落实“人工智能+”行动 推动数字贸易高质量发展

在数字贸易领域推动“人工智能+”行动，将更大程度上促进先进数字技术与数字贸易融合发展，挖掘提升数字贸易增长潜力与创新能级，实现数字贸易高质量发展，达到构筑外贸新优势、稳定对外贸易的目的。

但不容忽视的是，当前，AI技术在赋能数字贸易发展中仍面临瓶颈挑战。

在数据安全领域，数字贸易以数据为关键生产要素，涉及海量的数据信息，在AI技术应用过程中，可能存在数据泄露等风险，不仅会给企业带来经济损失、引发巨大的信任危机，甚至会威胁个人及国家安全。数字贸易企业在发展过程中已习惯了现有的业务模式和技术体系，对于新技术应用的引入仍存在一定顾虑，担心会增加企业成本和经营风险。DeepSeek模型复杂程度较高，其推理过程如同“黑箱”，一定程度上限制了其结果在可解释性要求较高领域的应用。部分企业可能对DeepSeek等新兴技术持观望态度，担心其技术的成熟度和应用效果。

在全球人工智能监管方面，尽管国际上已签署形成《布莱切利宣言》《全球人工智能治理倡议》等非约束性声明，但国际合作机制尚未充分建立，全球人工智能治理呈现碎片化特征。国家间差异导致国际规则不统一，企业合规成本增加，并可能产生监管漏洞。国际监管协调难题日益突出，不同国家和地区在数据保护、税收政策、市场准入和监管措施等方面均存在差异，国际监管协调缺乏统一规则和有效机制。面对此复杂形势，DeepSeek等AI大模型在数字贸易领域的应用与发展，还将受到一定程度的制约。

此外，DeepSeek等人工智能大模型在数字贸易中的应用，需要更多既懂专业又具备较高数字素养的复合型人才。未来人才短缺矛盾或将更加突出。而对于企业来说，高端复合型人才不足、人才流失等问题长期存在，现有从业人员的数字化思维、数字技能亟待提升。

据此，笔者建议，未来，从国家层面统筹数字贸易领域“人工智能+”行动部署，建立跨部门协调机制和风险监测预警系统，强化人工智能应用能力及监管体系建设，注重数字贸易智能化国际合作，鼓励产学研合作，加速技术创新及应用，多角度综合提升数字贸易智能化水平，切实推动数字贸易高质量发展。

一是实施数字贸易智能化发展部署。在国家层面，持续完善网络通信、数据中心、云计算等数字基础设施建设。可依托现有国家数字服务出口基地等数字贸易集聚区，系统性部署DeepSeek等人工智能系统，打造基地人工智能公共服务平台，充分赋能区域内企业，提升企业数字贸易智能化发展能力，并形成区域辐射带动作用。可考虑设立专项发展基金，用于支持数字贸易企业的创新发展、技术研发和市场拓展，通过直接投资、贷款贴息、风险补偿等方式，为数字贸易企业智能化发展提供资金支持。其中，对于在数字贸易领域发挥重大支撑赋能作用的AI项目，基金可给予直接投资，以支持企业进一步扩大贸易规模和技术研发。此外，可充分利用各类数字贸易展会、论坛和大赛等活动，为企业提供交流合作机会，促进人工智能赋能技术创新和市场拓展，加速人工智能在数字贸易领域效能发挥。

二是强化企业人工智能应用能力。从企业层面，应重视并强化人工智能数据安全能力建设。引导企业加强数据加密技术应用，确保数据在传输和存储过程中的安全性；通过建立完善的数据访问控制机制，严格限制对敏感数据的访问权限；加强企业内部人员的人工智能安全培训，规范数据操作行为。对于模型的应用完善，应持续提高模型的可信度和可接受性，使其能够更好地应用于数字贸易的各个领域；不断优化训练算法，采用更先进的机器学习算法和优化策略，提高模型的学习能力和泛化能力；增加训练数据的多样性，涵盖数字贸易不同场景、不同类型的数据。此外，需更多引入专家经验和先进知识，对模型进行指导和约束，避免模型出现错误推理判断。

三是完善国内人工智能监管体系建设。建立跨部门的数字贸易监管协调机制，及时根据人工智能的应用形势，研究解决监管中的重大问题，避免出现监管空白和重复监管现象。可考虑建立数字贸易的风险监测和预警机制，设计风险评估指标体系，对数字贸易中的数据安全、网络安全、市场风险等进行实时监测和评估，及时发出预警信号，并采取有效措施进行防范和化解。

四是加强数字贸易智能化国际合作。加强与其他国家在数字贸易领域的技术交流与合作，共同开展人工智能技术在数字贸易中的应用研究和创新实践。积极利用世贸组织、亚太经合组织、金砖国家等国际组织及多边合作平台，倡导数字贸易智能化发展合作，为中国数字贸易企业拓展国际市场营造良好环境。通过建立联合研发中心、开展技术交流活动等方式，促进国际间技术共享和创新合作。此外，还应充分利用进博会、数贸会、服贸会等大型国际展会平台，加强与其他国家在数字贸易领域的交流与沟通，展示并分享数字贸易智能化发展的经验成果，多角度提升数字贸易智能化发展国际合作水平。

五是提升数字贸易产学研合作水平。应鼓励企业与高校、科研机构等进行研发合作，共同开展人工智能技术在数字贸易领域的应用研究，充分利用高校和科研机构的研究资源和专业人才优势，加速技术创新和成果转化。诸如数字贸易企业与高校人工智能实验室等建立长期合作，共同开展基于AI大模型的数字贸易智能决策系统研究项目等。在项目研究过程中，高校的科研团队为企业提供前沿的人工智能技术和理论支持，企业则为科研团队提供实际的业务场景和数据资源。通过双方的合作，开发基于人工智能大模型的数字贸易智能决策系统，以提供智能化决策建议，优化业务流程，提高运营效率等。