韩蒙博士在《中国网信》发表署名文章 系统阐述人工智能生态治理体系框架
2026年4月，中央网信办主管期刊《中国网信》刊登了「君同未来」创始人韩蒙博士关于"构建人工智能生态治理体系 推动人工智能产业健康发展"的署名文章，文章深入阐释了其创新提出的"人工智能生态治理"理念与整体框架。这标志着，源自产业实践的"人工智能生态治理"概念，正逐步进入更广泛的社会讨论与国家治理层面的关注范畴。"人工智能生态治理"所倡导的系统性、协同性以及全生命周期管理理念，正与国家战略形成深度契合。《芳菲竞绽今更盛——以习近平同志为核心的党中央引领网络强国建设迈上新征程》指出，我们要沿着习近平总书记指引
国务院部署全面推进"人工智能+"战略行动计划
国务院部署全面推进"人工智能+"战略行动计划国发〔2025〕11号各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构：为全面推进"人工智能+"战略行动，促进人工智能与经济社会各行业各领域实现广泛深度融合，重塑人类生产生活方式，推动生产力实现跨越式发展和生产关系深层次变革，加快构建人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态，现提出以下意见。一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，完整准确全面贯彻新发展理念，坚持以人民为中心的发展思想，充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用
工信部部署人工智能伦理治理先导计划 首批试点城市即将落地
日前，工业和信息化部正式发布通知，全面启动人工智能科技伦理审查与服务先导计划（以下简称先导计划）。该计划以国家人工智能产业创新应用先导区所在省份为依托，率先探索人工智能科技伦理审查与服务的实施路径，构建多元主体参与、协同高效的治理体系，为人工智能产业健康可持续发展提供有力支撑。当前，人工智能技术正经历快速迭代演进，算法偏见、情感依赖等科技伦理问题日益引起关注。如何构建科学有效的科技伦理审查与服务体系，切实防范科技伦理风险，已成为行业发展的关键课题。此前，工业和信息化部等十部门联合发布了《人工智能科技伦理审
人工智能政策的三重演进
近日召开的中央政治局会议在部署加快建设现代化产业体系时明确提出，全面实施"人工智能+"行动，发展智能经济新形态，完善人工智能治理。审视近年来的政策演进脉络，一条清晰的递进轨迹跃然纸上：从"开展"到"全面实施"，从"打造"到"发展"，再到"治理"与"发展"并列。这绝非简单的遣词造句之变，而是折射出我国人工智能发展从"点上探索"走向"系统铺开"、从"行政推动"走向"尊重规律"、从"侧重突破"走向"发展与安全并重"的深刻跃迁。读懂这"三重变化"，便能理解我国大力发展人工智能、助力推动高质量发展的部署深意。从"开
多部门联合发文 推动智能体健康有序发展
国家网信办、国家发展改革委、工信部近日共同发布《智能体规范应用与创新发展实施意见》（简称《实施意见》），确立了智能体发展应遵循安全可控、规范有序、创新驱动及应用牵引的原则，并从夯实基础、筑牢安全防线、强化应用导向及构建创新生态四个维度提出了具体措施。 国家网信办表示，随着手机助手、智能管家及云端智能体等产品的快速普及，智能化应用已成为生活工作的有力助手。然而，其高自主性与高权限特性也潜藏隐私泄露、越权操作及行为失控等隐患，因此必须平衡发展与安全，引导智能体规范且创新地发展。 《实施意见》把智能体的安全、可
人工智能的社会化融合与价值体系重塑研究
在当今数字化浪潮奔涌的时代背景下，人工智能作为驱动新一轮产业变革的核心引擎，早已超越了单纯的技术应用范畴，深深扎根于人类社会的生产、生活及治理全过程，成为重塑社会架构、更新价值观念、革新发展模式的关键力量。从早期基于算法的简单数据运算，到如今依托深度学习、大语言模型、计算机视觉及智能决策系统实现的复杂场景落地，AI的发展轨迹始终与人类需求升级、技术创新及文明进步紧密相连。它不仅以颠覆性的能力打破了传统行业的边界与逻辑，更在潜移默化中重塑了人类的思维方式、行为模式及社交方式，对经济质量、治理效能、文化传承、
AI 编程下一步：不是模型更强，而是软件工程操作系统
过去一年，AI Coding 领域里最常见的误判之一，是很多人觉得：«“只要模型不断变强，软件开发就会被完全自动化。”»可是在我看完 flow-kit 以及《十年老技术开发的 AI Agent 探索之路》之后，我越来越明确：决定 AI 开发能走多远的，其实早就不只是模型本身的能力。更关键的是：AI 软件工程系统的能力。于是行业正在从：Prompt Engineering切换到：AI Software Engineering甚至：AI Operating System的阶段。---一、AI Coding 正
AI时代，学校如何构建智能教学管理新体系？
更多操作详见：求索 AI 教学智能体操作指南：从创建、发布到师生使用、数据反馈01—传统教学模式的局限性显现一位老师审阅学生提交的作业后，陷入沉思。尽管答案全对，显示出显著进步，但老师心中仍存疑问：“这是他独立完成的吗？”过往，教师只能评估最终成果。如今，AI 已能直接生成结果。真正的风险在于，学生的学习过程正逐渐变得模糊。AI 的出现并未消除学习本身。而是让教师难以再捕捉学习的动态过程。然而，通过新的工具，教师首次能够全面了解：学生如何向 AI 提问、如何进行调整、在哪些方面遇到困难、哪些知识点已真正掌
人工智能治理体系深度解析
近日，笔者受邀参加了一场关于“AI人工智能治理体系”的专题分享会（顺便赚点外快，心情不错）。现将此次分享的精华内容整理如下：如今，AI已走出实验室，渗透至各行各业及社会生活的方方面面，大模型等前沿技术正在重塑生产力格局。不过，技术带来的“双刃剑”效应也愈发显著：算法歧视、数据泄露、安全隐患及伦理困境等风险相伴而生。标准引领，构建“通用语言”：这是治理工作的“基石”。在法律法规滞后于技术演进的背景下，ISO、IEEE等国际机构率先行动，制定统一的术语定义、评估架构及伦理规范（例如ISO/IEC 42001和
中央政治局部署“人工智能+”行动 推动智能经济新格局
中共中央政治局4月28日召开会议，围绕当前经济形势与经济工作作出分析研究，提出“全面实施‘人工智能+’行动，发展智能经济新形态，完善人工智能治理”等重要部署。这是中央从顶层设计层面出发，对人工智能与经济深度贯通、“十五五”时期创新发展作出的系统性战略安排。作为指引我国人工智能发展方向的关键会议，会议强调科技、产业、治理三方面要同向发力，释放出以智能要素带动新质生产力的鲜明信号。 应用导向 创新驱动智能经济新形态起势 4月25日，中共中央政治局就加强人工智能发展与监管开展第二十次集体学习。习近平总书记在学习
理论文章 | 掌握人工智能发展与治理的主导权
习近平总书记在参加江苏代表团审议时强调：“中国的科技发展要在国际上开展合作的同时，坚持独立自主、自立自强”。目前，新一轮科技革命和产业变革加速演进，人工智能已经成为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在深刻改变全球经济格局和竞争态势。习近平总书记指出：“要推动人工智能科技创新与产业创新深度融合，构建企业主导的产学研用协同创新体系，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道”“完善人工智能监管体制机制”。我国数据资源丰富，产业体系完备，应用场景广阔，市场空间巨大。习近平总书记关于发
余晓晖:构建体系化人工智能治理新格局
当前，人工智能作为驱动新一轮科技革命和产业变革的关键力量，正在深刻改变全球创新版图、发展模式与人类生活方式，同时其广泛应用也引发了一系列风险挑战。习近平总书记高度重视人工智能治理工作，强调“要把握人工智能发展趋势和规律，加紧制定完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则，构建技术监测、风险预警、应急响应体系”“形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性”等，深刻回答了新时代为何要强化人工智能治理、如何推进人工智能治理等一系列具有全局性、前瞻性、战
AI驱动服务消费提质升级
服务业关系国计民生，是经济前行的基石、民生保障的依托、社会稳定的中枢。2026年全国服务业大会作出战略部署，推动服务消费向高端化、智能化、一体化方向迈进。人工智能深度重塑服务供给体系、再造消费体验场景、重构产业融合生态，为服务消费高质量发展注入澎湃动力。人工智能凭借技术突破化解供需矛盾，提升服务供给效能。依托大数据、大模型、算法推荐及智能决策技术，推动服务消费由规模化供给转向精准化供给。在电商零售领域，通过用户画像分析、需求预判与个性推荐，显著提高商品与服务匹配效率，减少消费决策成本；在健康养老、家政服务
AI伦理治理新篇章：分级审查机制全面升级
首先，需建立覆盖AI活动全生命周期的伦理管理体系，从项目启动、执行、收尾到实际应用，每个环节都纳入伦理审查范围，并设立至少5名成员组成的伦理委员会，明确责任分工，确保伦理监管贯穿AI发展始终。同时，创新的四级分级审查制度，旨在精确平衡技术革新与安全风险，摒弃简单粗暴的"一刀切"做法：标准流程：针对常规AI研发项目，由5人以上伦理委员会进行审查，守护基本伦理边界；简化流程：针对低风险、常规调整类活动，由2名以上委员审查，减轻合规负担、释放创新潜能；专家审查流程：针对高风险AI活动，需经过单位初审加专家复核，
AI代际鸿沟重塑全球发展新态势
当下，人工智能技术正以大模型为关键突破口，逐步从基础模型迈向通用大模型、具身智能模型的升级阶段，加之数据、算力、人才等关键资源的高度集中，全球人工智能领域的代际差距正持续扩大，深刻左右着全球发展格局的演变方向。这种差距正改变着全球产业分工的运作模式、发展中国家的转型升级路径以及国际治理规则的整体架构。全球人工智能领域的代际分化正加速推进，并逐步形成自我强化的发展态势，致使后发国家的技术追赶窗口期不断收窄。首先，技术迭代步入“类摩尔定律”周期。大模型能力迭代速度远超传统工业技术扩散节奏，从GPT-3到GPT