问题——人工智能正进入规模化应用阶段，机遇与挑战同步显现；一方面，新一轮科技革命和产业变革加速推进，人工智能成为提升生产效率、优化公共服务、催生新产业的重要引擎；另一方面，随着技术加快渗透教育、医疗、金融、制造、政务等领域，数据安全、模型可信、算法偏见、责任界定等风险也更容易被放大。部分发展中国家算力、数据、人才和基础设施上基础较弱，担忧全球智能化进程中继续落后，“智能鸿沟”因此受到关注。原因——超大规模市场与开放的应用生态，为中国能力积累提供了基础。薛澜在论坛期间表示，中国拥有广阔的市场空间和活跃的用户需求，社会关注度高、应用场景丰富，形成了从研发到落地的快速迭代条件。同时，完备的产业体系和持续完善的数字基础设施，为技术创新与规模化应用提供支撑。在此基础上，对外合作空间也在扩大：以往国际合作更多集中在交通、能源、通信等“硬联通”，未来在“数字丝路”等框架下，人工智能能力输出与场景共建有望成为新的合作增长点。影响——“走出去”有助于共享发展红利，但需兼顾安全与可持续。薛澜认为，中国在推进国内人工智能发展的同时，也可依托共建“一带一路”等机制，将成熟产品、解决方案与应用经验带到海外，帮助发展中国家在农业、医疗、教育、城市治理、灾害预警等领域提升公共服务能力与治理效能，推动技术在适配场景中落地，缓解其对“智能鸿沟”的担忧。，国际合作也会推动标准对接与合规能力提升，促使企业在数据保护、网络安全、跨境服务与本地化运营上建立更完善体系。若应用扩张过快而规则跟不上，一旦发生损害公众权益的事件，不仅会引发负面社会反响，也可能削弱产业信心、影响合作环境，不利于长期稳定发展。对策——坚持发展与治理并行，强化全链条规范。薛澜强调，不应把治理与应用对立起来，治理的目的于为发展提供保障。面向“广泛应用”的新阶段，应在研发、部署、运营到服务的全流程完善规则：在科研端，强化数据来源合法合规，提升模型训练过程可追溯性，完善评测机制；在应用端，推进分级分类管理，按场景风险明确准入门槛、审查要求与责任主体；在社会端，加强公众权益保护与科普沟通，提升对技术边界与风险的理性认知；在国际合作端，坚持互利共赢和本地需求导向，尊重合作伙伴法律制度与文化差异，推动标准、伦理与安全治理交流互鉴。薛澜还结合科研实践指出，人工智能在文献检索、归纳分析，以及新材料、新药物研发中的组合筛选等环节可显著缩短周期、提高效率，未来应以更可控、更可靠的方式释放其对创新体系的支撑作用。前景——以能力共享促共同现代化，以规则共建促可持续创新。业内人士认为，随着人工智能与实体经济深度融合，国际合作将从单一产品输出，转向“技术能力+场景应用+人才培养+治理框架”的综合模式。中国在应用场景、工程化能力和产业配套上的积累，为参与全球数字合作提供了现实基础。下一步，能否在开放合作中守住安全底线、在快速迭代中完善治理体系，将决定人工智能“走出去”的广度与深度，也将影响全球智能化进程能否更加包容、更加均衡。
在全球科技竞争格局加速调整的背景下，人工智能国际合作不仅关系技术演进，也牵动全球治理体系的重塑；中国在推动技术创新的同时重视风险防范，反映了更为审慎、务实的发展思路。未来，在构建人类命运共同体的框架下，中国经验与中国方案有望为全球数字治理提供新的路径，让技术进步更切实地惠及各国民众。