报告概述
本报告围绕人工智能治理全球合作的最新进展展开系统研究，立足生成式人工智能、大模型、智能体、自动化决策系统和高性能算力基础设施快速发展的时代背景，从国际合作总体格局、政策演化、标准化合作、基础设施建设、伦理治理、中国人工智能企业出海、数据跨境流通和全球公众认知八个相互关联的维度，构建了理解人工智能治理全球合作的完整分析框架。报告基于Overton政策文献数据库、跨国问卷调查等多元数据，结合阶段性划分、主题聚类、派系识别、案例研究和比较分析方法，揭示人工智能治理从单一技术监管议题转向全球规则竞争、制度协调、产业重组、伦理约束和社会信任建构并行推进的复杂格局。报告有助于读者把握国际科技治理新趋势，理解规则、标准、基础设施、数据与认知在合作中的交互作用，为参与全球AI治理提供了系统参考。
报告的核心结论
全球AI治理合作正从原则倡议转向规则执行
材料显示，国际AI治理合作制度化形式占比由2016-2019年的6.8%上升至2023-2026年的12.3%，标准化专题制度化占比更高，达到17.98%。报告指出，未来合作重点将围绕规则互认、标准协调、审计认证、跨境执法和责任追究展开，软性文本和政策协调仍占主导但制度化比例持续上升，标准化正成为规则化治理的重要通道。
安全治理将成为人工智能全球合作的主轴
报告认为，前沿模型能力提升、智能体自主行动、深度伪造、网络攻击、生物安全和军事应用等风险，将推动各国建立更强的模型评估、风险预警和事故响应机制。从政策主题演化看，AI安全在制度化阶段进入核心议题前列，议程重心不断向安全、责任和偏差治理深化，安全议题已从技术讨论上升为全球政策主轴。
全球南方和发展中国家的代表性将进一步上升
报告指出，人工智能治理不能只服务少数技术领先国家，应面向能力建设、算力可及、数据资源共享和发展权保障。印度、非洲联盟等通过提出人工智能安全公地、数据主权与数字自决等框架，联合发展中国家对抗西方的安全垄断叙事，未来国际合作必须重视全球南方的议程塑造权，避免形成新的智能鸿沟。
公众信任成为治理有效性的关键，公平性是最稳定信任来源
基于覆盖19国7600份样本的调查，全球公众对AI平均信任水平为3.4分（五分制），但信任形成并非基于技术理解，而是依赖结果是否公平的直观感受。报告强调，公平性比透明性和问责性更能影响公众信任，治理需要从技术治理走向认知治理，让公平、安全、可解释和可申诉成为公众可感知的体验。
报告回答的关键问题
人工智能治理全球合作目前处于什么阶段？
报告显示，全球AI治理合作已从早期以国际组织倡议为主，转向政府、区域组织、智库、立法机构等多元主体共同参与，合作形式仍以软性文本和政策协调为主，但制度化比例持续上升，标准化议题正成为从软性合作走向规则化治理的重要通道。整体上，合作已由议题萌芽期转入快速扩张和制度化推进阶段，但仍未进入以硬法或强约束标准为主导的阶段。
标准化如何推动人工智能治理走向制度化？
报告指出，人工智能标准化的核心关切并非单纯技术统一，而是问责、算法偏见、应用伦理、AI安全、审计、认证与测评等治理议题。标准化专题的制度化占比从2016-2019年的7.1%升至2020-2022年的21.2%，明显高于一般国际合作文本。标准化正经历从技术可行性向价值可许性的范式转换，传统技术标准制定模式正被多元利益相关方参与的治理框架补充，成为规则化治理的重要通道。
中国人工智能企业出海面临哪些主要挑战？
报告认为，中国AI企业出海面临地缘政治与监管风险、文化与品牌壁垒、技术与知识产权风险、组织与管理挑战四类主要挑战。西方部分国家将技术安全泛政治化，欧盟的FSR、CBAM、GDPR和EU AI Act等法规抬高合规成本；海外对中国品牌存在刻板偏见；知识产权诉讼和337调查增多；同时海外复合型管理人才短缺制约本地化深耕。报告也指出，出海企业具备完整产业链、工程师红利、敏捷开发和深度本地化等核心竞争力。
数据跨境流通对人工智能国际合作有何影响？
报告认为，数据跨境流通已成为人工智能国际合作的基础性议题。人工智能使数据跨境从简单文件传输转向模型、数据、算力一体化流动，但现有数据出境规则与人工智能技术需求不匹配，模型跨境部署责任边界不清，国际规则碎片化和技术互信不足构成主要挑战。报告提出通过场景清单管理、可信数据空间建设和多边规则塑造，建立安全可信的跨境数据流通机制，直接决定国际合作深度与效率。
为什么发展中国家比发达国家更信任人工智能？
报告基于19国调查发现，发展中国家公众对AI信任水平普遍更高，而发达国家更为审慎。这并非因为技术越先进信任越高，而是因为发展阶段塑造了不同认知逻辑：发展中国家将AI视为发展机会和效率工具，信任建立在效用基础上；发达国家更强调风险控制、隐私保护和制度约束，信任依赖治理体系可靠性。文化与个体主义程度也影响对AI的认知，约13.7%的信任差异来自国家层面变量。
报告中的代表性数据
AI治理国际合作文献量
2025年，根据Overton政策文献数据库检索结果，2015年相关文献仅11篇，2025年增长至939篇，显示国际合作进入快速扩张阶段。该数据为报告统计的实际文献数量。
GDPR生效前后6个月文献量增长幅度
GDPR生效前后6个月，报告通过事件窗口分析发现，GDPR生效前后6个月AI治理国际合作文献量增长75.0%，ChatGPT发布后增长35.5%，显示重大技术事件和制度节点对合作进程的显著推动作用。
欧盟AI治理国际合作发文量占比
2010-2026年，在AI治理国际合作相关文献中，欧盟以134篇位居首位，占27.5%，国际政府间组织、美国、英国分别占22.7%、17.4%、12.3%，体现区域组织、国际组织与主要国家并行发声的多元格局。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 国际合作总体格局的量化分析：基于Overton政策文献数据库的5,996条文献，报告详细展示了2010至2026年国际合作的时间分布、结构性断点检验结果、主体类型阶段变化、核心议题演化以及合作形式制度化程度，并引入GDPR生效、ChatGPT发布等事件窗口分析，清晰勾勒出AI治理国际合作从萌芽到快速扩张的路径。
- 政策全球合作演化趋势：通过政策主题桑基图、地理分布树状图和Jaccard相似度网络，报告呈现了政策主题从概念辨识、伦理关注转向安全、责任、偏差治理的制度化过程，并识别出欧洲大陆国家、英语国家、东亚国家、印度和国际组织五大主题派系，揭示法律传统、治理模式和发展阶段对政策重点的塑造。
- 标准化合作专题：报告统计了标准化制定主体结构，显示政府占44.3%、国际政府间组织占22.9%，欧盟出版办公室、OECD、联合研究中心等为高频来源机构；同时分析核心议题中问责制、算法偏见、应用伦理等治理议题的突出地位，以及分阶段议题模块占比变化，说明标准化正在从技术可行性走向价值可许性。
- 基础设施建设专题：分为芯片生产贸易与数据中心算力网络两部分，深入剖析供应链俱乐部化、产能过剩与高端短缺并存、出口管制复杂化、长臂管辖、能源主权冲突、主权云兴起、绿色合规和海缆安全等挑战，并选取日本熊本、德国德累斯顿2nm制程布局以及沙特NEOM、阿布扎比主权云等典型案例展开分析。
- 伦理治理与合作案例：聚焦2025年1月至2026年4月，梳理伦理监管、标准化与跨国协定、数据隐私、安全风险、可解释性、社会影响、军事伦理七大核心议题，详细比较中国、美国、欧盟、英国、印度、非盟、联合国、OECD的主张与行动，并对中国《人工智能全球治理行动计划》、巴黎人工智能行动峰会、人工智能安全研究所国际网络（INASI）三个典型案例进行深度解读。
- 中国人工智能企业出海专题：报告将中国企业出海划分为贸易驱动、品牌出海、科技出海三个阶段，总结前沿大模型与AI原生应用、智能硬件与AI算法融合、商务平台与智能算法融合、基础架构与AI解决方案、资本与智能生态驱动五种模式，并结合字节跳动、智谱、比亚迪、石头科技、Temu、PingCAP、声网、腾讯、吉利等企业案例，分析核心竞争力与地缘政治、监管合规、文化品牌、知识产权和组织管理挑战。
- 数据跨境流通与AI治理专题：报告阐述数据作为AI创新链底层资源配置的基础逻辑，提出数据跨境已从数字贸易配套条件转变为模型、数据、算力一体化流动，系统梳理联合国《全球数字契约》、OECD DFFT、欧盟《数据法案》与《人工智能法案》等国际机制进展，分析数据供给扩张与规则适配不足、模型跨境部署责任边界不清、国际规则碎片化三大风险，并提出场景清单管理、可信数据空间和多边规则塑造对策。
- 全球公众认知调查：基于覆盖19个国家、7,600份有效样本的跨国问卷，报告呈现全球公众AI信任全景图，发现发展中国家与发达国家呈现机会导向和风险导向两种认知逻辑，信任形成中公平性比透明性和问责性更稳定，性别、年龄、收入构成社会分层，并为AI治理提出认知治理、公平性优先、分层治理等启示。
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