編者按：作為全球人工智能發展的新熱土，非洲大陸給人留下的印象深刻。非洲如何形成自己的數智化發展模式？如何抓住技術變革帶來的歷史性機遇？本期“環球圓桌對話”邀請三位嘉賓就相關話題展開討論。

弗雷德·奧魯奇·捷恩達：肯尼亞總統辦公室能力建設副主任

宋微：北京外國語大學國際關系學院教授、博士生導師

朱帥：賽迪研究院研究室主任、高級經濟師

人工智能推動非洲跨越式發展

弗雷德·奧魯奇·捷恩達

人工智能（AI）在非洲的發展速度之快，可能會令很多人感到驚訝。肯尼亞有204家人工智能公司。非洲大陸涉及AI技術研發應用業務的公司多達2500多家。與此同時，非洲數字統計平臺顯示，2023年非洲移動應用市場共有141款AI相關應用，同比增長24%。這些數字都表明，人工智能正推動非洲進入跨越式發展。

不久前在盧旺達舉辦的首屆全球人工智能非洲峰會，標志著非洲大陸數字化進程中的一個決定性時刻。此次峰會旨在推動非洲主導的AI創新與合作，它不僅僅是一次會議，還代表的是非洲的共同決心，即掌握自己的數字未來，利用AI促進包容性發展，并認真地參與全球AI創新。

多年來，非洲國家一直各自制定本國的數字戰略，常常受到有限的資源、技術能力和地緣政治障礙的制約。此次峰會創造了一個新的態勢，即營造了一個非洲大陸整體協調一致和設定愿景的平臺。此次峰會還向世界其他地區發出了一個強有力的信息：非洲不僅是數字技術的消費者，也是全球AI發展的新興貢獻者。非洲大陸擁有世界上最年輕、增長最快的人口，在以反映不同視角和需求的方式塑造AI的未來方面，具有巨大潛力。

顯然，AI有潛力成為非洲的變革性力量。其在農業、醫療保健、教育和公共服務等部門的應用，可以幫助解決長期存在的挑戰——從糧食安全和疾病控制，再到獲得優質教育和基礎設施規劃。更重要的是，非洲可以設計自己的AI解決方案，建立自己的數據庫，并開發優先為民眾服務的技術。

非洲已經意識到為數字化未來做好準備的緊迫性。隨著自動化和AI重塑全球勞動力市場，非洲必須迅速采取行動，使勞動力具備合適的技能，并保護弱勢群體不被落在后面。為了充分利用AI的潛力，非洲必須首先在投資人力資本和數字教育領域采取深思熟慮和協調一致的舉措。非洲的年輕人是其最大的財富。但如果沒有對數字教育的適當投資，這種潛能就有可能得不到充分利用。非洲各國政府、教育機構和私營部門合作伙伴必須優先考慮編碼教育、數據科學和人工智能素養。這包括在大學里開設人工智能課程，推出便捷的在線學習平臺，以及投資職業培訓項目。婦女和女童也必須積極參與這一轉型，制定有針對性的方案，縮小技術和創新領域在性別方面的差距。

在建立數字基礎設施方面，可靠的互聯網接入、云計算、電力和數據中心構成了有效運行的數字經濟的支柱。目前，非洲許多地區仍然缺乏支持先進技術所需的基本基礎設施。公共和私人投資需要側重于擴大農村和服務欠缺地區的聯通，同時加強網絡安全框架和數字公共基礎設施。

盡管非洲的創業環境充滿活力，但許多AI和科技企業家仍缺乏融資、指導和全球市場。為了培養本土人才，應該增加對人工智能研究中心、孵化中心和產學合作的投資。政府和發展伙伴還可以設立創新基金，專門服務那些解決當地問題的非洲人工智能初創企業。

就非洲而言，我認為最具影響力的AI解決方案將根植于當地現實。例如在農業領域，AI可以幫助預測作物產量和管理害蟲；在醫療保健領域，AI可以幫助進行早期疾病檢測和遠程醫療；在教育領域，AI驅動的平臺可以實現母語學習個性化；在城市發展中，智能系統可以優化交通、能源使用和公共安全。將AI專注于這些領域，可以確保該技術不僅具有創新性，而且具有實用性和包容性。

對于非洲來說，未來十年的發展將取決于它如何將AI融入其更廣泛的可持續發展愿景。這意味著創新以人為本，確保數字技術服務于公共利益，并構建與非洲大陸本身一樣多樣化和充滿活力的體系。

非洲不需要復制硅谷，而是需要自己的人工智能發展模式——一個基于社區、由目標驅動、為滿足非洲人民需求而建立的模式。我們已經點燃了AI在非洲發展的火花，現在讓火焰熊熊燃燒的時候到了。

中非AI合作有鮮明的“發展導向”

宋微

在非洲中東部的盧旺達，眼下有不少牧場已經使用無人機給牧民投遞獸藥及其他重要物品。這是非洲國家在經濟社會發展中，越來越多使用智能化技術設備的一個縮影。盧旺達總統卡加梅在不久前舉行的首屆全球人工智能非洲峰會上強調，非洲必須抓住這次技術革命的歷史機遇，絕不能在全球人工智能（AI）競賽中掉隊。

誠然，基礎設施有限、市場分散、技術轉化緩慢是不爭的事實，然而中非合作也為非洲的AI發展之路創造了實實在在的機遇。通過“中非合作論壇”和“一帶一路”倡議，中國不僅支持非洲建設了大批數字相關基礎設施和研發中心，而且緊緊契合非洲迫切的減貧訴求，以AI技術幫助非洲國家實現關鍵部門的現代化，切實解決非洲面臨的發展難題，提升了AI的發展效應與福祉，凸顯了中非人工智能合作鮮明的“發展導向”。

首先，“農業+AI”合作提升非洲糧食安全水平。農業是許多非洲經濟體的支柱，也是亟待轉型的行業之一。農業吸引了約52%的非洲勞動人口，對GDP的平均貢獻率約為17%，在撒哈拉以南非洲，農業對經濟的貢獻率高達80%，但非洲的糧食生產率遠遠低于全球平均水平。其中的最主要原因是，非洲農業生產者往往使用傳統技術，無法獲得有助于提高產量的信息。而AI技術可以通過精準農業、智能農具等手段提升農業生產效率。借助中方提供的AI農業技術，非洲農民可以提高產量、減少損失并適應氣候變化。同時，精準農業通過傳感器、衛星數據和分析技術等，可以幫助預測天氣、及早發現害蟲并優化灌溉。中國在這一領域的成功，為非洲從自給農業發展到智能高效的農業經濟提供了行動路線圖。

其次，“醫療+AI”合作拓展非洲醫療服務可及性。非洲醫療資源相對匱乏，而AI技術在遠程醫療和疾病預測方面的應用，能顯著提高醫療服務的可及性。僅以東部非洲為例，每萬人僅有2.5名醫生，遠低于每萬人20.7名醫生的最低閾值。長期以來醫療資源的匱乏是非洲民眾平均壽命偏低、婦女兒童死亡率偏高的重要原因。而中非在醫療領域的AI合作，可作為非洲極端有限醫療資源的有效補充。一方面，AI應用將推動早期診斷和治療發展，并強化醫療保健系統；另一方面，AI還可以用于非洲疾病預防控制，從而強化公共衛生體系，幫助應對埃博拉等傳染病的挑戰。中非在該領域深度合作對于非洲普通民眾來說，無疑是巨大的福音。

再次，“教育+AI”合作彌合非洲教育資源鴻溝。教育資源的短缺和分配的不平衡是非洲面臨的主要發展瓶頸，也是聯合國“2030年可持續發展議程”干預的重點領域。由于公立學校不足、教室擁擠、教學大綱過時以及訓練有素的教師短缺，非洲國家難以提供優質教育，限制了非洲的人口質量。而AI驅動的學習平臺可以突破地理和語言的障礙，實現個性化內容、適應學生的需求。通過“中非合作論壇”引入的中國開發的AI教育工具可以推廣到非洲學校，培養一代本土AI工程師、程序員和創新者。以中國在肯尼亞支持的魯班工坊為例，該工坊針對學生開設了AI與云計算專業，4年內培養了眾多有能力的技術人才。

最后，“金融+AI”合作為非洲青年創業注入動力。不少中國金融科技企業已利用AI將銀行服務擴展到沒有銀行賬戶的人群，為非洲的包容性增長構筑了強大的金融支撐。同時，基于人工智能的信用評分和欺詐檢測可以讓更多小企業獲得貸款，推動基層創業和增長。

孤立主義和保護主義只會加劇不平等，而通過負責任的發展合作，AI將有能力提升全球福祉。通過與非洲國家展開以發展為導向的AI合作，中國正在促進非洲大陸的經濟增長、治理改善與可持續發展。

非洲如何從“數據荒漠”變成創新高地

朱帥

今年3月，津巴布韋一家企業宣布與英偉達合作，在非洲建立首個人工智能（AI）工廠，投資金額高達7.2億美元。這一合作將把加速計算硬件和AI軟件部署到南非、埃及、尼日利亞、肯尼亞和摩洛哥。

從當前發展格局看，非洲要實現AI產業的可持續突破，需要在以下幾個維度構建系統性支撐：

第一，區域協同：打造跨國家算力共享網絡。當前非洲智算中心呈現區域發展不平衡的特點，主要集中在南非（約占非洲IT容量的70%）、肯尼亞、尼日利亞和埃及。主要原因：一是超半數非洲國家缺乏AI戰略，監管框架滯后，導致智算中心建設缺乏政策引導。二是內陸國家因經濟規模小、產業單一，難以支撐大規模智算中心建設。三是智算中心需要大量的電力來維持服務器等設備的運行，區域協同機制缺失，如西非國家電網未聯入，導致尼日利亞電力富余卻無法支援鄰國。

可由南非、埃及、肯尼亞、尼日利亞牽頭，聯合非盟、非洲開發銀行等機構，制定區域智算中心發展規劃，協調項目布局與資源分配。通過“云聯邦”模式，將南非、肯尼亞的算力資源虛擬化，為其他地區提供彈性算力支持。

第二，數據治理：破解“質量-主權”雙重困境。非洲面臨的數據荒漠本質是結構化數據采集體系的缺失。以醫療領域為例，非洲多國開始在公立醫院推進電子病歷系統，但由于數據不完整，導致AI疾病預測模型訓練數據存在嚴重偏差。凸顯建立非洲本土化數據質量管理標準的緊迫性。

應建立三級數據治理機制：在國家層面，借鑒尼日利亞《數據保護法》建立數據確權框架；在產業層面，由非盟主導建立跨國的農業、醫療等公共數據共享池；在企業層面，推動類似非洲最大的數據科學競賽平臺Zindi的標準化數據標注眾包模式。

第三，政策協同：跨越“戰略懸浮”與“監管割裂”。當前非洲AI政策存在三大斷層線：其一，國家戰略與地方執行脫節，例如一些國家政府技術推廣目標完成率不足30%；其二，跨國法律沖突，例如尼日利亞數據本地化要求與東非共同體的數據自由流動原則存在矛盾；其三，監管滯后于技術發展。

非盟應設立常設的“AI政策協調委員會”，建立“最小公約數”式的跨國監管沙盒，允許企業在五國試點統一合規標準。同時可借鑒毛里求斯金融監管沙盒經驗，在農業AI、移動支付等領域開展彈性監管試驗。

第四，人才培育：構建“金字塔型”能力矩陣。非洲AI人才結構呈現“頂尖人才外流、中層斷層、基礎薄弱”的特征。斯坦福AI指數報告顯示,全球78%的頂尖AI研究者集中于美、中、英三國,而非洲國家僅占0.3%。要改變這一現狀，可實施差異化的培養策略：在金字塔頂端，通過“非洲杰出學者計劃”吸引海外人才回流；在中層，推動大學與企業合作開展“AI工廠工程師”定向培養；在基層，將編程教育納入國民教育體系，少數非洲國家已經試點在中學開設AI通識課程。

第五，場景創新：打造“需求驅動”的落地范式。當前非洲AI應用存在“技術空轉”風險，需建立需求導向的創新機制，在現有農業、金融等試點領域（如尼日利亞利用AI驅動的智能灌溉、肥料需求等系統）基礎上，可拓展至氣候變化、公共衛生等復雜場景。筆者認為，可設立“非洲AI創新挑戰賽”，重點資助能產生跨領域協同效應的項目，如將農業相關大數據用于優化醫保精算模型，利用AI優化糧食供應鏈以應對糧食危機，開發低成本醫療影像診斷工具，等等。

非洲的AI發展需以“基礎設施筑基—產業生態賦能—治理體系護航”為路徑，通過公私合作、區域協同與國際技術轉移，實現從“數據資源”到“創新紅利”的轉化。在以AI推動跨越式發展過程中，未來需持續突破結構性瓶頸，方能在全球AI競賽中占據主動地位。