环球圆桌对话
编者按：作为全球人工智能发展的新热土，非洲大陆给人留下的印象深刻。非洲如何形成自己的数智化发展模式？如何抓住技术变革带来的历史性机遇？本期“环球圆桌对话”邀请三位嘉宾就相关话题展开讨论。
弗雷德·奥鲁奇·捷恩达：肯尼亚总统办公室能力建设副主任
宋 微：北京外国语大学国际关系学院教授、博士生导师
朱 帅：赛迪研究院研究室主任、高级经济师
人工智能推动非洲跨越式发展
弗雷德·奥鲁奇·捷恩达（Fred Oluoch Jienda）
人工智能（AI）在非洲的发展速度之快，可能会令很多人感到惊讶。肯尼亚有204家人工智能公司。非洲大陆涉及AI技术研发应用业务的公司多达2500多家。与此同时，非洲数字统计平台显示，2023年非洲移动应用市场共有141款AI相关应用，同比增长24%。这些数字都表明，人工智能正推动非洲进入跨越式发展。
不久前在卢旺达举办的首届全球人工智能非洲峰会，标志着非洲大陆数字化进程中的一个决定性时刻。此次峰会旨在推动非洲主导的AI创新与合作，它不仅仅是一次会议，还代表的是非洲的共同决心，即掌握自己的数字未来，利用AI促进包容性发展，并认真地参与全球AI创新。
多年来，非洲国家一直各自制定本国的数字战略，常常受到有限的资源、技术能力和地缘政治障碍的制约。此次峰会创造了一个新的态势，即营造了一个非洲大陆整体协调一致和设定愿景的平台。此次峰会还向世界其他地区发出了一个强有力的信息：非洲不仅是数字技术的消费者，也是全球AI发展的新兴贡献者。非洲大陆拥有世界上最年轻、增长最快的人口，在以反映不同视角和需求的方式塑造AI的未来方面，具有巨大潜力。
显然，AI有潜力成为非洲的变革性力量。其在农业、医疗保健、教育和公共服务等部门的应用，可以帮助解决长期存在的挑战——从粮食安全和疾病控制，再到获得优质教育和基础设施规划。更重要的是，非洲可以设计自己的AI解决方案，建立自己的数据库，并开发优先为民众服务的技术。
非洲已经意识到为数字化未来做好准备的紧迫性。随着自动化和AI重塑全球劳动力市场，非洲必须迅速采取行动，使劳动力具备合适的技能，并保护弱势群体不被落在后面。为了充分利用AI的潜力，非洲必须首先在投资人力资本和数字教育领域采取深思熟虑和协调一致的举措。非洲的年轻人是其最大的财富。但如果没有对数字教育的适当投资，这种潜能就有可能得不到充分利用。非洲各国政府、教育机构和私营部门合作伙伴必须优先考虑编码教育、数据科学和人工智能素养。这包括在大学里开设人工智能课程，推出便捷的在线学习平台，以及投资职业培训项目。妇女和女童也必须积极参与这一转型，制定有针对性的方案，缩小技术和创新领域在性别方面的差距。
在建立数字基础设施方面，可靠的互联网接入、云计算、电力和数据中心构成了有效运行的数字经济的支柱。目前，非洲许多地区仍然缺乏支持先进技术所需的基本基础设施。公共和私人投资需要侧重于扩大农村和服务欠缺地区的联通，同时加强网络安全框架和数字公共基础设施。
尽管非洲的创业环境充满活力，但许多AI和科技企业家仍缺乏融资、指导和全球市场。为了培养本土人才，应该增加对人工智能研究中心、孵化中心和产学合作的投资。政府和发展伙伴还可以设立创新基金，专门服务那些解决当地问题的非洲人工智能初创企业。
就非洲而言，我认为最具影响力的AI解决方案将根植于当地现实。例如在农业领域，AI可以帮助预测作物产量和管理害虫；在医疗保健领域，AI可以帮助进行早期疾病检测和远程医疗；在教育领域，AI驱动的平台可以实现母语学习个性化；在城市发展中，智能系统可以优化交通、能源使用和公共安全。将AI专注于这些领域，可以确保该技术不仅具有创新性，而且具有实用性和包容性。
对于非洲来说，未来十年的发展将取决于它如何将AI融入其更广泛的可持续发展愿景。这意味着创新以人为本，确保数字技术服务于公共利益，并构建与非洲大陆本身一样多样化和充满活力的体系。
非洲不需要复制硅谷，而是需要自己的人工智能发展模式——一个基于社区、由目标驱动、为满足非洲人民需求而建立的模式。我们已经点燃了AI在非洲发展的火花，现在让火焰熊熊燃烧的时候到了。
中非AI合作有鲜明的“发展导向”
宋 微
在非洲中东部的卢旺达，眼下有不少牧场已经使用无人机给牧民投递兽药及其他重要物品。这是非洲国家在经济社会发展中，越来越多使用智能化技术设备的一个缩影。卢旺达总统卡加梅在不久前举行的首届全球人工智能非洲峰会上强调，非洲必须抓住这次技术革命的历史机遇，绝不能在全球人工智能（AI）竞赛中掉队。
诚然，基础设施有限、市场分散、技术转化缓慢是不争的事实，然而中非合作也为非洲的AI发展之路创造了实实在在的机遇。通过“中非合作论坛”和“一带一路”倡议，中国不仅支持非洲建设了大批数字相关基础设施和研发中心，而且紧紧契合非洲迫切的减贫诉求，以AI技术帮助非洲国家实现关键部门的现代化，切实解决非洲面临的发展难题，提升了AI的发展效应与福祉，凸显了中非人工智能合作鲜明的“发展导向”。
首先，“农业+AI”合作提升非洲粮食安全水平。农业是许多非洲经济体的支柱，也是亟待转型的行业之一。农业吸引了约52%的非洲劳动人口，对GDP的平均贡献率约为17%，在撒哈拉以南非洲，农业对经济的贡献率高达80%，但非洲的粮食生产率远远低于全球平均水平。其中的最主要原因是，非洲农业生产者往往使用传统技术，无法获得有助于提高产量的信息。而AI技术可以通过精准农业、智能农具等手段提升农业生产效率。借助中方提供的AI农业技术，非洲农民可以提高产量、减少损失并适应气候变化。同时，精准农业通过传感器、卫星数据和分析技术等，可以帮助预测天气、及早发现害虫并优化灌溉。中国在这一领域的成功，为非洲从自给农业发展到智能高效的农业经济提供了行动路线图。
其次，“医疗+AI”合作拓展非洲医疗服务可及性。非洲医疗资源相对匮乏，而AI技术在远程医疗和疾病预测方面的应用，能显著提高医疗服务的可及性。仅以东部非洲为例，每万人仅有2.5名医生，远低于每万人20.7名医生的最低阈值。长期以来医疗资源的匮乏是非洲民众平均寿命偏低、妇女儿童死亡率偏高的重要原因。而中非在医疗领域的AI合作，可作为非洲极端有限医疗资源的有效补充。一方面，AI应用将推动早期诊断和治疗发展，并强化医疗保健系统；另一方面，AI还可以用于非洲疾病预防控制，从而强化公共卫生体系，帮助应对埃博拉等传染病的挑战。中非在该领域深度合作对于非洲普通民众来说，无疑是巨大的福音。
再次，“教育+AI”合作弥合非洲教育资源鸿沟。教育资源的短缺和分配的不平衡是非洲面临的主要发展瓶颈，也是联合国“2030年可持续发展议程”干预的重点领域。由于公立学校不足、教室拥挤、教学大纲过时以及训练有素的教师短缺，非洲国家难以提供优质教育，限制了非洲的人口质量。而AI驱动的学习平台可以突破地理和语言的障碍，实现个性化内容、适应学生的需求。通过“中非合作论坛”引入的中国开发的AI教育工具可以推广到非洲学校，培养一代本土AI工程师、程序员和创新者。以中国在肯尼亚支持的鲁班工坊为例，该工坊针对学生开设了AI与云计算专业，4年内培养了众多有能力的技术人才。
最后，“金融+AI”合作为非洲青年创业注入动力。不少中国金融科技企业已利用AI将银行服务扩展到没有银行账户的人群，为非洲的包容性增长构筑了强大的金融支撑。同时，基于人工智能的信用评分和欺诈检测可以让更多小企业获得贷款，推动基层创业和增长。
孤立主义和保护主义只会加剧不平等，而通过负责任的发展合作，AI将有能力提升全球福祉。通过与非洲国家展开以发展为导向的AI合作，中国正在促进非洲大陆的经济增长、治理改善与可持续发展。
非洲如何从“数据荒漠”变成创新高地
朱 帅
今年3月，津巴布韦一家企业宣布与英伟达合作，在非洲建立首个人工智能（AI）工厂，投资金额高达7.2亿美元。这一合作将把加速计算硬件和AI软件部署到南非、埃及、尼日利亚、肯尼亚和摩洛哥。
从当前发展格局看，非洲要实现AI产业的可持续突破，需要在以下几个维度构建系统性支撑：
第一，区域协同：打造跨国家算力共享网络。当前非洲智算中心呈现区域发展不平衡的特点，主要集中在南非（约占非洲IT容量的70%）、肯尼亚、尼日利亚和埃及。主要原因：一是超半数非洲国家缺乏AI战略，监管框架滞后，导致智算中心建设缺乏政策引导。二是内陆国家因经济规模小、产业单一，难以支撑大规模智算中心建设。三是智算中心需要大量的电力来维持服务器等设备的运行，区域协同机制缺失，如西非国家电网未联入，导致尼日利亚电力富余却无法支援邻国。
可由南非、埃及、肯尼亚、尼日利亚牵头，联合非盟、非洲开发银行等机构，制定区域智算中心发展规划，协调项目布局与资源分配。通过“云联邦”模式，将南非、肯尼亚的算力资源虚拟化，为其他地区提供弹性算力支持。
第二，数据治理：破解“质量-主权”双重困境。非洲面临的数据荒漠本质是结构化数据采集体系的缺失。以医疗领域为例，非洲多国开始在公立医院推进电子病历系统，但由于数据不完整，导致AI疾病预测模型训练数据存在严重偏差。凸显建立非洲本土化数据质量管理标准的紧迫性。
应建立三级数据治理机制：在国家层面，借鉴尼日利亚《数据保护法》建立数据确权框架；在产业层面，由非盟主导建立跨国的农业、医疗等公共数据共享池；在企业层面，推动类似非洲最大的数据科学竞赛平台Zindi的标准化数据标注众包模式。
第三，政策协同：跨越“战略悬浮”与“监管割裂”。当前非洲AI政策存在三大断层线：其一，国家战略与地方执行脱节，例如一些国家政府技术推广目标完成率不足30%；其二，跨国法律冲突，例如尼日利亚数据本地化要求与东非共同体的数据自由流动原则存在矛盾；其三，监管滞后于技术发展。
非盟应设立常设的“AI政策协调委员会”，建立“最小公约数”式的跨国监管沙盒，允许企业在五国试点统一合规标准。同时可借鉴毛里求斯金融监管沙盒经验，在农业AI、移动支付等领域开展弹性监管试验。
第四，人才培育：构建“金字塔型”能力矩阵。非洲AI人才结构呈现“顶尖人才外流、中层断层、基础薄弱”的特征。斯坦福AI指数报告显示,全球78%的顶尖AI研究者集中于美、中、英三国,而非洲国家仅占0.3%。要改变这一现状，可实施差异化的培养策略：在金字塔顶端，通过“非洲杰出学者计划”吸引海外人才回流；在中层，推动大学与企业合作开展“AI工厂工程师”定向培养；在基层，将编程教育纳入国民教育体系，少数非洲国家已经试点在中学开设AI通识课程。
第五，场景创新：打造“需求驱动”的落地范式。当前非洲AI应用存在“技术空转”风险，需建立需求导向的创新机制，在现有农业、金融等试点领域（如尼日利亚利用AI驱动的智能灌溉、肥料需求等系统）基础上，可拓展至气候变化、公共卫生等复杂场景。笔者认为，可设立“非洲AI创新挑战赛”，重点资助能产生跨领域协同效应的项目，如将农业相关大数据用于优化医保精算模型，利用AI优化粮食供应链以应对粮食危机，开发低成本医疗影像诊断工具，等等。
非洲的AI发展需以“基础设施筑基—产业生态赋能—治理体系护航”为路径，通过公私合作、区域协同与国际技术转移，实现从“数据资源”到“创新红利”的转化。在以AI推动跨越式发展过程中，未来需持续突破结构性瓶颈，方能在全球AI竞赛中占据主动地位。
