2025全球可信AI治理与数据安全报告

全球人工智能发展与治理现状

全球人工智能发展呈现“中美双极主导，多强梯队跟进”的格局，美国和中国分别通过“创新引领+安全平衡”和“顶层设计+场景赋能”的发展路径引领产业，欧盟、日韩等经济体则在细分领域保持竞争力。

人工智能治理面临数据安全、科技伦理、知识产权、地缘政治下的供应链风险等关键议题。全球治理呈现两条并行路径：联合国框架以人权和可持续发展为指引，构建以透明度、数据安全、伦理合规为基本原则的治理架构；全周期路径则贯穿基础设施、数据使用到产品应用的整个链条。

主要国家和地区基本形成治理共识，强调基于透明、真实、安全、可靠、伦理道德等维度，确保负责任的人工智能实践。人工智能技术在企业管理（81%）、客户服务（60%）、产品研发（50%）场景渗透率较高，企业首选应用开源模型（67%），其次是厂商 SaaS 服务（44%）和独立部署模型（25%）。

企业应用人工智能最关切的三大风险问题是数据泄露（65%）、法律合规（42%）和隐私保护（33%）。企业人工智能治理呈现“高探索、低成熟”的特征，大多数企业对人工智能的应用和治理仍处于初级阶段，仅 12% 受访企业制定了明确的目标与战略。

超过一半（59%）的受访企业已设立或正在规划可信人工智能治理委员会，且已启动可信人工智能管理的政策制定工作。但在技术防范优先级上侧重于“传统安全延申”，对 AI 应用自身引发的新型风险防范相对滞后。

企业普遍反馈，合规的复杂程度与成本持续处于高位，技术架构的复杂性、业务与科技的迭代速度提高了治理难度，统一行业框架与最佳实践欠缺增加了探索成本。即便如此，超七成企业对未来五年内 AI 赋能业务持积极预期。

企业推进可信人工智能治理面临的最严峻挑战主要集中在合规成本与复杂性、人工智能技术架构复杂性、缺乏行业标准框架、治理落后技术发展、可信人工智能产品较少等。企业对可信人工智能治理的期望聚焦于标准化建设、技术生态协同与能力提升三大方向。