在技術、制度與人才構成的復雜網絡中，掌握自主生存能力

人工智能（AI）不可避免地引爆了全球新一輪科技博弈，它正在悄然改寫著國家生存與發展的底層邏輯。曾幾何時，工業文明的命脈系于煤炭、石油與鋼鐵，而在以人工智能為標志的新一輪科技革命和產業變革中，算力、數據與大模型則逐漸演變為一個國家的“呼吸主權”。這已不僅僅是技術能力的角逐，更決定著一個國家能否在高技術賽道上持續呼吸、自由發聲、正常成長。

從芯片出口管制的層層加碼，到對高端GPU的嚴格封鎖，再到算法審查與跨境數據流動規則的日益收緊，美國的這一系列動作看似技術層面的摩擦，實則直指同一個根本命題：誰能在技術、制度與人才構成的復雜平行網絡中，掌握真正不依附于他人的自主生存能力。

正是在這樣的時代背景下，技術自主的權重被前所未有地抬升，它已不再是產業政策中的可選項，而是影響國家安全、經濟韌性乃至文明走向的關鍵前提。以芯片與AI大模型為例，關鍵器件與基礎模型一旦受制于人，下游再亮眼的應用生態也隨時可能因供應鏈中斷而陷入癱瘓。這種被“卡脖子”的切膚之痛，迫使各國重新審視自身在核心技術上的可替代性和自給能力。

表面看，這是圍繞硬件與算法的攻防戰，但若深入系統內部分析，可以清晰看到，技術只是入口，背后是一條“技術—制度—人才”聯動的邏輯鏈條：技術突破需要制度保障，制度演進依賴人才供給，而人才培養又反過來決定著技術演進的方向和節奏。

致力于成為數字時代科技秩序的積極塑造者

當前，以中美為首的全球AI博弈重心，已經從單點技術性能轉移到整套制度與標準的話語權上。一方面，“數據投毒”與“版權反擊戰”正在成為遏制AI發展的非對稱武器，從藝術家對生成式AI的集體訴訟，到科技巨頭間圍繞高質量語料庫的圍剿，無不昭示著數據已成為新的戰略關卡。另一方面，跨境數據流動正在遭遇“數字圍墻”，無論是美國的批量數據限制規則，還是歐盟基于“數據主權”的反擊，都在試圖將數據這一關鍵生產要素鎖定在國境之內，使其成為地緣政治博弈的籌碼。

在聯合國《全球數字契約》與G20等多邊舞臺上，關于誰來定義全球數字秩序的博弈也日趨白熱化。在這樣的大棋局下，如果我們繼續完全沿用他國的技術標準和學術評價體系，看似減少了本土制度設計的成本，實則把科研創新的“定價權”和發展坐標交到別人手中。這就像在別人的地基上蓋樓，樓層越高，結構性風險越大，最終難逃“沙上建塔”的宿命。

制度與標準的爭奪，已經成為全球科技治理分化的真正主戰場。這場博弈遠不只限于實驗室或會議室內部的技術細節，而是深刻嵌入國際組織、標準化委員會、學術出版與人才培養等多個維度。在這方面，中國若一味跟隨歐美既有體系，不僅難以獲得公平競爭的環境，更很難在下一輪科技革命中提出具有原創性的中國方案。正因如此，我們必須在技術自主的基礎上完成制度層面的“突圍”，核心在于構建一整套具有自主性與開放性的本土規則系統，使中國不再只是規則的被動接受者，而是數字時代科技秩序的積極塑造者。

在這套規則系統中，自主學刊體系與評價機制扮演著關鍵的基礎設施角色。它們看似距離芯片、模型這樣的“硬核”技術較遠，卻在無形之中決定著什么樣的研究被視為“有價值”，什么樣的研究方向能夠持續獲得資源投入。長期依賴單邊的國際評價體系，會將中國科研活動鎖定在他者預設的范式之中，不少真正立足國情、面向工程實踐和復雜系統治理的創新，很可能因為“不合主流指標”而被邊緣化。近年來，本土高水平科技期刊的建設、自主論文評價指標的探索逐步推進，一批聚焦自動化、人工智能與復雜系統的中文期刊開始在國際數據庫中嶄露頭角，這正是通過重塑學術主場，為技術發展和人才成長構建更安全、更適配中國發展階段的生態空間。換言之，自主學刊與評價體系并非技術自主的附屬品，而是創新獨立性的關鍵論據，是技術與制度之間得以有效耦合的中樞節點。

然而，即便擁有了技術上的突破與制度上的支撐，如果沒有與之匹配的人才供給體系，這一切仍難以持續。AI時代的教育問題，已經遠遠超出“培養多少程序員”的層面，而是關乎能否構建一套從基礎教育到高等教育再到繼續教育的完整人才工程，使之與自主技術、自主制度同頻共振。

AI 時代的教育，需要CASE-K21、iSTREAMs等新理念。CASE代表4個核心維度：Cyber/Control (網絡/控制)、Automation (自動化)、Science/Systems(科學/系統)、Engineering/Education(工程/教育)。K21模仿K12，即從幼兒園到高中的說法，只是延伸至21年甚至終身。它涵蓋從幼兒園到博士乃至更長周期的全生命周期教育。iSTREAMs源自STEM(科學、技術、工程、數學)+Robotics/Research(機器人/研究)+Art(藝術)=STREAM。在此基礎上，我增加i(智能技術)。我們需要CASE-K21這樣的全生命周期教育工程，打破學科與年齡的圍墻，讓教育像呼吸一樣伴隨終身。我們也需要iSTREAMs，讓學生在掌握智能技術的基礎上，融合多學科知識(STREAM)，既懂技術又懂管理、既有科學素養又有人文情懷。最后，讓學生學會用技術去駕馭復雜的社會系統。只有這樣，我們培養出的才不是被算法替代的勞動力，而是能駕馭算法、定義未來的真正人才。

實現全鏈條的科技治理自主升級

當以技術自主為起點、以制度與評價體系為支撐、以教育工程為中樞的人才鏈條逐漸形成后，中國與世界的關系也將隨之發生微妙轉變。自主并不意味著關閉大門，相反，只有當一個國家擁有穩固的科技自主能力時，才更加具備了在開放合作中談判與分享的實力和底氣。

在AI標準化、跨境數據治理、可信AI評估等一系列全球議題上，我們如果沒有成熟的本土實踐和理論框架，將很難在國際聯盟與多邊機制中提出具有說服力的方案。順著這條邏輯線再往前推就會發現，技術、制度、學刊、教育與國際合作，并不是相互割裂的幾個板塊，而是共同構成了一個由內而外、層層遞進的治理體系。技術突破提供了構建自主生態的物質基礎，制度設計與學術評價為創新方向和資源配置提供了規則約束與價值坐標，教育體系則源源不斷地向這一系統注入具備適配能力與創造潛能的新鮮血液，把這一整套自主生態嵌入更廣闊的人類命運共同體之中。

當這一鏈條在實踐中趨于閉合，我們才有可能談論真正意義上的全鏈條科技治理自主升級，才有可能在知識自動化與智能社會建設中拿出系統性的中國答案。

我們需要積極應對并適應當前全球科技競爭格局，更要對未來智能技術、文明形態進行積極的塑造。技術的每一次突破，只有在制度與教育的支撐下，才不至于淪為一次性炫技；制度與教育的每一次創新，只有在面向開放合作與人類共同福祉時，才不會陷入封閉自守的循環。在這個意義上，科技自主是一條通往更高層次開放與合作的必由之路，只不過前提是：我們必須先學會用自己的雙手，牢牢掌握好技術、制度與人才，再帶著足夠的自信與誠意，更好地走向世界、擁抱世界。（作者是中國自動化學會監事長、中國科學院自動化研究所研究員）