全球人工智能标准加快提速，多重挑战仍需破局

飞象网讯（易欢）当前，人工智能技术正以前所未有的速度重构全球产业格局，人工智能标准化成为全球治理与技术协同的重要抓手，重要性日益凸显，但部分亟需关注的问题也逐渐显现。在2025年世界互联网大会乌镇峰会上，《全球人工智能标准发展报告》（以下简称《报告》）重磅发布。《报告》全景梳理了过去一年 AI 标准化最新进展、存在的挑战以及发展建议，是世界互联网大会人工智能专业委员会标准推进计划 2025 年的一项重要成果。

标准发展加快提速

《报告》指出，目前，全球人工智能标准发展正在加快提速。从标准研究内容上看，全球人工智能标准朝着体系化方向发展。一方面，形成以技术、应用与治理为分层的标准体系。比如，中国全面覆盖从底层技术、产业应用到安全治理的标准全链条，在《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》中提出涵盖基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用以及安全/治理7个部分组成的体系框架。另一方面，研究重心从基础技术向应用赋能与安全治理延伸。

从标准制定过程上看，呈现出技术敏捷性与治理复杂性并存的特点。一方面，前沿技术类标准制定流程不断优化。另一方面，社会治理类标准进展相对缓慢。人工智能技术应用发展迅速，相应地，人工智能技术性能类标准制定较快，而人工智能安全治理配套标准相对缓慢。此外，全球南方国家在标准制定中的结构性缺位进一步加剧了治理标准推进的缓慢。尽管国际标准组织普遍强调多元包容性，但资源匮乏、技术壁垒和话语权不足等主客观因素使其在核心工作组中的影响力有限。

从标准应用程度上看，国内外标准在不同国家和地区的标准体系和法规实施中呈现多样性。在标准化体系较为完善的国家和地区，技术标准与法律法规紧密绑定，形成具有法律效力的实施机制。中国《网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法》强制性配套标准向上衔接《人工智能生成合成内容标识办法》，向下发布6项网络安全标准实践指南，明确不同类型内容的标识要求，旨在防范内容风险；2025年7月，欧盟发布《通用人工智能实践准则》“类标准化文件”，为《人工智能法》中通用人工智能要求的落地提供技术实施指南，并明确将其作为减轻企业负担和提高法律确定性的重要参考文件

负责任的人工智能标准化已从理念共识进入可操作规范的加速落地阶段。联合国教科文组织（UNESCO）于2021年11月发布的《人工智能伦理问题建议书》，明确所提出的建议是通过全球方法制定的标准工具，以期指导人工智能技术负责任的发展。国际标准组织重点推动形成全球安全、可信与合乎伦理的负责任治理理念。主要国家和地区在将负责任特征转化为标准体系构建核心驱动力。例如，中国全面推动安全治理与普惠发展相结合。2025年7月，MIIT/TC1在《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》的“安全/治理”基础上，发布《工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025版）》进一步细化人工智能安全治理标准体系。此外，产业界正由合规执行者加速转型为规则塑造者，将负责任实践贯穿于人工智能全生命周期。

国际社会对人工智能标准互操作性的需求日益迫切，涵盖技术、经济、科研与社会服务等多个层面。技术层面，互操作性旨在打破不同系统、模型和平台之间的壁垒。经济层面，互操作性是降低贸易壁垒和推动全球一体化的重要手段。科研层面，互操作性成为加速全球协同创新的重要催化剂。社会服务层面，互操作性是提升全球性危机应对能力的关键基础。与此同时，全球多方通过组织合作、跨国互认与政策调整推进互操作性标准化实践。

多重挑战仍需破局

《报告》提及，人工智能技术迭代速度显著快于标准化进程，使得标准制定长期处于被动跟随状态。这种缺口可能导致标准在落地时难以完全适配最新技术能力与风险场景，从而影响产业投入效率、安全保障水平和跨领域应用的稳定性。一是技术爆发式创新与标准化周期存在结构性矛盾。二是新兴技术场景带来关键标准空白。三是行业复杂性加剧标准制定难度。

此外，产业链条复杂加剧标准制定难度。人工智能产业链条结构高度复杂、参与主体多元，导致标准制定在利益协调与技术统一上面临显著障碍。这种复杂性延长了标准研制周期，削弱了标准的通用性与可操作性，也降低了其对产业创新与协同发展的支撑作用。一方面，产业链高度复杂与技术栈强耦合。人工智能产业链涵盖算力、算法和数据基础层、深度学习等框架层、大语言模型等技术产品模型层及行业场景应用层四大核心层级，形成上下游高度依赖的技术栈。另一方面，多元主体利益冲突明显。不同层级的产业主体在标准化中的立场诉求差异显著，这种分化会导致在标准研制中不易达成共识。

主要经济体治理理念的差异提高标准共识的门槛。主要经济体在人工智能治理理念上存在差异，直接影响标准化行动上的路径选择。这种差异性不仅使国际协商更难达成统一框架，也削弱了现有标准在跨国层面的适用性与互认性。一方面，不同治理理念导致标准化路径分化。另一方面，国际标准与国家治理理念偏移加剧标准共识阻力。在国际人工智能治理标准框架下，涉及风险评估、安全合规与影响评估等重点领域国际标准，可能与部分国家法律法规与监管目标发生冲突，因此相关国家在采纳时会选择本地化改造、延后采用甚至不采纳，从而削弱国际标准的一致性和外溢效应。

南方国家现实差距导致标准参与欠缺。全球南方国家在标准化进程中参与度不足，核心原因在于基础层匮乏、技术人才缺口与代表性不足的多重制约。一是基础设施薄弱与高质量数据缺失。二是核心技术依赖与高端人才短缺并存。三是决策代表性与话语权占比不足。

《报告》强调，促进全球人工智能标准发展并非单一主体可以独立完成的任务，是一项需要全球协作的系统性工程。为构建一个包容、互通、可持续且有利于创新的全球人工智能标准生态，国际社会需加强协同治理，弥合组织、地域和领域的壁垒，建立高效、透明的多方协作机制；促进包容性发展，促进标准化进程能广泛吸纳不同发展水平经济体的需求，促进全球公平参与，弥合智能鸿沟。