。在智能时代，人与机器的 关系将会被重新定义。因此，国务院关于印发新一代人工智能发展规划的
中国人工智能伦理风险白皮书
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通知中专门强调要探索建立无人驾驶、在线医疗、金融科技、智能配送等 监管框架，完善相关法律法规和伦理审查规则。


国家新一代人工智能治理专业委员会 2021 年 09 月 25 日发布了《新 一代人工智能伦理规范》，旨在将伦理道德融入人工智能全生命周期，为 从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。
本文首先描述了 2023 年人工智能的数字化环境，这既是人工智能发 展推动的结果，也是人工智能发展的广阔需求，人工智能的伦理问题，也 在其具体的应用中发生了警示和碰撞。接下来本文介绍了常见的人工智能 应用，呈现了 2023 年中国人工智能欣欣向荣的社会画卷。本文还介绍了人 工智能伦理的内涵、研究范围、国外人工智能的发展情况、各国政策、智 者和头部企业等在人工智能伦理方面的观点，以资参考、借鉴。
本文随后具体描述了伴随人工智能的应用产生的潜在人工智能风险， 在应用性能效益和风险的二维平面上，我们审慎地认为，兼顾二者的 45 度 角发展方向可能会是未来人类的选择，并提出了预防和应对的建议以供读 者参考。


最后，考虑到金砖国家人工智能方兴未艾，提出了几点简单的建议， 我们相信，在这飞快变化的时代，金砖国家正不断壮大发展，在世界政治 经济的地位日益突出，在人工智能这个科技高地上的共识和合作，将有效 规避人工智能的伦理风险，极大地促进金砖国家的经济增长和社会进步。
编写组成员
牵头编制单位：
中国联合网络通信有限公司研究院、中国联通国际有限公司
专家指导委员会：
唐永博中国联合网络通信有限公司副总裁
孟树森中国联通国际有限公司董事长兼总经理
李红五中国联合网络通信有限公司研究院院长
陈辉金砖国家未来网络研究院（中国·深圳）院长 魏进武中国联合网络通信有限公司研究院副院长 张立仁金砖国家未来网络研究院（中国·深圳）副院长
编写成员：
康旗、刘亚琪、金春花、吴钢、吕金宝、傅瑜瑜、余东海
参与编制单位：
金砖国家未来网络研究院中国分院
2 3
中国人工智能伦理风险白皮书
一、人工智能方兴未艾，风险防范未雨绸缪


2023 年人工智能（下文简称 AI）的快速发展，是人类生产力的一 次跳跃。一方面，AI给数字基础设施的建设带来直接的刺激和需求，数 字经济的发展空间也得到大大提升，另一方面，数字经济的强大需求拉 动了 AI的研发，数字经济的广泛市场也给 AI带来一望无垠的试验田， AI的伦理问题研究就是在这样的背景下展开的。
( 一 ) 数字经济发展孕育人工智能全面成长
2023 年是数字中国战略深入实施的关键一年，数字中国建设的基 础更加稳固，赋能经济社会发展的效果显著。
1、数字基础设施扩容提速


网络基础设施进入提速升级新阶段。5G 网络覆盖面更广、技术 更先进，并加速向重点场所深度延伸。截至 2023 年底，5G 基站数达 337.7 万个，同比增长 46.1%；平均每万人拥有 5G基站 24 个，较上年 末提高 7.6 个百分点；5G移动电话用户数达 8.05 亿，在移动电话用户 中占比 46.6%；5G虚拟专网数量超 3万个。基础电信企业IP骨干网、 城域网、接入网 IPv6 改造全面完成，全国网络基础设施已全面支持 IPv6。截至 2023 年底，IPv6 活跃用户数达到 7.78 亿，移动网络 IPv6 流量占比达到 60.88%，固定网络IPv6 流量占比达到 19.57%。
算力基础设施达到世界领先水平。截至 2023 年底，中国在用数据 中心标准机架超过 810 万架，算力总规模达到 230EFLOPS，居全球第 二位。8个国家算力枢纽节点进入落地应用阶段。算力供给结构逐步优化， 中国人工智能伦理风险白皮书


[包括数据中心、智算中心、超算中心等多种类型。截至 2023 年底，智 能算力规模达到 70EFLOPS，增速超过 70%。全国累计建成国家级超算 中心 14 个，全国在用超大型和大型数据中心达 633 个、智算中心达 60 个（AI 卡 500 张以上），智能算力占比超 30%。
图1 2019 年—2023 年数据中心发展情况]900 810 800 650 700 600 520 500 401 400 315 300 200 100 0 2019年 2020年 2021年 2022年 2023年 数据中心标准机架(万架)


数据来源：工业和信息化部
2、数字技术创新活力涌现
基础数字技术能力持续增强。数字技术领域保持较高的创新热度。 先进计算、人工智能等关键核心技术不断取得突破。高性能计算持续处 于全球第一梯队。智能芯片、通用大模型等创新成果加速涌现。人形机 器人进入提速发展阶段，专利申请数量增长较快。人工智能核心企业数 量超过了 4500 家。量子计算机、脑机接口等前沿技术的研发进度不断 加快。
算力网络实现阶段性跃升。积极落实国家东数西算战略，持续完善 全国性算力网络布局，截至 2023 年底，三家基础电信企业为公众提供
中国人工智能伦理风险白皮书
的数据中心机架数达 97 万架，比上年末净增 15.2 万架，净增量是上年 的近两倍，可对外提供的公共基础算力规模超 26EFlops( 每秒万亿亿次 浮点运算 )。


构建人工智能（AI）基础设施体系。内部应用与外部赋能相结合探 索 AI应用新模式，推动“云网智”融合发展，全面向“AI+”战略转变。 在网络规划 -建设 -维护 -优化等网络运营各环节引入AI和大数据技术， 提升网络智能化水平，减低网络故障率、节约基站能耗、优化信号覆盖。 三家基础电信企业积极构建“1个通用 +N个专用”的通专结合大模型 体系，通用大模型达千亿级参数级别，行业大模型可面向政务、应急、 文旅等多个领域。
( 二 ) 人工智能高歌猛进，融入百业大显身手
2023 年，人工智能领域发生了许多重大事件，深刻地影响了我们 的生活和社会，2023 年被誉为“AI 时代开启元年”，人工智能技术的 创新与应用突飞猛进。其中，生成式人工智能的出现是最具代表性的进 展，例如OpenAI 推出的ChatGPT订阅版、NVIDIA的 BioNeMo平台， 以及 AWS 的‘AI Ready’培训计划。这些技术改变了人工智能技术与 应用的发展轨迹，加速了人与 AI 的互动进程，是人工智能发展史上的 新里程碑。特别是 ChatGPT 的火爆反应，让全球见证了人工智能技术 的突破性发展和广泛应用。


以下是人工智能（AI）在全球范围内的应用取得的进展：
1、 AI 与各行各业的融合：AI技术在金融、医疗、教育、交通等领
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域的应用日益广泛，为各行业带来了更高效、智能的解决方案。
2、大模型的发展：随着深度学习技术的不断进步，大型神经网络 模型在各领域取得了显著成果，提高了 AI的准确性和泛化能力。
3、跨领域融合与创新：AI技术与其他领域的融合进一步加深，如 生物学、物理学、心理学等，推动了各行各业的创新发展。
4、强人工智能的发展：AI逐渐向强人工智能发展，使得 AI能够理 解、思考和感知，甚至在某些方面超越人类的能力。
5、AI 与人类协作：AI技术正逐渐与人类形成协同作战的局面，如 在医疗、法律、教育等领域，AI辅助专业人士进行工作，提高工作效率 和质量。
总之，2023 年以来，AI 在全球范围内取得了重要进展，为人类带 来了诸多便利和价值。


[总之，2023 年以来，AI 在全球范围内取得了重要进展，为人类带 来了诸多便利和价值。
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序号 AI 应用领域 能力一览表 说明

1 ChatGPT 主要应用在对话系统中，为用户 提供问题解答和信息查询等服务。 据统计，ChatGPT 的访问量高达 146亿次，占总流量的 60%以上。

2 GAN 主要用于图像生成，可以创建出 逼真的人脸图像。

3 语音识别 将人的语音转化为文字，广泛应 用于智能助手、语音输入等领域。

4 自然语言处理 使计算机能理解和生成人类语言， 被广泛应用在搜索引擎优化、机 器翻译等场景中。
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表1 AI 能力一览表]
5	推荐系统	通过分析用户的行为和偏好，为 用户推荐他们可能感兴趣的商品 或内容。
6	计算机视觉	让计算机能够“看”并理解图片 或视频中的内容。


7	强化学习	让机器通过与环境的交互来学习 如何做出最优决策。
8	语音合成	将文字转化为语音，常用于阅读 器和智能助手等设备中。
9	机器翻译	实现不同语言之间的自动翻译。
10	人脸识别	通过分析人脸特征来识别身份。


11	自动驾驶	利用AI技术实现汽车的自动驾驶。
12	医疗诊断	利用 AI对病症进行预测和诊断。
13	金融风控	使用AI进行风险评估和欺诈检测。
14	智能家居	利用 AI 技术实现家居设备的自动 化控制。


15	游戏 AI	在游戏中实现NPC（非玩家角色） 的智能化。
16	教育 AI	应用于个性化教学和智能辅导等 教育领域。
17	情感分析	通过分析文本中的情感倾向，了 解人们对某一主题的态度和观点。
18	图像分割	将图像划分为多个区域，每个区 域代表一个物体或背景。


19	目标跟踪	在视频中自动追踪目标的位置和 运动轨迹。
20	AI 辅助设计	利用 AI 技术帮助设计师进行创作 和设计。
表1 AI 能力一览表
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( 三 ) 中国 AI快速应用，发展举世瞩目
2023 年以来，中国在人工智能领域取得了显著的进展和成就，不 仅在技术研究上实现了重大突破，而且在产业发展和国际合作方面也展 现出了强大的实力和影响力。
1、政策支持与战略规划
2023年02月26日中国政府发布了《数字中国建设整体布局规划》， 强调了人工智能在数字化转型中的重要性。
规划的主要目标：到 2025 年，基本形成横向打通、纵向贯通、协 调有力的一体化推进格局，数字中国建设取得重要进展。到 2035 年， 数字化发展水平进入世界前列，数字中国建设取得重大成就。
规划的主要内容：数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加 快提升， 数字经济质量效益大幅增强， 政务数字化智能化，数字文化 建设跃上新台阶，数字社会精准化普惠化便捷化，数字生态文明建设取 得积极进展，数字技术创新实现重大突破，数字安全保障能力全面提升。


《新一代人工智能发展规划》在 2017 年由国务院印发。由国家发 展改革委、科技部、工业和信息化部等部门共同负责实施。该规划明确 了我国新一代人工智能发展的战略目标、重点任务和保障措施，为推动 AI技术的广泛应用和产业化提供了政策指导。《新一代人工智能发展规 划》提出了“三步走”的立法规划，并在 2023 年 6 月 6 日发布的《国 务院 2023 年度立法工作计划》中明确将《人工智能法》列入立法规划。 2023 年 8 月，世界上第一个有关生成式人工智能的成文法《生成式人
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工智能服务管理暂行办法》生效实施。
《关于加强科技伦理治理的意见》在 2022 年由中共中央办公厅、 国务院办公厅印发，2023 年主要负责部门科技部进行了实施部署，同 时涉及国家发展改革委、教育部、工业和信息化部等，他们共同参与科 技伦理治理工作，针对 AI 技术在发展过程中可能面临的伦理风险，该 意见提出了加强科技伦理治理的要求和措施，确保AI技术的健康发展。 在战略规划方面，政府部门、信息化骨干企业、互联网大厂、运营商等 纷纷出台了一系列规划方案，共同推动 AI产业的发展。


政府部门：通过设立专项基金、建设创新平台、推动产学研合作等 方式，加大对 AI 产业的扶持力度。同时，加强 AI 技术的监管和引导， 确保其在合法合规的范围内发展。
信息化骨干企业：结合自身业务优势和技术积累，制定了一系列 AI 发展规划。例如，华为发布了多款具有自主知识产权的AI芯片和算法， 推动了 AI技术在多个领域的应用落地。
互联网大厂：凭借其庞大的用户基础和丰富的数据资源，在 AI 领 域较早布局，投入较大。例如，阿里巴巴、腾讯等公司纷纷推出了自己 的 AI开放平台，为中小企业提供 AI技术支持和服务。阿里巴巴宣布将 投资 1000 亿元人民币建设全球最大的人工智能数据中心， 运营商：作为信息基础设施的建设者和运营者，运营商在 AI 领域 也发挥着重要作用。他们通过优化网络架构、提升数据传输效率等方式， 为 AI技术的发展提供了良好的网络环境。
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2、技术研究与创新


中国在 2023 年以来在 AI 领域取得了显著成就，包括大量生成式 AI 专利申请、大模型快速发展、AI 技术在各个行业广泛应用。在自然 语言处理（NLP）、语音识别、图像处理、自动驾驶技术和医疗诊断等 领域，AI技术的准确率和应用水平不断提高，达到了商业化应用的水平。
据国家工业信息安全发展研究中心发布的相关报告指出，2014 年 至2023年，中国发明人申请的生成式人工智能专利数量超过3.8万件， 居世界领先行列。中国在全球生成式 AI 专利申请中占据主导地位，这 一成就反映了中国在 AI技术研发方面的强大实力和创新能力。
世界知识产权组织（WIPO）发布的最新报告显示，全球生成式人 工智能相关的发明申请量达54000件，超过25%是在2023年出现的。 其中，中国发明人申请的生成式人工智能专利数量最多，涵盖了从自动 驾驶、出版到文档管理等广泛领域。全球范围内生成式 AI 专利申请量 的激增，表明 AI 技术正处于快速发展期，且中国在这一全球趋势中扮 演着重要角色。


2023 年，中国在人工智能领域取得了显著的技术突破，不仅在理 论研究上取得了重大进展，而且在商业应用、社会服务等领域的融合也 日益深入。包括商汤科技发布多模态大模型，华为展示智能产品与服务， 中兴通讯推出星云编程大模型，中国气象局与清华大学联合研发的「风 清」大模型。
这些技术突破不仅提升了中国在全球 AI 领域的竞争力，也为各行
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各业提供了智能化升级的新路径，推动了社会经济的快速发展。
3、产业发展与应用
2023 年，中国国产大模型频频亮相、加速迭代。据腾讯科技报道 显示，中国有至少 130 家公司研究大模型产品，其中 100 亿级参数规 模以上的大模型超过10个，10亿级参数规模以上的大模型已近80个， 大模型数量位居世界第一梯队。中国大模型的发展速度惊人，数量众多， 这反映了中国在 AI技术领域的深厚积累和快速创新能力。


生成式 AI 已遍及生命科学、制造、交通、安全和电信等行业。具 体而言，图像和视频数据类在生成式人工智能专利中占主导地位，其次 是文本和语音 /音乐类，分子、基因和蛋白质数据类的生成式人工智能 专利增长迅速。生成式 AI 在不同行业中的应用广泛，显示出其强大的 潜力和广泛的应用前景。特别是在生命科学和制造领域的应用，预示着 AI技术将对这些行业产生深远影响。
艾瑞咨询的研究报告显示，中国人工智能产业规模达到 2137 亿元， 预计到 2028 年将超过 8000 亿元，大模型带来的产业加成比例在 2028 年或达到 32.9%。AI 技术在办公、设计、传媒、法律、游戏、教育、汽 车等多个领域加速应用和扩散。
4、国际合作与治理
在国际合作与治理方面，中国发挥了积极作用。中国提出的加强人 工智能能力建设国际合作决议在联合国获得通过，显示了国际社会对加 强 AI 领域国际合作的共识。此外，中国还与其他国家签署了《布莱切
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利宣言》，这是一份针对人工智能的国际性声明，旨在关注 AI 技术的 安全性。


中国在第三届“一带一路”国际合作高峰论坛期间提出《全球人工 智能治理倡议》，围绕人工智能发展、安全、治理三方面系统阐述了人 工智能治理的中国方案。中国在全球AI治理中的积极参与和提出的倡议， 展示了中国作为负责任大国的形象，同时也反映了中国在 AI 技术发展 方面的自信和实力。
当前，人工智能技术对法律、伦理和人道主义层面的冲击及其对国 际政治、经济、军事、社会等领域带来的复杂影响，已引发国际社会的 关注和讨论。全球 AI 治理面临的挑战包括技术、法律和伦理等多方面 的复杂性，需要国际社会共同努力，制定有效的治理框架来应对这些 挑战。
综上所述，2023 年，中国在 AI领域的发展不仅体现在技术创新和 产业应用上，还在于其在全球 AI 治理中的积极参与和贡献，展现了中 国在全球科技舞台上的重要地位和市场潜力。
( 四 ) 伦理规范有利于人工智能长治久安


1、人工智能发展带来一系列伦理风险与挑战 随着以 ChatGPT、Sora 等大模型为代表的新一代生成式人工智能 技术取得突破性发展，颠覆性技术的广泛应用正牵引人类社会发生深刻 变化，当前正朝向通用人工智能迈进。人工智能技术的应用在给人们带 来工作和生活便利的同时，也不断暴露出一些风险隐患，如隐私泄露、
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偏见歧视、算法滥用、安全问题等等，引发了社会各界广泛关注。根据 经济合作与发展组织（OECD）发起组织的人工智能事件监测数据，仅 2023 年 12 月单月，人工智能伦理事件就达 495 件，伦理问题也反向制 约着人工智能的健康发展。频发的伦理风险问题引发了人们对未来人工 智能技术是否能够继续坚守造福人类初心的质疑，甚至对人类自身造成 威胁的担忧。
事件 1：比利时男子被Al“怂恿 "自杀身亡 2023 年 3月，根据比利时《自由报》, 一名比利时男子皮埃尔 ( 化 名 )自杀身亡。其妻子克莱尔 (化名 )称，皮埃尔是被一个名为“艾丽莎” 的智能聊天机器人诱导走向死亡的。
事件 2：福州AI诈骗事件


2023 年 5 月 , 包头市公安局电信网络犯罪侦查局发布一起使用智 能 AI 换脸和拟声技术，进行电信诈骗的案件，福州市某科技公司法人 代表郭先生 10分钟内被骗430 万元。
事件 3：俄罗斯象棋比赛机器人夹断儿童手指 2022年 7月，据英国《卫报》报道，在莫斯科国际象棋公开赛上， 象棋机器人在对弈过程中，突然抓住并折断对面七岁小男孩的手指。据 悉，该男孩是莫斯科 9岁以下最强的30位棋手之一。
事件 4：chatgpt 出卖个人隐私，被起诉赔偿30亿美元 2023年 6月 28日，位于北加州的Clarkson律所代表 16位匿名人 士以及数以亿计的 ChatGPT 用户、ChatGPT API 用户、ChatGPT plus
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用户、微软用户在加州北部地区巡回法院向OpenAl 和微软提起集体诉 讼，指控其在利益的驱使下，未经用户知情同意或用户不知情的情况下， 使用从数亿互联网用户 ( 包括各个年龄段的儿童 ) 抓取的私人信息 ( 包 括个人身份信息 ) 来创建其人工智能产品，严重侵犯了用户的财产权、 隐私权等权益，给社会带来了潜在的灾难性风险，要求赔偿30亿美金。
事件 5：Facebook Al 种族歧视，误将黑人标记为灵长类动物 有 Facebook 用户在观看一段以黑人为主角的视频时收到推荐提 示:询问他们是否愿意“继续观看有关灵长类动物的视频”。该视频是 由《每日邮报》在 2020 年 6 月 27 日发布的 , 其中包含黑人与白人平民 和警察发生争执的片段 , 并且视频内容与灵长类动物无关。
事件 6：AI换脸侵权案


2023 年 6月 9日，杭州市萧山区人民检察院对一起利用“AI换脸” 技术侵犯公民个人信息的案件，依法向杭州互联网法院提起民事公益诉 讼。2020 年左右，虞某某从互联网上接触到“AI 换脸”软件及技术， 并于 2021 年开始，以牟利为目的，在未取得被编辑人同意的情况下， 利用上述“AI换脸”软件，将从互联网等渠道收集到的他人人脸信息与 部分淫秽视频中的人脸信息进行替换合成，制作生成虚假的换脸淫秽视 频，在网络社交软件上进行传播并获利。
在未来的发展中，人工智能伦理问题将继续存在并不断演变。我们 需要加强跨学科的研究和合作，推动人工智能技术的可持续发展，同时 也需要加强AI伦理研究，建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、
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制度体系、伦理道德，以确保人工智能技术的发展和应用符合人类的价 值观和利益。
2、AI 伦理研究的重要性


目前，以深度学习为核心的新一代人工智能技术取得了极大的成功， 大模型的发展令人工智能在下游任务的性能逐步趋近类人智能，并体现 出极强的应用赋能潜力。人工智能新技术正在不断刷新着人们的认知极 限，颠覆性地重塑着人类生产、生活方式，为人类社会实现人机协同、 跨界融合、共创分享带来重大机遇，但同时也带来了隐私泄漏、偏见歧 视、责权归属、技术滥用等伦理问题和挑战。因此，加强AI伦理研究， 建立健全保障人工智能健康发展的法律法规、制度体系、伦理道德是至 关重要的。
AI 伦理研究的重要性主要体现在以下几个方面： 防止隐私泄露。AI 系统通常需要访问大量个人数据来进行学习和优 化。在这个过程中，个人隐私可能会受到侵犯。如何在收集和使用数据 的同时，保护用户的隐私，是 AI伦理研究需要解决的重要问题。
消除偏见与歧视。在训练 AI 模型时，使用的数据可能会反映出社 会偏见和歧视。如果不加以纠正，不公平或偏见的决策会加剧社会不平 等。例如，AI系统可能会因为性别、种族等因素，对不同的人做出不同 的决策。


防止技术滥用。AI 技术的发展和应用，可能会被恶意使用，例如用 于制造深度伪造视频、网络攻击等。AI伦理研究需要防止这种情况的发生。
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提高透明度与可解释性。AI 系统通常被视为“黑匣子”，难以理解 其决策过程。这使得难以追踪和解释 AI 系统的错误或偏见。为了增强 透明度和可解释性，AI应用需要开发可解释的算法，并提供用户和监管 机构访问决策过程的途径。
规范数据质量与多样性。确保训练数据的质量和多样性是解决伦理 问题的第一步。数据应该经过严格筛选和清理，以减少潜在的偏见。此外， 应该采用多样化的数据来源，以避免单一视角的影响。
合理监管加强法治。政府和监管机构应该制定严格的法规，要求 AI 开发者和运营者遵守伦理标准。这些法规应该包括数据隐私保护、公平 性要求、透明度标准等，以确保 AI系统的道德使用。
AI伦理是确保人工智能技术能够为社会带来益处而不是伤害的关键 要素。我们必须认真对待这些问题，采取积极的措施来解决潜在的风险 和挑战。只有在伦理问题得到妥善处理的前提下，AI技术才能够持续地 为人类社会的进步和发展作出贡献。
3、 AI 伦理研究的主要内容


人工智能伦理是一个研究人工智能伦理问题的新兴的跨学科领域。 人工智能伦理学主要研究与人工智能相关的伦理理论、指导方针、政策、 原则、规则和法规。具体来说，人工智能伦理领域的研究内容包括但不 限于以下几个方面：
1） 人工智能伦理风险的阐释和评估。分析并预测 AI 技术可能带 来的社会、经济以及道德风险。
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2）伦理准则和治理原则的研究。形成包括教育改革、伦理规范、 技术支撑、法律规制、国际合作在内的多维度伦理治理框架。
3）制定专门的 AI伦理原则和规则。比如尊重个人自主权，保护可 能由于疾病、智力障碍、年龄限制等原因所导致自主权减弱的个人。
4）跨国比较研究。通过比较不同国家对 AI的监管政策和实践，了 解各国在 AI伦理方面的优先关注点和发展趋势。
5）人工智能与就业。人工智能的发展可能会导致大量工作岗位被 取代，从而引发社会就业问题。因此需要讨论和研究人工智能对就业的 影响和应对之策。
6）人工智能军事化部署。随着人工智能技术在军事领域的应用， 涉及到军事化也带来了一系列道德问题。例如无人机的使用、自动化武 器的研发等，这些都引发了人工智能伦理的深刻思考和讨论。


总的来说，AI 伦理研究的主要目标是确保 AI 技术的发展和应用能 够符合社会公众利益和道德价值，避免可能带来的负面影响。本报告主 要侧重于 AI伦理风险的研究，其余的部分也有一定程度的涉及。
4、AI 伦理研究面临的挑战
尽管 AI 伦理研究的重要性已经被广泛认识，但是在实际的研究过 程中，还面临着许多挑战：
1） 伦理观念多样性。让人工智能大模型的能力和行为跟人类的价 值、真实意图和伦理原则相一致，才能确保人工智能与人类协作中的安 全、互信和可靠。但自然人的价值观因国家、民族、宗教、文化、性别、 中国人工智能伦理风险白皮书
道德、个人观念等不同而各异，这使得在全球范围内形成统一的 AI 伦 理原则和规范变得困难。如何在尊重各国文化传统的基础上，寻求共识 并制定普遍适用的 AI伦理原则是一个重要挑战。
2）技术发展迅速带来的不确定性。随着人工智能技术的不断发展 和进步，新的应用场景和技术手段不断涌现，给伦理研究带来了新的挑 战。例如，深度学习、神经网络等技术的发展使得AI系统越来越复杂， 难以理解和解释，这给伦理评估和监管带来了困难。


3）法律法规滞后。现有的法律法规往往难以适应快速发展的 AI技 术，导致很多伦理问题无法得到有效解决。如何制定和完善相关法律法 规，以适应 AI技术的发展和应用，是一个重要的挑战。
4）数据隐私和安全保护产生的障碍。AI 技术需要大量的数据来训 练模型，但数据的收集和使用往往涉及到个人隐私和安全问题。一些不 法分子可能会利用AI技术进行数据泄露、身份盗窃等犯罪活动。例如， 某大型科技公司曾因未充分告知用户其数据被用于 AI 模型训练而面临 隐私诉讼。
5）算法歧视。AI 算法在处理数据时可能会存在偏见，导致不公平 的结果。如何在 AI 系统的设计和开发过程中充分考虑公平性问题，避 免歧视现象的发生，是一个重要挑战。
6）责任和问责制如何界定。当 AI系统出现错误或误判时，如何确 定责任归属是一个复杂的问题。由于 AI 系统决策过程的复杂性和缺乏 透明度，责任归属成为一个争议焦点。
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二、他山之石可以攻玉，先进经验学习借鉴
如何应对 AI 伦理的风险和挑战，我们可以借鉴一下国际主流的做 法，尤其是处于领先地位的美国。


2024 年 6月 28 日星期五，由OpenAI 首席执行官 Sam Altman 和
Operation HOPE 首席执行官 John Hope Bryant 创立的人工智能伦理
委员会在亚特兰大举行了首次会议。该委员会由 Altman 和 Bryant 于 去年春天在克拉克亚特兰大大学共同发起的倾听之旅发展而来，旨在确 保传统上代表性不足的社区能够在整个人工智能的发展中拥有发言权， 帮助构建围绕该技术的人性和伦理考虑，以及广泛参与人工智能的经济 机会。
作为引领科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能成为国际竞 争新焦点，自 2016 年以来，中国、美国、欧盟等国家或地区陆续发布 人工智能发展和治理相关政策法规。2022 年，以 ChatGPT 为代表的生 成式人工智能引发新一轮人工智能革命，其可能引发的生成虚假有害信 息、侵犯知识产权等风险再次引发全球对人工智能治理的关注。


AI技术的迅猛发展，使得其在医疗、教育、交通等多个领域展现出 巨大的应用潜力。然而，随之而来的隐私保护、数据安全、就业市场变动、 道德伦理等问题也日益凸显。在此背景下，国际社会纷纷投入大量资源， 深入研究 AI 伦理问题，以期在技术发展的同时，确保人类社会的和谐 与稳定。
( 一 ) 国际 AI伦理研究现状
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1、理论框架的构建
近年来，国际上众多学者致力于构建 AI 伦理的理论框架，以期为 实践提供指导。这些理论框架主要围绕 AI 技术的责任归属、道德判断 以及价值观等问题展开。例如，部分学者提出了以“公平性、透明性、 可解释性、数据隐私”为核心的 AI 伦理原则，强调在 AI 系统的设计、 开发和部署过程中，应充分考虑这些原则。
2、实践应用的探索
在实践应用方面，各国政府、企业和研究机构纷纷开展 AI 伦理相 关的项目与实验。例如，欧盟推出的《通用数据保护条例》(GDPR)， 明确规定了在 AI 处理个人数据时，应遵循的隐私保护原则；谷歌、微 软等科技巨头则在其内部建立了 AI伦理委员会，负责审查 AI技术的道 德风险。
3、跨学科研究的推动


AI 伦理问题的复杂性决定了其需要跨学科的解决方案。目前，国际 上许多研究团队正积极促进伦理学、社会学、法学、计算机科学等多学 科的交叉融合，共同研究 AI 伦理问题。这种跨学科的研究模式不仅有 助于深入理解 AI 技术的本质及其社会影响，还为寻求有效的解决策略 提供了更多可能性。
( 二 ) 国际 AI伦理研究贡献及未来走向
1、国际 AI伦理研究贡献
1）提升公众对 AI伦理问题的认识
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通过广泛的研究与讨论，国际社会成功提升了公众对 AI 伦理问题 的认识。如今，越来越多的人开始关注AI技术背后的道德与法律问题， 积极参与到相关讨论中来。这种社会共识的形成为 AI 技术的健康发展 提供了有力的社会支持。
2）为政策制定提供理论支持
国际上的 AI 伦理研究成果为各国政府的政策制定提供了有力的理 论支持。许多国家在制定 AI 产业政策时，都充分考虑了伦理因素，以 确保技术进步的同时，维护社会稳定和公共利益。例如，中国的《新一 代人工智能发展规划》中明确提出要加强人工智能伦理研究，确保人工 智能安全、可靠、可控。
3）推动 AI技术的可持续发展


AI 伦理研究的深入进行有助于推动 AI 技术的可持续发展。通过不 断反思与调整技术发展的方向，国际社会有望避免潜在的道德风险，确 保 AI 技术在为人类创造福祉的同时，不会带来负面影响。例如，在自 动驾驶汽车的研发过程中，工程师们就积极引入伦理原则，以确保在紧 急情况下能够做出符合道德要求的决策。
2、国际 AI伦理研究未来走向
尽管国际上的 AI 伦理研究已取得显著成果，仍面临诸多挑战。未 来，研究继续关注以下方面：一是加强跨学科的交流与合作，共同推动 AI伦理研究的深入发展；二是关注新兴技术领域中的伦理问题，如人工 智能在医疗、教育、金融等领域的应用；三是加强国际合作，共同制定
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全球性的 AI伦理原则和标准。
国际上在 AI 伦理领域的研究已取得丰富成果和显著成就。这些成 果不仅为 AI 技术的健康发展提供了有力保障，还为人类社会的和谐与 稳定做出了积极贡献。展望未来，我们期待国际社会能够继续深化 AI 伦理研究，共同推动人工智能技术的可持续发展。
( 三 ) 全球主要国家 AI政策
1、美国：以发展为导向开展 AI 风险管理，力争保持全球领头羊
地位


1）重发展轻监管
相比于监管，美国更关注 AI产业的创新发展。早在 2016 年，美国 密集发布《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究与发展 战略计划》等，将 AI 提至国家战略的高度，此后持续表现出鼓励发展 的态度，从资金投入、资源开放、人才培养等各方面给予政策支持。而 直到 2020 年，美国才开始陆续发布治理为主的政策文件，如《人工智 能监管原则草案》、《在联邦政府中促进使用可信赖的人工智能》等， 但相关政策并不强调严格监管，避免因强监管阻碍 AI创新发展。
2）AI 监管尚未全面立法
美国目前尚未完成 AI 监管全面立法，相比于出台具有极强约束力 的法律文件，更侧重于提出 AI监管原则和框架，如 2020 年发布的《人 工智能应用监管指南》提出 10 项 AI 监管原则，2022 年发布的《人工 智能权利法案蓝图》提出负责任地使用 AI路线图，2023 年发布的《人
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工智能风险管理框架》提供了可参考的AI风险管理框架。2023年 9月， 美国第一个严格、全面的立法蓝图——《两党人工智能立法框架》被提 出，尚未被国会通过。


2、欧盟：以安全为导向开展 AI 监管立法，抢占全球伦理规则主
导权
1）强调制定用于 AI监管的法案
欧盟作为偏重国家间统一规范的组织，期望制定明确的法案来对 AI 进行监管。2016年以来，欧盟围绕AI先后出台多部强调监管、数据规范、 边界的政策文件。2021 年，欧盟委员会提出全球首部监管 AI的法律草 案——《人工智能法案》，旨在为AI引入一个共同的监管和法律框架， 此后该法律草案经多轮修改，近期又针对横空出世的生成式 AI 不断完 善内容，预期 2024 年前后通过。
2）采用风险分级监管治理框架与全过程风险控制体系 《人工智能法案》采用分级分类的风险规制路径，将 AI 系统可能 引发的伤害人类安全、基本权利的风险划分为四个等级，分别是极低风 险、有限风险、高风险和不可接受的风险，不同级别对应不同的监管措施， 如完全禁止不可接受风险、重点限制高风险等。此外，《人工智能法案》 针对高风险 AI 系统进入市场前后的完整流程进行了风险规制，覆盖范 围包括设计开发、研发设计、产品评估、注册、CE 标志、产品监测， 如在设计开发阶段建立和维护风险管理系统、入市后建立和记录售后监 测系统等。


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[中国人工智能伦理风险白皮书
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1 美国 世界主要国家 AI政策 美国政府高度重视 AI技术的发展，将其视为国家战略。2019 年，美国发布了《美国人工智能研究和开发战略》，旨在确 保美国在 AI领域的领导地位。此外，美国政府还通过各种资 金支持和政策引导，推动 AI技术的创新和应用。


2 中国 中国政府将AI技术视为国家战略，制定了一系列政策和规划， 以推动 AI 产业的发展。例如，2017 年，国务院发布了《新 一代人工智能发展规划》，明确提出了到 2030 年，中国要 成为世界人工智能创新中心的目标。


3 欧盟 欧盟将 AI技术视为关键基础设施和竞争力的重要组成部分。 2018年，欧盟发布了《欧洲人工智能战略》，旨在通过政策、 投资和国际合作等手段，推动 AI技术的发展和应用。


4 日本 日本政府高度重视 AI技术的发展，将其视为实现经济增长和 社会福祉的关键因素。2017 年，日本政府发布了《人工智能 技术战略》，提出了加强 AI研究、人才培养和国际合作等方 面的政策措施。


5 德国 德国政府将AI技术视为国家战略，制定了一系列政策和规划， 以推动AI产业的发展。例如，2018年，德国政府发布了《德 国联邦政府人工智能战略》，明确了德国在 AI领域的发展目 标和政策措施。


6 英国 英国政府高度重视 AI技术的发展，将其视为提高国家竞争力 和实现可持续发展的关键因素。2018年，英国政府发布了《英 国人工智能战略》，提出了加强 AI研究、人才培养和产业发 展等方面的政策措施。


7 韩国 韩国政府将AI技术视为国家战略，制定了一系列政策和规划， 以推动AI产业的发展。例如，2019年，韩国政府发布了《韩 国人工智能发展战略》，明确了韩国在 AI领域的发展目标和 政策措施。


8 印度 印度政府高度重视 AI技术的发展，将其视为提高国家竞争力 和实现经济增长的关键因素。2018 年，印度政府发布了《印 度国家人工智能战略》，提出了加强 AI研究、人才培养和产 业发展等方面的政策措施。


9 加拿大 加拿大政府将 AI技术视为国家战略，制定了一系列政策和规 划，以推动 AI 产业的发展。例如，2017 年，加拿大政府发 布了《加拿大人工智能战略》，明确了加拿大在 AI领域的发 展目标和政策措施。
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表 2世界主要国家 AI政策]
10
澳大利亚
澳大利亚政府高度重视 AI技术的发展，将其视为提高国家竞 争力和实现经济增长的关键因素。2018 年，澳大利亚政府发 布了《澳大利亚国家人工智能战略》，提出了加强 AI研究、 人才培养和产业发展等方面的政策措施。
表 2世界主要国家 AI政策
这些政策和措施有助于保护个人隐私、促进公平公正、确保 AI 系 统的透明度和可解释性，以及明确责任分配。
不足之处是伦理规范与法律、标准等衔接不畅，可能导致伦理规范 缺乏可操作性。此外，如何在促进创新和保护隐私之间找到平衡点，仍 是各国面临的挑战 综上所述，AI伦理治理是一个全球性的挑战，需要各国政府、企业 和研究机构共同努力，通过制定和实施有效的政策和措施，确保 AI 技 术的健康、安全和可持续发展。
( 四 ) 全球智者的观点


自2023年以来，随着人工智能技术的飞速进步，全球范围内的智者、 学者、政策制定者和企业家纷纷就 AI 伦理问题展开深入探讨。他们的 观点虽不尽相同，但共同构成了一个多维度的 AI伦理讨论框架。
首先，众多智者强调数据隐私的重要性。他们认为，在 AI 系统的 训练和运营过程中，个人数据的收集和使用必须遵循严格的隐私保护法 规。这包括确保数据的匿名化、透明化处理，以及给予用户明确的数据 使用授权。此外，一些专家还提出了“数据主权”的概念，即个人应有 权决定其数据如何被使用，甚至有权撤回这些数据。
其次，AI的公平性和不歧视问题也受到了广泛关注。专家们指出，
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AI 系统可能会因为训练数据的偏见而产生歧视性决策，如性别、种族或 年龄歧视。因此，设计和开发AI系统时，必须确保算法公正、无偏见， 并能够适应多样化的应用场景。


再者，AI 的透明度和可解释性成为热议焦点。许多专家认为，AI 系统的决策过程应尽可能透明，以便人们理解其背后的逻辑和原因。这 不仅可以增强公众对AI的信任，还有助于在出现问题时及时定位和纠正。 此外，AI 的安全性和责任归属也是讨论的重点。随着 AI 技术在各个领 域的广泛应用，如何确保AI系统的安全运行，防止恶意攻击和数据泄露， 成为了一个亟待解决的问题。同时，当 AI 系统导致损害时，如何界定 责任归属，是归咎于开发者、用户还是 AI 本身，这也是一个复杂而棘 手的伦理和法律问题。
最后，关于 AI 与人类的关系，智者们的观点也呈现出多样性。一 些人认为，AI的发展将导致大规模的劳动力市场变革，人类需要适应这 种变化，并与 AI建立合作关系。另一些人则警告说，过度依赖 AI可能 导致人类的自主性降低，因此应保持警惕，并寻求在技术进步中保持人 类的主体地位。
从整体上看，2023 年以来全球智者关于 AI伦理的观点体现了对技 术进步与社会责任之间平衡的深刻思考。这些观点不仅涵盖了数据隐私、 公平性、透明度等传统伦理问题，还触及了安全性、责任归属以及人机 关系等前沿议题。


这些讨论不仅丰富了 AI 伦理的理论体系，也为政策制定和实践应
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用提供了重要参考。然而，也应看到，这些观点之间仍存在分歧和争议， 这反映了 AI伦理问题的复杂性和多维度性。未来，随着 AI技术的进一 步发展和应用，这些伦理问题将继续面临挑战和变革，需要全球范围内 的智者持续关注和深入探讨。
综上所述，2023 年以来的 AI 伦理讨论展现了人类对科技进步的审 慎态度和对社会责任的担当。这些讨论不仅为AI的未来发展指明了方向， 也为我们如何更好地与智能机器共存提供了思考基础。
[综上所述，2023 年以来的 AI 伦理讨论展现了人类对科技进步的审 慎态度和对社会责任的担当。这些讨论不仅为AI的未来发展指明了方向， 也为我们如何更好地与智能机器共存提供了思考基础。
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1 埃隆·马斯克 (Elon Musk) 全球智者的观点集萃 特斯拉和SpaceX的创始人，对AI技术持谨慎态度。 他曾多次警告称，人工智能可能对人类构成威胁， 甚至可能导致人类灭亡。


2 马克·扎克 伯格 (Mark Zuckerberg) Facebook创始人兼CEO，对AI技术持积极态度。 他认为 AI 将带来许多创新和便利，但同时也需要 关注其潜在的隐私和安全问题。
3 杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 著名计算机科学家，被称为“深度学习之父”。他 对AI技术充满信心，认为AI将彻底改变人类生活。
4 吴恩达 (Andrew Ng) 斯坦福大学教授，谷歌大脑创始人。他对 AI 技术 持乐观态度，认为 AI 将带来巨大的经济和社会价 值。
5 尼克·博斯特罗姆 (Nick Bostrom) 牛津大学哲学家，研究人工智能伦理问题。他认为 AI 技术的发展将对人类社会产生深远影响，需要 制定相应的伦理规范。


6 尤瓦尔·赫拉 利 (Yuval Noah Harari) 以色列历史学家，《人类简史》作者。他对 AI 技 术持谨慎态度，认为 AI 可能导致大量失业和社会 不平等问题。
7 彼得·泰尔 (Peter Thiel) PayPal 创始人，风险投资家。他对 AI 技术持积极 态度，认为 AI将带来巨大的商业机会。
8 雷·库兹韦尔 (Ray Kurzweil) 著名发明家和未来学家，对 AI 技术充满信心。他 预测，到 2045 年，人工智能将达到与人类智能相 当的水平。
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表 3 全球智者的观点集萃]
9	杨振宁	中国著名物理学家，诺贝尔物理学奖获得者。他对 AI技术持谨慎态度，认为AI可能对人类构成威胁， 需要加强监管和伦理规范。
10	李开复	创新工场创始人，曾是谷歌大中华区总裁。他对 AI 技术持乐观态度，认为 AI 将带来巨大的经济和 社会价值，但同时也需要关注其潜在的隐私和安全 问题。
表 3 全球智者的观点集萃
( 五 ) 全球头部企业的选择和态势


近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，全球著名企业纷纷 将 AI 伦理纳入其产品研发、投资、运营和市场策略的核心考量。这不 仅是对社会期望的回应，也是企业自身长期发展的必要条件，从市场表 现来看，这些企业都显现出积极的态势。
1、企业策略的重点概括：
1）产品研发方向
强调数据隐私与安全：在产品设计初期，企业便着重考虑数据收集、 存储和处理的安全性。例如，苹果公司在其设备中内置了强大的加密功 能，以保护用户数据不被未经授权的访问。
促进算法公平性与无偏见：企业致力于开发和部署减少算法偏见的 算法，确保 AI 决策不会因种族、性别或其他特征而对某些群体产生不 利影响。谷歌的“公平性指标”项目就是这一努力的体现。
增强透明度和可解释性：为了提高用户信任，企业正在努力提高 AI 系统的透明度。微软推出了“解释性 AI”工具，帮助用户理解机器学习 模型的决策过程。
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2）投资策略


加大伦理技术研发投入：企业不仅在传统 AI 技术上投资，还特别 重视那些能够解决伦理问题的创新技术。亚马逊的 Alexa 基金就投资了 多个致力于开发更加人性化、符合人类伦理的 AI技术的初创公司。 建立伦理风险评估体系：在投资决策过程中，企业开始引入伦理风险评 估，确保所投资的项目不仅符合经济效益，也符合社会伦理标准。
3）运营管理
制定内部伦理准则：许多企业制定了详细的内部 AI 伦理准则，为 员工提供明确的指导。IBM的 AI 伦理准则就是一个典型的例子，它要 求所有员工在进行 AI相关工作时遵守一系列伦理原则。 设立伦理委员会：为了确保 AI 项目的伦理合规性，一些企业成立了专 门的伦理委员会，负责审查和监督 AI 项目的实施。例如，微软设立了 一个人工智能伦理委员会，负责审查公司的AI项目是否符合伦理标准。
4）市场策略


塑造负责任的品牌形象：企业通过公开强调其AI产品的伦理特性， 努力塑造负责任的品牌形象。这不仅能吸引那些关心技术伦理的消费者， 还能提升企业的社会声誉。 推动行业合作与标准制定：企业积极参与行业合作，共同推动 AI 伦理 标准的制定。例如，谷歌、微软和亚马逊等企业联合成立了“人工智能 伦理联盟”，旨在推动行业内的伦理讨论和标准制定。
2、企业策略实际效果
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在 AI 伦理的指导下，全球著名企业纷纷调整其产品研发、投资、 运营和市场策略，以期在追求技术创新的同时，兼顾社会责任和道德 标准。
从实际效果来看，这些企业在考虑 AI 伦理的基础上制定的策略已 经取得了一定的成效。一方面，这些策略有助于提升企业的品牌形象和 社会声誉，吸引更多的人才和客户。另一方面，这些努力也有助于推动 整个行业的健康发展，减少技术滥用和伦理风险的可能性。
1）提升企业形象与品牌价值


企业将 AI 伦理纳入其核心策略，显著提升了其品牌形象。在公众对 AI 技术的道德和安全问题日益关注的背景下，企业的这些举措展示了其对 社会责任的承担，增强了消费者的信任和忠诚度。例如，谷歌通过其“AI for Good”项目，展示了其在利用AI解决全球性问题上的努力和承诺， 有效提升了其品牌价值。
2）促进技术创新与可持续发展
在 AI 伦理的指引下，企业更加注重技术的可持续性和创新性。通 过投资研发更加透明、可解释和公平的 AI 算法，企业不仅解决了技术 上的难题，也为其长期发展奠定了坚实的基础。此外，这些技术创新还 有助于企业开拓新的市场和应用领域，如医疗健康、教育等，从而实现 业务的多元化和可持续发展。
3）增强内外部信任与合规性
随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私和安全问题日益凸显。企业通
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过制定严格的内部伦理准则和设立伦理委员会，加强了对 AI 技术的监 管和审查，确保了其业务运营符合相关法律法规的要求。这不仅增强了 投资者、合作伙伴和社会公众对企业及其产品的信任，也有助于降低因 违规操作而引发的法律风险。
4）推动行业合作与标准制定


企业在 AI 伦理方面的积极行动不仅限于自身，还推动了整个行业 的合作与标准制定。通过参与或主导国际 AI 伦理倡议和组织，企业与 其他利益相关者共同探讨了 AI 技术的道德、法律和社会影响，为推动 全球范围内的 AI伦理规范的形成发挥了积极作用。
3、企业策略的社会影响与面临挑战 企业的 AI 伦理策略在社会层面产生了广泛的影响。一方面，它提 高了公众对 AI 技术的认知和理解，促进了科技与社会的良性互动。另 一方面，它也激发了公众对 AI 伦理问题的关注和参与，推动了社会对 AI 技术道德和法律边界的深入探讨。面对不断变化的伦理挑战和市场 需求，企业仍需持续改进和创新其策略，以实现更加可持续和负责任的 发展。
尽管企业在AI伦理策略上取得了一定的成效，但仍面临诸多挑战。 技术的快速发展使得新的伦理问题不断涌现，要求企业持续跟进和适应。 此外，不同文化和社会背景下对伦理的理解存在差异，这要求企业在国 际化战略中更加审慎。因此，企业需要建立一个动态的伦理管理机制， 以应对不断变化的伦理挑战。
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表 4 全球 10 大头部企业市场态势]
1 全球 谷歌 10 大头部企业市场态势 特斯拉和SpaceX的创始人，对AI技术持谨慎态度。 他曾多次警告称，人工智能可能对人类构成威胁， 甚至可能导致人类灭亡。
2 亚马逊 Facebook创始人兼CEO，对AI技术持积极态度。 他认为 AI 将带来许多创新和便利，但同时也需要 关注其潜在的隐私和安全问题。
3 微软 著名计算机科学家，被称为“深度学习之父”。他 对AI技术充满信心，认为AI将彻底改变人类生活。
4 IBM 斯坦福大学教授，谷歌大脑创始人。他对 AI 技术 持乐观态度，认为 AI 将带来巨大的经济和社会价 值。
5 Facebook 牛津大学哲学家，研究人工智能伦理问题。他认为 AI 技术的发展将对人类社会产生深远影响，需要 制定相应的伦理规范。
6 苹果 以色列历史学家，《人类简史》作者。他对 AI 技 术持谨慎态度，认为 AI 可能导致大量失业和社会 不平等问题。
7 三星 PayPal 创始人，风险投资家。他对 AI 技术持积极 态度，认为 AI将带来巨大的商业机会。
8 华为 著名发明家和未来学家，对 AI 技术充满信心。他 预测，到 2045 年，人工智能将达到与人类智能相 当的水平。
9 阿里巴巴 利用 AI 技术优化电商平台的推荐系统、物流系统 等。2019年，其AI相关业务的收入为56.6亿美元， 占公司总收入的 3.3%。
10 腾讯 发展游戏、社交等领域的 AI 技术，提升产品质量 和用户体验。2019 年，其 AI 相关业务的收入为 77.5 亿美元，占公司总收入的 5.6%。


表 4 全球 10 大头部企业市场态势
综上所述，全球著名企业在考虑 AI 伦理的基础上制定的策略在推 动技术创新、提升企业形象和促进社会和谐方面发挥了积极作用，在市场 占有和收入上都有不俗的表现。未来，随着AI技术的进一步发展和应用， 这些企业有望在伦理规范的引导下实现更加可持续和负责任的发展。
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三、居安思危如履薄冰，杜绝风险伦理安全
(一 ) 伴随社会和技术进步，AI伦理安全理念与时俱进
AI伦理安全的发展变化是一个随着技术进步和社会需求不断演进的 过程。以下是 AI伦理观点随时间顺序发展的简要概述：
1、早期阶段（20 世纪 50 年代 -80 年代 )
在人工智能的早期阶段，AI系统主要局限于简单的规则和逻辑运算。 此时的伦理讨论主要集中在计算机程序的道德责任问题上。例如，如果 一个程序导致了意外的结果，责任应该归咎于谁——程序员、用户还是 机器本身？这一时期的讨论为后来 AI伦理的发展奠定了基础。
2、专家系统时代（1980 年代 -90 年代 )


随着专家系统的兴起，AI开始被用于具体的决策支持。这一时期的 伦理关注点转向了算法的偏见和歧视问题。专家系统往往依赖于大量的 专家知识和数据，而这些数据和知识可能存在隐性偏见。因此，伦理学 家开始呼吁对AI系统的输入数据进行审查和验证，以确保决策的公正性。
3、机器学习时代（21 世纪初至今 ) 进入 21 世纪，随着机器学习特别是深度学习的发展，AI系统的能 力得到了显著提升。这一时期的伦理讨论变得更加广泛和深入：
数据隐私：随着大数据技术的应用，个人数据的收集和分析成为 AI 训练的关键。这引发了关于数据隐私和用户授权的广泛讨论，推动了如 欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 等法规的制定。
透明度和可解释性：深度学习模型因其“黑箱”特性而受到批评，
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因为它们的工作原理对人类来说是不透明的。这促使研究者开发新的算 法和技术，以提高 AI决策的透明度。
自动化与就业：随着自动化程度的提高，AI对就业市场的影响成为 热议话题。一些人担心 AI将取代大量工作，而另一些人则认为 AI将创 造新的就业机会。


安全性与对抗性攻击：随着 AI 系统在各个领域的部署，如何防止 恶意攻击和确保 AI 的安全性成为关注焦点。对抗性样本攻击的研究揭 示了 AI系统的脆弱性，促使研究者探索更强的防御机制。
人机关系：随着 AI 技术的发展，人们开始更深入地思考人类与机 器的关系。这包括讨论 AI的自主性、人类的角色以及 AI在决策过程中 的道德地位。
( 二 ) 加强监管，防范失控性风险
失控性风险指的是AI系统失去控制并产生不可预测的行为的风险。 解决办法是通过技术创新和伦理规范，加强对 AI 系统的监管和管理， 以确保其在人类的控制之下运行。
随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，AI 系统在各个领域的应用越 来越广泛，如自动驾驶、医疗诊断、金融投资等。然而，AI系统的发展 也带来了一系列风险，其中失控性风险是最为严重的一个。这种风险可 能导致严重的后果，如人身伤害、财产损失、社会不安等。为了确保 AI 系统在人类的控制之下运行，我们需要通过技术创新和伦理规范，加强 对 AI系统的监管和管理。
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1、失控性风险的表现


1）不可预测的行为：AI 系统在运行过程中可能出现无法预测的 行为，这些行为可能是由于算法的缺陷、数据的不完整或者训练过程的 问题导致的。例如，在自动驾驶领域，如果 AI 系统无法正确识别交通 信号灯的颜色，可能会导致交通事故的发生。
2）自我学习与进化：AI系统具有自我学习和进化的能力，这意味 着它们可以不断地从数据中学习新的知识和技能。然而，这种能力也可 能导致 AI 系统产生意想不到的行为。例如，AI 系统可能会学会如何在 没有人类干预的情况下进行攻击，从而导致安全风险。
3）恶意攻击：AI系统可能成为黑客攻击的目标，黑客可以利用 AI 系统的漏洞对其进行操控，使其产生恶意行为。例如，黑客可以通过对 AI系统进行训练，使其学会如何破解密码、窃取信息等。
4）误判与歧视：AI系统在处理数据时可能会出现误判和歧视现象。 例如，在招聘领域，AI系统可能会因为训练数据的偏见而拒绝某些求职 者的申请。这种误判和歧视不仅会导致个人的损失，还可能加剧社会的 不公平现象。
2、失控性风险的原因


1）算法缺陷：AI系统的运行依赖于算法，算法的缺陷可能导致 AI 系统产生不可预测的行为。例如，深度学习算法中的梯度消失问题可能 导致 AI系统无法正确地学习知识。
2）数据不完整：AI系统的训练需要大量的数据，数据的质量直接
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影响到 AI 系统的性能。如果训练数据不完整或者存在偏差，可能导致 AI系统产生错误的判断和行为。
3）训练过程的问题：AI系统的训练过程可能存在问题，如过拟合、 欠拟合等。这些问题可能导致 AI 系统无法正确地学习知识，从而产生 不可预测的行为。
4）人为因素：AI 系统的设计和开发过程中可能存在人为因素，如 设计者的偏见、技术水平不足等。这些因素可能导致 AI 系统产生不可 预测的行为。
3、解决失控性风险的办法
1）技术创新：通过技术创新，提高 AI系统的稳定性和可靠性。例 如，研究新的算法、优化训练过程等。此外，还可以通过技术手段对 AI 系统进行监控和限制，确保其行为在可接受的范围内。


2）伦理规范：制定和完善 AI 领域的伦理规范，引导 AI 系统的设 计和开发遵循道德和法律的要求。例如，制定关于数据隐私、算法公平 等方面的规定，确保 AI系统的使用不会侵犯他人的利益。
3）监管和管理：加强对 AI系统的监管和管理，确保其在人类的控 制之下运行。例如，建立专门的监管机构，对 AI 系统的开发和应用进 行审查和监督；制定相关的法律法规，对违法行为进行处罚；加强国际 合作，共同应对 AI带来的挑战。
4）公众教育：提高公众对 AI风险的认识和理解，培养公众的安全 意识和防范能力。例如，开展 AI安全教育，让公众了解 AI系统的工作
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原理和潜在风险；鼓励公众参与 AI 系统的监督和管理，共同维护社会 的安全和稳定。
4、案例分析


1）AlphaGo：AlphaGo 是一款由谷歌 DeepMind 公司开发的围棋 AI 程序。在 2016 年和 2017 年的比赛中，AlphaGo 分别击败了世界围 棋冠军李世石和中国围棋冠军柯洁，展示了 AI 在复杂游戏中的强大实 力。然而，AlphaGo 的胜利也引发了关于失控性风险的讨论。一些人担 心，如果将 AlphaGo 的技术应用于其他领域，如军事、经济等，可能 会导致不可预测的后果。为了确保 AI 技术的可控性，DeepMind 公司 在 AlphaGo 的开发过程中采取了一系列措施，如限制其计算资源、设 置时间限制等。
2）自动驾驶汽车：自动驾驶汽车是AI技术在交通领域的应用之一。 虽然自动驾驶汽车有望提高交通效率、减少交通事故等，但其失控性风 险也引起了广泛关注。例如，2018 年 3 月，一辆 Uber 自动驾驶汽车 在美国亚利桑那州发生了一起事故，导致一名行人死亡。事故调查发现， 自动驾驶汽车的传感器未能正确识别行人和自行车骑手。为了防止类似 事故的发生，各国政府和企业纷纷加强了对自动驾驶汽车的监管和管理， 如制定严格的测试标准、要求驾驶员随时准备接管等。


总之，失控性风险是 AI 发展过程中面临的一个重要挑战。为了确 保AI系统在人类的控制之下运行，我们需要通过技术创新、伦理规范、 监管和管理等多种手段，降低失控性风险的可能性。同时，我们还需要
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提高公众对 AI风险的认识和理解，共同应对 AI带来的挑战。
( 三 ) 完善法规，杜绝侵权性风险
侵权性风险是关于 AI 可能侵犯个人或群体权益的风险。随着人工 智能技术的不断发展和应用，这种风险也日益凸显。为了解决这个问题， 我们需要建立完善的法律体系，保护个人隐私和权益。
1、侵权性风险的表现
1）侵犯个人隐私：AI技术在处理大量数据的过程中，可能会收集、 存储和使用个人的敏感信息，如身份证号、电话号码、家庭住址等。这 些信息一旦泄露，可能会导致个人隐私受到侵犯，甚至引发诈骗、勒索 等犯罪行为。
2）侵犯知识产权：AI技术在创作、翻译、音乐制作等领域的应用， 可能会涉及到知识产权的问题。例如，AI创作的音乐、文章等作品，其 版权归属问题尚未明确；AI翻译软件可能会侵犯原作者的翻译权等。这 些问题可能导致原创者的权益受到损害。


3）侵犯肖像权：AI 技术在图像识别、视频监控等领域的应用，可 能会涉及到肖像权的问题。例如，AI监控系统可能会误识别他人为犯罪 嫌疑人，导致无辜者名誉受损；AI图像识别技术可能会将他人的肖像用 于商业广告等。这些问题可能导致个人肖像权受到侵犯。
4）侵犯言论自由：AI 技术在内容审查、舆论引导等领域的应用， 可能会涉及到言论自由的问题。例如，AI内容审查系统可能会误删合法 言论，导致言论自由受到限制；AI舆论引导技术可能会操控公众舆论，
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影响民主决策等。这些问题可能导致言论自由受到侵犯。
2、侵权性风险的原因
1）法律法规滞后：目前，针对 AI技术的法律法规尚不完善，很多 问题尚无明确规定。这导致了 AI 技术在实际应用中，容易产生侵权性 风险。
2）技术不成熟：虽然 AI技术取得了很大的进步，但在某些领域仍 存在技术不成熟的问题。例如，AI图像识别技术在识别人脸时，可能会 出现误识别的情况；AI翻译软件在翻译过程中，可能会出现语义理解错 误等问题。这些问题容易导致侵权性风险的产生。


3）监管缺失：由于 AI技术的快速发展，监管部门很难跟上技术发 展的步伐，导致监管缺失。这使得一些企业和个人在开发和应用 AI 技 术时，容易忽视侵权性风险。
3、解决侵权性风险的措施
1）完善法律法规：政府应加快制定和完善针对AI技术的法律法规， 明确 AI 技术在应用过程中可能涉及的侵权性问题，为侵权行为设定明 确的法律责任。
2）加强技术研发：企业和研究机构应加大研发投入，提高 AI技术 的准确性和可靠性，降低侵权性风险的发生概率。
3）建立监管机制：政府应建立健全 AI技术的监管机制，加强对 AI 技术应用的监督和管理，确保其在合法合规的范围内使用。
4）提高公众意识：政府和企业应加强对公众的宣传教育，提高公
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众对 AI 技术侵权性风险的认识和防范意识。
4、案例分析


1）2018 年，一款名为“DeepFakes”的 AI 换脸技术在网络上引 起了广泛关注。这款技术可以将一个人的脸部特征替换到另一个人的脸 上，生成逼真的虚假视频。这种技术被恶意利用后，可能会导致个人肖 像权受到侵犯，甚至引发诽谤、敲诈等犯罪行为。为了应对这一问题， 各国政府和企业纷纷加强了对 AI换脸技术的监管和管理。
2）2019 年，一款名为“Replika”的 AI 聊天机器人在全球范围内 受到了广泛关注。这款机器人可以与用户进行深度交流，了解用户的情 感需求和生活经历。然而，这款机器人在与用户交流过程中，可能会收 集到用户的敏感信息，如家庭住址、工作单位等。这些信息一旦泄露， 可能会导致个人隐私受到侵犯。为了解决这一问题，Replika 的开发团 队表示将加强数据安全保护措施，确保用户信息安全。


3）2020年，一款名为“ZAO”的AI换脸应用在中国引发了广泛关注。 这款应用可以将用户的脸部特征替换到电影、电视剧等影视作品中的角 色上，生成逼真的换脸视频。然而，这款应用在收集用户个人信息时， 并未明确告知用户其用途和范围，引发了用户隐私泄露的担忧。为了应 对这一问题，中国政府要求相关部门加强对AI换脸应用的监管和管理， 确保其合法合规运营。
侵权性风险是关于 AI 可能侵犯个人或群体权益的风险。为了解决 这个问题，我们需要建立完善的法律体系，保护个人隐私和权益。同时，
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政府、企业和社会各界也需要共同努力，加强技术研发、监管和宣传教育， 降低侵权性风险的发生概率。
( 四 ) 确保透明公正，规避歧视性风险
歧视性风险是 AI 技术在应用过程中可能面临的一个重要问题。由 于 AI 系统的决策过程往往是基于大量的数据和算法，因此，如果这些 数据和算法存在偏见，那么 AI 系统就可能对某些特定群体产生歧视。 这种歧视可能表现为就业、信贷、保险等方面的不公平待遇。为了应对 这一风险，我们需要提升 AI 系统的透明度和可解释性，确保算法公正 公平。
1、歧视性风险的表现


1）就业歧视：AI技术在招聘领域的应用可能导致某些特定群体的 就业机会受到限制。例如，一些企业在招聘过程中使用 AI 技术进行简 历筛选，但由于算法可能存在性别、年龄等偏见，导致某些特定群体的 求职者难以获得面试机会。
2）信贷歧视：AI技术在信贷领域的应用可能导致某些特定群体的 信贷需求受到限制。例如，一些银行和金融机构使用 AI 技术进行信贷 审批，但由于算法可能存在种族、地域等偏见，导致某些特定群体的借 款人难以获得贷款。
3）保险歧视：AI技术在保险领域的应用可能导致某些特定群体的 保险需求受到限制。例如，一些保险公司使用 AI 技术进行保险定价， 但由于算法可能存在性别、年龄等偏见，导致某些特定群体的投保人难
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以获得合适的保险产品。
2、歧视性风险的原因
1）数据偏见：AI 系统的决策过程是基于大量的数据，如果 这些数据存在偏见，那么AI系统就可能对某些特定群体产生歧视。 例如，在招聘领域，如果企业使用的数据集存在性别、年龄等偏见， 那么AI系统在进行简历筛选时就可能对某些特定群体产生歧视。


2）算法偏见：AI 系统的决策过程是基于算法的，如果这些 算法存在偏见，那么 AI 系统就可能对某些特定群体产生歧视。 例如，在信贷领域，如果银行和金融机构使用的算法存在种族、 地域等偏见，那么 AI 系统在进行信贷审批时就可能对某些特定 群体产生歧视。
3）人为偏见：AI 系统的开发和应用过程中，开发者和维护 者的人为偏见也可能导致歧视性风险的产生。例如，开发者在设 计算法时可能有意无意地引入了性别、年龄等偏见，从而导致 AI 系统对某些特定群体产生歧视。
3、解决歧视性风险的措施
1）提升 AI 系统的透明度：为了确保 AI 系统的公正公平， 我们需要提升其透明度，让使用者了解AI系统的决策过程和依据。 这可以通过公开算法原理、提供决策依据等方式实现。
2）提高 AI系统的可解释性：为了确保AI系统的公正公平， 我们还需要提高其可解释性，让使用者能够理解 AI 系统的决策
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逻辑。这可以通过提供详细的决策过程说明、使用易于理解的语 言等方式实现。


3）确保算法公正公平：为了确保 AI系统的公正公平，我们 需要确保算法的公正公平。这可以通过使用无偏数据、消除人为 偏见等方式实现。
4）加强监管和审查：为了确保 AI系统的公正公平，我们还 需要加强对 AI 系统的监管和审查。这可以通过建立专门的监管 机构、制定相关的法律法规等方式实现。
4、案例分析
1）亚马逊公司的人工智能招聘系统“Recruit AI”曾因涉嫌 性别歧视而受到关注。据报道，该系统在筛选简历时，可能会将 女性候选人排除在外。亚马逊公司后来对此进行了调查，并表示 将改进算法，确保招聘过程的公正公平。
2）美国一家名为“Truepic”的图片版权保护公司曾因涉嫌 种族歧视而受到关注。该公司使用 AI 技术进行图片识别和版权 保护，但在实际应用中，其算法被指控对非洲裔美国人的照片识 别准确率较低。Truepic 公司后来对此进行了调查，并表示将改 进算法，确保图片识别的公正公平。
3）中国一家名为“水滴筹”的互联网医疗平台曾因涉嫌性 别歧视而受到关注。据报道，该平台在为患者筹款时，可能会对 女性患者的筹款成功率产生影响。水滴筹公司后来对此进行了调
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查，并表示将改进算法，确保筹款过程的公正公平。
歧视性风险是 AI 技术在应用过程中可能面临的一个重要问 题。为了应对这一风险，我们需要提升 AI 系统的透明度和可解 释性，确保算法公正公平。同时，政府、企业和社会各界也需要 共同努力，加强监管和审查，确保 AI技术的公正公平应用。
( 五 ) 加强培训教育，缓解人类失业风险
人类失业风险是 AI 技术发展过程中的一个重要问题。随着 AI技术的不断进步，越来越多的工作岗位可能会被机器取代。这 一现象在全球范围内都有所体现，尤其是在制造业、服务业和金 融业等领域。为了应对这一问题，我们需要推动教育和培训，培 养新的技能和能力，以适应新的工作环境。
1、人类失业风险的表现
1）制造业：在制造业领域，AI 技术的发展已经导致了许多 工作岗位的减少。例如，自动化生产线可以替代大量的装配工 人，而机器人则可以完成一些复杂的操作任务。根据国际劳工组 织 (ILO) 的数据，到 2025 年，全球约有 8500 万工作岗位面临被 自动化取代的风险。


2）服务业：在服务业领域，AI 技术的应用也可能导致部分 岗位的消失。例如，智能客服系统可以替代传统的人工客服，而 自动驾驶技术则可能影响到出租车司机、货车司机等职业。根据 麦肯锡全球研究所的报告，到 2030 年，全球约有 14%的工作岗
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位可能被自动化取代。
3）金融业：在金融业领域，AI 技术的应用也可能导致部分 岗位的减少。例如，智能投顾系统可以替代传统的投资顾问，而 区块链技术则可能影响到银行柜员等职业。根据高盛的研究，到 2025 年，全球约有 1700 万金融从业人员可能面临被自动化取代 的风险。
2、人类失业风险的原因
1）技术进步：AI 技术的发展使得机器可以完成越来越多的 工作任务，从而取代了部分人类的工作。这种技术进步是不可避 免的，因为人类社会的发展总是伴随着新技术的出现和应用。
2）成本考虑：对于企业来说，使用 AI 技术可以降低生产 成本，提高生产效率。因此，许多企业选择采用 AI 技术来替代 部分人力。
3）政策因素：政府在推动 AI技术发展的过程中，可能会出 台一些鼓励企业采用 AI 技术的政策，从而加速了 AI 技术在各个 领域的应用。


3、解决人类失业风险的措施
1）教育和培训：为了应对 AI技术带来的失业风险，我们需 要加强教育和培训，培养新的技能和能力。这包括提高人们的计 算机素养、编程能力、数据分析能力等，以适应新的工作环境。
2）政策引导：政府应该制定相应的政策，引导企业在使用
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AI 技术的过程中充分考虑到人力资源的培养和利用。例如，政府 可以提供税收优惠、补贴等政策支持，鼓励企业开展员工培训和 再就业服务。
3）产业升级：通过推动产业升级，将 AI技术与传统产业相 结合，创造新的就业岗位。例如，可以将AI技术应用于农业、医疗、 教育等领域，提高这些领域的生产效率和服务质量。
4）社会保障体系完善：政府需要完善社会保障体系，为失 业人员提供一定的生活保障和再就业服务。这包括提高失业保险 金的支付水平、扩大再就业培训的覆盖范围等。
4、案例分析


1）亚马逊：亚马逊是一家典型的应用 AI技术的公司。在亚 马逊的仓库中，大量的机器人负责货物的搬运和分拣工作。这使 得亚马逊的仓库工作效率大大提高，但同时也导致了部分仓库员 工的失业。为了应对这一问题，亚马逊推出了“机器人 +人”的 工作模式，即让机器人和人类员工共同完成工作任务。这样既提 高了工作效率，又保证了员工的就业机会。
2）优步：优步是一家提供网约车服务的公司。随着自动驾 驶技术的发展，优步计划在未来几年内推出自动驾驶汽车。这意 味着优步的部分驾驶员可能会面临失业的风险。为了应对这一问 题，优步已经开始与汽车制造商合作，研发自动驾驶汽车。同时， 优步也在积极寻求与政府合作，制定自动驾驶汽车的相关
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政策和法规。


3）IBM：IBM是一家致力于人工智能技术研发的公司。在 IBM的实验室中，研究人员正在开发一种名为“沃森”的人工智 能系统。该系统可以模拟人类的思考和决策过程，广泛应用于金 融、医疗、教育等领域。然而，随着沃森系统的不断完善，部分 从事相关工作的人员可能会面临失业的风险。为了应对这一问题， IBM已经开始与高校合作，培养具有人工智能专业知识的人才。 同时，IBM也在积极推动人工智能技术与传统产业的融合，创造 新的就业岗位。
人类失业风险是 AI 技术发展过程中的一个重要问题。为了 应对这一问题，我们需要推动教育和培训，培养新的技能和能力， 以适应新的工作环境。同时，政府和企业也需要采取相应的措施， 如政策引导、产业升级、完善社会保障体系等，以确保 AI 技术 的发展能够惠及整个社会。只有这样，我们才能确保 AI 技术的 健康发展，为人类社会带来更多的福祉。
( 六 ) 促进政策公平和广泛合作，抹平数字鸿沟风险


数字鸿沟风险：AI技术的普及可能加剧数字鸿沟，使得资源 分配更加不均。解决方法是推动公平的数字政策，缩小数字鸿沟。 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越 广泛，为人们的生活带来了诸多便利。然而，AI技术的普及也可 能带来一些负面影响，其中之一就是加剧数字鸿沟，使得资源分
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配更加不均。本文将通过数据和案例详细解释这一风险点，并提 出相应的解决方法。
1、数字鸿沟风险的表现
1）地域差异：AI技术的普及程度在不同地区存在明显差异。 发达地区由于经济条件较好，基础设施建设完善，人们对新技术 的接受度较高，因此 AI 技术在这些地区的普及程度较高。而在 欠发达地区，由于经济条件较差，基础设施建设滞后，人们对新 技术的接受度较低，因此 AI 技术在这些地区的普及程度较低。 这种地域差异导致了数字鸿沟的产生。
2）教育水平差异：AI 技术的普及程度与人们的教育水平密 切相关。受过高等教育的人群对新技术的接受度较高，更容易掌 握和应用AI技术。而教育水平较低的人群对新技术的接受度较低， 难以掌握和应用AI技术。这种教育水平差异也加剧了数字鸿沟。


3）收入差距：AI 技术的普及程度与人们的收入水平密切相 关。高收入人群有更多的资金投入到新技术的学习和培训中，从 而更容易掌握和应用 AI 技术。而低收入人群由于资金有限，难 以承担新技术的学习和培训费用，因此难以掌握和应用AI技术。 这种收入差距也加剧了数字鸿沟。
2、数字鸿沟风险的影响
1）社会不公平：数字鸿沟的存在使得资源分配更加不均， 导致社会不公平现象加剧。在教育领域，由于教育资源的不均衡
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分配，贫困地区的学生难以获得高质量的教育资源，从而影响了 他们的学习和发展。在就业领域，由于AI技术的普及程度不同， 不同地区、不同教育背景和收入水平的人群在就业市场上的竞争 地位也不同，从而导致就业机会的不公平分配。
2）经济发展不平衡：数字鸿沟的存在影响了欠发达地区的 经济发展。由于 AI 技术的普及程度较低，这些地区的企业和产 业难以充分利用 AI 技术提高生产效率和降低成本，从而影响了 其经济发展速度。同时，由于人才流失，这些地区的创新能力和 竞争力也受到影响。


3）社会不稳定：数字鸿沟的存在可能导致社会不稳定现象 加剧。一方面，由于资源分配不均，低收入人群的生活水平难以 提高，可能导致社会不满情绪的积累；另一方面，由于教育水平 和就业机会的差距，年轻人对未来的信心可能受到影响，从而导 致社会动荡。
3、解决数字鸿沟风险的方法
1）推动公平的数字政策：政府应制定公平的数字政策，确 保 AI 技术的普及不受地域、教育水平和收入差距的影响。这包 括加大对欠发达地区基础设施建设的投入，提高这些地区的网络 覆盖率和通信质量；加强教育投入，提高欠发达地区的教育水平； 实施扶贫政策，提高低收入人群的收入水平等。
2）缩小数字鸿沟：政府和企业应共同努力，通过技术创新
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和合作，降低 AI 技术的成本和门槛，使其更容易被欠发达地区 和低收入人群所接受和使用。此外，还可以通过培训和教育项目， 提高欠发达地区和低收入人群的 AI技术应用能力。
3）促进公平竞争：政府应加强对 AI技术领域的监管，防止 市场垄断和不公平竞争现象的出现。同时，鼓励企业开展技术研 发和创新，提高我国在 AI技术领域的国际竞争力。


4）强化国际合作：政府应积极参与国际交流和合作，引进 先进的AI技术和管理经验，推动我国AI技术的发展和应用。同时， 通过国际合作，帮助欠发达地区和低收入人群提高 AI 技术应用 能力，缩小数字鸿沟。
4、案例分析
1）中国农村地区的数字鸿沟：在中国农村地区，由于基础 设施落后、教育水平较低和收入水平不高等原因，AI技术的普及 程度相对较低。为了缩小农村地区的数字鸿沟，中国政府采取了 一系列措施。例如，加大农村地区基础设施建设投入，提高农村 地区的网络覆盖率和通信质量；实施农村教育改革，提高农村地 区的教育水平；实施扶贫政策，提高农村地区低收入人群的收入 水平等。这些措施在一定程度上缓解了农村地区的数字鸿沟问题。
2）非洲国家的数字鸿沟：非洲国家由于经济发展水平较低、 基础设施落后和教育资源不足等原因，数字鸿沟问题较为严重。 为了缩小非洲国家的数字鸿沟，国际社会采取了一系列措施。例
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如，联合国教科文组织 (UNESCO) 发起了“全球教育联盟”，旨 在通过国际合作提高非洲国家的教育水平；世界银行等国际金融 机构提供了大量资金支持非洲国家的基础设施建设；非政府组织 (NGO) 和企业也积极参与非洲国家的教育和科技项目，帮助当地 人民提高 AI 技术应用能力等。这些措施在一定程度上缓解了非 洲国家的数字鸿沟问题。
数字鸿沟风险是 AI 技术普及过程中需要关注的一个重要问 题。通过推动公平的数字政策、缩小数字鸿沟、促进公平竞争和 强化国际合作等措施，我们可以有效应对这一风险点，确保 AI 技术在我国的健康发展和应用。同时，通过借鉴国内外的成功经 验和教训，我们还可以为其他国家和地区提供有益的参考和借鉴。


总之，AI技术的普及为人类社会带来了巨大的发展机遇，但 同时也带来了数字鸿沟风险。数字鸿沟的存在使得资源分配更加 不均，导致社会不公平现象加剧、经济发展不平衡和社会不稳定 等问题。为了应对这一风险点，我们需要推动公平的数字政策、 缩小数字鸿沟、促进公平竞争和强化国际合作等措施。通过这些 努力，我们可以确保 AI 技术在我国的健康发展和应用，为人类 社会的发展做出更大的贡献。
( 七 ) 构建指导原则，减少人类道德价值观受损风险
人类道德价值观受损风险：AI的决策过程可能与人类的道德 价值观不符，影响社会的道德风气。这需要我们在设计和应用 AI
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时，充分考虑其对人类道德价值观的影响。
随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，其在各个领域的应用越 来越广泛，为人们的生活带来了诸多便利。然而，AI技术的普及 也可能带来一些负面影响，其中之一就是人类道德价值观受损风 险。本文将通过数据和案例详细解释这一风险点，并提出相应的 解决方法。
1、人类道德价值观受损风险的表现


1）伦理冲突：AI 技术的决策过程可能与人类的道德价值观 产生冲突。例如，在自动驾驶汽车中，当面临一个无法避免的事 故时，AI系统需要在保护乘客和行人之间做出选择。在这种情况 下，AI系统的决策可能与人类的道德价值观不符，导致伦理冲突。
2）歧视问题：AI 技术在数据处理和分析过程中，可能会因 为训练数据的偏见而产生歧视性结果。例如，在招聘过程中，如 果使用 AI 技术进行简历筛选，由于训练数据中存在性别、年龄 等歧视性信息，可能导致AI系统对某些人群产生不公平的待遇。
3）隐私侵犯：AI 技术在数据收集和处理过程中，可能会侵 犯个人隐私。例如，在智能家居设备中，AI系统需要收集用户的 生活习惯和偏好信息，以便为用户提供更加个性化的服务。然而， 在这个过程中，用户的隐私信息可能会被泄露或滥用。
2、人类道德价值观受损风险的影响
1）社会信任危机：由于 AI技术的决策过程可能与人类的道
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德价值观不符，导致公众对 AI 技术的信任度下降。这可能会影 响AI技术在各个领域的应用和发展，甚至引发社会恐慌和抵制。


2）法律和道德困境：AI 技术的伦理冲突和歧视问题可能导 致法律和道德困境。例如，在自动驾驶汽车事故中，如何界定责 任和赔偿问题；在招聘过程中，如何确保 AI 系统的公平性和透 明度等。这些问题需要我们重新审视现有的法律体系和道德规范， 以适应 AI技术的发展。
3. 道德风气恶化：由于 AI 技术的决策过程可能与人类的道 德价值观不符，导致社会的道德风气恶化。例如，在社交媒体上， 由于 AI 算法的推荐机制，用户可能更容易接触到低俗、恶俗的 内容，从而影响社会的道德风气。
3、解决人类道德价值观受损风险的方法
1）设立伦理指导原则：政府、企业和研究机构应共同制定 AI 技术的伦理指导原则，明确 AI 技术在设计和应用过程中应遵 循的道德规范。这些原则应涵盖公平性、透明性、隐私保护等方面， 以确保 AI技术与人类的道德价值观相符。
2）加强监管和审查：政府应加强对 AI技术的监管和审查， 确保其在各个领域的应用符合伦理要求。这包括对AI技术的研发、 应用和推广过程进行监督，以及对涉及伦理冲突和歧视问题的 AI 产品和技术进行审查和处罚。
3）提高公众道德意识：政府、企业和教育机构应加强对公


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众的道德教育，提高公众的道德意识和道德判断能力。这有助于 公众更好地理解和接受 AI 技术，减少因伦理冲突和歧视问题引 发的社会矛盾。
4）促进跨学科合作：政府、企业和研究机构应鼓励跨学科 合作，加强伦理学、社会学、心理学等领域的研究力量。这有助 于我们从多角度审视 AI 技术对人类道德价值观的影响，为制定 合理的伦理指导原则提供理论支持。
5）建立多方参与的伦理审查机制：政府、企业、研究机构 和公众应共同参与 AI 技术的伦理审查过程，确保各方的利益得 到充分保障。这可以通过建立多方参与的伦理审查委员会、开展 公众征求意见等方式实现。
4、案例分析
1）谷歌 AlphaGo 事件：2016 年，谷歌的人工智能程序 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。这一事件引发 了关于 AI 技术与人类道德价值观的讨论。一方面，人们认为 AlphaGo 的胜利证明了 AI 技术的强大；另一方面，也有人担忧 AI技术在未来可能取代人类的智慧和创造力，导致人类道德价值 观的衰退。


2）亚马逊 Alexa 事件：2018 年，亚马逊的智能语音助手 Alexa 误将一段恶意录音识别为笑话并播放给用户。这一事件引 发了关于 AI 技术隐私保护的讨论。人们担忧 AI 技术在收集和处
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理用户数据过程中可能存在隐私泄露的风险，从而影响用户的道 德权益。
3）美国自动驾驶汽车事故：近年来，美国发生了多起自动 驾驶汽车事故。在这些事故中，自动驾驶汽车在面临无法避免的 事故时，需要做出选择保护乘客还是行人的决策。这些事故引发 了关于 AI 技术伦理冲突的讨论。人们担忧 AI 技术在决策过程中 可能与人类的道德价值观不符，导致伦理冲突和社会矛盾。
5、结论


AI技术的普及为人类社会带来了巨大的发展机遇，但同时也 带来了人类道德价值观受损风险。人类道德价值观受损风险表现 为伦理冲突、歧视问题和隐私侵犯等现象。这些现象可能导致社 会信任危机、法律和道德困境以及道德风气恶化等问题。为了应 对这一风险点，我们需要设立伦理指导原则、加强监管和审查、 提高公众道德意识、促进跨学科合作和建立多方参与的伦理审查 机制等措施。通过这些努力，我们可以确保 AI 技术在我国的健 康发展和应用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
( 八 ) 展望未来伦理演进，探索 45°平衡律
随着 AI 技术的不断进步，未来的伦理讨论可能会集中在更 加复杂的问题上，如 AI 的道德决策能力、跨文化伦理问题、以 及 AI 在全球治理中的角色等。同时，随着技术的成熟和社会对 AI伦理的认识提高，可以预见将会有更多的国际标准和法规出台， 中国人工智能伦理风险白皮书
以指导 AI的负责任发展。
AI 伦理已经成为了 AI 领域不可或缺的组成部分，对于大模 型而言，其伦理、安全、人机对齐等问题之应对和解决，将需要 政府、业界、学界等利益相关方进行持续的探索。


其一，数据安全、隐私泄露、抗攻击能力提升等问题是现有 大模型应用面临的真实挑战，解决这些问题的技术手段还存在一 定的局限性。对抗性人工智能技术与防御策略之间的竞赛将加剧， 为了应对对抗性攻击和操纵等恶意行为，模型需要被设计为更加 具有鲁棒性。
其二，从整体上对 AI 大模型的安全风险进行建模，系统化 地构建安全评估系统是大模型安全领域的未来发展方向。这将最 大程度地确保大模型应用是在符合社会价值与应用价值方面同步 进行。
其三，增强模型透明度和可解释性。研究模型的可解释性， 提高模型的透明度既是未来 AI 的发展方向，也能帮助提升 AI 模 型的安全性。未来的人工智能模型可能会融入更先进的XAI技术。
其四，人机价值对齐和伦理嵌入设计 (ethics by design) 的 理念将变得越来越重要。无论是AI价值对齐还是伦理嵌入设计， 都需要人们发展新的更加务实的 AI伦理框架及其实践指南。
其五，人工智能监管立法和国际治理合作将得到进一步推进。 未来立法和监管措施将给大模型安全和伦理的研究和实践提供更
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进一步的指导。


其六，在伦理研究中，跨学科合作是一个重要趋势。未来伦 理研究需要吸收多领域的知识和技术，形成跨学科的研究团队， 共同解决不断升级的复杂伦理问题，确保负责任的、安全可控的 AI发展应用。
2024 年 7 月 4日，2024 世界人工智能大会暨人工智能全球 治理高级别会议 (WAIC 2024) 在上海开幕。上海人工智能实验室 主任、首席科学家，清华大学惠妍讲席教授，衔远科技创始人周 伯文提出一个技术主张：探索人工智能 45°平衡律——Towards AI-45° Law， AI-45°平衡律是指从长期的角度来看，我们要大体 上沿着 45 度安全与性能平衡发展，平衡是指短期可以有波动， 但不能长期低于 45° ( 如同现在 )，也不能长期高于 45 度 ( 这将 阻碍发展与产业应用 )。这个技术思想体系要求强技术驱动、全 流程优化、多主体参与以及敏捷治理。像安全可控的核聚变技术 为全人类带来清洁、丰富的能源一样，我们希望通过深入理解 AI 的内在机理和因果过程，从而安全且有效地开发和使用这项革命 性技术，我们坚信未来AI的风险控制将带给全球性的公共福祉。
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四、金砖国家扩展加盟，伦理安全展望新篇 在 2023 年金砖国家峰会之后，该联盟宣布从 2024 年 1 月 起增加六个新成员。它们依次是阿根廷、埃塞俄比亚、伊朗、埃及、 阿拉伯联合酋长国和沙特阿拉伯。
2023 年金砖国家峰会在南非举行，主题为“金砖与非洲:深 化伙伴关系 ,促进彼此增长 ,实现可持续发展 ,加强包容性多边主 义”。此次峰会取得了多项进展和成就，包括加强包容性多边主 义、推动全球治理变革、深化经贸、财金合作、拓展政治安全合作、 加强人文交流、坚持公平正义、完善全球治理等。
金砖国家需要做什么，取决于金砖国家战略选择，在战略选 择的目标 AI 应用中，透析出潜在和现存的伦理风险，金砖国家 有可能后发先至，决胜未来。
( 一 ) 金砖国家应正视 AI伦理风险
随着人工智能 (AI) 的飞速发展，金砖国家面临着许多挑战和 伦理问题。这些问题不仅涉及到技术层面，还涉及到社会、经济、 法律等多个方面。因此，我们需要积极寻找解决方案，以确保 AI 的发展能够造福人类社会，而不是带来负面影响。


首先，AI 发展所带来的挑战之一是就业问题。随着 AI 技术 的不断进步，许多传统的工作岗位可能会被自动化取代。这可能 导致大量的失业和社会不稳定。为了应对这一挑战，我们需要加 强对失业人员的培训和教育，帮助他们适应新的工作环境。此外，
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政府和企业也应该加大对创新产业的支持，以创造更多的就业机会。
其次，AI发展可能加剧数字鸿沟。在金砖国家，许多人仍然 无法享受到先进的互联网服务和智能设备。这使得他们在获取信 息、接受教育和参与经济活动方面处于劣势地位。为了解决这一 问题，我们需要加大对基础设施建设的投入，提高网络覆盖率和 速度。同时，我们还需要推广低成本的智能设备，让更多的人能 够享受到 AI带来的便利。
再者，AI发展可能引发隐私和安全问题。随着大数据和云计 算技术的发展，越来越多的个人信息被收集和存储。这使得个人 隐私面临前所未有的威胁。为了保护公民的隐私权，我们需要建 立完善的法律法规，规范企业和政府部门对个人信息的收集、使 用和传播。此外，我们还需要加强网络安全技术的研究和应用， 防范黑客攻击和数据泄露等风险。


最后，AI发展可能引发伦理道德问题。例如，自动驾驶汽车 在紧急情况下应该如何选择行动？人工智能是否应该拥有与人类 相同的权利和义务？这些问题需要金砖国家在技术发展的同时， 进行深入的伦理道德探讨。金砖国家可以借鉴国际上的经验和做 法，制定相应的伦理准则和法律法规，引导AI技术的健康发展。
( 二 ) 金砖国家需合作应对共同挑战
金砖国家为解决上述问题，可以加强合作，共同应对 AI 带 来的全球性挑战。
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1、建立合作机制：
成立金砖国家 AI 合作小组，定期召开工作会议，共商合作 事宜。
建立信息共享平台，促进金砖国家在 AI 领域的经验交流和 技术合作。
2、共同制定标准：
在人工智能伦理治理方面缺乏国际合作会创造一个支离破 碎的法律环境，一定程度上会阻碍创新，同时会引发对不同司法 管辖区的潜在差异和不一致的担忧。这种缺乏协调可能会造成监 管漏洞，并在追究参与者对人工智能相关危害的责任方面构成挑 战。金砖国家之间携手制定 AI 伦理准则和技术标准，有利于推 动金砖国家间的互操作性和互信。
同时，金砖国家应积极参与全球 AI 治理体系的构建，争取 更多话语权和影响力。


3、加强联合研发：
鼓励金砖国家在 AI 领域开展联合研发项目，共同攻克关键 技术难题。
促进产学研用深度融合，加速 AI技术的产业化进程。
4、扩大人才交流：
建立金砖国家AI人才交流机制，促进人才互访和合作研究。 举办 AI 领域的研讨会、工作坊等活动，增进金砖国家间的相互
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了解和合作意愿。
5、应对共同挑战：
携手应对AI发展带来的全球性挑战，如数据安全、隐私保护、 就业市场变动等。
在国际事务中发挥积极作用，推动构建更加公正合理的全球 AI治理体系。
通过这些措施，金砖国家可以在 AI 时代加强合作，共同应 对伦理挑战，推动 AI 技术的健康、可持续发展，并为全球科技 进步做出金砖国家应有的贡献。
智能如箭逐风飞，伦理风险伴影随。 人机和谐需共筑，金砖之路更辉煌。
参考文献


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附录
2023 年 AI 大事记：
2023年9月13日，阿里云宣布其最新的人工智能大模型“通 义千问”已经通过备案，并表示将开源一个更大参数规模的大模 型版本，供全社会免费商用。
2023 年 8 月，广汽集团宣布正式推出 AI大模型技术的最新 研发成果——广汽AI大模型平台。


2023 年 7 月，Meta 公司宣布，将开始向部分用户推送其 Meta Ray-Ban 智能眼镜的多模态 AI功能。
2023 年 6 月 8 日，微软宣布推出集成 AI 技术的搜索引擎 “Bing”。
2023 年 4月 28 日，特斯拉宣布推出全自动驾驶技术。 2023 年 4月 15 日，苹果宣布推出 AI芯片。 2023 年 4 月，特斯拉在美国德克萨斯州首次向公众展示了 其全自动驾驶技术，并开始进行大规模的测试。
2023 年 3 月 21 日春季新品发布会上，苹果推出了第二 代 AI 芯片——M2，并将其应用于新款 MacBook Air 和 13 英 寸 MacBook Pro 等产品中。苹果的 AI 芯片此前已经应用于 iPhone、iPad 等设备。
2023 年 3月 15日，亚马逊宣布推出AI语音助手“Alexa”。 2023年 3月 15日，Meta宣布推出AI绘画工具“DALL-E”， 用户只需输入文字描述，AI便能自动生成相应的图像。
2023年2月8日，微软推出了集成AI技术的搜索引擎“Bing”， 以与谷歌搜索展开更激烈的竞争。


2023 年 2月 7日，华为宣布推出 AI芯片。 2023年 2月 6日，谷歌推出了AI聊天机器人产品“Bard”， 旨在与OpenAI 的 ChatGPT 展开竞争。
2023年 1月 18日，百度宣布推出AI语音助手“小度助手”。
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[VIRTUAL
跨境电商竞争力研究报告 ——国别维度]


[跨境电商竞争力研究报告 ——国别维度
前  言]世界互联网大会 2024年11月


当前，百年变局加速演进，国际形势发生深刻复杂变化。同时，跨境电商发展 态势良好，成为全球经济发展的亮点。为进一步帮助各国营造有利于跨境电商产业发 展的营商环境，世界互联网大会立足国际组织定位，依托会员单位和大会跨境电商工 作组，联合行业智库、高校和企业力量，开展跨境电商竞争力研究并推出系列研究成 果，形成针对国别维度、平台企业和物流企业的三份研究报告。
本报告为国别维度的跨境电商竞争力研究报告。报告对来自六大洲的 55 个样本 国家，从营商环境和产业竞争力两方面，分别构建衡量跨境电商竞争力的指标体系， 通过官方数据、行业调研、专家访谈等方式对指标逐一进行量化研究，利用层次分析 法等逐级处理指标数据得到各国竞争力水平，对研究结论进行深入分析。


通过研究各国跨境电商领域的相关情况，报告有以下主要发现：营商环境方面， 完善且可预期的法律法规框架是发展的重要保障，制定和参与国际规则是跨境电商发 展的重要驱动力，降低跨境电商清关成本和完善公共服务有助于吸引更多主体参与跨 境电商业务。产业竞争力方面，数字基础设施能够显著推动跨境电商产业升级，现代 物流体系支持跨境电商企业更好融入全球贸易，全民数字素养是推动跨境电商发展的 重要因素，企业能力建设能够提升跨境电商产业活力。
跨境电商竞争力研究报告 ——国别维度
一、核心结论
核心结论
（一）完善且可预期的法律法规框架是发展的重要保障····································································01
（二）参与国际规则可以完善国内相关法律法规制度框架································································02


（三）较低的清关成本有效降低跨境电商进入壁垒·············································································02
（四）跨境贸易便利化措施显著提升跨境电商发展效率····································································02
（五）数字基础设施能够显著推动跨境电商产业升级········································································03
（六）现代物流体系支持跨境电商企业更好融入全球贸易································································03
（七）全民数字素养是推动跨境电商发展的重要因素········································································03


（八）企业能力建设有助于提升跨境电商产业活力·············································································04
二、研究体系
（一）跨境电商竞争力的定义··················································································································05
（二）国别选取与分析······························································································································06


（三）指标体系与框架······························································································································06
三、结果分析
（一）按指标维度分析结果······················································································································09
（二）典型国家···········································································································································15


（三）按区域维度分析结果······················································································································17
（四）按收入维度分析结果······················································································································18
附录 1 研究对象与指标说明································································································································20


附录 2 数据处理说明·············································································································································28
[后  记······································································································································································30
核心结论 01]


[后  记······································································································································································30
核心结论 01]世界互联网大会 World Internet Conference


[后  记······································································································································································30
核心结论 01]


核
研 究 体 系
结 果 分 析
跨境电商改变了传统国际贸易的商业模式和运作方式，深刻影响全球经贸格局。借助跨境电商，世界各地商 家与消费者实现了前所未有的紧密对接，全球贸易潜力得以更加充分释放。跨境电商发展不仅满足了多元化的消 费需求，也为发展中国家和中小企业参与全球经济创造全新机遇。本报告对55个国家跨境电商竞争力进行研究， 旨在总结成功经验，为各国优化资源配置，建立差异化竞争优势，拓展国际贸易发展空间提供借鉴和帮助。核心 结论和发现如下：
附 录
( 一 ) 完善且可预期的法律法规框架
是发展的重要保障
后 记


清晰、稳定、可预期的法律法规框架能够为跨境 电商企业提供明确的制度性框架，降低因法律法规、 政策变动带来的不确定性和风险。例如，明确的跨境 电商市场准入政策，可以提高政策透明度，促进更多 中小企业参与跨境电商；清晰的法律法规框架能够推 动履约、退税等交易环节的便利化，加快跨境电商物 流的智能化、高效化。跨境电商竞争力较强的国家普 遍拥有更为完善的与跨境电商相关的商业法律体系， 覆盖了电子合同、电子签名、电子支付、跨境物流等 “全链条”业务流程，有利于规范跨境电商的发展。近 年来，以中国为代表的新兴市场国家和发展中国家也 在加快推进跨境电商的制度建设。
专栏 1 中国制定“正面清单”促进跨境电商 零售进口


中国在探索和推进跨境电商贸易便利化 制度建设方面起步较早。2016 年中国发布跨 境电商零售进口商品的“正面清单”，近年来持 续完善。该清单中包括部分食品饮料、服装鞋 帽、家用电器、化妆品、纸尿裤、儿童玩具等 商品，并根据跨境电子商务发展、消费者需求 变化等因素适时进行调整。这一举措不仅满足 了中国国内的消费需求，同时也大大促进了其 他国家对中国的出口，实现了中国消费者福利 提升和其他国家出口增长的“双赢”。
( 二 ) 参与国际规则可以完善国内相
关法律法规制度框架
多数样本国家积极参加世界贸易组织（WTO） 关于电子商务联合声明倡议、主动参与电子商务谈判， 希望通过融入WTO规则，减少跨境电商贸易壁垒。 样本中的许多发展中国家通过了以联合国《电子签名 示范法》《电子商务示范法》《电子可转让记录示范法》 等为基础或在其影响下形成的立法，希望依托联合国 相关示范法构建本国的电子商务法律法规框架。同时， 只有少数国家是联合国《国际合同中使用电子通信公 约》的签字国，提高该公约的参与度，提升国际合同 法律确定性是跨境电商国际制度建设的重要议题。
( 三 ) 较低的清关成本有效降低跨境
电商进入壁垒


清关成本是跨境电商交易成本的重要组成部分， 包含清关费用和清关便利化两个方面。新加坡、美国、 欧盟等国家 1 和地区与跨境电商有关的清关成本相对 较低，这不仅有利于提升本国消费者福利，也有利于 其他国家的商品借助跨境电商渠道进入本国市场。
( 四 ) 跨境贸易便利化措施显著提升
跨境电商发展效率
分析发现，大多数样本国家都建立了国际贸易“单 一窗口”2 的法律法规体系。早在WTO《贸易便利化 协定》通过之前，相关国际组织就已出台了一系列指 导性和建议性文件，为各国国际贸易“单一窗口”建设 提供了指导和国际标准，以适应国际贸易的发展需求。
专栏 2 比利时推出跨境电商公共服务平台
为了方便跨境电商企业在欧盟实行针对 电商平台的增值税改革后合规便捷地开展业 务，比利时财政部、海关与世界电子贸易平台 （eWTP）合作建立公共服务平台，向商家提 供合规化服务。
平台为跨境商家提供针对欧盟跨境业务的 一站式清关报税解决方案，集合了数字身份认 证、智慧享税、全球数字合规服务等，以数字 技术支撑制度创新，为跨境电商国际合作创新 打开了窗口。
1. 样本国家举例按世界银行国家代码首字母排序，后同。


2. 国际贸易“单一窗口”是指政府为参与国际贸易的主体提供的，用于提交标准化的信息和单证以满足相关法律法规及管理要求的统一平台。
( 五 ) 数字基础设施能够显著推动跨 境电商产业升级
高速、稳定的网络环境为跨境电商平台高效运 作提供技术保障，云计算设施、互联网设施、数据 中心等基础设施支持数字技术广泛赋能电商平台， 推动跨境电商向数字化网络化智能化转型升级。例 如，中国拥有全球领先的移动支付生态和大规模移 动互联网技术商用部署，大幅提升了跨境电商的用 户体验和交易效率，新加坡、日本、美国等国家拥 有连接多个大洲的海底光缆网络，为跨境电商提供 更高效的数据传输渠道，肯尼亚、卢旺达、南非等 非洲国家积极开展国际合作，推进光纤宽带网络、 云计算等基础设施建设，有力推动了数字经济的快 速发展和跨境电商的扩容升级。
专栏 3 南非积极开展数字基础设施建设国际 合作


近年来，以南非等国家为代表的非洲国家 电子商务发展迅速，已成为新的经济增长点。 根据美国国际贸易管理局数据，2019-2020年， 南非在线销售额增长了66%，达到 18亿美元。 南非积极推进数字基础设施建设国际合作，不 仅扩大了跨境电商产业规模，还促进了技术交 流和创新，并对其他国家产生了示范效应。例 如，2015 年以来，南非参与共建“一带一路”， 与中国及其他非洲国家共同在南非建立了服务 整个非洲区域的公有云，以及首个 5G独立组 网商用网络，切实加快了非洲国家融入全球数 字经济和电商市场。Statista 估算数据显示，非 洲电子商务用户数从 2017 年的 1.39 亿将增长 到 2025 年的 5.20 亿，年复合增长 17.9%。跨 境电商已成为中非经贸合作的重要拉动力，例 如，中国“全球飞翔”跨境电商平台进入非洲后， 带动 10000 多个企业和个人在平台创业，在南 非创造了超过 5000 个就业岗位。
( 六 ) 现代物流体系支持跨境电商企
业更好融入全球贸易


多元化、集约化、规模化的物流设施能够以更低 成本覆盖全球市场，自动化、网络化、智慧化的物流 模式保障跨境商品配送和交付过程高效透明。借助现 代物流体系，跨境电商企业得以持续优化供应链管理， 中小企业进入国际市场的门槛和成本大大降低。例如， 跨境电商竞争力较强的德国拥有高度自动化的邮件分 拣系统和密集的邮政网络覆盖，日本物流企业积极引 进和应用自动化设备和智能化管理系统，通过机器人 实现货物快速分拣，中国、韩国、新加坡、美国等港 口吞吐量、航空货运量较高的国家凭借先进的自动化 码头技术以及整合了多种运输方式的多式联运系统， 为跨境电商提供灵活的物流解决方案，增强了跨境电 商企业在全球供应链中的盈利能力。
( 七 ) 全民数字素养是推动跨境电商
发展的重要因素


数字素养更高的消费者对电商的信心更强，跨境 购物的比例更高。积极探索互联网平台、具有全球化 视野的消费者更容易接受和尝试来自不同国家和地区 的产品，其创新型需求能够拉动跨境电商产业向多元 化、个性化方向发展。善于利用网络信息、具备网络 安全意识的消费者能够促进形成可靠有序的跨境电商 环境，建立更具吸引力的全球贸易市场。例如，中国、 德国、英国、荷兰等国家的跨境电商贸易市场发展水 平较高，这些国家通过一系列战略规划提升全民数字 素养，从儿童编程、中小学数字化教育培训、成人和 职业教育数字技能培训到老年人数字化教育项目，同 时注重为女性在数字化领域提供平等机会，推动数字 化技术普及应用并惠及全民。随着消费者行为快速向 线上转变，跨境电商获得强劲发展动力。
( 八 ) 企业能力建设有助于提升跨境 电商产业活力


国际市场竞争环境更为复杂多变，加强企业供应 链管理、国际化运营和可持续发展等方面的能力建设 可以帮助企业提升运行效率和战略洞察，更顺利地拓 展海外市场。提高企业的产品创新能力和品牌塑造能 力可以帮助企业更好适应不同的消费者偏好和文化差 异，在全球范围内提升品牌影响力并实现持续增长。 例如，中国设立跨境电子商务综合试验区，向企业提 供金融支持、人才培养和经验推广，有效提升了跨境 电商各生产要素的竞争力。德国、法国、英国等国家 实施一系列中小企业数字化计划，支持企业向数字化 转型，加快创新创业企业开拓跨境电商市场，推动了 跨境电商产业规模的迅速扩大。
专栏 4 中国跨境电子商务综合试验区
中国通过设立跨境电子商务综合试验区 （简称“综试区”）强化跨境电商企业能力建设， 推动传统商贸向网络化转型。这一举措加速了 各生产要素向跨境电商产业的优化配置，通过 制度创新、管理创新、服务创新和协同发展， 打造跨境电商完整的产业链和生态链。


[商务部数据显示，2015 年以来，中国先 后设立了 165 个综试区。目前，跨境电商综试 区内企业的跨境电商贸易规模占全国比重超过 95%。中国鼓励试点在监管、标准、信息化等 方面积极探索创新。一是持续完善支持政策， 现已累计出台近 200 项政策措施，形成近 70 项成熟的经验做法。二是着力推进品牌建设， 在综试区积极培育链主企业，引领上下游中小 企业进行数字化改造。三是积极参与国际合作， 支持跨境电商综试区、行业、企业积极开展国 际交流与合作。过去 5年，中国跨境电商贸易
规模增长超过 10 倍，全国跨境电商主体已超 12 万家，跨境电商产业园区超 1000 个，海外 仓建设超2500个，跨境电商产业发展成效显著， 已成为外贸增长新动能。]


[国家的跨境电商竞争力，不仅依赖于完善的法律 法规等制度环境和便利化的公共服务，也取决于产业 基础、贸易市场和生产要素等方面的比较优势。分析 各国的跨境电商发展实践，有利于促进各国相互借鉴、 取长补短，打造有助于跨境电商发展的营商环境。
核 研]


[国家的跨境电商竞争力，不仅依赖于完善的法律 法规等制度环境和便利化的公共服务，也取决于产业 基础、贸易市场和生产要素等方面的比较优势。分析 各国的跨境电商发展实践，有利于促进各国相互借鉴、 取长补短，打造有助于跨境电商发展的营商环境。
核 研]世界互联网大会 World Internet Conference


[国家的跨境电商竞争力，不仅依赖于完善的法律 法规等制度环境和便利化的公共服务，也取决于产业 基础、贸易市场和生产要素等方面的比较优势。分析 各国的跨境电商发展实践，有利于促进各国相互借鉴、 取长补短，打造有助于跨境电商发展的营商环境。
核 研]79.56 25% 25% 75% 25% 75% 62.21 56.76 31.32 36.24 45.21 25.64


研究体系 02
( 一 ) 跨境电商竞争力的定义
本研究中的“跨境电商”指通过计算机网络跨境销 售或购买商品或服务的活动，包括进口和出口两方 面 3，两种贸易流向均是跨境电商的重要组成，同时 推动了全球贸易的蓬勃发展 4。
国家在特定产业的竞争力水平，既体现为其相关 产业规模、技术水平、生态繁荣度等“硬实力”，也包 含为发展相关产业制定的法律法规和政策规划、提供 的公共服务和参与国际规则情况等“软实力”5，因此， 本研究从营商环境和产业竞争力两个维度对“跨境电 商竞争力”进行解构。
跨境电商营商环境是跨境电商企业运营的外部条 件，涵盖国内政策法律、国际规则参与、清关成本、 公共服务等方面。良好的营商环境能够为企业提供清 晰、透明、可预测的法规环境，减少不必要的行政障 碍和制度性交易成本，激发企业的创新活力与市场竞 争力。跨境交易、支付、物流、清关等环节的顺畅运 作高度依赖于营商环境的优化。例如，低关税政策、 便捷的通关流程和完善的电子交易体系，能够显著提 升跨境电商企业的运营效率和市场响应速度。


跨境电商产业竞争力是决定跨境电商产业生产效 率和扩大市场规模能力的要素集合，直接反映不同国 家在跨境电商领域的实力和潜力。跨境电商产业竞争 力较强的国家，往往拥有成熟的产业支撑体系，广泛 互联的国际贸易网络，以及众多具备国际竞争力的跨
结 果 分 析
附 录 后 记
3.该定义与国际货币基金组织（IMF）、经济合作与发展组织（OECD）、联合国贸易和发展会议（UNCTAD）、世界贸易组织（WTO）2023年共同发布的《数 字贸易测量手册》定义的“国际电子商务”一致，即“电子商务”中区别于“国内电子商务”的“通过计算机网络，使用专为接收或下达订单设计的方式销售或购 买国际商品或服务”的部分，亦即“数字贸易”中可以界定为“数字订购贸易”的部分。


4.在进口方面，跨境电商连接了世界各地的消费者与生产商，极大丰富了市场供给，满足了日益增长的多元化消费需求。同时，有效降低了进口商品的成本， 使消费者能够以更实惠的价格购买到高品质的商品。在出口方面，跨境电商为中小企业提供了一个低成本、高效率的出口渠道，降低了中小企业出口的门槛。 同时，中小企业可以直接与海外消费者对接，了解全球市场需求和偏好，及时调整市场定位和营销策略，提升自身竞争力。
5.参考世界经济论坛在《全球竞争力报告》（2016）对“竞争力”的定义，即“经济竞争力”为决定一个经济体生产效率的制度、政策和要素的集合。
境电商企业。随着跨境电商产业竞争力增强，进口国家的消费选择更加丰富，带动本地关联产业加快创新升级， 出口国家的企业能够突破地域限制，获得更广阔的市场和交流机会。
( 二 ) 国别选取与分析


为使研究结果能够完整准确地反映全球跨境电商发展格局，本报告对全球不同国家跨境电商发展情况进行梳 理，综合考虑产业规模、特点和代表性，以及国家所处地区、经济发展状况等因素后，确定了 55 个样本国家作 为国别维度跨境电商竞争力研究对象。其中，亚洲 12 个，欧洲 31 个，非洲 3个，北美洲 3个，南美洲 4个以及 大洋洲 2个，名单见附录 1。
(三 ) 指标体系与框架
[本报告分别从营商环境和产业竞争力两个维度构建衡量国别维度跨境电商竞争力的指标体系（见图 1）。
图 1 跨境电商竞争力研究指标体系]跨境电商竞争力 跨境电商营商环境 跨境电商产业竞争力 4.贸易市场 1.跨境电商政策、 2.跨境交易效率 3.产业基础 5.生产要素 与便利化 竞争力 法律法规等 竞争力 竞争力


1. 跨境电商营商环境指标体系
制度框架的完备性对跨境电商发展至关重要，完 善的跨境电商制度环境可以增强政策透明度和可预期 性，规范跨境电商经营者的行为，为跨境电商的健康 发展提供法律和政策保障。降本增效是跨境电商发展 的关键所在，提高交易效率和便利度可以降低企业运 营成本。参照世界银行营商环境研究框架，跨境电商 营商环境的指标主要包括制度框架和交易效率两个方 面。在制度框架方面，跨境电商的发展不仅与国内法 律法规和政策密切相关，也受到国际规则参与情况的 影响。在跨境交易效率和便利化方面，不仅要考虑跨 境电商产品的市场准入成本和通关效率，也要考虑政 府公共服务的可及性。


[营商环境指标体系从“跨境电商政策、法律法规等” 和“跨境交易效率与便利化”两个一级指标进行分析， 分别下设两个二级指标，涵盖跨境电商的交易、支付、 通关、税收、结汇等交易流程。在此基础上，将二级 指标拆解成 22 个三级指标。一、二级指标的定义如 下（完整的指标说明和计算方法详见附录1、附录2）。
图 2 跨境电商营商环境研究指标]跨境电商营商环境 2.跨境交易效率与便利化 1.跨境电商政策、法律法规等 2.1清关成本 1.1国内政策、法律法规 1.2国际规则参与 2.2公共服务


（1）跨境电商政策、法律法规指与跨境电商 交易行为直接相关的单边、双边或多边的制度性规 范。政策、法律法规等制度框架的完备性对跨境电 商的发展至关重要，完善的跨境电商制度环境可以 增强政策透明度和可预期性，规范跨境电商的商业 行为，为跨境电商的健康发展提供法律和政策保障。 政策、法律法规等制度框架既包括国内政策、法律 法规，也包括国际规则参与情况。
国内政策、法律法规：与跨境电商发展相关的 国内实施的相关政策以及构建起的法律法规等制度 性规范。
国际规则参与：为促进跨境电商和国际贸易的 发展，各国参与的国际协定，具有约束力的国际协 定可以减少交易成本、降低贸易壁垒。
（2）跨境交易效率与便利化指跨境电商交易 过程中需要承担的相关成本和可以享受到由政府部 门提供的公共服务。提高交易效率和便利度可以降 低企业运营成本，更快响应市场需求。
清关成本：包含清关费用和清关便利化两个方 面。清关费用指的是产品进入东道国市场需要缴纳 的关税和间接税（含增值税、销售税或商品和服务 税）。清关便利化指的是产品进入东道国市场所享 受的简化清关流程等便利化措施。


公共服务：为满足跨境电商交易需求，政府部 门向相关企业提供的基础性、普惠性的服务，完善、 便捷的公共服务可以大幅提升跨境电商效率。
2. 跨境电商产业竞争力指标体系


[跨境电商产业呈现高度国际化、数字化、中小 企业参与活跃以及竞争氛围浓厚等特点。跨境电商 产业竞争力研究应当体现数字和传统产业对各层次 电商企业出海的广泛支持，进出口贸易对本国产业 的带动作用，以及企业参与国际竞争的意愿和禀赋。 综合参考国际贸易理论和波特钻石模型等产业竞争 力理论，认为决定跨境电商产业竞争力的主要因素 包括相关和支持产业、国内外的需求市场和产业本 身的生产能力。跨境电商产业形成竞争优势需要有 竞争力的数字产业以及物流、航运等基础设施提供 支持。同时，全球贸易市场的需求规模，尤其是对 高质量和创新产品的线上购物需求可以激发产业持 续提高产品和服务水平。跨境电商产业还需要充足 的生产资本、丰富的数据资源以及具备国际视野的 专业人才，以提高生产效率与创新水平，实现国际 竞争力的提升。
图 3 跨境电商产业竞争力研究指标设计]跨境电商产业竞争力 5.生产要素竞争力 3.产业基础竞争力 4.贸易市场竞争力 5.1生产资本 3.1数字经济 4.1消费市场 5.2数据要素 3.2基础设施 4.2 国际贸易 5.3 人力资源


（3）跨境电商产业基础竞争力指跨境电商的相 关产业和支持产业以及基础设施的竞争力。跨境电 商经营主体需要借助互联网技术和物理基础设施缩 短厂商与消费者之间的距离，从而获得竞争优势。 产业基础主要包括数字产业，数字化的传统产业， 以及相关的电信、物流、交通运输等基础设施，其 竞争力体现在规模、发展水平等方面。
数字经济：互联网、软件服务、电子信息制造 等产业为跨境电商提供平台服务、支付渠道、人工 智能解决方案等保障各主体高效安全经营的条件。 数字技术和应用赋能传统产业数字化转型，推动跨 境电商产业供应链优化、市场拓展和消费者体验全 面升级。
基础设施：物流、通信等基础设施的发展需要 与跨境电商相适配，以构建高效、稳定、安全的运 营环境，为跨境电商产业持续健康成长提供外部条 件。
（4）跨境电商贸易市场竞争力包括各国本土市 场及进出口市场竞争力，跨境电商主体所在国家居 民线上消费能力越强，国际贸易层面跨境交易规模 越大、占经济活动比重越高，跨境电商贸易市场竞 争力越强。


[消费市场：消费者的购买力、消费观念和消费 习惯直接影响着跨境电商市场的容量和需求空间。 跨境电商产业通过满足多样化的市场需求、采取差
异化的竞争策略、不断提升产品质量和服务水平， 实现竞争力的持续增强。]


国际贸易：商品跨境交易规模和比重反映了跨 境电商产业在国际市场的表现和影响力，全球消费 者对跨境电商商品的需求吸引新企业进入市场，并 促使跨境电商产业不断优化产品和服务，以更好适 应国际市场环境，提升产业竞争力。
（5）跨境电商生产要素竞争力指跨境电商经营 主体为向消费者跨境供应商品或服务所需要投入的 技术、劳动、资本等生产要素本身具备的竞争力， 体现为要素的可获得规模、科技水平、转化为产出 的效率等。
生产资本：跨境电商企业的融资规模和设备设 施规模决定了跨境电商产业整体产能和销售能力的 上限，物质基础更丰富的经营主体更有能力扩大规 模、开拓市场，竞争力更强。
数据要素：数据要素支撑着跨境电商产业的市 场布局和用户触达，随着数字化水平不断提高，企 业运营效率和市场响应速度也大大增强，市场竞争 力加速提高。
[人力资源：具有电子商务专业技能的从业人员 是跨境电商产业竞争的重要支点，兼具理论知识和 实践能力的电商人才需要提前储备和培养，为跨境 电商产业的可持续发展提供坚实支撑。
结果分析 03]世界互联网大会 World Internet Conference


[人力资源：具有电子商务专业技能的从业人员 是跨境电商产业竞争的重要支点，兼具理论知识和 实践能力的电商人才需要提前储备和培养，为跨境 电商产业的可持续发展提供坚实支撑。
结果分析 03]


核
研 究 体 系
结
( 一 ) 按指标维度分析结果
附 录
1. 跨境电商营商环境指标分析
1.1 跨境电商政策、法律法规。相较于发展中 国家，发达国家拥有更为完善的国内配套政策和法 律法规体系，国际规则制定和参与的积极性较高， 为其构建跨境电商良好的营商环境提供了坚实的基 础。图 4展现了各国跨境电商“国内政策、法律法规” 以及“国际规则参与”两项二级指标结果分布情况。 结果显示，在国内政策方面（左图），52.7% 的样 本国家该指标结果 6 高于 80 分；在国际规则参与 方面（右图），结果超过 60 分的国家，占比低于 20%。
后 记
[6. 指标结果量化过程详见“附录 2 数据处理说明”。
图 4 政策法律二级指标频率直方图]61.8% 52.7% 21.8% 14.5% 14.5% 9.1% 7.3% 5.5% 5.5% 5.5% 1.8% 30 50 70 90 30 50 70 90 国内政策 国际参与


国内政策、法律法规指标方面，中国、新加坡 等国家表现突出，在跨境电商政策和法律法规方面 的重视程度较高。例如，中国出台的《“十四五”电 子商务发展规划》设定了较为清晰的电子商务发展 战略框架。拉丁美洲、东南亚、非洲等地区的国家 起步较晚，在跨境电商政策、法律和法规的完备性 和开放性方面仍有较大的发展潜力。
国际规则参与指标方面，新加坡在电子商务相 关的国际规则方面表现优越，近年来积极推动《数 字经济伙伴关系协定》（DEPA）等国际协定的签 署，并同英国等国家达成了多项与跨境电商相关的 数字经济协议。中国、哥伦比亚和英国等国家在国 内法中采纳或者适用与联合国国际贸易法委员会 （UNCITRAL）《电子商务示范法》等电子商务相
关的法律法规。部分亚洲、非洲、拉丁美洲和中东 等地区的发展中国家在贸易协定和数据流动协定方 面的参与程度相对较低，在与跨境电商相关的国际 规则参与中仍有较大的潜力。


1.2 跨境交易效率与便利化。在跨境交易效率 与便利化方面，各国存在较大差异。发达国家通常 具有较高的通关效率和较低的通关成本，以中国等 为代表的新兴市场国家在这一方面的表现也较为突 出。图 5 展现了各国跨境电商在清关成本以及公共 服务两项二级指标方面发展的分布情况。结果显示， 清关成本方面，超过70%国家的指标结果低于60分， 距离最具竞争力的国家仍有较大提升空间（左图）； 公共服务方面，绝大多数国家均提供支持跨境电商 发展的公共服务，指标结果超过 90 分的国家占比达
[83.6%（右图）。
图 5 效率便利二级指标频率直方图]83.6% 60.0% 14.5% 16.4% 10.9% 7.3% 5.5% 1.8% 30 50 70 90 30 50 70 90 清关成本 公共服务


清关成本指标方面，亚洲、非洲和南美洲国家 的关税税率和间接税率普遍较高，且经认证的经营 者（AEO）7制度互认安排签署数量相对较少。
公共服务指标方面，研究样本中的国家普遍已 建成了国际贸易“单一窗口”，这为跨境电商的通关便 利化创造有利条件。例如，加拿大边境服务局的“单 一窗口”倡议实现了加拿大政府与进口商之间商业进 口数据的共享。另外，当前样本中有48个国家已出 台了针对跨境电商的数字能力提升计划，政策重点 包括简化海关流程和提供跨境电商专业培训等。
2.跨境电商产业竞争力指标分析
2.1跨境电商产业基础竞争力。经济体量较大， 产业基础雄厚的国家表现更为突出。中国、德国、日 本、美国等国家具有较完善的网络基础设施，较多的 政府支持，以及成熟的支付生态和物流体系，为跨境 电商产业的发展提供有力的支撑。图6展现了各国跨 境电商在数字经济以及基础设施两项二级指标方面发 展的分布情况。结果显示，两项指标的结果呈现两头 低、中间高的分布特征，指标结果在60到70分的国


家数量最多，分别达到30.9%和34.5%；同时，分别 有1.8%和3.6%的国家在这两项指标方面的结果不足 40分，制约了其跨境电商发展。
数字经济指标方面，部分样本国家优势明显。 这一定程度上得益于数字技术的规模经济特征，即 随着用户规模扩大，单位成本不断降低，效益呈指 数级增长。借助云计算、数据中心、人工智能等数 字技术，跨境电商产业的竞争优势得以迅速扩大。 例如，中国政府在“一带一路”倡议下与共建国家推 进“数字丝绸之路”建设，促成伙伴国积极开展“丝 路电商”合作，实现互利共赢，中国与卢旺达、智 利等国家在数字化领域的合作有力推动了卢旺达咖 啡、智利樱桃等进入中国市场，成为广受欢迎的进 口产品。


[基础设施指标方面，各样本国家发展情况分布 较为均匀，有相当部分的国家具有较高水平的基础设 施，但也有少数低收入和中低收入样本国家的基础设 施有待加快改善。经济水平发达的国家，其物流网络 自动化水平更高，有利于提升产业基础竞争力。
图 6 产业基础竞争力二级指标频率直方图]34.5% 30.9% 27.3% 23.6% 20.0% 18.2% 16.4% 14.5% 5.5% 3.6% 3.6% 1.8% 30 50 70 90 30 50 70 90 数字经济 基础设施


7. AEO是Authorized Economic Operator的缩写，即经认证的经营者。AEO制度是世界海关组织（WCO）《全球贸易安全与便利标准框架》中的核心制度， 旨在通过海关与海关、海关与商界以及海关与其他政府部门的合作，将海关监管风险最小化，从而促进全球供应链安全与贸易便利化，实现关企互利共赢、 贸易畅通。该制度是由海关对企业的信用状况、守法程度和安全水平进行认证，通过认证的企业可获得海关给予的优惠便利。
2.2跨境电商贸易市场竞争力。优势国家具有 较高收入的消费群体和较通达的地理区位，例如欧 洲相关国家在该指标上普遍表现较好。图7展现了 各国跨境电商在“消费市场”以及“国际贸易”两项二 级指标方面发展的分布情况。结果显示，消费市场 指标结果方面，中游国家分布较为均匀，超过70% 的国家指标结果在50分到80分之间（左图）；国际 贸易指标结果更为集中，60分到70分区间的国家超 过45%（右图）。


消费市场指标方面，不同国家市场呈现出差异 化的消费特征和不同的跨境电商发展模式。中国、 美国等大型经济体拥有庞大的消费者群体，为跨境 电商企业带来众多市场机会。德国、丹麦、荷兰等 欧盟国家网上购物人数比例全球领先，已形成较成 熟的电子商务市场。澳大利亚、日本、韩国等亚太 地区国家的消费者对购物体验、产品质量的高期望 持续推动着商家提升竞争力。在中等收入国家当中， 巴西、土耳其等国家拥有庞大的中产阶级和年轻人
口，为电商市场提供着强劲的消费动力。
专栏 5 巴西发展多元化购物模式
巴西的跨境电商产业快速增长，消费者越 来越习惯于进行在线购物和跨境购物，享受便 利化的服务和多样性的产品。Statista 数据显 示，2023 年巴西跨境购物者占网购人数比例达


到 72%，消费者对外国产品的需求较高，尤其 是在电子产品和时尚品类方面，50%的巴西跨 境电商购物者曾在国外网站上购买消费电子产 品，21.4% 曾购买时尚及配饰类产品。消费者 还可以通过多种方式进行在线支付，除信用卡、 电子钱包外，巴西 2020 推出的 PIX 即时支付 系统也广受欢迎，大大提升了跨境电商的效率 和安全性，同时激活了潜在的大规模消费市场。


[国际贸易指标方面，更多国家呈现相似的发展 态势，在政策和市场作用下，活跃的电商消费者群 体拉动各国跨境电商贸易协同增长。比利时、荷 兰、斯洛文尼亚等欧盟国家呈现一致优势，欧盟通 过一系列政策框架和行动计划提升成员国的数字 素养与技能，熟练运用互联网信息和数字化技术的 消费者群体面向全球电商寻求优质产品。同时，许 多国家积极推进国际合作，跨境电商贸易实现显著 增长。例如，泰国与阿里巴巴集团合作，推出针对 中小企业的跨境电商解决方案并共建数字自贸区， 大大降低了泰国商家进入全球市场的门槛。中国已 与 31 个国家建立双边电商合作机制，“丝路电商” 国际合作持续深化，各国共同推进跨境电商业务创 新发展。
图 7 贸易市场竞争力二级指标频率直方图]45.5% 30.9% 25.5% 25.5% 23.6% 10.9% 10.9% 7.3% 5.5% 5.5% 3.6% 3.6% 1.8% 70 30 50 70 90 30 50 90 消费市场 国际贸易


2.3 跨境电商生产要素竞争力。规模较大的经 济体倾向于呈现较强的竞争力，较完善的产业链体 系和丰富的资源储备推动着跨境电商产业的繁荣 发展。中国、印度、日本、韩国等亚洲国家呈现一 定优势，这些国家普遍重视金融支持、数字化转型 和人才培养。图 8 展现了各国跨境电商在生产资 本、数据要素以及人力资源三项二级指标方面发展 的分布情况。结果显示，生产资本和人力资源指标 结果集中在中下游水平，80 分以上国家占比均不 足 10%，同时 60 分以下国家占比均超过 50%（左 图、右图）；数据要素指标结果更接近正态分布， 75% 以上的国家集中在 50 分到 80 分之间。
生产资本指标方面，较多国家集中于中等或偏 低发展水平，领先国家优势明显，中国、印度、美 国等大型经济体表现突出，表明跨境电商的发展建 立在宏观经济发展的基础上，并呈现规模经济特点，


GDP总量的提升与跨境电商的增长互为促进。德国、 法国、英国、日本等国家中小企业参与度较高，同 样呈现一定优势。这些国家通过政策支持、资金投 入等方式，帮助中小企业更好地进入跨境电商市场。 例如，法国为中小企业建立在线专业咨询平台提升 企业出口能力，并提供财务支持、税收优惠激励中 小企业向数字化发展。
数据要素指标方面，样本国家集中于平均水平 附近，各国跨境电商数据要素的发展水平更易互相 影响，体现了数据作为新型生产要素，具有更强的 流动性。


[人力资源指标方面，样本国家多集中于中等或 偏低发展水平，领先国家优势较为明显，与同样作 为传统生产要素的生产资本指标结果的分布情况近 似。其中，中国、德国、英国、美国等优势国家政 府高度重视人才培养，大多具有较为完善的多层次 职业教育体系，并顺应时代趋势，不断创新和优化 人才培养模式，为跨境电商产业发展注入持续动力。
图 8 生产要素竞争力二级指标频率直方图]36.4% 29.1% 25.5% 23.6% 23.6% 20.0% 20.0% 20.0% 18.2% 18.2% 18.2% 10.9% 7.3% 5.5% 5.5% 5.5% 5.5% 3.6% 1.8% 1.8% 30 50 70 90 30 50 70 90 30 50 70 90 生产资本 数据要素 人力资源


3. 整体结果分析
总体而言，样本 55 个国家在 5项一级指标方面 优势各有侧重，各维度的跨境电商竞争力表现虽具 有一定的相关性，但各样本国家的跨境电商发展模 式基于地理区域、收入水平等因素而呈现多元化特 征。本研究以色阶形式展示各国跨境电商竞争力在


[总体而言，样本 55 个国家在 5项一级指标方面 优势各有侧重，各维度的跨境电商竞争力表现虽具 有一定的相关性，但各样本国家的跨境电商发展模 式基于地理区域、收入水平等因素而呈现多元化特 征。本研究以色阶形式展示各国跨境电商竞争力在
各维度下的分布情况（按世界银行国家代码首字母 排序）。如下图 9 所示，色阶由浅至深表示样本国 家在相应指标方面的发展水平处于起步、发展、良 好或成熟阶段。]
1 政策 法律 2 效率 便利 3 产业 基础 4 贸易 市场 5 生产 要素
阿根廷
澳大利亚
奥地利
比利时
保加利亚
巴西
加拿大
瑞士
智利
中国
哥伦比亚
塞浦路斯
捷克
德国
丹麦
西班牙
爱沙尼亚
芬兰
法国
英国
希腊
克罗地亚
匈牙利
印度尼西亚
印度
爱尔兰
以色列
意大利


各维度下的分布情况（按世界银行国家代码首字母 排序）。如下图 9 所示，色阶由浅至深表示样本国 家在相应指标方面的发展水平处于起步、发展、良 好或成熟阶段。
[各维度下的分布情况（按世界银行国家代码首字母 排序）。如下图 9 所示，色阶由浅至深表示样本国 家在相应指标方面的发展水平处于起步、发展、良 好或成熟阶段。
图 9 跨境电商竞争力国别分布]

1 政策 法律 2 效率 便利 3 产业 基础 4 贸易 市场 5 生产 要素

日本

肯尼亚

柬埔寨

韩国

立陶宛

卢森堡

拉脱维亚

墨西哥

马来西亚

荷兰

挪威

新西兰

菲律宾

波兰

葡萄牙

罗马尼亚

俄罗斯

卢旺达

新加坡

斯洛伐克

斯洛文尼亚

瑞典

泰国

土耳其

美国

乌兹别克斯坦

南非


图 9 跨境电商竞争力国别分布
根据各级指标计算结果，得到跨境电商竞争力 的总体分布结果如图 10 所示（各象限内国家按世界 银行国家代码首字母排序）。处于第一象限的国家 具有良好的跨境电商营商环境和较强的产业竞争力， 跨境电商发展处于相对成熟的阶段，营商环境和产 业竞争力的提升相辅相成。处于第四象限的国家跨
跨 境 电 商 产 业 竞 争 力
[跨 境 电 商 产 业 竞 争 力
跨境电商营商环境]
"巴西、印度、以色列、挪威 俄罗斯、泰国、土耳其":"阿根廷、智利、哥伦比亚、印度尼西亚 肯尼亚、柬埔寨、菲律宾、卢旺达 乌兹别克斯坦、南非"
"澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、瑞士、 中国、德国、丹麦、西班牙、芬兰、法国、 英国、意大利、爱尔兰、日本、韩国、 墨西哥、马来西亚、荷兰、波兰、新加坡、 瑞典、美国":"保加利亚、塞浦路斯、捷克、爱沙尼亚、 希腊、匈牙利、克罗地亚、立陶宛、卢森堡、 拉脱维亚、新西兰、葡萄牙、罗马尼亚、 斯洛伐克、斯洛文尼亚"


"巴西、印度、以色列、挪威 俄罗斯、泰国、土耳其":"第三象限"
"澳大利亚、奥地利、比利时、加拿大、瑞士、 中国、德国、丹麦、西班牙、芬兰、法国、 英国、意大利、爱尔兰、日本、韩国、 墨西哥、马来西亚、荷兰、波兰、新加坡、 瑞典、美国":"第四象限"
跨境电商营商环境
图 10 跨境电商营商环境和产业竞争力象限图
( 二 ) 典型国家
本报告选择了部分在营商环境和产业竞争力的 某些方面表现良好的样本国家，这些国家在法律法 规建设、电子商务发展战略制定、国际规则参与、 产业发展等方面的成功经验和典型做法可以为全球 跨境电商的发展提供借鉴（按世界银行国家代码首 字母排序）：
1. 加拿大（CAN）：加拿大具有相对较低的清 关成本，AEO 制度互认安排签署的数量较多，降低
境电商营商环境发展较好，但产业竞争力水平仍然 有待进一步提升。处于第二象限的国家具有较高的 跨境电商产业竞争力，但营商环境一定程度上制约 了跨境电商的发展。处于第三象限的国家跨境电商 营商环境和产业竞争力的潜力仍然有待释放，跨境 电商发展处于起步阶段。


了跨境电商进入其国内市场的门槛和成本。加拿大 在跨境电商产业基础、贸易市场和生产要素方面发 展均衡，同时效率较高、覆盖较广的邮政和物流网 络为跨境电商打造竞争优势提供了支撑。
2. 中国（CHN）：中国在跨境电商相关政策、 法律法规、国际规则参与、跨境交易与便利化等方 面均表现突出。中国参与签署的《区域全面经济伙 伴关系协定》（RCEP）对“电子商务”做出了明确的
开放承诺；针对跨境电商“B2B 直接出口”“出口海外仓” 等制定了专门的海关监管方式，大大提升了中国跨 境电商企业的出口便利化；为扩大进口，制定“保税 跨境贸易电子商务”海关监管方式，有效降低了国内 采购及物流成本，大大促进了东南亚国家、欧洲国 家对中国农产品、化妆品的出口。另外，中国在产 业基础、贸易市场和生产要素方面呈现较强的综合 发展水平，这得益于中国快速成长的数字经济、庞 大的消费市场以及在大数据、人工智能等领域的创 新发展。为进一步扩大开放，中国主动申请加入《全 面与进步跨太平洋伙伴关系协定》（CPTPP）和《数 字经济伙伴关系协定》（DEPA）。


3. 德国（DEU）：德国与其他欧盟国家共同出 台了统一和完善的政策、法律和法规，优化了德国 跨境电商营商环境。与此同时，德国具有成熟的电信、 邮政、物流等基础设施，大规模的消费市场，高质 量的职业教育体系和持续的技能培训，这为德国在 消费市场和生产要素等方面打造了竞争优势。
4. 法国（FRA）：法国同样与其他欧盟国家共 同出台了统一和完善的政策、法律和法规，并积极 参与到国际规则中，这进一步优化了与跨境电商密 切相关的营商环境。与此同时，法国拥有高质量的 教育体系和丰富的人才储备，充裕的生产要素是其 跨境电商产业竞争力较强的重要原因。
5. 英国（GBR）：英国与跨境电商相关的法律 法规体系构建较为系统，在融入国际经贸规则方面 较为积极，脱欧后出台了《单一贸易窗口（设立、 运营和信息）条例 2024》等多部法律并加入 CPTPP 等国际经贸规则。英国数字经济发展较快，本土消 费者对跨境电商接受度更高，其在数据要素和人力 资源方面的储备对提升跨境电商产业竞争力起到了 积极作用。


6. 日本（JPN）：日本较低的清关成本成为其 营商环境优化的重要亮点。其关税税率和增值税率 相对较低，AEO制度互认安排签署的数量相对较多。 与此同时，日本在跨境电商基础设施和数字经济发
展水平等方面呈现较强的竞争力，这得益于其高效 的交通网络、先进的物流系统以及在信息通信技术 和数字化创新方面取得的显著进展。
7. 肯尼亚（KEN）：肯尼亚在与跨境电商相关 的政策、法律和法规建设等方面表现亮眼。政策方面， 肯尼亚在国家层面制定了清晰的电子商务发展战略， 为本国电子商务发展明确了方向和目标；法律法规 方面，肯尼亚在跨境物流相关的立法方面表现良好。 此外，肯尼亚还积极参与到WTO电子商务谈判中， 力求为本国电子商务发展创造有利的国际环境。
专栏 6 肯尼亚电子支付蓬勃发展


2023 年肯尼亚在国家电商发展战略中， 将减少电子支付的阻碍作为一项重要的战略目 标。近年来，电子支付在肯尼亚蓬勃发展，肯 尼亚的金融服务普及率从 2006 年的 27% 增 至 2023 年的 80%。肯尼亚与英国共同建立的 M-Pesa 支付平台，已成为非洲电子支付领域 的佼佼者。截至 2024 年 3 月，M-Pesa 在肯尼 亚的市场份额已达94.9%，用户数突破3870万， 占肯尼亚总人口的 75%。
8. 韩国（KOR）：韩国在国际规则参与方面表 现突出，积极参与到 UNCITRAL 出台的《电子商务 示范法》等与跨境电商相关法律中，成为推动其优 化跨境电商营商环境的重要动力。同时，韩国在数 据要素方面发展水平较高，显示了其数据驱动的创 新优势。
9. 新加坡（SGP）：新加坡在国际规则参与和 降低清关成本等方面成绩显著，具有通关自由化和 便利化的优势。新加坡在跨境数据流动方面表现非 常积极，近年来引领签署DEPA 等具有影响力的数字 贸易协定，正是由于其跨境数据流动便利性优势， 许多跨境电商平台的区域运营总部设在新加坡。与 此同时，新加坡凭借有利的地理位置、高效的物流


系统、先进的港口基础设施和完善的金融体系，在 国际贸易、基础设施和生产资本等指标方面均表现 突出。
专栏 7 新加坡积极签署数字经济协定
新加坡的制度环境较为开放。新加坡是倡 导包容性和开放合作的“东盟主义”的积极践行 者和开拓者，在其开放的制度环境中诞生了《数 字经济伙伴关系协定》（DEPA）和《英国—新 加坡数字经济协定》（UKSDEA）等国际数字 经济协定。在 DEPA 中，电子商务便利化、数 据转移自由化和个人信息安全化等被列为主要 内容。在UKSDEA 中，电子商务便利化和数据 自由流动和保护仍然成为协定的重要内容，该 协定还规定了两国需做好推广电子支付系统和 消费者保护等工作，确保跨境交易的安全性。
10. 美国（USA）：美国在电子签名等方面具 有相对明确的法律规定，同时具有较低的清关成本。 美国数字经济规模较大，通过信息化服务和产业数 字化转型对跨境电商市场拓展提供助力。美国较成 熟的物流配送网络、较大的消费市场以及资本和人 才资源进一步为其跨境电商带来竞争优势。
( 三 ) 按区域维度分析结果


跨境电商竞争力较强的样本国家主要集中在亚 洲、欧洲和北美洲等区域，这些国家的跨境电商政策、 法律法规等更为完善，跨境交易效率与便利化水平 更高，拥有成熟的数字基础设施、先进的支付系统、 高效的物流网络、活跃的国际消费市场和完备的资 金、数据及人才储备。综合考虑地理临近性和发展 阶段相近性，本报告将 55 个国家划分为亚洲与大洋 洲、北美洲、欧洲、南美洲与非洲四个区域。
样本中的亚洲与大洋洲国家在国际规则参与方
面表现优异。尽管区域内发展水平参差不齐，但许 多样本国家在国际规则制定和参与方面表现非常积 极，在某些方面甚至在引领国际规则，特别是与跨 境电商密切相关的数字贸易规则。部分亚洲与大洋 洲的样本国家是 DEPA、RCEP 和 CPTPP 等多个贸易 协定的重要发起国和签署国，已成为引领和推动跨 境电商相关国际规则制定的重要力量。不仅如此， 亚洲和大洋洲的样本国家具有先进的数字基础设施 和发达的电子支付及物流系统，跨境电商产业得以 借助地理位置优势和东西方交汇的贸易网络不断向 全球市场拓展。


统一、完善的法律法规体系一定程度上成为提 升欧洲样本国家跨境电商竞争力的重要因素。在法 律法规等制度安排方面，欧洲呈现出了统一性和完 备性两大主要特征。在统一性方面，欧洲国家跨境 电商相关政策、法律法规的统一性是该区域鲜明的 特征，这为跨境电商业务发展提供了有利的制度环 境；在完备性方面，样本中的欧洲国家较其他大洲 国家具有更为完备的电子支付、电子签名、电子合 同等法律法规体系，更为重视消费者保护、个人信 息保护和知识产权保护，并出台了与跨境电商相关 的退税法规，这无疑为欧洲跨境电商发展提供了重 要的法律保障。
北美洲样本国家整体呈现出优势互补的特征。
北美洲样本国家由于发展水平不同，在国内政策与 法律法规、清关成本以及产业基础等方面表现各异， 发展程度更高的国家跨境电商营商环境和产业竞争 力表现更好，且区域内发展程度相对较低国家的跨 境电商制度环境和产业发展对区域内大国存在较大 依赖性。需要说明的是，在国际规则参与方面，由 于区域内国家数量较少且存在经济大国，区域内国 际规则谈判相对更容易协调。
( 四 ) 按收入维度分析结果


[从样本国家收入水平来看，人均 GDP 与跨境电商竞争力具有高度正相关性，在政策法律、效率便利 和贸易市场竞争力指标方面尤为明显。高收入国家 8 整体跨境电商发展水平超过中等和低收入国家，前者 凭借较强的经济实力、有利的政策环境、成熟的消费市场和广泛的国际合作推动跨境电商竞争力持续提升。 中等和低收入国家在跨境电商政策、法律法规（图中“政策法律”）及跨境交易的效率与便利化（图中“效率 便利”）方面与高收入国家差距较大。产业竞争力方面，中等和低收入国家与高收入国家的差距主要在于贸 易市场竞争力（如图 11 所示）。
图 11 高收入与中等和低收入国家比较]政束法律 生产要素 效率便利 高收入国家 中等和低收入国家 贸易市场 产业基础


[图 11 高收入与中等和低收入国家比较
图 12 高收入样本国家跨境电商竞争力比较]生产要素 效率便利 高收入国家 美国 英国 新加坡 贸易市场 产业基础


政策法律
高收入国家在跨境电商政策法律、效率便利和贸易市场方面呈现较为近似的优势，但各国在生产要素和产业 基础方面竞争力差异较大（见图 12）。在更为完善、高效的营商环境当中，高收入国家的跨境电商产业获益于繁 荣的国际贸易并实现不同程度的发展。其中，英国、美国在生产要素和产业基础方面表现明显高于高收入国家平 均水平，其庞大的金融市场、领先的数字技术、发达的高等教育体系为跨境电商产业发展提供了丰富的生产要素， 完善的数字基础设施和成熟的空运、海运及铁路运输系统同时支持电商产业积极连通国际市场，不断提升竞争优 势。英国政府还发起“国家宽带计划”，确保高速互联网接入并覆盖到农村和偏远地区，为跨境电商的发展创造了 有利条件。新加坡在政策法律和效率便利方面表现更优，国际规则参与、清关成本和公共服务方面的坚实基础为 新加坡跨境电商的顺畅运营提供支撑。例如，新加坡推广电子支付系统和消费者保护措施，确保跨境交易的安全性， 有效提升了消费者跨境购物的信心和参与度。


[中等和低收入国家跨境电商发展在各方面均存在较大差异，很多国家尚未建立完善的营商环境，跨境电商产 业竞争优势同样各有侧重（见图13）。其中，中国跨境电商发展迅速，尤其是政策法规先行，制定一系列与电子 商务发展紧密相关的政策、长远发展规划及战略蓝图，推动了跨境电商行业的蓬勃发展。生产要素方面，庞大的 国内市场、海量的数据资源以及充足的资金为中国跨境电商企业数字化网络化智能化运营提供支撑。墨西哥具有 相对完备的政策法律和较强的生产要素竞争力。墨西哥积极参与国际规则制定，并凭借独特的地理优势，较快的 经济增长和较大的市场空间吸引了大量跨境电商企业以及外商投资。虽然相对薄弱的基础设施一定程度上制约了 消费者参与线上购物，但墨西哥的数字经济发展趋势向好，有望释放巨大的电商发展潜力。马来西亚跨境电商的 竞争优势更多体现在效率便利方面，政府出台了一系列鼓励措施、创新战略及监管框架，为电商企业创造了有利 的营商环境。政策法律方面，马来西亚仍然需要进一步完善税收政策并更多参与到国际规则制定当中。产业基础 方面，马来西亚政府重视对高速公路、港口、机场等基础设施的建设，为跨境电商提供了良好的物流支持。
图 13 中等和低收入样本国家跨境电商竞争力比较]政策法律 效率便利 生产要素 中等和低收入国家 中国 墨西哥 马来西亚 贸易市场 产业基础


综上所述，报告对样本国家跨境电商竞争力的结果进行了多角度分析。从具体指标维度的研究到总体结果 和代表性国家的呈现，再到区域和收入水平的分析，从不同维度展现了各国跨境电商竞争力发展现状和典型做法。 综合来看，由于发展阶段的不同和制度性差异，各国在营商环境和产业竞争力方面表现各异。未来，相关国家 应基于自身比较优势，借鉴相关国家跨境电商发展的典型做法，提升跨境电商综合竞争力水平。
附录 1
研究对象与指标说明
(一 )研究对象国家（按世界银行国家代码首字母排序）


[(一 )研究对象国家（按世界银行国家代码首字母排序）
( 二 ) 营商环境指标体系及指标说明]
1 阿根廷 ARG 南美洲 29 日本 JPN 亚洲
2 澳大利亚 AUS 大洋洲 30 肯尼亚 KEN 非洲
3 奥地利 AUT 欧洲 31 柬埔寨 KHM 亚洲
4 比利时 BEL 欧洲 32 韩国 KOR 亚洲
5 保加利亚 BGR 欧洲 33 立陶宛 LTU 欧洲
6 巴西 BRA 南美洲 34 卢森堡 LUX 欧洲
7 加拿大 CAN 北美洲 35 拉脱维亚 LVA 欧洲
8 瑞士 CHE 欧洲 36 墨西哥 MEX 北美洲
9 智利 CHL 南美洲 37 马来西亚 MYS 亚洲
10 中国 CHN 亚洲 38 荷兰 NLD 欧洲
11 哥伦比亚 COL 南美洲 39 挪威 NOR 欧洲
12 塞浦路斯 CYP 欧洲 40 新西兰 NZL 大洋洲
13 捷克 CZE 欧洲 41 菲律宾 PHL 亚洲
14 德国 DEU 欧洲 42 波兰 POL 欧洲
15 丹麦 DNK 欧洲 43 葡萄牙 PRT 欧洲
16 西班牙 ESP 欧洲 44 罗马尼亚 ROU 欧洲
17 爱沙尼亚 EST 欧洲 45 俄罗斯 RUS 欧洲
18 芬兰 FIN 欧洲 46 卢旺达 RWA 非洲
19 法国 FRA 欧洲 47 新加坡 SGP 亚洲
20 英国 GBR 欧洲 48 斯洛伐克 SVK 欧洲
21 希腊 GRC 欧洲 49 斯洛文尼亚 SVN 欧洲
22 克罗地亚 HRV 欧洲 50 瑞典 SWE 欧洲
23 匈牙利 HUN 欧洲 51 泰国 THA 亚洲
24 印度尼西亚 IDN 亚洲 52 土耳其 TUR 欧洲
25 印度 IND 亚洲 53 美国 USA 北美洲
26 爱尔兰 IRL 欧洲 54 乌兹别克斯坦 UZB 亚洲
27 以色列 ISR 亚洲 55 南非 ZAF 非洲
28 意大利 ITA 欧洲


( 二 ) 营商环境指标体系及指标说明


[( 二 ) 营商环境指标体系及指标说明
核]
"一级指标":"1.跨境电商政策、 法律法规等"
"二级指标":"1.1 国内政策、法 律法规"
"三级指标":"1.1.1 是否有与电子商务发展相关的政策及其开放属性"
1.1.2 是否有与电子合同相关的法律、法规及其开放属性
1.1.3 是否有与电子签名相关的法律、法规及其开放属性
1.1.4 是否有与电子支付相关的法律、法规及其开放属性
1.1.5 是否有“单一窗口”相关的法律、法规
1.1.6 是否有跨境小包清关流程的相关规定
1.1.7 是否有跨境物流相关的法律、法规及其开放属性
1.1.8 跨境进口货物 /物品税费最低免征额
1.1.9 是否有与跨境电商相关的退税法律法规
1.1.10 是否有结汇相关的法律、法规及其开放属性
1.1.11 是否有与跨境电商相关的知识产权保护、个人信息保护、消费者 保护等法律、法规
1.2 国际规则参与 1.2.1 是否通过以联合国《电子签名示范法》《电子商务示范法》《电 子可转让记录示范法》等相关的示范法为基础或在其影响下形成的国 内立法
1.2.2 是否是联合国《国际合同中使用电子通信公约》的签字国
1.2.3 在WTO贸易政策审议中与跨境电商或电子商务相关的关注
1.2.4 是否为WTO关于电子商务联合声明的参与者和谈判方
1.2.5 参加优惠贸易协定的数量，含有电子商务条款协定的数量以及电 子商务章节独立成章的数量
1.2.6 含有数据流动条款的优惠贸易协定数量
"一级指标":"2.跨境交易效 率与便利化"
"二级指标":"2.1 清关成本"
"三级指标":"2.1.1 跨境电商相关产品进口平均关税率"
2.1.2 经认证的经营者（AEO）制度互认安排的国家数量
2.1.3 跨境电商相关产品进口所面临的间接税率（含增值税、销售税或 商品和服务税等）
2.2 公共服务 2.2.1 是否拥有“单一窗口”平台
2.2.2 是否有针对跨境电商的能力提升计划


核
研 究 体 系
结 果 分 析
附 录 后 记
1.1.1 是否有与电子商务发展相关的政策及其 开放属性：一国是否为促进电子商务发展出台相关 政策，并衡量该政策是否独立出台以及政策的开放 程度。
数据来源：各国政府网站，截至 2024 年。
1.1.2 是否有与电子合同相关的法律、法规及 其开放属性：一国是否出台与电子合同相关的法律 法规，并衡量该法律法规是否独立成法和法律法规 的开放程度。
数据来源：各国政府的商务网站、议会网站和 司法网站等，截至 2024 年。
1.1.3 是否有与电子签名相关的法律、法规及 其开放属性：一国是否出台与电子签名相关的法律 法规，并衡量该法律法规是否独立成法和法律法规 的开放程度。
数据来源：各国政府的商务网站、议会网站和 司法网站等，截至 2024 年。
1.1.4 是否有与电子支付相关的法律、法规及 其开放属性：一国是否出台与电子支付相关的法律 法规，并衡量该法律法规是否独立成法和法律法规 的开放程度。
数据来源：各国的中央银行网站和司法网站， 截至 2024 年。
1.1.5 是否有“单一窗口”相关的法律、法规： 一国是否出台关于“单一窗口”的法律法规。


数据来源：各国政府的海关网站、议会网站和 司法网站等，截至 2024 年。
1.1.6 是否有跨境小包清关流程的相关规定： 一国是否出台明确的小包裹（或称低价值包裹）清 关流程。
数据来源：各国政府的海关网站、议会网站和 司法网站等，截至 2024 年。
1.1.7 是否有跨境物流相关的法律、法规及其 开放属性：一国是否出台与跨境物流相关的法律法 规，并衡量该法律法规是否独立成法和法律法规的 开放程度。
数据来源：各国政府的海关网站、议会网站和 司法网站等，截至 2024 年。
1.1.8 跨境进口货物 / 物品税费最低免征额： 一国对跨境进口货物或物品征收关税的最低起征额， 单位换算为美元。
数据来源：各国政府的税务部门网站或海关网 站，全球快递业协会网站等，截至 2024 年。
1.1.9 是否有与跨境电商相关的退税法律法规： 一国是否出台与出口退税相关的规定。
数据来源：各国政府的税务部门网站或海关网 站等，截至 2024 年。
1.1.10 是否有结汇相关的法律、法规及其开放 属性：一国是否出台与外汇结算相关的法律法规， 并衡量该法律法规是否独立成法和法律法规的开放 程度。


数据来源：各国的中央银行网站或司法网站等， 截至 2024 年。
1.1.11 是否有与跨境电商相关的知识产权保 护、个人信息保护、消费者保护等法律、法规：一 国是否出台与跨境电商相关的知识产权保护、个人 信息保护和消费者保护的法律法规。
数据来源：各国的知识产权局、海关网站或司 法网站等，截至 2024 年。
1.2.1 是否通过以联合国《电子签名示范法》 《电子商务示范法》《电子可转让记录示范法》等 相关的示范法为基础或在其影响下形成的国内立法：
一国是否通过 UNCITRAL《电子签名示范法》或在 该法的指导下形成本国相关领域的立法、是否通过 UNCITRAL《电子商务示范法》或在该法的指导下形 成本国相关领域的立法、是否通过 UNCITRAL《电 子可转让记录示范法》或在该法的指导下形成本国 相关领域的立法等。
数据来源：UNCITRAL，截至 2024 年。
1.2.2 是否是联合国《国际合同中使用电子通 信公约》的签字国：一国是否成为 UNCITRAL《国 际合同中使用电子通信公约》的签字国。
数据来源：UNCITRAL，截至 2024 年。


1.2.3 在 WTO 贸易政策审议中与跨境电商或
电子商务相关的关注：WTO贸易政策审议文件中有 关电子商务或跨境电商问题的关注情况。
数据来源：WTO，截至 2024 年。
1.2.4 是否为WTO 关于电子商务联合声明的 参与者和谈判方：一国是否为WTO关于电子商务联 合声明参与者、是否为WTO电子商务谈判成员。 数据来源：WTO关于电子商务的联合声明文件、 WTO电子商务专题网站，截至 2024 年。
1.2.5 参加优惠贸易协定的数量，含有电子商 务条款协定的数量以及电子商务章节独立成章的数 量：由参加区域和双边优惠贸易协定的数量、含有 电子商务条款的协定数量和电子商务独立成章的协 定数量等方面组成。
数据来源：WTO区域贸易协定数据库，卢塞恩 大学 TAPED 数据库，截至 2024 年。
1.2.6 含有数据流动条款的优惠贸易协定数量： 由电子商务章节中包含数据流动的优惠贸易协定数 量和包含数据流动的优惠贸易协定数量等部分组成。 数据来源：WTO区域贸易协定数据库，卢塞恩 大学 TAPED 数据库，截至 2024 年。


2.1.1 跨境电商相关产品进口平均关税率：一 国对于跨境电商相关产品进口的平均关税率。
数据来源：世界银行WITS网站，截至 2024 年。
2.1.2 经认证的经营者（AEO）制度互认安排 的国家数量：一国已签署的 AEO 制度互认安排的国 家数量。
数据来源：世界海关组织 AEO 网站、各国海关 的官方网站，截至 2024 年。
2.1.3 跨境电商相关产品进口所面临的间接税 率（含增值税、销售税或商品和服务税等）：一国 对于跨境电商相关产品进口所面临的间接税率（含 增值税、销售税或商品和服务税等）。
数据来源：各国的税务网站，截至 2024 年。
2.2.1 是否拥有“单一窗口”平台：一国是否设 立有“单一窗口”平台。
数 据 来 源： 各 国 海 关、WTO Operation of Single Window，截至 2024 年。
2.2.2 是否有针对跨境电商的能力提升计划： 一国是否举办针对跨境电商的培训、交流等旨在提 高跨境电商竞争力的活动。
[数据来源：各国通信、商务部门网站等，截至 2024 年。
( 三 ) 产业竞争力指标体系及指标说明]


[( 三 ) 产业竞争力指标体系及指标说明
3.1.1 数字经济规模（十亿美元）：数字经济 增加值，包括数字产业化和产业数字化两大部分。 数字产业化部分包括电子信息设备制造、电子信息 设备销售和租赁、电子信息传输服务、计算机服务 和软件业、其他信息相关服务，以及由于数字技术 的广泛融合渗透所带来的新兴行业；产业数字化部 分是不同传统产业产出中数字技术贡献的部分。本 研究中进行取对数处理。]
"一级指标":"3. 产业基础竞争力"
"二级指标":"3.1 数字经济"
"三级指标":"3.1.1 数字经济规模"
3.1.2 国际互联网带宽
3.2 基础设施 3.2.1 电信基础设施指数
3.2.2 邮政发展综合指数
3.2.3 物流绩效指数
3.2.4 港口集装箱吞吐量
3.2.5 航空运输货运量
"一级指标":"4.贸易市场竞争力"
"二级指标":"4.1 消费市场"
"三级指标":"4.1.1 网购人口占比"
4.1.2 使用数字支付人口数占比
4.1.3 数字支付规模
4.1.4 企业电子商务销售额
4.2 国际贸易 4.2.1 主要跨境电商商品出口额
4.2.2 主要跨境电商商品进口额
4.2.3 商品对外贸易依存度
4.2.4 跨境购物人数占网购人数比例
"一级指标":"5.生产要素竞争力"
"二级指标":"5.1 生产资本"
"三级指标":"5.1.1 电商企业数量"
5.1.2 电商企业融资额
5.1.3 跨国仓储企业数
5.2 数据要素 5.2.1 企业电子商务采用率
5.2.2 跨境电商 APP 上线数量
5.3 人力资源 5.3.1 电子商务从业人员数
5.3.2 开设电子商务课程的院校数量


3.1.1 数字经济规模（十亿美元）：数字经济 增加值，包括数字产业化和产业数字化两大部分。 数字产业化部分包括电子信息设备制造、电子信息 设备销售和租赁、电子信息传输服务、计算机服务 和软件业、其他信息相关服务，以及由于数字技术 的广泛融合渗透所带来的新兴行业；产业数字化部 分是不同传统产业产出中数字技术贡献的部分。本 研究中进行取对数处理。
数据来源：中国信息通信研究院（CAICT）， 2022 年。
3.1.2 国际互联网带宽（兆比特 / 秒）：所有国 际链路的平均使用情况，包括光纤电缆、无线电链 路以及通过卫星地面站和遥测站传送至轨道卫星的 流量。以参考年 12 个月周期作为计算基础。若输入 流量不等于输出流量，则应使用二者中较高的数值。 本研究中进行取对数处理。
数据来源：国际电信联盟（ITU），2017 年。
3.2.1 电信基础设施指数：复合指数，衡量电 信基础设施发展现状。综合考量每百名居民中估计 的互联网用户数，每百名居民中移动电话用户数， 每百名居民中活跃的移动宽带用户数和每百名居民 中固定宽带用户数，由四个指标 Z-score 值取算术 平均数得出。


数据来源：联合国电子政务数据库、ITU， 2022 年。
3.2.2 邮政发展综合指数：复合指数，衡量各 国邮政发展的相对表现。综合考量邮政可靠性、邮 政覆盖范围、邮政重要性和邮政韧性。对四个组成 部分结果进行归一化处理后取算数平均值，再将平 均结果进行归一化得到介于 0 至 100 之间的分数。 数据来源：万国邮政联盟（UPU），2023 年。
3.2.3 物流绩效指数：复合指数，提供贸易物 流表现基准，衡量建立可靠供应链的难易程度。综 合考量清关程序的效率、贸易和运输质量相关基础 设施的质量、安排价格具有竞争力的货运的难易度、 物流服务的质量、追踪查询货物的能力以及货物在
预定时间内到达收货人的频率所建立的对一个国家 的物流的认知。指数的范围从 1 至 5，分数越高绩效 越好。
数据来源：世界银行和图尔库经济与工商管理 学院，2022 年。
3.2.4 港口集装箱吞吐量（TEU）：集装箱在陆 地和海上运输之间的流量，以二十英尺标准箱（TEU） 表示。数据涵盖沿海运输和国际航程，包括空箱， 其中在中间港口的转运流量按两次计算（卸载和出 港装载）。本研究中进行取对数处理。


数据来源：联合国贸易和发展会议（UNCTAD）、 世界银行，2022 年。
3.2.5 航空运输货运量（百万吨 公里）：各飞 行阶段（飞机从起飞到下次降落）所运送货物、快 递和外交邮袋量。以公吨乘以飞行公里数衡量。本 研究中进行取对数处理。数据由世界银行根据国际 民用航空组织（ICAO）的《世界民用航空统计》及 ICAO 员工估算得出。
数据来源：世界银行、ICAO，2021 年。
4.1.1 网购人口占比（%）：过去一年中使用手 机或互联网在线购买商品的受访者百分比。数据来 自盖洛普公司在 2021 和 2022 年间进行的世界民意 调查，覆盖 139 个经济体近 145000 人，目标人群 为 15 岁及以上的平民、非机构化人口。
数据来源：世界银行全球金融包容性指数 （Global Findex）数据库，2021 年。


4.1.2 使用数字支付人口数占比（%）：过去 一年中使用移动支付、借记卡或信用卡、或手机从 账户进行支付，或使用互联网支付账单，在线或在 商店购买商品的受访者百分比。数据来自盖洛普公 司在 2021 和 2022 年间进行的世界民意调查，覆盖 139 个经济体近 145000 人，目标人群为 15 岁及以 上的平民、非机构化人口。
数据来源：世界银行全球金融包容性指数 （Global Findex）数据库，2021 年。
4.1.3 数字支付规模（十亿美元）：消费者从 选定地区转出的资金交易价值，包括通过互联网进 行的产品和服务支付、移动 POS 支付和通过互联网 进行的跨境资金转账。本研究中进行取对数处理。 数据来源：Statista，2023（Statista 是一个广 泛使用的全球综合数据资料库，数据来源包括统计 局、行业和贸易协会、公共机构、私营研究公司、 财务和公司数据、其独家合作伙伴以及 Statista 团 队的统计、调查和分析）。


4.1.4 企业电子商务销售额（十亿美元）：电 子商务市场中企业向私人终端消费者（B2C）销售 实物商品的收入。Statista 根据年度申报、国家统计 局、谷歌和阿里巴巴年度趋势及行业知识得出，数 据来源显示了线上和线下的、台式和移动终端的销 售份额。该销售额含增值税（VAT）。本研究中进行 取对数处理。
数据来源：Statista，2023 年。
4.2.1 主要跨境电商商品出口额（十亿美元）： 主要跨境电商商品（食品、饮品、烟草、药品、电 子产品、交通工具、家装家具、鞋服箱包、摄影器材、 光学产品、钟表、玩具及体育用品、文具、艺术品、 珠宝首饰、乐器）在国际贸易标准（SITC）下对应 类别出口额的加总。本研究中进行取对数处理。
数据来源：UNCTAD，2022 年。
4.2.2 主要跨境电商商品进口额（十亿美元）： 主要跨境电商商品（食品、饮品、烟草、药品、电 子产品、交通工具、家装家具、鞋服箱包、摄影器材、 光学产品、钟表、玩具及体育用品、文具、艺术品、 珠宝首饰、乐器）在国际贸易标准（SITC）下对应 类别进口额的加总。本研究中进行取对数处理。
数据来源：UNCTAD，2022 年。


4.2.3 商品对外贸易依存度（%）：商品贸易占
GDP的百分比。商品出口和进口额之和除以GDP值， 均以当年美元计算。世界银行使用WTO 数据及世 界银行 GDP 估计值得出。
数据来源：世界银行、WTO，2022 年。
4.2.4 跨境购物人数占网购人数比例（%）：在
线从国外商家购买商品的人数占曾在线购物的人数 百分比。数据主要来源于欧盟关于家庭和个人使用 信息通信技术（ICT）的调查以及 Statista 整理的地 区调查报告，二者同时可得但有差异时取均值，二 者同时缺失时使用其他来源数据进行补充。
数 据 来 源： 欧 盟 统 计 局（Eurostat）、 Statista、DHL，2023 年；J.P. Morgan 等，2021 年。
5.1.1 电商企业数量（个）：融资额百万美元 以上的电子商务企业数量。根据 Crunchbase 数据 库中电子商务和电子商务平台行业类别下，融资总 额超过百万美元的企业数量估算。本研究中进行取 对数处理。


数据来源：Crunchbase，2024年（Crunchbase 是一个广泛使用的企业信息数据库，整合全球超过 4000 家投资公司每月提交的投资组合数据）。
5.1.2 电商企业融资额（十亿美元）：融资额 百万美元以上的电子商务企业融资额之和。根据 Crunchbase 数据库中电子商务和电子商务平台行 业类别下，融资总额超过百万美元的企业融资量的 总和估算。本研究中进行取对数处理。
数据来源：Crunchbase，2024 年。
5.1.3 跨国仓储企业数（个）：有国际业务的 仓储企业数量。根据 Crunchbase 数据库中仓储行 业类别下，业务涉及进出口、跨国贸易的企业数量 估算。本研究中进行取对数处理。
数据来源：Crunchbase，2024 年。
5.2.1 企业电子商务采用率（%）：企业通过 互联网销售的零售额百分比。通过台式电脑、平板 电脑或智能手机在网站或应用程序上进行的实物商 品零售占 2023 年零售总额比例。


[数据来源：ECDB，2023 年（ECDB 是一个广 泛使用的电子商务数据库，数据主要来源是信用卡、 借记卡、银行账户和电子钱包的交易数据，也使用 上市公司的数据、流量和点击数据、网页抓取和爬 取数据）。
5.2.2 跨境电商 APP 上线数量（个）：有国际]世界互联网大会 World Internet Conference


业务的购物 APP 数量。根据 Appfigures 数据库中 本地化语言两种及以上（包括应用界面语言和应用 商店元数据语言）的购物 APP 数量总和估算。本研 究中进行取对数处理。
数据来源：Appfigures，2024 年（Appfigures 是一个广泛使用的 APP 开发数据平台，整合在 iOS App Store、Google Play、Amazon Store 等主要 应用商店上线APP的销售、广告、全球评价等数据）。
5.3.1 电子商务从业人员数（人）：上市电子 商务企业员工总数。根据 Crunchbase 数据库中电 子商务和电子商务平台行业类别下的上市企业员工 数量，万得数据库统计的上市企业员工数量及其他 主要研究机构及媒体公布数据估算。本研究中进行 取对数处理。
数据来源：Crunchbase、万得（Wind）等， 2024年（万得是一个广泛使用的金融和资讯数据库， 整合股票、基金、债券、外汇、保险、期货、金融 衍生品、现货交易、宏观经济、财经新闻等领域的 最新信息，上市公司数据来源于全球八十多家证券 研究机构）。


[5.3.2 开设电子商务课程的院校数量（个）： 高等教育阶段开设电子商务相关课程的院校 数量。根据世界高等教育数据库（WHED）和 Studyportals 平台收录的课程涉及电子商务的院校 列表估算相关院校总数。本研究中进行取对数处理。 数据来源：世界高等教育数据库（WHED）、 Studyportals，2024 年（WHED 与 联 合 国 教 科 文组织（UNESCO）合作，提供所有符合 WHED 标准的认证或认可高等教育机构的权威信息。 Studyportals 是一个广泛使用的全球高等教育课程 检索平台，提供较为具体的本科、硕士和博士课程 信息）。
附录 1]


数据处理说明 附录 2
(一 )缺失值及异常值处理方法
研究使用的各指标数据主要来源于各国政府 网站，权威国际组织统计或调研数据，以及工作组 对政府网站文本、行业广泛使用的第三方数据库、 新闻数据、调研数据的统计及分析。研究体系中涉 及缺失值的指标较少，跨境电商产业竞争力方面， 少数三级指标最新年份数据缺失（数据点仅占比 3.3%），使用最新滞后数据或其他可靠数据源数 据进行补充，其中极少数指标数据无法获得（占比 1.7%），则不计入对应二级指标，该国对应二级指 标分值由缺失值以外的其他三级指标计算平均值得 到，综合认为缺失值对研究结论影响较小。
异常值处理方面，使用散点图、指标相关度 矩阵等工具对数据准确性进行二次检验，未发现明 显偏误数据。从数据分布来看，一些指标数据倾向 于呈长尾分布形态，均值明显大于中位数。为降低 较高数值对指标结果不成比例的影响，对偏度较大 （skewness>2）和峰值较高（kurtosis>3.5）的指 标进行取对数处理（应用公式为 ln(x+1)，相关指标 见附录 1），在不改变国别排序的情况下，使得各指 标基本可比。
(二 ) 研究结果计算方式


国别竞争力研究结果中，国家 a 的跨境电商竞 争力 由营商环境结果 和产业竞争力结果 按 平均分加总得到。参考国际同类研究通行做法，各 指标体系均采用层次分析法，由各级指标评分按逻 辑框架逐级加总：确定各项三级指标的无量纲化结 果 和 后，根据各指标占营商环境指数或产 业竞争力指数的对应权重加权加和，得到整体 研究结果。具体地，国家 的跨境电商产业结 果 ，其中营商环境总分 、产业竞 争力总分 ，由各自框架下全部 22 个三级指标结 果 乘以对应三级指标权重 后加总 得到。公式如下：
(三 ) 数据无量纲化方法
由于不同指标数据量纲和取值范围不同，为保 证指标合成结果的有效性，研究对指标中的变量做 无量纲化处理。本报告使用国际研究框架中较为常 用的归一法处理连续变量。
具体地，营商环境指标体系中正向指标的计算 公式为：
负向指标的计算公式为：
产业竞争力指标的计算公式为：
其中， 分别表示国家 跨 境 电 商 营 商 环 境 或 产 业 竞 争 力 三 级 指 标 的 原 始 值 ， 表示所有国别在相应指标样本中的 最大值， 表示最小值， 表 示指标归一化处理后的结果。


[进一步地，本报告进一步分别使用 Z-score 标 准化法等方法对各指标进行无量纲处理，得到了与 按归一法处理近似结果，认为报告中使用归一法去 量纲后所得结果基本稳健。
后  记]世界互联网大会 World Internet Conference


[进一步地，本报告进一步分别使用 Z-score 标 准化法等方法对各指标进行无量纲处理，得到了与 按归一法处理近似结果，认为报告中使用归一法去 量纲后所得结果基本稳健。
后  记]


跨境电商是世界互联网大会国际组织高度关注的领域之一，大会会员单位汇聚
了全球电子商务产业链不同环节的企业和相关机构。2023 年 6 月，世界互联网大会 成立跨境电商工作组，旨在联合各界相关力量，围绕产业现状和问题进行深入研究， 并借助大会平台推出有助于行业发展的成果。
工作组成立后，任贤良秘书长率工作组专家先后赴杭州、上海、金华、义乌、广州、 深圳等地调研，了解跨境电商产业实践情况。同时，工作组研究总结了全球跨境电商 规则体系的发展态势和面临的问题挑战，于 2023 年乌镇峰会期间发布了《跨境电子 商务国际规则体系发展研究报告》，提出促进跨境电商发展及推动有关国际规则体系 完善的八点主张和三项行动。2024 年 4月，大会在陕西西安举行数字丝路发展论坛， 期间，工作组基于前期面向行业广泛征集，发布了《世界互联网大会跨境电商实践案 例集（2024 年）》。


为了构建衡量跨境电商竞争力的指标体系，大会于今年初决定围绕跨境电商开 展更加深入的研究工作，形成有影响力的国际公共产品，经过对世界贸易组织（WTO）、 联合国贸易和发展会议（UNCTAD）、经济合作与发展组织（OECD）、世界银行等 国际组织进行调研，拟定了研究思路。
2024 年 4月，大会在西安数字丝路发展论坛期间围绕跨境电商竞争力研究组织 了研讨会，邀请 20 余位来自国际组织、高校和研究机构、头部企业等在跨境电商及 竞争力研究领域有丰富理论和实践经验的专家进行了深入研讨。与会专家一致认为开 展跨境电商竞争力研究有助于全球跨境电商产业发展，并建议从国别和企业两个维度 分别开展研究工作。
大会组织行业专家力量，结合调研和研讨会意见，经过详实的数据挖掘和研究 分析后，形成了报告初稿。期间，通过组织多次行业研讨会，听取并吸收相关专家的 意见建议，最终形成了针对国别维度、平台企业、物流企业的三份跨境电商竞争力研 究报告。
报告撰写过程中，我们得到跨境电商工作组成员及行业专家的积极响应与支持， 在此向为研究贡献智慧与专业洞见的各位专家表示诚挚谢意：


薛  虹  北京师范大学教授，联合国亚太无纸化贸易专家网络咨询委员，世界 互联网大会跨境电商工作组副组长
张  娟  上海市商务发展研究中心副主任、研究员
潘思蔚  杭州市商务局中国（浙江）自由贸易试验区杭州创新发展中心主任 陈  健  杭州市商务局跨境电商综试处处长
克里斯 •布朗  英国标准协会英国 -中国商业环境计划主任
王  健  对外经济贸易大学教授，APEC 电子商务工商联盟专家委员会主任委员 李鸣涛  中国国际电子商务中心电子商务首席专家
王惠敏  商务部国际贸易经济合作研究院研究员
田国锋  中国服务贸易协会常务副秘书长
赵  全  联合国国际贸易中心（ITC）市场发展司贸易政策高级主管
阿拉木斯  北京市法学会电子商务法治研究会副会长
陈学光  浙江工商大学地方产业与企业转型发展研究所副所长
林婉媞  世界电子贸易平台（eWTP）政策研究中心主任


本次研究是大会在竞争力研究方面的一次尝试，过程中我们认识到各国跨境电 商行业的差异性，以及全球产业格局的复杂性，尤其是不同国家在相关领域的数据基 础、信息公开程度等方面差距较大。我们将不断加深对行业的认识和积累，持续推出 更具深度、更加系统的研究成果，助力实现包容性和可持续性的全球化发展。
核
研 究 体 系
结 果 分 析
附 录 后
研究团队
世界互联网大会
任贤良  秘书长
梁  昊  常务副秘书长
张雪丽  副秘书长
康彦荣  发展研究部负责人 谢  飞  发展研究部高级干事
对外经济贸易大学
刘  斌  政府管理学院副院长、研究员
李川川  国际经济研究院助理研究员
朱泳奕  政府管理学院
中国WTO研究院、政府管理学院研究团队
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英伟达和苹果引领AI创新浪潮
——电子行业 2 0 2 5年投资策略
作者：
[刘凯执业证书编号：S0930517100002 2024年10月28日
证券研究报告]


[证券研究报告
请务必参阅正文之后的重要声明]


核心观点
◼ 电子行业：（1）中信电子指数自2024年1月1日至2024年10月18日上涨11.99%。中信电子指数PE（TTM）2014-2024年10月18日区间为（28x、104x），2024年10月18 日PE（TTM）为72x。（2）2024年Q2全行业（A股）654家公司（我们以申万电子、中信电子、长江电子三个指数成分股作为光大证券电子行业样本）归母净利润为499.1 亿元，同比+9%，环比+35%。24Q2营业收入同比增速排名前3的子行业为分销/AI供应链/英伟达供应链；2024年Q2净利润同比增速较快的子行业为泛光学/XR供应链/服务 器供应链。（3）下游需求方面，根据IDC预测，2024年全球手机及电脑出货量温和复苏至12.1亿部和2.6亿台；根据Canalys预计，2024年全球新能源汽车出货量将增长 27%；据TrendForce机构预计，2024年全球服务器整机出货量约1365万台，年增约2%。 ◼ 苹果：Apple Intelligence开启换机周期。


2024年9月，苹果“高光时刻”的秋季新品发布会召开， iPhone 16系列新机、新款 AirPods 4代，以及全新设计的 Apple Watch Series 10 先后亮相。Apple Intelligence于10月推出，2025年支持中文，软件端iOS 18全面升级，端侧大模型开启AI新纪元。我们看好AI驱动苹果iPhone换机潮， PCB及散热板块有望受益于AI终端量价齐升。
◼ AI：英伟达引领创新，光模块PCB铜连接空间广阔。北美四大云厂商2Q24资本开支同比均大幅提升，OpenAIo1模型打开LLM推理上限。（1）英伟达：FY25Q2持续高增 长，B系列将成2025年出货主力。（2）智算中心项目呈现出小规模、多层次的状态，大量企业纷纷进入市场。（3）AI芯片英伟达GPU互联技术领先，巨头组建UAINK联 盟突破卡间互联。限制之下，国产算力持续发展，华为昇腾、寒武纪、海光信息有望实现跨越式发展。（4）光模块：AI驱动800G/1.6T/3.2T数通光模块快速成长。（5）


铜连接：GB200NVL引领创新，AI服务器将驱动铜缆持续高景气。（6）特斯拉FSD与Robotaxi：AI引领的自动驾驶ChatGPT时刻。
◼ 半导体：2024年全面复苏，2025年细分赛道增速不一。2024年全面复苏，多个细分领域2024年营收有望实现双位数增长。2025~2027年Fab厂设备开支不断增加，2024年 中国大陆预计新增25座晶圆厂，2027年中国大陆将拥有71座300mm晶圆厂。2024年二季度半导体上市公司整体业绩向好。SEMI预期前道设备、后道设备销售额在2024 年均出现增长。


◼ 投资建议：建议关注：1、苹果供应链：（1）整机厂/零部件：立讯精密、歌尔股份等；（2）PCB：鹏鼎控股、东山精密等；（3）散热：领益智造、恒铭达等；（4）电 池电源：珠海冠宇等；（5）结构件&功能件：领益智造、长盈精密等；（6）光学：水晶光电、蓝特光学等；（7）设备：赛腾股份。2、AI行业：（1）光模块：中际旭创、 新易盛、天孚通信；（2）铜连接：精达股份、沃尔核材、立讯精密；（3）PCB：胜宏科技、沪电股份、景旺电子、方正科技、生益科技、世运电路；（4）服务器：工业 富联、浪潮信息等；（5）AI芯片：寒武纪-U、海光信息。3、半导体行业：北方华创、中微公司、长川科技、美埃科技、韦尔股份、澜起科技、思特威、恒玄科技、卓胜 微等。
◼ 风险分析：半导体需求不及预期风险、宏观需求不如预期风险、行业竞争加剧风险。
一、概述：AI和苹果主线领涨市场，科技行业复苏可期
二、苹果：AppleIntelligence开启换机周期
三、AI：英伟达引领创新，光模块PCB铜连接空间广阔
四、半导体：2024年全面复苏，2025年细分赛道增速不一


五、估值分析与投资建议：估值已是历史低位，苹果、AI、半导体三大主线
六、风险提示
请务必参阅正文之后的重要声明 2
1.1概述：2024年前三季度AI、苹果、华为主线领涨市场 1.2成长：2024Q2环比持续改善 1.3景气：手机和服务器弱复苏，电车持续渗透
请务必参阅正文之后的重要声明
1.1电子行情复盘：2024年至今AI和苹果供应链股价大幅上涨
图表1：电子行业2024年至今涨跌幅前20上市公司
[图表1：电子行业2024年至今涨跌幅前20上市公司
资料来源：Wind，注：股价截止日为2024年10月18日]
"证券简称":"寒武纪-U"
"涨幅前20":"218.40%"
"证券简称":"ST旭电(退市)"
"跌幅前20":"-83.2%"


"证券简称":"全志科技"
"涨幅前20":"84.22%"
"证券简称":"唯捷创芯"
"跌幅前20":"-44.4%"
"证券简称":"燕麦科技"
"涨幅前20":"81.13%"
"证券简称":"恒烁股份"
"跌幅前20":"-44.4%"
"证券简称":"经纬辉开"
"涨幅前20":"79.89%"
"证券简称":"炬光科技"
"跌幅前20":"-44.1%"
资料来源：Wind，注：股价截止日为2024年10月18日
请务必参阅正文之后的重要声明 4
1.224Q2营收同比增速最快的子行业为分销、AI供应链、英伟达供应链


请务必参阅正文之后的重要声明
24Q2营收同比增速最快的子行业为分销、AI供应链、英伟达供应链。24Q2全行业（A股）654家公司（我们以申万电子、中信电子、长江电子三个指 数成分股作为光大证券电子行业样本）营业收入为9876.4亿元，同比+17%，环比+15%。我们把电子行业分为23个子行业，其中，24Q2营业收入增 速排名前3的子行业为分销（24Q2营业收入为289.8亿元，同比+53%，下同）、AI供应链（1996.7亿元，+48%）、英伟达供应链（1646.9亿元， +48%）。
图表2：电子子行业2024Q2营业收入增速排名（单位：亿元，%）
资料来源：Wind、光大证券研究所整理；注：各细分板块内组分公司参照光大证券电子行业重点公司分类。
1.224Q2泛光学、XR供应链、服务器供应链业绩表现亮眼


请务必参阅正文之后的重要声明
2024年二季度电子行业整体业绩呈现复苏趋势，泛光学、XR供应链、服务器供应链表现亮眼。2024年Q2全行业（A股）654家公司归母净利润为 499.1亿元，同比+9%，环比+35%。我们把电子行业分为23个子行业，其中，24Q2归母净利润增速排名前3的子行业为泛光学（24Q2归母净利润为 13.4亿元，同比+308%，下同）、XR供应链（9.1亿元，+141%）、服务器供应链（13.4亿元，67%）。
图表3：电子子行业2024Q2归母净利润增速排名（单位：亿元，%）
资料来源：Wind、光大证券研究所整理；注：各细分板块内组分公司参照光大证券电子行业重点公司分类。
1.3下游需求景气度——2Q24全球手机及电脑需求复苏


◼ 2Q24全球手机及电脑需求复苏。根据IDC数据，2Q24,全球手机出货量为2.85亿部，同比+6.5%；全球PC出货量为6490万部，同比+2.9%。 ◼ 手机2024年全年：根据IDC预测，2024年全球智能手机出货量有望达到12.1亿部；根据Counterpoint Research预测，中国手机市场全年销量有望回到2.7 亿部以上。
◼ PC 2024年全年：根据IDC预测，全球传统个人电脑市场预计将在2024年保持平稳，出货量将达到2.602亿台；IDC预计， 2024年中国PC 显示器出货量有 望达到2,700万，同比增长3.3%。