亚洲生产力组织：2026部分 APO 成员国 AI 就绪度、能力缺口及生产力提升路径研究报告（英文版）（350页）.pdf

核心结论速览： AI作为通用目的技术正重塑亚太地区生产力格局：AI的核心功能——预测、优化和生成——正在推动制造业和服务业的快速结构转型，成为国家竞争力的新基础。 APO成员经济体AI准备度呈现三大梯队分化：根据数字基础设施、劳动力能力、治理水平和制度成熟度，11个被评估经济体可分为“领先与规模化者”“新兴与加速采用者”“早期与基础性经济体”三大集群。 领先经济体（印度、日本、韩国、土耳其）面临“深化与治理”的核心挑战：这些经济体的AI发展已超越实验阶段，进入系统部署和规模化阶段，但中小企业采用不均、前沿人才短缺和治理能力不足是主要瓶颈。 新兴采用者（马来西亚、越南）面临“整合与能力巩固”的挑战：市场增长和用户热情高涨，但战略性的企业级整合薄弱、研发投资不足和人才短缺制约了从“采用驱动”向“能力驱动”的转型。 早期经济体（老挝、蒙古、尼泊尔、巴基斯坦、斯里兰卡）聚焦“基础能力建设”：这些经济体正处在AI战略制定或数字政府平台建设的初期阶段，面临基础设施、技能和制度能力的结构性瓶颈。 三大战略任务推动APO区域AI共同繁荣：建立基于信任的共同治理与制度整合、强化人力资本开发与知识共享生态系统、共享技术协作平台与物理基础设施。 跨境合作是弥合能力差距的关键路径：通过APO框架内的联合培训、共享计算基础设施、区域数据共享和行业试验床，成员经济体可以降低重复成本、扩大专业知识和基础设施的获取。研究背景与全景图谱。亚洲生产力组织（APO）发布的《AI Readiness, Capability Gaps, and Productivity Pathways in Selected APO Members》报告，由韩国工业经济与贸易研究院（KIET）主导，对11个APO成员经济体进行了系统性AI准备度评估。报告建立在2025年APO研究《AI与知识经济》的基础之上。前序研究通过专利数据实证了APO成员之间AI能力的显著差距，并基于国家政策趋势识别了适合区域内合作的领域。但专利数据存在时间滞后和技术偏见的局限性，难以捕捉劳动力能力、制度准备度和实时数字采用动态等定性因素。为弥补这些不足，本研究采用更广泛的分析方法，整合了反映基础设施、人力资本、制度条件和数字生态系统的多维度AI相关指标。更重要的是，研究通过与各国专家合作开发的标准化调查框架，捕捉了多层面的、需求驱动的合作需求——而非仅依赖官方政策文件和公告。研究回答四个核心问题：1. APO成员经济体当前AI准备度、基础设施和制度能力的状况如何？2. 阻碍AI采用以提升生产力的关键障碍和能力差距是什么？3. APO成员之间的AI相关需求和优先级有何不同？存在哪些针对性能力建设的机会？4. APO可以采取哪些战略方法来支持包容性和有效的AI驱动生产力增长？报告结构分为四部分：第一部分建立AI作为通用目的技术的理论基础；第二部分介绍分析框架和诊断评估；第三部分提供11个成员经济体的国家AI生态系统评估；第四部分总结发现并提出政策建议。AI作为通用目的技术：理论基础。AI不仅是数字工具，更是一种具有深远经济影响的变革性能力。与早期主要影响常规体力任务的自动化浪潮不同，当代AI——尤其是机器学习和生成式AI——已扩展到认知领域：预测、分类、内容生成、决策支持和自主控制。AI的三大核心功能通道： 预测：从数据中推断结果，包括需求预测、缺陷检测、信用风险评估。 优化：选择改进目标函数的行动，如最小化停机时间、减少能耗、优化物流。 生成：产生新输出，如文本、代码、设计乃至科学假设。从国家层面看，AI能力与创新能力、产业能力和韧性相互作用。能够规模化部署AI的经济体可能在制造业效率、供应链管理和产品质量方面实现快速提升，并在AI赋能的服务、数字制造以及能源、医疗和交通领域的高级分析等新兴行业中获得优势。AI已迅速上升为国家政策议程的核心——在75个主要国家中，立法程序中提及AI的次数在2024年增长了21.3%（从2023年的1，557次增至1，889次），自2016年以来增长了九倍以上。AI准备度作为系统性能力。AI准备度应被理解为一种国家层面的系统性能力——将AI机遇转化为生产力提升和竞争优势的能力。它涵盖硬基础设施（连接和计算）、软基础设施（数据治理和标准）、人力资本（技能和培训体系）和制度协调（监管框架和创新政策工具）。APO成员的AI准备度三大集群。集群一：领先与规模化经济体。印度：以雄心勃勃的国家战略和“AI for All”包容性增长理念为特征。印度正在建设主权算力、解决数据稀缺问题并确保多语言可及性。在全球AI技能渗透率和开发者数量方面领先，但面临高端专业人才缺口、专利授权率低和私人研发投资不足的挑战。政府已建立基于风险的治理框架并推出加速商业化的计划。依托独特的数字公共基础设施和多部门协调，印度正定位为负责任的AI全球中心。日本：以研究密集型和制造业驱动的AI经济为特征。世界级的研发投资、先进的工业自动化和前瞻性监管框架为AI整合奠定了坚实基础。在机器人和应用AI方面具有卓越实力，并通过适应性监管路径和AI安全研究所等治理创新保持领先。但日本AI生态系统呈现明显的“上游强、下游不均”态势——中小企业AI采用率极低，尽管中小企业雇佣了大部分劳动力。教师AI素养在OECD国家中排名垫底，与高学生采用率形成鲜明对比。韩国：以政策驱动和基础设施强大的AI经济为特征。大量公共投资、先进的数字基础设施和健全的创新政策框架支持了AI发展和早期部署的快速进展。在高质量宽带和数据基础设施方面具有优势，政府在AI战略方面领导力强，在ICT、金融、制造和公共管理等行业具有集中能力。但企业层面的AI采用不均衡且总体偏低，AI应用集中于大企业和知识密集型行业，传统行业和中小企业的扩散滞后。土耳其：处于先进集群中的中间位置。在工业和国防相关应用方面表现出强劲的AI采用势头，得到针对性公共投资和不断增长的国内技术生态系统的支持。但前沿研究能力有限、对进口核心技术的持续依赖以及高度专业化的AI研究人员储备相对较少，制约了土耳其向前沿和通用AI创新的过渡。集群二：新兴与加速采用者。马来西亚：市场增长强劲、用户热情高涨，并成功吸引了大规模数字基础设施投资。AI市场预计将快速增长，预计到2030年AI将对GDP做出显著贡献。但马来西亚面临显著的“采用-实施”差距——尽管个人员工和消费者积极使用AI（通常通过自下而上的“自带AI”实践），企业层面的战略性整合仍然有限，特别是在物流、法律服务和酒店等传统行业。越南：采用速度异常迅速、初创企业生态活跃、创新指标稳步提升。企业AI采用近年来急剧加速，消费者采用已进入主流。AI市场快速扩张，预计到2030年AI将对GDP做出实质性贡献。但与马来西亚类似，大多数当前应用仍集中于基础自动化和效率改进，而非高级分析或前沿创新。集群三：早期与基础性经济体。包括老挝、蒙古、尼泊尔、巴基斯坦和斯里兰卡。这些经济体中AI日益被认可为战略技术，初步的政策行动、试点应用和能力建设举措正在出现。但它们仍受制于数字基础设施的结构性瓶颈、AI专用人力资本有限、研究和创新生态系统薄弱以及制度能力不均衡。它们面临的共同挑战是建立可持续AI采用的最低使能条件，包括加强数字和数据基础设施、扩展基础和中级AI相关技能、正式化治理和监管框架、促进早期公私合作。APO成员的SWOT分析共性发现。所有APO成员都展现出承诺的政府和活跃的人口结构，但共同威胁是资源高度集中于少数参与者手中。大多数成员将人才流失和高性能计算资源短缺列为核心弱点。大企业与中小企业之间的AI采用差距是一个主要障碍。几乎普遍存在的问题是对跨国科技巨头的依赖，以及对“数字主权”的日益增长的呼声——这促使一些成员追求本土大语言模型开发和区域数据共享机制的建设。地缘政治不确定性、伦理问题和安全风险被强调为需要战略团结和建立共同超国家准则的共享威胁。三大战略任务：APO区域AI共同繁荣的路径。基于对11个成员经济体的综合评估，报告提出了三项战略优先任务：任务一：建立基于信任的共同治理与制度整合。需要在APO层面建立反映成员独特社会经济背景的共同AI治理和伦理框架。全球AI规范主要由北美和欧洲塑造，但APO成员具有独特的文化价值观，处于不同的经济和工业发展阶段，需要制定符合自身背景的标准。建议包括：制定区域数据互操作性标准、可信AI的共同指南、以及创建APO政策沙盒以促进创新AI服务跨境扩展。任务二：强化人力资本与激活知识共享生态系统。为弥合区域能力差距，应建立并制度化知识共享平台。在APO层面，需要解决AI人才短缺问题，系统性地将政策最佳实践从前沿经济体转移到基础性经济体。具体倡议包括：AI劳动力流动计划促进跨境人才交换、联合认证计划、以及面向现有劳动力的APO通用AI素养认证，以帮助防止劳动力市场两极分化。任务三：共享技术协作平台与物理基础设施。为克服单个经济体难以独自承担的资源约束，建议建立APO区域数据和计算中心，为中小企业提供低成本的高性能计算资源访问。同时，建立APO数据共享平台聚合行业特定数据，提升联合研发效率，加强区域AI生态系统，并在全球数字格局中保护集体利益。未来研究方向。报告指出了三个具体的研究方向：第一，比较法律分析以设计可互操作的共享治理标准；第二，AI劳动力需求和供给的实证估算以指导流动计划设计；第三，区域计算中心的技术架构和经济可行性研究。这些研究的成果将有助于确保报告的建议转化为实质性的政策。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：什么是“AI准备度”？它为什么重要？A：AI准备度是一个国家将AI机遇转化为生产力提升和竞争优势的系统性能力，涵盖硬基础设施（连接和计算）、软基础设施（数据治理和标准）、人力资本（技能和培训体系）和制度协调（监管框架和创新政策工具）。准备度是国家吸收和规模化AI能力的制度性和结构性基础。Q2：APO成员经济体的AI准备度呈现怎样的分布格局？A：11个被评估经济体可分为三大集群：领先与规模化经济体（印度、日本、韩国、土耳其）——AI已进入系统部署和规模化阶段；新兴与加速采用者（马来西亚、越南）——市场增长强劲但面临整合挑战；早期与基础性经济体（老挝、蒙古、尼泊尔、巴基斯坦、斯里兰卡）——聚焦基础能力建设。Q3：中小企业AI采用差距为什么是主要障碍？A：在所有APO成员中，大企业与中小企业之间的AI采用差距是普遍存在的结构性问题。例如，日本中小企业AI采用率仅16%，而大型企业接近90%。中小企业雇佣了大部分劳动力，如果无法实现AI驱动的生产力提升，经济增长将受限于少数领先企业，无法实现广泛的经济效益。Q4：报告提出的三大战略任务是什么？A：第一，建立基于信任的共同治理与制度整合——制定区域数据互操作性标准和可信AI指南；第二，强化人力资本与激活知识共享生态系统——通过AI劳动力流动计划和联合认证弥合能力差距；第三，共享技术协作平台与物理基础设施——建立区域数据和计算中心，为中小企业提供低成本高性能计算资源。Q5：APO区域合作的具体形式有哪些？A：包括联合培训项目、共享计算基础设施、区域数据共享机制、行业试验床和示范项目、政策最佳实践交流、以及联合研发项目。这些合作有助于降低重复成本、扩大专业知识和基础设施的获取，加速从孤立的国家努力向更协调的区域项目转变。Q6：报告与2025年APO《AI与知识经济》研究有什么不同？A：2025年研究主要基于专利数据分析AI创新能力，存在时间滞后和技术偏见。本研究采用更广泛的方法，整合了多维度AI指标（基础设施、人力资本、制度条件），并通过与各国专家合作的标准化调查框架捕捉了需求驱动的合作需求——而非仅依赖官方政策文件。数据来源说明。本报告所有数据来源于亚洲生产力组织（APO）《AI Readiness, Capability Gaps, and Productivity Pathways in Selected APO Members》研究报告（2026年），由韩国工业经济与贸易研究院（KIET）主导，基于11个APO成员经济体的国家专家调查和多维AI相关指标分析。本报告仅供战略与规划参考。