澳大利亚国家人工智能计划与全民受益机制研究报告 2026

AUS/AII/IRR上海市哲学社会科学规划办公室2026年9月4日澳大利亚国家人工智能计划与全民受益机制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。以“抓住机遇、扩散收益、保障安全”为主线，推动人工智能从科技产业进入企业经营、劳动就业、教育培训、公数据资源和本土创新能力，另一方面把中小企业、区域社区、劳动者及数字弱势群体纳入政策中心，并通过澳大利亚公共服务人工智能计划、负责任使用政策和人工智能安全研究所建立可信应用框架。其核心不是单纯追求技术领先，而是以基础设施供给、组织采用、技能转型、政府示范和风险治理相互衔接的方式，将人工智能转化为生产率、公共价值和制度能力。澳大利亚的实践表明，“全民受益”并非普及工具的口号，而是一套覆盖社会运行的综合治理机制。一、战略背景：从技术建设转向社会应用 二、总体框架：三项目标与九项行动 三、抓住机遇：基础设施、数据和本土化能力 四、扩散收益：中小企业和社区为关键节点 五、劳动转型：保障劳动者受益 六、政府角色：由监管者转变为示范者 七、保障安全：权利保护、数据主权和国际合作 八、核心研判：澳大利亚形成“采用型国家能力” 参考文献 一、战略背景：从技术建设转向社会应用澳大利亚人工智能政策经历了由伦理原则、能力建设向全政府应用框架演进的过程。早期政策重点是建立人工智能伦理原则、支持科研与商业化，并通过国家人工智能中心向企业提供采用指导。生成式人工智能快速扩散后，其政策发生变化：决定国家收益的已不只是能否开发前沿模型，而是企业、劳动者和政府能否以安全、可持续的方式使用人工智能。2025年12月发布的《国家人工智能计划》由此将产业发展、劳动转型、公共服务和安全治理纳入同一政策体系，形成面向2030年的国家行动框架。澳大利亚具有发展人工智能的有利条件。其营商环境较稳定，土地及可再生能源资源充足，连接印太地区的海底光缆和国家宽带网络不断完善。医疗、农业、采矿、资年间，企业公布的数据中心潜在投资规模超过1000亿澳地。与此同时，本土人工智能企业2024年获得超过7亿澳元私人投资，政府也通过研究资助、国家重建基金和研发税收激励等工具扩大能力供给。云服务和先进芯片较大程度依赖全球平台，本土模型和规模化企业数量有限。其二，企业人工智能采用不均衡，都市组织与区域组织采用率分别约为40%和29%，中小企业在资金、人才和风险管理方面都面临明显约束。其三，公众对隐私、算法偏见、深度伪造和自动化决策存在担忧。其四，联邦、州和领地在能源、电网、教育、劳动关系和公共服务方面权责交织，政策落地需要跨层级协调。因此，澳大利亚将战略目标从“发展人工智能产业”扩展为“建设人工智能赋能型经济社会”。其政策逻辑是：以基础设施和投资形成供给，以企业采用和劳动者能力形标准、安全研究和国际合作建立信任。人工智能由此不再是单一产业，而成为经济社会治理体系中的通用能力。3二、总体框架：三项目标与九项行动益、保障安全”。“抓住机遇”包括建设智能基础设施、行动7缓解Al危害政府在该框架中同时承担战略协调者、基础设施促进者、投资便利者、能力建设者、技术使用者和监管者等角色。工业、科学与资源部门负责国家计划和产业采用；数字转型机构推进公共服务应用与政府技术标准；就业与技能部门负责劳动市场监测和培训体系；内政、网络安全和行业监管机构处理安全与部门风险；外交贸易部门推动国际标准和印太合作。计划强调采用基于证据、动态调整的实施方式，通过国家数据、行业报告和利益相关方反馈监测企业采用、技能变化和风险事件。表1：三项目标、政策对象与治理功能战略目标主要政策对象核心治理功能抓住机遇数据中心、科研机构、本土企业、投提供算力、网络、数据和资本条件，扩大国家技术与产业能力扩散收益中小企业、劳动者、社区、公共部门把AI转化为生产率、就业能力、公共服务和区域发展收益保障安全公众、监管机构、关键基础设施、国际伙伴通过法律、标准、评估与合作形成可信应用环境资料来源：根据澳大利亚《国家人工智能计划》整理。三、抓住机遇：基础设施、数据和本土化能力第一，建设支撑全国使用的数字与算力基础设施，将高质量算力和稳健连接视为人工智能规模化应用的前提。澳大利亚目前主要通过15条国际海底光缆接入全球网络，并持续扩展国家宽带网络及偏远地区连接。政府还开展算力基础设施地图绘制，识别数据中心、云、网络和能源供给缺口，引导州、领地和私人资本协同投资。其政策目标不是简单增加数据中心数量，而是使算力、网络和能源布局能够服务本土企业、科研机构、公共部门及区域社第二，将数据中心投资纳入能源和国家利益治理。时，占供电量约2%，未来需求仍可能快速上升。政府正与州和领地制定国家数据中心原则，要求重大项目同时考虑电网可靠性、能源可负担性、新增可再生能源、高效冷却和关键基础设施安全。这表明算力政策已与能源政策、土地审批和环境治理深度耦合，人工智能基础设施成为需要国家统筹的新型公共问题。第三，支持本土高价值应用和主权化政府能力。计划重点发展医疗、农业、资源和先进制造等领域的人工智能产品与服务，并研究本土模型在文化语境、语言适配和数据安全方面的作用。政府通过GovAI提供全政府安全工具和托管环境，为公共机构提供安全、本地化和成本可控的开发环境，使部门能够在共同技术底座上开发定制解决方案，减少重复采购和对不透明外部工具的依赖。第四，释放高价值数据并形成产学研商业化通道。政府拟在隐私、文档记录、人类监督和法律合规前提下，扩大公共与私人数据集用于人工智能试点，探索开放统计数元研究资助、4700万澳元“下一代毕业生计划”、3990万澳元人工智能生态和国家人工智能中心资金，以及1700万澳元AIAdopt项目；国家重建基金还为人工智能等关键技术预留10亿澳元。合作研究中心“AIAccelerator”将进一步连接企业、研究机构和真实场景，推动成果从实验室走向生产流程。四、扩散收益：中小企业和社区为关键节点澳大利亚把“是否广泛采用”视为人工智能经济收益示，41%的中小企业正在采用人工智能，22%的企业报告决策速度改善，18%的企业报告生产率优化，但仍有21%的企业不了解如何使用人工智能。这些数据说明多数企业仍处于工具试用和局部流程优化阶段，距离组织级重构尚有较大空间。国家人工智能中心是推动产业应用的主要枢纽。该中心面向企业、非营利组织和行业提供实用指南，帮助组织并通过AIAdopt中心连接本地专家和解决方案。与面向大型科技企业的研发补贴不同，这类政策强调降低普通组织的“第一步成本”，包括模板、诊断、短期课程、咨询和案例学习，使人工智能采用由少数技术部门扩展至零售、服务、制造、社区机构和社会企业。区域平等是“全民受益”机制的重要检验。澳大利亚人口和产业高度集中于大都市，偏远地区在网络连接、人才、咨询服务和资本获得方面处于不利位置。计划要求通过国家宽带网络、第一民族数字支持中心、数字导师网络和地方培训节点缩小采用差距，并在政策评估中持续区分都市与区域表现。其治理含义是，人工智能政策不能只看全国平均采用率，还要考察收益是否跨地区、跨行业和跨群体扩散。此外，计划把非营利组织、社会企业和第一民族企业纳入支持范围，避免将人工智能生产率政策等同于商业企业补贴。这些组织承担社区服务、照护、文化和地方发展职能，其采用能力直接影响公共服务可及性。由此，澳大利亚把中小企业扶持、数字包容和社区能力建设连接起来，使人工智能成为区域经济和社会韧性的组成部分。五、劳动转型：保障劳动者受益澳大利亚计划明确提出，人工智能应增强劳动者能究认为，生成式人工智能更可能重塑任务和增强岗位，而不是整体消灭工作；影响将因职业、行业、地区和群体而异，技能供给是转型成败的关键。这一判断使劳动政策重点从预测“多少岗位消失”，转向建立持续培训、职业转换和工作重设能力。在技能体系上，政府通过国家技能协议、就业与技能委员会、职业教育学院（TAFE）、大学和行业组织形成器”，把产业需求转化为职业教育产品；“下一代毕业生计划”建设高技能人才管道；TAFE微证书和短期课程服测职业暴露、技能变化和地区差异。其特点是把人工智能能力嵌入既有教育、职业培训和就业服务体系，而非另建工作场所治理是澳大利亚模式的重要内容。计划要求企业在引入人工智能时开展有意义的劳动者协商，使员工能够参与系统设计和流程变化；保护劳动者隐私，说明算法工具如何影响绩效、排班和工作标准；评估自动化带来的心理社会风险；并通过再培训和灵活职业路径降低转型成本。工会由此不只是风险反对者，也是技能建设和技术采用的制度参与者。计划还对女性、成熟年龄劳动者、残障人士、第一民族人民和区域劳动者给予重点关注。这些群体可能因职业集中、数字接入不足或历史性不平等承受更高转型风险。政府提出在教育和培训中弥合数字素养差距，并使工作场所保护制度适应算法管理、自动化决策和生成式人工智能。其“全民受益”并非承诺所有人获得相同结果，而是通过差异化支持确保不同群体具备参与转型和分享收益的现实条件。六、政府角色：由监管者转变为示范者澳大利亚把公共部门视为人工智能扩散的关键场域。2025年发布的《澳大利亚公共服务人工智能计划》提出，通过扩大政府使用人工智能改善服务交付、政策效果、效率和生产率；每名公务员应获得安全使用生成式人工智能的培训和指导，并获得经批准工具；各机构设置首席人工智能官，推动战略采用和跨机构协作。这意味着政府不再只制定企业规则，而是以自身组织转型验证技术、形成采购需求并建立社会信任。公共服务应用采取“共同底座+部门场景”的方式。GovAI为机构提供安全托管环境，共同工具可用于起草、福利和监管等领域开发专业应用。学校生成式人工智能试点旨在减轻教师行政负担并探索安全课堂使用；地球观测与环境数据项目可支持农业、矿业和灾害管理；公共部门还可利用人工智能改善政策模拟、案件分流和服务个性为避免“先应用、后治理”，政府同步更新《政府负责任使用人工智能政策》2.0版，要求机构制定人工智能采用战略，明确责任主体，建立运行管理机制，并按用例开展风险和影响评估。公共部门的高标准源于其特殊权力：政府掌握敏感数据，并在福利、税收、移民、执法和监管领域作出影响公民权益的决定。因此，效率提升必须与透明、可解释、人类监督和申诉机制同步。澳大利亚公共服务人工智能计划反映出一种治理转表2：澳大利亚人工智能治理的主要机构与政策工具机构或工具主要职责在治理体系中的作用国家人工智能中心（NAIC）向企业、非营利组织和行业提供采用指南、案例及AIAdopt支持降低组织首次采用成本，推动安全、实用的产业扩散GovAI与公共服务AI计划提供政府安全工具、共同平台、培训和首席AI官网络形成公共部门共同能力，并以政府示范建立信任政府负责任使用AI要求战略规划、责任指定、运行管理和用例影响评估把伦理原则转化为机构必须执行的治理流程监测职业影响，连接TAFE、高校、行业和再培训项目使技能供给适应岗位与任务澳大利亚AI安全研开展模型测试、安全研究、风险情报与国际合作补足前沿技术评估能力，支持监管和政策决策七、保障安全：权利保护、数据主权和国际合作《国家人工智能计划》没有以单一人工智能法作为政策起点，而是以现有法律、部门监管和持续审查为基础，针对新风险补充治理工具。重点风险包括算法偏见、隐私泄露、深度伪造、版权争议、医疗人工智能安全、关键基础设施和网络安全，以及人工智能辅助犯罪。政府强调，负责任实践应进入数据质量、文档记录、组织治理和人类监督全过程，并通过《人工智能采用指南》、内容标识和政府示范降低组织的不确定性。澳大利亚人工智能安全研究所是新治理体系的重要机构。研究所面向上游模型能力和下游现实危害开展测试、研究与信息共享，并向部长、部门和监管机构提供技术支持。2026年进入建立和扩展阶段，已参与国际联合测试与评测工作，并与英国、加拿大相关机构共享评测方法和风险信息。这一安排表明，澳大利亚试图弥补传统监管机构在前沿模型测试方面的专业能力缺口，使政策反应由事后执法向前瞻评估延伸。第一民族数据主权构成澳大利亚人工智能治理的特殊维度。政府材料强调，第一民族社区应有权控制、管理并从自身数据中受益，并参与决定有关人民、土地、知识和文化的数据如何收集、访问、使用和共享。人工智能可能复制刻板印象、误用传统知识或削弱文化控制权，因此国家计划要求相关项目尊重社区决策和共同设计。数据主权由此不只是隐私保护，而是自决权、文化权利和技术治理权的结合。国际层面，澳大利亚将自身定位为负责任的中等强国，通过《布莱切利宣言》《首尔宣言》《巴黎声明》、联合国全球数字契约、广岛人工智能进程及全球人工智能美国等开展安全、标准和关键技术合作。其目标是在印太地区推广可信数字基础设施和负责任人工智能，同时为本国企业、研究机构和监管体系获取技术知识与市场接口。总体看，安全治理并非计划末端的限制措施，而是支撑采用的制度条件。企业和政府只有知道责任边界、风险处置方法和可用标准，才可能从试验走向规模化应用；公众只有相信权利能够得到保护，才会接受人工智能进入公社会参与和国际合作共同纳入“全民受益”机制。八、核心研判：澳大利亚形成“采用型国家能力”第一，战略重点由技术供给转向供给与采用并重。澳大利亚并不具备美国式基础模型和芯片优势，因此选择以数据中心、行业应用、企业采用和公共服务形成差异化能力。衡量成效的关键将不是发表多少论文或拥有多少初创企业，而是人工智能能否进入广泛组织并改善生产率和公共价值。第二，“全民受益”被转化为可执行的政策分工。中小企业获得采用支持，劳动者进入技能和协商机制，区域社区获得连接与服务，第一民族拥有数据治理权，公务员获得安全工具和培训。计划将抽象的公平目标分解为不同群体的制度入口，使包容性成为实施机制而非价值宣示。第三，公共部门成为人工智能治理的试验场和示范场。政府通过GovAI、首席人工智能官、责任政策和用例评估，建立从技术采购到风险问责的全流程能力。若公共部门能够形成可复制的方法，既可提升自身效率，也可向企业和社会输出标准、人才和信任。第四，劳动关系制度被纳入技术政策。澳大利亚强调工会、雇主和劳动者共同参与，反映其治理传统。人工智能采用不只是技术升级，也是岗位、绩效、隐私和劳动组织方式的改变。协商机制有助于降低抵触和风险，但也可能增加企业部署成本，政策成效取决于是否形成兼顾速度与保护的操作规则。第五，算力扩张与能源约束将成为实施关键。数据中心投资规模大，但电网容量、可再生能源增量、冷却用水和地方审批可能制约项目落地。若基础设施增长不能与能源规划同步，人工智能