7月27日，在2025世界人工智能大會(WAIC)的新興經濟體與發展中國家彌合人工智能合作鴻溝國際合作論壇上，芯視界科技創始人兼首席科學家、全球AI感知數智中心（籌）執行主任鮑捷，與澳門轉化醫學中心主任何耀、西班牙馬德里理工大學中國代表Ferre Xavier、斯科爾科沃科學技術研究院教授、應用人工智能中心主任AIRI研究組組長Evgeny Burnaev共同參與了圓桌會議，并發表重要觀點。

　　鮑捷教授強調要以“感知增強的人工智能”為抓手，從數據公平切入，為發展中國家構建更具包容性、可持續性的AI未來。

　　鮑捷教授指出，當前全球AI的發展呈現出顯著的不平衡，尤其在數據資源的可獲取性和代表性方面，發展中國家正面臨“技術落差”之外的“數據落差”。

　　“AI的進步依賴三大支柱：算力、算法與數據。前兩者備受關注，然而，數據的偏差卻是全球AI公平性面臨的隱性挑戰?！彼硎荆S多廣泛使用的AI系統訓練所用數據主要來自發達國家，這種數據結構在全球適應性上存在天然局限。

　　他分享了一個來自醫療領域的典型案例：

　　一個預測糖尿病風險的AI模型，在西方國家表現良好，但在東非農村的實際使用中卻屢屢漏判。根本原因在于，該模型的訓練數據未能覆蓋不同地區人群在飲食、生活習慣和基礎醫療保障方面的差異，導致診斷失誤，反而加劇了健康不平等。

　　在他看來，解決方案就在于“回到物理世界，提升感知能力”。

　　“健康、環境、農業等數據不是天然存在，而是靠傳感器‘看見’的。”鮑捷教授強調，只有通過部署廣泛、低成本的感知設備，才能為AI系統提供多樣、代表性強的基礎數據，從源頭提升公平性。

　　談到落地場景，鮑捷教授特別提到“水資源管理”作為關鍵突破口。在全球范圍內，水污染治理已成為城市化進程中的緊迫問題，尤其在中國、非洲和東南亞等地區更具挑戰。

　　他指出：“水一旦被污染，治理不僅耗資巨大，還會帶來高碳排放。如果AI系統能在早期就介入污染預警與治理優化，將大幅提高處理效率并降低碳足跡。”

　　他舉例表示，要實現AI輔助下的智慧水治理，關鍵在于收集高質量的動態數據——水源的來源、流向、處理路徑、排放時間等都需要實時監測。而發展中國家往往缺乏完整的感知基礎設施，AI在這些地區就“無米下炊”。

　　因此，鮑捷教授提出，全球AI感知數智中心(GCSEA)正在重點推動“感知+AI”的融合實踐，通過在水務系統中部署多類型傳感器，構建起“可用、可信、可拓展”的數據底座?！斑@不僅能提高水治理效率，更是保障基本民生公平的關鍵。”
　　他介紹，GCSEA已在全球工業人工智能聯盟卓越中心的框架下，啟動了三個方向的核心工作：

　　構建傳感驅動的數據生態系統：通過低成本、可部署的傳感網絡，提升發展中國家在健康、環境、資源管理等領域的數據生產能力，為AI提供更平衡的訓練基礎。

　　推動南南合作機制：與亞洲、非洲等地區的技術網絡協作，推動傳感技術共享與本地化AI模型共建，放大地區協同效應。

　　共建倫理數據治理機制：與國際組織和地方政府合作，在數據隱私、文化敏感性等方面建立合規制度，確保感知數據使用的合法性與信任度。

　　鮑捷教授最后發出合作倡議：“AI的未來不是靠一家公司、一個國家完成的。我們希望與全球的政府、科研機構、企業和社區共同努力，讓感知成為連接‘技術發展’與‘人類福祉’的橋梁。讓AI不只是進步的代名詞，更是公平的載體?！?/p>

　　他表示，全球AI感知數智中心將繼續以“感知技術為基礎、應用場景為驅動、國際合作為路徑”，推動AI在發展中國家的試點落地，為全球AI治理提供切實案例與數據支撐。

　　如今，在全球人工智能發展的關鍵十字路口，全球AI感知數智中心的籌建，將為新興經濟體參與AI浪潮開辟了新路徑。它不僅是技術共享平臺，更是一種發展理念的實踐。當科技突破國家與地域的界限，人類才能真正邁入“智能時代，同球共濟”的新紀元。

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