华体会新闻

　　与此同时，空间智能与世界模型的探索，让AI开始理解三维空间的演变规律，李飞飞、杨立昆等顶尖科学家的投入，为AI从“认知智能”迈向“具身智能”奠定了基础。在自动驾驶与人形机器人领域，具身智能已走出实验室，这也意味着AI开始真正具备在物理世界执行任务并产生实质影响的能力。然而，这种能力的跃升伴随着巨大的风险：高自主AI的欺骗倾向、黑箱决策的信任危机，以及具身智能在现实环境中可能引发的责任归属难题，都成为了社会化应用必须跨越的障碍。

　　首先是新兴技术的不确定性与治理稳定性要求之间的张力，AI作为一个“移动的治理目标”，让依赖确定性知识的传统监管总是滞后于技术突破。其次是战略认知上的割裂，许多政策实践将发展与治理人为对立，导致治理无法内嵌于创新过程。第三是国家竞争逻辑对治理合作逻辑的压制，当AI被视为国家安全的“竞争资产”而非全球“公共品”时，各国更倾向于构建排他性联盟而非普遍规则。最后是治理工具的滞后，面对系统性风险，全球缺乏一把共同的“标尺”来将宏观共识转化为具体行动。

　　首先，它能通过统一透明的基准“对齐认知”，减少因信息不对称导致的战略误判；其次，它能像体检一样“诊断问题”，清晰揭示各国是“强技术弱监管”还是“治理超前创新不足”，为政策调整提供科学依据。更重要的是，评估结果能够“引导投资”，将市场与政策的注意力引向那些通常被忽视但至关重要的领域，如安全技术研发与国际合作能力建设。最后，它有助于实现“规则互认”，为不同司法管辖区的治理标准提供兼容的接口，降低全球合规成本。