編者按：近日，歐盟委員會發布關于產業和科研領域兩份人工智能戰略受到國際輿論關注。如何在全球人工智能發展競爭中不被中美拉開差距，已經成為歐盟當前優先考慮的議題。本期“環球圓桌對話”邀請三位學者就相關議題展開討論。

崔洪建：北京外國語大學區域與全球治理高等研究院教授

肖 茜：清華大學人工智能國際治理研究院副院長

董一凡：北京語言大學國別和區域研究院副研究員

歐盟AI戰略能支撐自主目標？

崔洪建

歐盟于近期推出分別統領產業和科研兩大領域的AI戰略，是近年來AI領域國際競爭加劇、成為大國博弈核心要素以及歐洲試圖扭轉被動局面的產物。

盡管歐盟早在2018年就啟動了“歐洲AI聯盟”計劃，但此后一段時間歐盟更多將AI技術的興起及其效應視為科技、經濟和社會現象，并首先著眼于在倫理規范和市場監管等方面采取措施及行動。為此歐盟通過了世界首部《人工智能法》并向外推廣，試圖延伸并放大其在規則制定和輸出上的軟實力，以此來與在AI技術、基礎設施和市場運用領域處于領先地位的中美相競爭。但搶占道德制高點和搞規則輸出不僅沒能緩解歐盟在AI領域被不斷趕超的困境，疊床架屋的過度監管體系還進一步損害了本土的創新環境。在內外因素刺激下，以今年4月出臺“人工智能大陸行動計劃”、誓言要將歐洲建成世界上首個“人工智能大陸”為標志，歐盟AI戰略出現了從依靠“規則致勝”轉向兼顧能力建設、從應對AI領域的單一挑戰，轉向借AI發力驅動系統性創新的重大調整。此次出臺的《應用AI戰略》和《科學AI戰略》，可以被看作是為落實“行動計劃”而提出的具體政策框架。歐盟的AI發展戰略因此具有了更加強烈的維護技術主權、提升競爭能力、支撐戰略自主、參與地緣博弈的色彩。

在提出一系列政策方案后，歐盟能否如愿以償地通過AI趕超來為戰略自主提供支撐，主要取決于以下因素：

首先，能否以落實AI戰略為抓手，實現涵蓋科研、產業、投資和規則等領域的系統性創新?！暗吕獔蟾妗敝赋鰵W盟面臨創新投入匱乏、分散，無法集中資源支持顛覆式創新；各國市場割裂、缺乏規模效應，難以實現高效的市場轉化等基本矛盾，同樣制約著AI戰略的落實。同時由于目前歐盟企業尤其是體量巨大的中小企業對AI應用的認識不足、投入不夠，要想在短期內實現十大領域以“AI優先”的系統性創新絕非易事。當然，更大的障礙來自于近兩年將出臺規則律令當作權力手段的歐盟機構能否來一場“自我革命”，真正實現從過度監管者向創新驅動者的角色轉變。

其次，能否在強化AI基礎設施和能力建設的同時，實現差異化競爭。盡管歐盟對自身在AI基礎研究、芯片制造（光刻機）等領域的優勢仍有信心，但當前中美在AI算力及存儲、基礎設施、國家戰略、創新投入和人才培養方面的優勢，是歐盟焦慮的主要來源。從歐盟戰略的出發點來看，要在上述領域加大投入迎頭趕上，以此作為維護技術主權和戰略自主的根本。但對比中美歐三家的制度特征、發展水平和資源狀況，歐盟要在目前處于劣勢的所有領域實現對中美的趕超顯然很不現實。只有立足于自身優勢并明確資源約束的邊界，實現“換道超車”式的差異化競爭而不是同質競爭式的“彎道超車”，才有可能幫助歐盟實現真正意義上的創新。從這個角度看，競爭力焦慮似乎讓歐盟的AI戰略仍處于用力過猛的迷茫狀態。

最后，能否在AI領域實現開放與自主兼顧的戰略原則。歐盟加速推進AI戰略的背景是中美在AI技術創新、產業發展和國家政策上加快腳步，美國的“不可靠”也迫使歐盟要在AI領域搞自力更生。因此歐盟有意將此次推出的兩個戰略當作在AI領域與中美競爭的“亮旗行動”，為此歐盟委員會主席馮德萊恩表示“希望人工智能的未來在歐洲制造”。但歐盟的豪言壯志難掩其當前在芯片、算法、能源（電力）等方面高度的對外依賴，現實與理想之間的差距很大。如果將競爭當作AI戰略的全部而拋棄更符合科學規律的協同創新路徑，歐盟的AI之路會異常艱難。過度強調基于保護的競爭思維，進一步暴露出歐盟在尋求“開放性戰略自主”目標時的核心矛盾：如果是迫于外部形勢變化的“自主”，顯然是長期的內生性動力不足，不是真正的自主；如果是在擺脫不了對外依賴的情況下“開放”，反而會加大不對稱的單向依賴，比如在面對美國的時候。

AI全球治理，歐盟欲成為“第三極”

肖 茜

自今年2月法國舉辦巴黎人工智能行動峰會以來，歐盟在推動AI發展上頻頻出招。10月8日，歐盟委員會發布關于人工智能的兩項戰略，以加快歐盟國家在工業與科學領域對AI的應用。

面對中美在AI領域全球領先態勢，歐盟深感焦慮，擔心因此失去戰略機遇。新出臺的戰略體現出歐盟的三大用意：一是旨在加強AI在關鍵行業的使用，推動“人工智能優先”思維方式，涉及醫療保健、制藥、能源、交通、制造、建筑、農業食品、國防、通信和文化等領域；二是將AI納入戰略自主議程，減少對美國的技術依賴；三是提高歐盟自身競爭力，嘗試以制度+產業+基建為抓手，切入更高維度的競爭格局，并借助歐盟在規則制定上的傳統優勢，努力向規則輸出者和標準競爭者的方向轉變。

不可否認，歐盟在數據治理、隱私保護、市場監管等領域已有成功經驗，其“歐洲模式”具有一定示范效應與影響力，很多國家在制定數據隱私法律時都曾參考歐盟《通用數據保護條例》框架。2024年8月開始生效的歐盟《人工智能法》是全球首部針對AI的全面統籌性法規框架，歐盟正在該法案框架下構建AI 標準制定機制，其在國際標準委員會、跨國組織治理機制中的話語權有可能被放大，這些因素確實使得歐盟具備“規則輸出者”和“治理極點”的某些潛在能力。

那么，在全球AI治理和標準治理中，歐盟能否成為中美之外的“第三極”？筆者認為，從歐盟當前的技術基礎和現實情況來看，成為“第三極”具有相當大的難度。

首先，歐洲的AI技術與產業實力相對落后，尤其在核心 AI 技術、基礎算法、算力平臺、芯片設計、模型訓練規模等方面，歐盟整體仍落后于美國和中國。根據斯坦福大學的《人工智能指數報告》，2024 年世界發布的標志性人工智能模型數量，美國以 40 個領先全球，中國以 15 個緊隨其后，歐盟僅有 3 個且全部在法國。這種技術實力差距不僅會影響其在標準具體技術細節上的主導權，也可能使得世界其他國家更傾向于認可美、中主導的技術標準。

其次，在推動創新方面，歐盟仍舉步維艱。去年9月，歐盟發布了旨在提升競爭力的“德拉吉報告”，意識到在創新領域與中美有較大差距。馮德萊恩當時稱，歐洲必須努力成為AI創新領域的全球領導者。 但一年后，德意志銀行在今年9月發布研究報告稱，“德拉吉報告”的后續落實情況令人失望。截至9月4日，建議中僅11.2%已得到全面落實。即便將部分推進的內容計算在內，該議程的實施進度也不到三分之一。而在推動AI應用落地方面，根據歐盟統計局的數據，2024年歐盟境內員工數量在10人以上的企業中，僅有13.5%在日常經營中使用AI技術。

再次，在標準制定方面，歐盟面臨內部一致性與成員國協調的難度。歐盟成員國在產業基礎、利益訴求、技術路徑選擇上存在一定分歧，要形成統一對外的 AI 標準主張并在國際談判中堅定一致，可能會受到成員國利益權衡、妥協所制約。此外，歐洲多家大公司呼吁延緩歐盟《人工智能法》的實施，認為法規過于復雜、不明確，可能打擊歐洲 AI 創新力。即使歐盟推出了規則和標準，能否獲得其他國家特別是全球南方國家的認可，也是其成為“治理極點”的關鍵。

總的來看，歐盟雖然在 AI 治理和標準制定領域具有優勢，但想要在AI治理領域成為全球“第三極”，歐盟還須克服技術實力差距、創新動力不足、內部協調困難、標準吸引力有限、執行落地風險等種種挑戰。未來，歐盟如果能夠在監管路徑上更加靈活、提升AI技術實力和創新活力、加強產業支撐和外交協調能力，那么它的確有可能在全球 AI 治理格局中占據重要位置。

應用端落地，是歐盟AI發展重要一環

董一凡

長期以來，歐盟對于人工智能行業持較為謹慎和保守的態度，即把倫理和安全問題擺在經濟利益與技術變革的前面，并試圖借助基于市場規模的“布魯塞爾效應”，將本土監管和控制規則作為塑造全球人工智能治理進程的抓手。2024年8月生效的《人工智能法》就是歐盟約束該行業、塑造發展原則的高峰。

然而，受市場生態不振及過度監管的影響，歐洲AI行業無論是算法、大模型還是應用，均無法與中美所匹敵，甚至在一些全球南方國家紛紛加快AI應用進程背景下，歐盟行動滯后的態勢變得更加明顯。2024 年歐洲人工智能領域初創企業僅有約80 億美元融資，占該地區風險投資20%，與歐盟的經濟體量和全球科技創新地位遠不匹配。

歐盟在人工智能領域的應用滯后，進一步加劇其在經濟、軍事等領域的焦慮感和實力擔憂，歐洲不少有見地的人士呼吁歐盟及成員國在產業政策、擴大投資，特別是加大人工智能的新興產業方面采取更多措施。因此，在人工智能技術紅利和國家間發展差距持續顯現的背景下，歐盟也試圖調整“防范風險、制定規則優于技術和產業發展”的立場。今年2月，歐盟委員會執行副主席維爾庫寧表示，歐盟已著手簡化人工智能監管規則，以便為技術創新松綁，而歐委會主席馮德萊恩同期公布歐盟擬推出人工智能大規模投資計劃“Invest AI”，并反復提及“人工智能超級工廠”，即是歐盟展示微妙變化的信號。

因此，對于歐盟而言，推進自主人工智能技術發展和人工智能賦能是人工智能戰略的“一體兩翼”，而兩者亦是相互促進、相互彌補的關系。從應用端來說，推進人工智能技術的部署和落地受到全球各國普遍關切，今年中國政府工作報告提出“人工智能+”行動即是以創新帶應用、以應用促創新的重要政策。10月8日歐盟發布的兩項AI戰略政策文件中，亦將醫藥、制造、服務、科研等歐盟優勢行業人工智能應用擺在突出位置。在理想狀態下，隨著人工智能應用場景和產業需求的不斷擴張，推進本土技術創新和產業部署的力量也將持續增長，從而形成“人工智能優先”的良性愿景。

但從現實條件來看，歐盟人工智能戰略的應用路徑仍將面臨不少挑戰。

首先，人工智能各領域應用仍將面臨歐盟強倫理和安全約束的挑戰，如自動駕駛、醫療診斷、人臉識別等領域應用上，《人工智能法》仍將以“高安全風險”來加以嚴格限制和監督，加之數據保護、隱私等領域法律約束，企業實際應用技術仍面臨不小障礙。

其次，從人工智能基礎發展條件來看，當前歐盟在算力、能源、數據等方面都難以具備規模經濟優勢。歐盟雖然在人工智能超級工廠、超級計算機等方面提出了雄心勃勃的計劃，但目前在資金投入、配套條件、技術供給等仍有較多政策空白。

最后，歐洲本土的創新企業在發展空間與相應人才培養方面仍難以滿足行業擴張的需求。此次出臺的AI戰略政策文件，核心就是借助歐洲人工智能科學資源平臺來打通科研數據、基礎設施以及應用之間的聯系，今年歐盟也提出罕見人才吸引計劃，加入全球科學家爭奪戰，但對于激勵創新和產業自由發展的力度仍然尚待觀察。

實際上，從盡快賦能產業的角度看，中國DeepSeek等規模小、本地部署快、投入產出比高的人工智能創新成果，能夠在兼顧他國數據、隱私、安全關切的基礎上，為針對性的應用場景提供解決方案，也意味著中歐在人工智能發展應用方面具有巨大的互補空間。而歐盟如果希望在人工智能浪潮中走到全球前沿，也需要以更開放包容，摒棄意識形態偏見的態度來看待國際合作機遇。