香港能否成为亚洲AI领导者？——与区域其他先进AI经济体的比较分析

研究背景与目标

本报告探讨了香港当前的人工智能（AI）发展状况，并将其与新加坡、日本和中国大陆进行比较。研究发现，香港在数字基础设施方面表现强劲，但在制度协调和人才供给方面存在不足。报告旨在评估香港在AI生态系统中的表现，并提出政策方向，以应对新加坡在AI发展下一阶段的竞争。

研究方法

报告采用了定量和定性相结合的研究方法。定量分析基于国际货币基金组织（IMF）的AI准备指数（AIPI）和瑞士洛桑国际管理发展学院（IMD）的世界数字竞争力排名（WDCR），评估了香港在AI基础设施、人力资本、技术创新、政策与法规、适应态度、业务敏捷性和IT整合等七个方面的表现。定性分析则通过利益相关者访谈，提供了关于政策与现实如何相互作用的定性证据。

关键发现

1. 社会适应性强：香港在适应AI方面位居世界首位，这得益于其开放的态度和高度数字化的社会基础。
2. 业务采用AI呈“V型”复苏：香港的业务敏捷性排名经历了明显的“V型”复苏，这得益于后2022年AI项目外包给本地企业，以及一系列新的生态系统政策。
3. IT整合和网络安全是结构性弱点：香港在IT整合和网络安全能力方面存在结构性缺陷，这限制了其AI发展。

研究结论

1. 香港在AI发展方面落后新加坡约6-7年。
2. 香港的数字适应性强，但AI生态系统发展滞后。
3. 新加坡拥有中央协调机制，而香港则保持碎片化。
4. 香港缺乏国际数据参与。
5. 香港需要类似AI Verify的信任标准。
6. 国家级超级计算机是行业的关键需求。
7. 政府需要在过度监管和非干预之间取得平衡。
8. 超级计算机投资面临财政挑战，但需要长期计划。
9. 香港仍然有机会超越，但窗口期正在缩小。

政策建议

1. 建立统一、全政府的AI治理框架。
2. 制定具有约束力的道德和法律保障标准。
3. 加强跨部门数据互操作性和基础数字基础设施。
4. 建立可持续的高端AI人才管道。
5. 将计算能力扩展与制度能力和国家层面规划相结合。
6. 创建一个政府范围的AI评估和影响框架。
7. 将AI、物联网和大数据整合用于城市规模治理。
8. 将AI辅助政策制定和公共部门创新制度化。
9. 预见AI硬件的地缘政治和供应链风险。
10. 将香港定位为亚洲领先的AI金融中心。

未来展望

香港需要同时推进硬件和软件改革，才能在AI领域取得领导地位。建立国家级超级计算机是必要的第一步，但需要与法律定义、人才发展、数据政策和完善制度协调等措施相结合。