当前，人工智能正加速从技术变量转化为发展主导力量，深刻重塑全球产业格局、治理模式与文明形态。在新一轮科技革命与大国竞争交织叠加的背景下，人工智能不仅关乎效率提升，更牵涉国家主权、安全与发展利益。党的二十届四中全会明确提出“以新安全格局保障新发展格局”，将科技安全置于国家安全体系的关键位置；习近平总书记强调，“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。这一系列重大判断，标志着人工智能发展已进入必须统筹安全与效率、自主与开放的新阶段。如何在复杂环境中把握其内在安全逻辑，坚定走中国特色发展路径，成为推进中国式现代化必须回答的时代课题。

人工智能安全认知的战略升维

长期以来，人工智能安全多被视为技术防护问题，聚焦于系统漏洞、数据泄露或算法偏见等操作层面风险。然而，随着大模型、智能算力与自主系统深度嵌入国家关键基础设施、核心产业链乃至社会治理中枢，其安全属性发生了根本性跃迁——从工具性安全转向结构性安全，从局部可控迈向系统韧性。

这一认知转变，源于对科技发展规律与国际环境变化的深刻把握。近年来，全球技术生态加速分化，关键技术获取的不确定性显著上升，开源治理权、标准制定权、数据流动规则等非传统安全议题日益凸显。在此背景下，我国通过《新一代人工智能发展规划》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等一系列制度安排，逐步构建起以技术自主为基础、制度协同为支撑、生态韧性为目标的安全发展框架。

这一框架的核心，在于将人工智能安全理解为一种综合性国家能力。它既包含对芯片、框架、基础模型等根技术的掌控力，也涵盖对算法伦理、数据跨境、风险预警等领域的规制力，更延伸至在全球人工智能发展方向与价值取向上的话语影响力。正如习近平总书记所指出的，确保人工智能安全、可靠、可控，其深意不仅在于防范技术滥用，更在于掌握定义安全、可靠、可控标准的主动权。正是这种从被动防御到主动塑造的认知升维，为中国特色人工智能发展奠定了思想前提。

外部环境变化带来的多重挑战

尽管我国在人工智能应用层创新上成果显著，但关键环节的自主性不足问题日益突出。高端芯片、主流训练框架、高质量基础模型等仍高度依赖外部供给，一旦供应链出现扰动，整个产业生态将面临系统性风险。同时，全球主流开源社区的治理权集中于少数实体，代码审核、版本更新、许可协议等关键节点存在潜在“断链”隐患，使得技术生态的稳定性面临考验。

治理能力滞后于技术迭代的矛盾同样严峻。生成式人工智能可低成本制造虚假信息，冲击舆论生态；自动化决策若缺乏透明度与问责机制，可能加剧社会不公；算法在就业、信贷、司法等场景中的隐性偏见，亦对公平正义构成挑战。现行治理体系多聚焦事后追责，缺乏对算法设计、模型训练、部署应用全链条的前瞻性规制，形成明显的“制度时滞”。

更深层的张力在于开放与自主的平衡。中国始终主张开放合作是科技创新的本质要求，反对人为割裂全球技术生态。但开放必须建立在安全底线之上。如何在坚持高水平对外开放的同时，筑牢技术主权根基，构建“有底线的开放”与“有韧性的自主”辩证统一的发展机制，成为新时代人工智能战略的核心命题。

构建中国特色人工智能发展路径

中国应立足制度优势与发展实际，走出一条兼顾安全、效率与包容的人工智能发展新路——以自主促开放，以开放强自主，实现自立自强与国际合作的有机统一。

第一，强化底层技术自主，夯实安全根基。关键在于突破人工智能芯片、深度学习框架、多模态基础大模型等根技术瓶颈，切实提升对技术底层架构的掌控能力。要充分发挥新型举国体制优势，优化重大科技项目组织机制，推动高校、科研院所、龙头企业协同攻关，打通从基础研究到产业应用的创新链条。同时，加快国产软硬件生态的适配与迭代，通过首台套、首批次等政策工具，引导市场优先采用自主技术产品，推动国产系统从可用向好用、爱用持续跃升。在此基础上，积极建设由中国主导、全球开发者共同参与的开源社区，不仅输出代码，更输出治理规则与协作标准，在开放生态中掌握技术演进的主动权。

第二，完善制度性安全屏障，提升治理效能。人工智能治理不能滞后于技术发展，更不能止步于应急应对。应加快构建覆盖数据、算法、模型、应用全生命周期的治理体系，形成事前预防、事中监管、事后追责的闭环机制。具体而言，需健全数据分类分级管理制度，依法规范重要数据出境行为；对高风险人工智能系统实施备案管理与社会影响评估；压实生成式人工智能服务提供者的主体责任，强化生成内容的标识、溯源与纠错能力。同时，鼓励地方和行业开展监管沙盒试点，探索敏捷治理、场景化监管等柔性机制，在确保安全可控的前提下，为原始创新和业态探索留出合理空间。

第三，拓展包容性全球合作，贡献中国方案。中国始终是全球科技合作的倡导者与践行者。应坚持真正的多边主义，反对技术霸权和数字割裂，主动深化与广大发展中国家在人工智能能力建设、数字素养提升、伦理准则制定等领域的务实合作。可通过南南合作、一带一路等机制，向有需要的国家提供开源大模型、普惠算力支持、治理经验分享等公共产品，帮助其跨越数字鸿沟、共享智能红利。在此过程中，积极推动以人为本、发展导向、多元共治等中国理念融入全球人工智能治理议程，参与国际标准与规则制定，逐步提升我国在全球数字秩序中的制度性话语权，推动构建更加公平、包容、可持续的全球人工智能治理体系。

以系统思维引领人工智能高质量发展

人工智能的未来竞争，本质是安全体系与制度文明的较量。党的二十届四中全会为科技发展锚定了安全与自主的双重坐标，而实践路径的关键在于系统思维。既不能因追求速度而忽视风险，也不能因强调安全而走向封闭。唯有将技术演进、制度建设、产业生态与全球合作纳入统一战略框架，才能实现真正意义上的高质量发展。

系统思维首先体现为对发展逻辑的整体把握。人工智能不是孤立的技术突破，而是嵌入国家创新体系、经济结构和社会治理的复杂系统工程。这意味着，不能仅以论文数量、模型参数或应用场景多寡衡量进步，而应关注底层技术是否自主、产业链是否畅通、治理体系是否适配、人才结构是否合理。尤其要警惕“应用繁荣掩盖基础薄弱”的虚假繁荣，避免在关键环节长期受制于人。真正的高质量发展，必须建立在根技术扎实、生态健康、风险可控的基础之上。

其次，系统思维要求统筹短期应对与长远布局。面对外部环境的不确定性，既要加快补短板、强弱项，提升应急保障能力；更要着眼未来十年甚至更长时间，前瞻部署通用人工智能、类脑计算、可信AI等前沿方向。这需要强化国家战略科技力量，优化科研组织模式，推动基础研究、技术攻关与产业转化高效衔接。同时，完善人才培养体系，既重视顶尖科学家和工程师的引进培育，也注重复合型治理人才的储备，为人工智能可持续发展提供智力支撑。

再次，系统思维强调国内国际两个大局的协同联动。中国的发展离不开世界，世界的进步也需要中国。我们坚持开放合作的基本立场不动摇，但这种开放必须是有原则、有底线、有韧性的开放。一方面，积极参与全球人工智能治理对话，在伦理准则、技术标准、数据规则等领域贡献中国方案；另一方面，主动构建多元、非排他、互利共赢的合作网络，特别是加强与发展中国家的技术共享与能力建设合作，打破技术垄断与数字鸿沟，推动形成更加公正合理的全球科技秩序。

归根结底，人工智能高质量发展的落脚点，是服务于人的全面发展和中国式现代化全局。技术的价值不在于其先进程度，而在于能否增进人民福祉、促进社会公平、守护国家安全、推动文明进步。因此，必须始终坚持以人民为中心的发展思想，将安全、公平、透明、可问责等价值内嵌于人工智能全生命周期。唯有如此，这一变革性力量才能真正成为强国建设的坚实支撑。

杨婷  闫京京

作者简介：

杨婷，法学博士，河南财经政法大学讲师，硕士生导师。研究方向：科技创新、人工智能产业等方面。

闫京京，河南财经政法大学硕士研究生。研究方向：科技创新、人工智能产业等方面。

基金项目：

河南省党的教育政策研究课题“完善高校科技创新机制，提高成果转化效能研究”（2025-DDJYZC-11）阶段性研究成果;

河南省高等学校重点科研项目“高质量发展背景下黄河流域生态治理府际合作网络模型及其演化研究”（24A630002）阶段性研究成果。

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