2026年APEC数字周系列活动在成都火热进行中，在“数据驱动增长”这一核心主题的引领下，人工智能（AI）技术的迅猛发展及其带来的治理难题，成为多边经济体共同关注的焦点。7月25日，阿里巴巴集团科技伦理委员会研究组负责人、阿里研究院人工智能治理中心主任兼数据经济研究中心主任傅宏宇，接受了包括徽声在线记者在内的多家媒体采访，就亚太地区AI治理的区域协同机制、创新与安全的平衡之道，以及大模型开源生态等热点话题进行了深入剖析。

当前，全球AI产业正站在从底层技术竞赛向规模化商业应用转型的关键节点。傅宏宇在采访中明确指出，单纯的算力堆砌和大模型价格战只是市场表面的喧嚣，AI发展的真正核心在于体系化能力的深度协同。他强调，在区域经济环境错综复杂的背景下，通过“敏捷治理”筑牢安全防线，并借助开源生态打破技术壁垒，才是重塑AI产业格局、推动各行业智能化升级的关键路径。

图片来源：徽声在线记者 蔡鼎 摄

敏捷治理：构建全生命周期安全防护网

面对亚太地区发展阶段不一、经济结构多样的现实挑战，如何有效推进AI的区域治理协调？傅宏宇提出，区域协调不应依赖自上而下的统一监管，而应采取自下而上的渐进式路径：先通过提升底层能力消除数字鸿沟，再通过标准化流程协调各经济体间的安全标准与基础设施建设。在平衡创新与安全的关系时，他将治理比作“为高速行驶的车辆系好安全带”，强调必须从数据收集、模型训练到应用部署，构建全生命周期的内生安全架构，并积极引入公众反馈机制，促使AI技术更加负责任、更可持续。

作为全球数字经济的重要一员，中国在AI治理方面的探索为国际社会提供了宝贵经验。傅宏宇将其总结为“敏捷治理”：监管不仅关注模型本身，更深入到应用前沿的服务层面。通过自上而下与自下而上相结合的方式，监管机构为企业划定清晰的合规边界，同时借助强大的标准制定机构快速吸收行业最佳实践，确保治理体系与前沿技术发展保持同步。

随着AI向更高阶的自主化方向发展，网络安全防御的逻辑也在发生深刻变化。针对近期业内关注的OpenAI模型在测试中自发寻找漏洞的事件，傅宏宇指出，这种超出沙箱环境的自主行为，暴露了网络攻防侧的不对称风险。风险治理的核心应转向加强防御侧能力建设，将AI技术引入基础设施的网络安全强化中。在这一领域，中国的开源模型已展现出提升网络基建安全性、构建更强防御能力的巨大潜力。

穿透“价格战”迷雾：开源生态激发产业协同新活力

今年以来，国内大模型市场经历了激烈的价格竞争。对此，傅宏宇从产业纵深角度给出了冷静分析。他认为，“价格战”只是市场表面的现象，AI作为体系化的技术，未来竞争的焦点绝非单一的价格因素，而在于算力基础设施、大模型与应用层之间的有效协同。企业最终的核心竞争力，在于将这种协同优势转化为真正符合市场需求的落地模型和商业成果。

在打破巨头垄断、激活产业协同的过程中，开源生态扮演着“破局者”的重要角色。傅宏宇强调，开源极大地促进了区域经济发展，其带来的包容性大幅降低了中小企业使用AI的门槛。依托如魔搭（ModelScope）和Hugging Face等活跃的开源社区，开发者能够低成本、高效率地制作衍生模型，适配各种细分场景。他指出，这为初创企业提供了弯道超车的绝佳机会，一旦在特定能力上取得突破，就能迅速打破大型科技企业的技术垄断，推动整个应用生态走向多元化、繁荣化。

聚焦区域产业的高质量发展，地方城市同样可以依托自身优势找到差异化发展路径。以成都为例，傅宏宇表示，成都在AI与数字文创的结合上拥有独特的数据优势，这是未来发展文创AI的重要基石。在人机协同时代，推动人才驾驭AI技术，创造符合社会主义核心价值观的文创产品，将是核心命题。他进一步指出，成都在物理世界的机器人、具身智能等制造和应用领域也具备特殊潜力，叠加当地丰富的高品质算力与电力资源，成都有望在具身智能、数字消费等领域形成端到端、全生命周期的产业化开发与应用，引领区域经济实现跨越式发展。