导语：
“中国是全球人工智能治理的重要力量”——这不是宣传口号，而是来自中国经济网对国际治理格局的分析。与此同时，西安举办的第三届数字治理多学科论坛、各地“普陀实践”之类的地方案例，展示了数字治理如何从“大屏可视”走向“可用可持续”。
今日速览
- 中国经济网评论认为，中国在 AI 治理领域的制度供给、技术能力与国际合作正逐步成形，将在全球治理体系中发挥枢纽作用（2025-10-23）。
- 第三届数字治理多学科论坛在西安召开，聚焦数据要素市场、算力基础设施与治理技术的协同创新（中国社会科学网，2025-10-21）。
- 上海普陀区公布“从大屏可视到治理可用”的实践，强调将治理指标嵌入部门日常流程（红网，2025-10-23）。
全球视角：从“参与者”走向“规则制定者”
中国在 AI 治理上的优势来自三个层面：制度（数据、算法、算力、隐私等政策体系已初具雏形）、技术（从模型到监管科技的全链条能力）、生态（庞大的市场需求与多元主体）。这意味着中国不仅需要参与国际讨论，更要在标准、评测、风险框架上贡献方案，形成“国内可复制、国际可分享”的叙事。
学术与政策的共振：多学科论坛的现实意义
西安的论坛强调“多学科 + 多部门 + 多场景”。在算力、数据、算法高度耦合的今天，单一部门难以应对治理挑战。论坛倡导的“跨学科机制”值得政府与企业借鉴：让社会学家、法学家、工程师同台讨论，把技术指标转化为治理指标，把制度要求写入工程场景。
地方实践：普陀的“可视化”升级为“可执法”
普陀实践的关键不在于“有屏幕”，而在于“数据指令能落到流程”。他们把治理指标嵌入审批、执法、运维等业务系统，形成“预警—处置—复盘”闭环。这对企业同样适用：将数据治理、风险控制转化为可执行的工作流，而不是停留在 KPI 或 PPT。
企业行动建议
- 治理架构升级：建立“数据—算法—算力—应用”的统一治理架构，明确责任人与指标。
- 指标工程化：把治理指标转成系统可识别的规则，接入流程引擎、审批流与监控告警。
- 跨界共创：与高校、研究机构共建治理实验室，通过场景验证驱动政策与技术迭代。
- 国际对标：关注 OECD、UNESCO、ISO 等组织的新框架，提前储备跨境合规能力。
延伸思考：数据要素与产业落地
- 数据资产定价：企业可借多学科论坛的讨论，探索“基于贡献度 + 风险”的数据定价模型；
- 算力治理：治理不仅是数据，还包括算力使用的公平性、效率、绿色指标；
- GRC-as-Code：把治理策略写成代码，在数据管道、AI 工作流、应用部署中自动执行；
- 人才培养：培养既懂政策又懂技术的“治理工程师”，让制度能被工程语言表达。
结语
数字治理的核心是“把规则变成运维”。当全球话语、地方实验与企业工程形成闭环，数字治理才能真正从“口号”变成“生产力”。
参考事件
- 中国经济网：《中国是全球人工智能治理重要力量》，2025-10-23。
- 中国社会科学网：《第三届数字治理多学科论坛暨在西安举行》，2025-10-21。
- 红网：《从“大屏可视”到“治理可用”——数字治理的“普陀实践”》，2025-10-23。
- GRC-as-Code：把治理策略写成代码，在数据管道、AI 工作流、应用部署中自动执行；
- 人才培养：培养既懂政策又懂技术的“治理工程师”，让制度能被工程语言表达。
案例速写
- 金融企业：通过数据要素台账与模型评测系统，实现跨境业务的实时合规审计；
- 制造企业：把供应链数据治理嵌入 MES/APS，实现原材料、产线、客户数据的实时对账；
- 互联网企业：在推荐算法中引入“公平性指标 + 解释服务”，并将日志推送到监管接口。
关键指标建议
- 资产侧：可识别数据资产比例、算法资产备案率；
- 质量侧：数据完整度、血缘覆盖率、模型偏差指数；
- 效率侧：数据审批时长、跨部门共享成功率；
- 风险侧：合规事件数量、审计整改周期、跨境请求通过率。
