受到国家战略、市场结构、技术力量以及资源禀赋等诸多条件的影响，世界主要经济体发展人工智能（AI）的路径与范式会出现明显的区别。作为在全球AI赛道上疾速而行的两大劲旅，欧盟目前主要以标准与规则为导向深化AI的基础研究与垂直应用，而中国主要以创新与发展为导向拓展AI的研发空间与立体场景，二者虽然路径依赖与模式运行侧重点不同，但却在技术成果共享、产业落地共推以及标准规则互通等领域存在着不小的合作空间，甚至中欧之间在AI发展布局上通过优势与劣势的互补，容易形成双方的目标倍数效应，最终欧盟可以在更好地平衡监管与创新关系的基础上实现AI弯道超车，中国也能够在更出色处理好发展与风险关系的前提下加速AI跃进。
创新层：在取长补短中合作
欧洲拥有一批世界一流的科研机构，如德国的马克斯普朗克学会、法国的国家科研中心等，它们在数学、物理学、计算机科学等基础学科领域积淀深厚，为大模型技术的底层理论研究提供了坚实支撑。因此，如果从研究人员密度看，欧盟拥有比美国高30%的人均AI研究人员储备，且这一数字在顶尖学术会议论文作者中更为突出。但是，欧盟的AI算力资源却完全不可与美国相提并论，后者的全球占比高达75%，同时欧盟的存量GPU（图形处理器）也不足美国1/10，而受到本身GDPR（《通用数据保护条例》）的限制，作为AI核心生产资料的可训练数据资源，欧盟也只有美国的1/5。
基于以上情况，欧委会公布的《人工智能白皮书》决定投资300亿欧元，试图通过对基础设施的系统性建设强力提升AI创新生态。一方面，基于分布式算力网络基础的布局，欧盟正在域内建设13个区域性AI工厂网络，其中于去年9月投入运营的慕尼黑枢纽为欧盟创建的首个超大规模算力集群；另一方面，欧盟也在加紧推进千兆瓦级超级数据中心的建设，首批60个候选地点已从16个成员国中选出，每个中心可容纳超过10万颗先进AI芯片，比目前欧洲最大AI集群的计算能力都要强。
但是，欧盟的AI基础设施建设却受到两大硬伤的制约。一是能源供给的严重不足，每个千兆瓦级数据中心需约1吉瓦电力，相当于一座中型城市的用电需求，而欧洲电网当前设计并未考虑如此高密度、集中式的负载，虽然可以将数据中心与核电站直接耦合，但此类项目需要5—10年建设周期，其他增量电网与发电能力建设更比建造数据中心耗时要长，期间竞争对手的算力在一路提速，而欧盟却因电力约束只能慢速而行，实际差距依然不能改写；另一方面，总量300亿欧元的基础设施投资目前也是停留在纸面，且欧盟也没有美国那样强大的私人资本供给能力，在并无统一财政政策的欧元区如何来凑齐巨量资金，尤其是怎样调动私人资本参与AI基础设施项目的积极性，对于欧委会来说的确是一个颇费脑筋的难题。
与欧盟相比，借助“西电东送”以及丰沛的太阳能、风能等绿电资源，中国基本不存在制约AI的能源供给瓶颈，“东数西算”因此做得风生水起；与此同时，中央财政与地方财政联袂发力，通过常设专项基金和产业园区形成与企业创新行为的集约联动，虽然目前高端AI芯片制造仍存瓶颈，但通用芯片与各种专业芯片的自主设计与制造能力，中国正在加速赶超。也正是如此，中国的算力能力也紧追美国之后，同时在已占全球算力比15%的基础上，按照《新型数据中心发展三年行动》，至明年中国将形成15个智算中心集群，算力综合使用效率提升45%，中国AI算力已从“数量焦虑”实质性进入质量优化阶段。
更为重要的是，中国AI发展遵循的是技术开源、标准输出以及跨境场景融合的基本方向，并且不同于美国的技术开源与创新开放是建立在“美国价值观”之上，中国的AI开源不带有任何技术霸权与专利强权因素，而是强调双方平权与实质赋能，欧盟完全可以与中国在AI创新层面找到更多的合作与同进路径。一方面，双方可以在技术层面建立开源白名单，商业层设立中欧AI专利池，各取所需与彼此共享，还可在双方共创国家级AI实验室，抑或是企业合作创办专业研究机构，以及在大学之间共建AI相关专业，然后通过联邦学习、差分隐私等技术，在不泄露原始数据的前提下实现跨国协作；另一方面，中欧之间可以加大算力资源的采购，并给予相关的进出口税率政策支持，这样中国在获得差异化算力的同时，更有利于欧盟摆脱对美国算力的绝对依赖，化解未来可能出现的技术主权为他人操纵的风险。
应用层：在拓展边界中共进
全球AI的发展目前已经行至从“实验创新”到“场景应用”、从“技术性渐进突破”到“规模性产业落地”的重要阶段，场景拓展与产业边界延伸广度与深度已成为各国AI竞争力的重要标志，只是受到基础设施尤其是算力设施短缺的制约，欧盟的创新优势转化为与市场优势的力度比主要经济体尤其是中美两国要弱得多，由此也导致大量欧洲AI人才流向美国科技巨头，欧盟更缺乏类似OpenAI、Google DeepMind的旗舰AI产品开发生态系统。
作为弥补创新转化不足这一关键短板的重要举措，欧盟加快了产学研一体化战略架构，此举从意大利工业人工智能研究所的实验室布局便可看得非常清楚。据悉，该研究所旗下有计算机视觉实验室、生成式AI与基础模型实验室、智能体与决策AI实验室和AI网络安全实验室四大矩阵，其中计算机视觉实验室专注于工业环境中的视觉感知算法开发，应用于流程监控、预测性维护和质量检测，生成式AI与基础模型实验室负责研究制造场景中的设计优化与流程创新，推动工业数字化转型，智能体与决策AI实验室承担开发自主协同的工业智能体系统职能，以提升复杂场景决策能力，而AI网络安全实验室则重点强化工业系统的安全防御。
像意大利工业AI研究所那样的研究机构在欧盟并不少，也正是如此，工业制造成为了AI在欧盟应用最广泛的领域，欧盟的企业在大模型技术赋能之下展现出了越来越精湛的技艺，如德国汽车制造企业将大模型广泛应用于自动驾驶研发、生产流程优化等环节，在自动驾驶技术中，大模型通过对海量路况数据的学习，能够精准识别各种交通标志、行人行为以及复杂路况，为自动驾驶系统提供可靠的决策依据，显著提升车辆行驶的安全性；在生产流程优化方面，利用大模型对生产线上的传感器数据进行实时分析，预测设备故障、优化生产工艺参数，实现精细化生产管理，提高产品质量和生产效率。
当然，出于算力资源有限的考虑，欧盟也避开了通用大模型应用的自身劣势，在侧重工业制造AI应用的同时，更多地将注意力聚焦到了医疗、气候、农业等垂直领域，以低数据依赖、高合规性的专用模型切入市场，而且效果显著。拿AI农业来说，名为FIRST Potato的智能系统不仅可以通过实时数据融合将卫星遥感影像、田间传感器网络、气象站信息与历史耕作数据整合分析，生成地块级管理方案，而且能够基于AI的预测模型动态调整灌溉策略、优化农药施用时机与剂量，并精准控制残留物处理流程，该系统在试点农场中已实现5%的产量提升、15%的农药削减以及5%的节水成效，同时通过降低投入成本与提升优质品产出率，该AI系统为种植者创造了每公顷410欧元的综合收益。同样，名为CROPS的蔬果采摘机器人不仅成功将采摘成本降低了四成以上，而且通过精准作业将农药喷洒量减少了30%。
相比欧盟，中国不仅在AI技术迭代上呈现加速趋势，而且正沿着多模态大模型与具身智能两个方向形成群体性突破。具体而言，与欧盟的AI模型仍主要停留在单一语言模型阶段不同，中国AI模型已进入综合性通用大模型的爆发期，突破了欧盟以窄场景专业模型为主的发展格局，各类通用大模型应用形态可谓鳞次栉比、不断涌现。不仅如此，中国在具身智能领域同样日新月异，正朝着更高效率、更高智能水平持续升级。与欧盟具身智能技术仍对美国企业保持较强依赖不同，中国人形机器人核心部件国产化率已突破70%，自主控制能力不断提升。正如宇树科技创始人、首席执行官王兴兴所言，今年上半年我国智能机器人行业平均增速达到50%—100%，几乎每天都有新的机器人产品发布。正因如此，中国不仅是当前全球最活跃的AI应用市场之一，也是人工智能产业边界拓展最为广泛的国家之一。从生产端到消费端，从组织层面到家庭场景，人工智能在赋能千行百业的同时，也正以集群式态势走进千家万户。
从整体视角看，欧盟在AI应用领域坚持自身特色，在特定细分领域深耕细作，其以品质为基石的发展经验值得中国借鉴与吸收。与此同时，中国AI应用场景更加丰富，产业拓展空间更为广阔，其发展模式亦可助力欧盟提升AI的商业价值。更为重要的是，在推动开源技术生态建设的同时，以DeepSeek、Kimi为代表的中国大模型具备显著的低成本优势，有助于欧盟企业创造更高的市场价值与利润空间。此外，中国拥有全球最完整的产业体系和配套产业链，AI应用的增量价值空间十分广阔，这也将为在工业领域推广AI应用、具备较强实践能力的欧盟技术企业提供更为广阔的发展空间。
实际上，从萝卜快跑即将以德国为起点，逐步在欧盟核心城市打造欧洲最大的自动驾驶车队，到北京瑞莱智慧将AIGC（人工智能生成内容）检测平台DeepReal引入意大利市场，中欧之间正开启一扇又一扇AI应用合作的窗口。接下来，双方完全可以进一步探索“功能型多边主义”，在医疗、气候等领域开展更具实质性的应用合作；彼此也可考虑在对方境内建立本地化团队，推动出海技术与本地企业实现产业化协同合作。尤其是在共同创建AI应用工厂、AI应用车间以及AI应用生产线方面，中欧有必要迈出更加大胆的合作步伐。
治理层：在提升监管中求同
越是在大模型集群爆发期以及具身智能快速迭代期，越需要对AI监管给予更加紧迫和充分的重视，在实践过程中更应尽快完善AI治理规则，尤其是推动形成全球统一的AI治理标准。这是因为，除了可能产生算法漏洞、数据安全风险等技术内生安全风险外，AI还会带来伦理失范、法律争议以及社会结构性失业等应用层面的安全风险。特别是在机器智能不断升级而人类能力可能相对滞后的反差之下，具身智能甚至可能衍生出操控人类行为等重大风险。全球各国在积极探索和构建符合本土实际的AI治理规则的同时，更应推动尽早实现人工智能监管的一致性与合规化。
欧盟虽然在AI技术发展上逊于美国与中国，但在AI治理方面却走在前列，其已落地实施的《人工智能法案》被普遍视为全球首部全面监管人工智能且监管强度较高的法规。不仅如此，围绕该法案，欧盟还出台了《通用人工智能（GPAI）模型指南》和《GPAI行为准则》两项配套细则。根据《人工智能法案》，AI系统被划分为不可接受风险、高风险、有限风险和最小风险四个等级，不同风险等级对应不同应用领域，同时适用不同强度的监管要求以及严格的违规处罚机制。
与其通过聚焦垂直领域应用以弥补算力不足的短板类似，欧盟在AI监管领域同样试图绕开技术输出相对薄弱的环节，力图走出一条“合规先行者优势”的独特路径。具体而言，欧盟通过在域内确立严格的伦理与监管标准，引导或倒逼本土企业将监管压力转化为信任优势，并进一步将这一优势向域外延伸，从而在全球范围内树立欧盟在AI治理领域的规则引领者形象，推动其他主要经济体对欧盟规则的认可。在此基础上，欧盟试图通过掌握规则主导权，对全球AI治理产生深远影响，最终推动区域性AI治理规则向全球性治理标准演进。
与欧盟一样，美国也在积极争夺全球AI治理规则的主导权，只是与欧盟以规则输出为导向的路径有所不同，美国践行的是以技术主权输出带动规则主权输出的核心路径。正因如此，特朗普政府推动的《AI行动计划》一方面提出向盟友提供“全栈AI出口套餐”，另一方面强调“美国标准”优先，同时强化对特定目标国家的技术封锁与出口管制。说得更直白一些，就是在强力限制与压制中国对全球AI治理规则影响力的同时，美国试图以技术作为交换条件，换取盟友对其AI治理规则的认可。换言之，只要盟友接受美国的技术输出，美国便可借此形成技术依赖，并进一步推广其AI治理标准。
以《新一代人工智能伦理规范》《生成式人工智能服务管理暂行办法》为制度载体，中国政府提出了以增进人类福祉、促进公平公正、保护隐私安全、确保可控可信、强化责任担当、提升伦理素养为主要内容的AI治理规则导向，并在“以人为本”“智能向善”的核心原则基础上，强调技术主权与灵活治理工具相结合。不仅如此，在世界人工智能大会上，中国政府还发布了《国际人工智能开源合作倡议》，并推动成立全球人工智能创新治理中心，表达了“全球共治、同球共济”的鲜明理念。
鉴于欧盟严格的监管规则可能推高企业合规成本并对创新形成约束，美国显然不会轻易接受欧盟主导的AI治理标准；与此同时，在自身对谷歌、微软、Meta等美国大型科技公司的技术依赖仍较强的前提下，欧盟也担心全面接受美国技术标准可能使自身陷入“卡脖子”风险的现实境地，因此同样难以完全认同美国主导的AI治理规则。由此可见，美欧之间在AI治理模式上实际上陷入了“强发展”与“强治理”的结构性张力之中。再加上美国对中国AI治理标准持明显排斥态度，全球人工智能治理目前尚未形成统一共识，国际AI治理规则仍处于相对分散状态。
治理标准的分歧，尤其是欧美AI治理理念的差异，为中国与欧盟在AI治理领域深化合作创造了重要的“机会窗口”。目前来看，双方在“风险分级”“人类控制”等核心原则上已形成较多共识，成为合作的重要基础。此外，中国与法国签署的《关于人工智能和全球治理的联合声明》也具有示范意义。在此基础上，一方面，中欧可考虑设立联合技术委员会并制定合作路线图，组建专家工作组推动局部试点合作，同时建立协调机制，以减少合作摩擦并促进相关法规的对接；另一方面，可对标欧盟监管体系，对中国现有监管规则进行系统评估并适时优化。同时，中国还可利用自身在AI技术与应用方面的差异化优势，通过技术合作拓展欧盟市场准入空间，进一步深化双方在AI治理与监管领域的协同合作。
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