加拿大“全民AI”战略与国家能力重构研究报告 2026

2026-HY-E043CAN/AII/NCR上海市哲学社会科学规划办公室2026年9月4日加拿大“全民AI”战略与国家能力重构研究报告上海社会科学院信息研究所上海市企业出海综合服务平台划办公室依托上海市各高校和科研院所专业研究力行业、在地合规运营三类场景，推出三类系列成果。的技术战略，向覆盖公众能力、企业采用、公共服务、主权基础设施和安全治理的综合性国家战略转型。该战略以“信任、机会、主权”为三条主线，以广泛采用为贯穿机制，设置保护公民与民主、赋能国民、推动共享繁荣、建设主权AI基础、壮大本土领军企业、构建可信伙伴关系等六大支柱。加拿大试图依托既有科研人才优势，弥补企业采用率低、公众信任不足、商业化能力偏弱和算力云服务依赖外部等短板，将AI从少数研究机构和科技企业的专业能力，转化为全民技能、产业生产率、公共治理能力与国家数字主权。总体而言，该战略体现出加拿大人工智能政策从“保持科研领先”向“组织全社会采用”、从“技术创新政策”向“国家能力重构”的深层转变，但其目标能否实现，仍取决于联邦与地方协同、基础设施投入、劳动力转型保障及本土企业规模化等关键环节。一、战略出台背景 二、总体框架 3 四、企业采用与公共服务双轮驱动 9五、重塑算力、数据、人才和企业能力 六、可信治理 七、以AI重构国家能力体系 一、战略出台背景加拿大是全球最早系统布局人工智能的国家之一。2017年，加拿大联邦政府启动国家级人工智能战略——“泛加拿大人工智能战略”，以基础研究、顶尖人才和研究网络建设为核心，形成埃德蒙顿Amii、蒙特利尔Mila和多伦多Vector三大国家人工智能研究机构，并依托加拿大高等研究院持续实施AI讲席、青年人才培养和科研协同项目。深度学习、强化学习等现代人工智能的重要理论突破与加拿大科研体系联系密切，进一步巩固其基础研究的先发地位。①经过多年积累，加拿大已形成覆盖研究开发、模型工具、行业应用、数据中心和能源电力的较完整生态。新战略显示，加拿大数字部门约有80万名从业者，对国内生产总值贡献超过1400亿加元，其中约15万个岗位直接与AI相关；超过3500家企业正在开发先进模型、工具和应用，累计获得超过370亿加元风险资本。加拿大还拥有清但科研领先并未自动转化为广泛采用和产业优势。加拿大统计局2025年第二季度调查显示，12.2%的加拿大企业在调查前12个月内曾使用人工智能生产商品或提供服务，较2024年同期的6.1%翻倍，但企业总体应用仍处于早期阶段；企业之间差异明显，信息文化、专业科技服务和金融保险行业采用率较高，农业、交通、住宿餐饮等行业则明显偏低。①企业实施AI后，最常见的变化是重设流程、培训员工和购买云服务，说明AI扩散首先是一场组织能力变革。②公众能力和社会信任同样构成制约。相关调查数据显示，加拿大在AI培训、素养和公众信任方面明显落后，仅约四分之一受访者接受过AI培训。③与此同时，加拿大研究者和企业仍较依赖境外云平台和先进GPU供应，主权算力能力处于起步阶段；科研成果在本土商业化和规模化方面也相对薄弱，优秀企业、知识产权和人才容易在成长阶段被更大市场吸收。由此形成加拿大AI发展的主要矛盾：一方面拥有世界级科研、人才和制度基础，另一方①StatisticsCanada.AnalysisonartificialintelligenceusebybusinessesinCanada,second quarterof2025.2025-06-16.https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/11-621-m/11-621-m2025008-eng.htm②StatisticsCanada.ArtificialintelligenceadoptionandproductivityinCanadianfirms.2026-04-22.https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/36-28-0001/2026004/article/00002-eng.htm③Gillespie,N.etal.Trust,attitudesanduseofartificialintelligence:Aglobalstudy2025.UniversityofMelbourneandKPMG,2025..au/articles/report/Trust_attitudes_and_use_of_artificial_intelligence_A_global_study_2025/28822919二、总体框架战略北极星，认为公众、企业和政府只有相信AI安全、可靠并符合加拿大价值，才会形成广泛采用；而采用能否产生长期收益，又取决于社会是否获得新的发展机会，以及加拿大是否掌握必要的技术基础和政策选择权。①由此，战略形成“信任—机会—主权”三维框架，并以“采用”作为连接三者的核心机制。信任维度强调隐私保护、儿童在线安全、深度伪造治理、模型评估和关键系统安全；机会维度面向公众、劳动者、中小企业和公共部门扩大培训与应用；主权维度则建设算力、云、数据和人才基础，并通过资本与采购支持本土企业。①推动共享繁荣战略维度对应支柱主要政策功能标准、评估和可信伙伴构建可验证信任普及AI素养与职业能力；推动企业、行业和公共部门广泛采用主权支柱四、支柱五建设算力、数据和人才基加拿大不再假定技术优势会自然扩散，而是将公众能力、组织采用、制度信任和基础设施控制视为同等重要的国家条件，实质上以AI重新组织教育、就业、产业、政府和安全政策。三、全民AI能力建设“赋能加拿大人”是该战略区别于早期科研型政策的突出内容。加拿大认为，AI时代的国家竞争力不仅取决于拥有多少算法专家，更取决于普通公众能否理解AI，劳动者能否在岗位中使用AI，专业人员能否将领域知识与AI工具结合，以及社会不同群体能否参与规则和应用方式的塑造。为此，战略把能力建设概括为素养、机会和参与三个层次。第一，建立覆盖全民的AI基础素养体系。加拿大将推出“国家AI素养倡议”，提供面向所有公民的免费入门培训，并把公共图书馆、社区组织、学校、高校和成人教育机构建设为可信学习节点。课程既包括工具操作，也包括偏见、幻觉、虚假信息和隐私风险识别，使AI素养从“会使用”拓展为“能判断、会负责”。战略提出覆盖确保高校学生能够使用可信AI智能体，以提升青年人机协作能力并缩小数字鸿沟。第二，把AI培训与就业和职业转型体系衔接。加拿大计划到2031年创造最多9万个AI相关就业和实践机会，并通过学生工作安置、暑期工作、技能项目以及Mitacs等产学合作计划，为青年提供进入AI经济的通道。战略还关注中年劳动者、熟练技工和受任务重构影响较大的群体，扩大雇主主导培训，并发挥学院、理工院校的应用人才培养和中小企业服务功能。原住民、残障人士、偏远和北方地区居民等群体，强调AI不能复制既有不平等。加拿大将支持原住民语言与文民AI”不是单纯扩大工具接入，而是试图把文化表达、语言权利、群体参与和技术能力纳入统一政策框架。9四、企业采用与公共服务双轮驱动量就业，但AI采用能力不足，因此成为政策重点。政府将通过商业发展银行、区域AI倡议、税收抵免和在线评加拿大提出到2034年将企业AI采用率由约12%提高到60%,并通过AI采用在2031年前支持创造最多25万个新2024年2025年2034年目标在行业层面，加拿大选择健康与生命科学、能源与自然资源、交通运输、农业、制造与机器人五个优先领域。选择标准强调科研优势、产业基础、公共价值和主权韧性的交汇。医疗领域可依托全民医疗体系和临床数据改善诊断和资源配置；能源与自然资源领域可用AI优化开采、关键矿产和清洁能源转型；交通领域聚焦智能物流、自动系统和基础设施预测性维护；农业领域发展精准农业以提高产量并降低环境影响；制造与机器人领域则回应劳动力短缺、供应链回流和国防生产需求。战略还将启动“AI任务计划”，首项投入2亿加元改善健康结果，通过明确公共目标汇集研究机构、企业和政府资源。公共部门被赋予“锚定采用者”角色。加拿大已发布《联邦公共服务AI战略2025—2027》，提出在透明、负责任和有效监督前提下扩大AI应用。①新国家战略进一步要求数字转型办公室加快政府AI解决方案的采购和交付，通过技术人才项目增强内部采购、评估和部署能力，并在重要决策中保持“人在环中”。这种安排既提高行政①TreasuryBoardofCanadaSecretariat.AIStrategyfortheFederalPublicService2025-2027.2026-02-25.https://www.canada.ca/en/government/system/digital-government/digital-government-innovations/responsible-use-ai/gc-ai-strategy-overview.html效率，也以政府需求为本土技术提供首批客户、验证场景和可信背书。创造最多9万个AI相关就通过AI采用支持创造最释放约3%的GDP增长潜注：目标口径根据战略原文概括，具体实施进度以加拿大政府后续更新为准。五、重塑算力、数据、人才和企业能力“主权”是新战略最具地缘科技竞争色彩的部分。加拿大所强调的主权并非追求全产业链封闭自给，而是确保关键系统、敏感数据和战略能力不受单一外国平台或政策变化支配，并在必要领域保有建设、治理和选择的能力。战略采取“建设—伙伴合作—市场购买”相结合的方式：关键能力优先本土建设，其他环节与可信盟友合作或利用市场方案。算力方面，加拿大计划建设世界领先的公共超级计算受加拿大法律管辖的算力，并推动至少100兆瓦级大型AI数据中心建设。2026年4月，加拿大启动主权AI超级计算基础设施项目，通过公共超级计算、私人投资和算力获取基金扩大国内能力。①清洁电力和寒冷气候有利于数据中心发展，但电网接入和扩容也可能成为瓶颈。①Innovation,ScienceandEconomicDevelopmentCanada.Canadalaunchesnationalinitiativetobuildlarge-scaleAIsupercomputingcapacity.2026-04-15.https://www.canada.ca/en/innovation-science-economic-development/news/2026/04/canada-launches-national-initiative-to-build-large-scale-ai-supercomputing-capacity.html数据方面，战略把数据视为国家战略资产，重点破解高价值数据分散、标准不一和难以安全使用的问题。加拿大拟率先建设健康数据空间并扩展临床数据平台，为科研和AI产品开发提供条件，重点是在可信治理、互操作标准和公共价值之间建立通道。CIFAR国家网络，将加拿大CIFAR人工智能讲席由约130人扩大至近200人，并通过全球人才通道和永久居留措施吸引并留住高技能人员。与早期战略相比，新战略同时强调研究人才、工程人才、行业应用人才和普通劳动者，形成从“理解AI—使用AI—建设AI”的分层结构。企业方面，加拿大计划设立5亿加元科技增长基金，向具有规模化潜力的本土AI企业提供灵活资本，并在适当情况下由联邦政府持股；同时提供可负担主权算力，支持研究机构商业化和创业者培养，并利用“购买加拿大”政策形成稳定需求。其目标是改变加拿大长期存在的“研究在本土、规模化在海外”现象，把人才、知识产权、企业总部和产业收益更多留在国内。国际层面，加拿大将主权能力与联盟体系相结合，推动建立多国主权技术联盟，在算力、标准、安全、工业部署和供应链方面与可信伙伴合作。开放源代码被视为降低平台依赖的重要工具。由此可见，加拿大AI主权是一种“有选择的战略自主”：既提升关键领域本土控制力，又通过多边合作弥补市场规模、芯片制造和超大平台能力不六、可信治理加拿大将安全和信任视为加快采用而非限制创新的前提。战略提出更新消费者隐私立法，强化个人数据控制和儿童信息保护；制定在线安全法律，治理深度伪造、算法歧视、网络暴力和AI助推的虚假信息；保护选举及民主机构免受外国干预；并审查政府使用个人信息所适用的《隐私法》。这些安排说明加拿大治理重点已由一般伦理原则，转向具体权利、机构责任和执行工具。在技术治理方面，加拿大将在既有5000万加元五年期投入基础上继续提升AI安全研究所能力，开展新兴风险追踪、模型透明评估和技术研究；推进AI生成内容水印和身份标识；建立“加拿大可信AI认证”项目；继续并加强AI在欺诈防范、网络防御、威胁识别和数据保护中的应用。CIFAR运营的加拿大AI安全研究项目同时支持先进系统风险研究。①这一体系将法律、标准、评估、认证和安全研究组合起来，试图为公众和组织提供可识别、可验证的信任信号。①CIFAR.CanadianAISafetyInstituteResearchProgram.2026.https://cifar.ca/ai/caisi/七、以AI重构国家能力体系第一，战略重心由“创造AI”转向“组织采用AI”。2017年战略主要解决加拿大能否保持基础研究和顶尖人才优势的问题，2026年战略则更关注技术如何进入企业、岗位、公共服务和普通人的生活。六大支柱中，真正贯穿始终的是“采用”：信任降低采用阻力，素养提高采用能力，基础设施降低采用成本，政府采购和资本支持形成采用需求。加拿大由此将AI扩散能力提升到与原创能力同等重要的位置。第二，AI素养被提升为国家基础能力。加拿大没有把全民AI等同于普及某种工具，而是强调理解、判断、实践和参与。其政策对象从科研人员扩大到学生、教师、劳动者、管理者、文化工作者和社区组织，并将素养与就业服务、企业转型、公共治理和公民权利衔接。这意味着AI教育正在从技术课程转变为一种覆盖全生命周期的社会适应政策。第三，信任被视为生产率基础设施。加拿大公众对AI认知和信任不足，使安全治理不再只是风险防范议题，而成为影响技术扩散速度的经济变量。通过隐私法、模型评估、认证和政府示范，加拿大试图将“可信AI”转化为可识别的制度信号。其核心逻辑是：监管若能减少不确第四，主权概念由国家安全扩展到经济和公共治理。算力、云、数据、基础模型和AI人才已成为科研、产业和政府运行的共同底座。加拿大将超级计算、健康数据空间、主权云和本土模型纳入国家能力建设，反映出其对外部平台依赖的担忧。但加拿大市场规模