随着全球经济价值向知识密集型活动转移，决策者需要支持新技术采纳与发展，以及知识创造、传播和吸收。发展中国家若缺乏整合人工智能的产业和创新政策，将面临落后风险。成功的人工智能国家政策需结合高层指导和具体行动，涵盖关键领域，并借鉴全球经验协调研发、数据治理、劳动力培训和数字基础设施政策。
UNCTAD设计了前沿技术准备指数，评估国家应对人工智能等技术的准备情况，并提供分析框架，帮助各国根据自身能力评估基础设施、数据和技能方面的优势与不足。发展中国家需加强国家准备能力，设计针对性政策，以应对人工智能重塑的世界。国家竞争力日益依赖科技、创新和知识密集型服务，部分发展中国家潜力巨大，多数需制定兼顾知识密集型服务和研发不确定性的产业创新政策，并考虑前沿技术扩散方向及其经济影响。
前沿技术准备指数包括融资、工业能力、信息通信技术部署、研发活动和技能等指标，通常人均GDP越高的国家准备越充分。但部分国家表现超出预期，如巴西、中国、印度和菲律宾，这表明它们具备利用前沿技术推动经济增长的潜力。这些表现较好的国家通常研发活动更活跃、工业能力更强，能跟上技术发展并最终在某些前沿技术领域领先。这凸显了改善国家创新生态系统的必要性。
国家在人工智能采纳和发展能力上可分为四类：落后者、实践者、塑造者和领导者。各国可根据相对优势和劣势及追赶轨迹制定政策，而非一刀切。比较评估基于广泛覆盖的代理指标，可通过详细的国家科技创新生态系统评估进一步细化。例如，人工智能采纳能力可由受过高等教育的劳动年龄人口比例衡量，发展能力可由GitHub平台上开发者数量占劳动年龄人口的比重衡量。发达国家在这两项指标上普遍高于发展中国家，但香港和新加坡例外。人口大国即使开发者占比较小，仍能凭借庞大的开发者群体建立人工智能优势，如印度和中国。
为适应数字化和人工智能兴起带来的变革，新的产业创新政策应优先提升技术、促进创新和开发知识密集型服务。目前多数人工智能政策来自发达国家，发展中国家需快速制定符合国家发展目标和优先事项的政策。人工智能政策在塑造整体方向、建立制度文化规范和创造有利于人工智能生态系统发展的社会经济结构方面作用关键。政策可分为促进采纳和促进发展两类，前者支持人工智能产品和服务在经济中扩散，并提供技能提升和再培训；后者考虑更先进的基础设施、稳健的数据系统和保持技术前沿所需的技能。
各国已实施多种政策工具，如研发投入增加、半导体到数据中心的人工智能供应链投资等。但发展中国家难以匹配研发预算增长，且在领先国家设定更高基准和关注未来技术的情况下，追赶难度加大，可能加剧差距。国际合作和知识共享可增强国家努力。
政策设计和实施需考虑基础设施、数据和技能三个关键杠杆点。基础设施包括数字连接和计算能力；数据是知识经济的关键生产要素；数据科学和人工智能商业应用技能对采纳和发展至关重要。工业和科技创新政策的重新关注以及人工智能能力的快速增长，使人工智能政策成为当前政策制定的焦点，对实现结构转型、生产力增长以及应对技术扩散带来的社会、伦理和环境挑战至关重要。
政策建议：战略定位上，政府应评估人工智能在基础设施、数据和技能方面的国家能力，识别差距并设定行动优先事项；加强创新系统，通过技术评估和创新生态系统评估识别人工智能相关机遇和挑战；协调政府机构行动，制定符合国家目标的人工智能政策，超越税收优惠等激励措施，包括消费者保护、数字平台和数据保护等监管，以及治理和执行机制；优先提升人工智能三个关键杠杆点，升级数字基础设施并利用私人投资，促进开放数据和数据共享，平衡创新与权利，确保隐私和问责制，并从基础教育到终身学习提升全民人工智能素养，促进产学研合作培养符合产业需求的人才。
