通信世界网消息（CWW）2025年7月8日-11日，联合国ITU“人工智能向善”（AI for Good，AI4G）全球峰会在瑞士日内瓦召开，并于11日特设AI标准日活动，强调标准在AI治理中的作用。近一年来，从世界电信标准化全会、G20峰会、世界经济论坛2025年年会到巴黎AI行动峰会，国际层面就AI标准与能力提升达成多项重要决议。但同时，AI国际标准仍存在响应速度滞后、行业供给错配及国际协调机制效能不足等挑战，企业需积极行动，助力AI成为“弥合分歧、推动团结”的桥梁。
国际标准助力AI全球治理从对话迈向实践
一是加快布局面向AI智能体等前沿AI的标准研制工作。在安全方面，世界数字科学院发布《AI智能体运行安全测试标准》，填补了智能体安全测试技术标准的空白。在可信方面，ITU提出将加快制定面向覆盖跨代理通信、权限委托、日志可验证等提升AI智能体可信的国际标准。
二是推动面向多媒体、农业等典型垂直领域的标准落地。在媒体领域，ITU、ISO与IEC联合发布《AI与多媒体真实性标准技术白皮书》，提出涵盖“内容来源、信任与真实性、资产标识符、权利声明及数字水印”五大标准框架，并配套相关政策文件，为全球验证内容真实性提供完整的解决方案和技术实施路径。在农业领域，智能温室、畜牧监控系统、农业机器人等新兴技术应用日益广泛，标准化工作提升了AI与农业系统的互操作性，为数字农业提供可验证的效率提升路径。
三是强化跨组织、跨国别的横向标准协作。峰会期间，ITU正式上线“国际AI标准交流平台”，整合了ITU、ISO、IEC、IEEE等国际组织超700项AI标准和技术报告，建立了全球首个集中化的AI标准资源库，有助于提升标准透明度与可及性，帮助政府、企业及研究机构快速匹配适用标准，降低技术部署成本，推动全球互操作性AI系统建设。此外，ISO/IEC下的AI分委会（SC42）已有超1/3的成员来自发展中国家，并持续面向发展中国家推出能力建设项目。
AI国际标准制定仍面临多重挑战
1.标准制定仍落后于技术发展和治理需求
一是响应速度滞后于技术发展。AI技术迭代周期已缩短至“月级”，而国际标准制定平均仍需24个月。峰会期间，联合国秘书长技术特使阿曼迪普·辛格·吉尔指出，探索更敏捷、更具针对性的制定形式，已成为国际标准的关键诉求之一。
二是应对AI带来的伦理和经济社会挑战的标准化工作不足。与通信标准不同，AI可做出影响人类生活的决策，这也意味AI标准必然承载价值选择。当前AI国际标准侧重数据结构规范、基础设施要求等技术实现，在伦理准则、经济社会影响评估等方面工作不足，难以确保技术发展真正造福人类社会。
2.行业壁垒制约场景化标准制定
一是标准供给与行业实际需求存在错配。在医疗领域，针对生物剽窃风险、数据基础设施薄弱等关键问题，尚未建立有效的国际标准体系。在农业领域，现有标准42%集中在基础应用系统，针对精准病虫害检测等AI深度应用场景的标准覆盖不足。在能源领域，尽管ITU已发布数据中心能效标准，但在环境指标测试验证、持续改进机制等环节仍缺乏产业实践支撑，导致标准落地面临“最后一公里”困境。
二是数字鸿沟阻碍AI跨行业赋能。各国在AI基础设施、技术获取和能力建设等方面差距显著，导致AI应用效益在不同国家（地区）和行业间分化显著。此外，AI技术的“中心化本质”也加剧并恶化这一鸿沟，尤其在非洲等“全球南方”，缺乏AI能力的普通企业正被加速边缘化。
3.国际协调有效性不足
一是机构职能重叠导致标准重复建设。尽管ISO、IEC、IEEE、ITU等主要国际标准组织积极推动AI标准化进程，但因技术路径分歧导致关键领域难以形成统一规范，同一议题仍存在多套并行标准。如，2025年7月，ISO/IEC与ITU分别就AI环境影响，先后提出了两套评估方法，在AI生命周期界定、资源评估指标丰富度等方面存在显著差异。
二是协调能力有限加剧治理碎片化。国际标准作为自愿性规范，实际效力受到各国政治理念、监管框架和技术能力的制约。如，欧盟与ISO/IEC对AI风险、透明度、鲁棒性等概念的分歧，或导致国际标准在各区域各行业的实施路径出现分化。
企业参与AI国际标准的建议
（一）加快电信运营商国际标准经验复制。从2G到6G的演进历程表明，全球统一通信标准已为行业创造了显著的规模经济效益和社会价值。电信运营商可充分发挥在复杂系统集成、数据治理架构、隐私保护机制及网络安全防护等领域的实践经验，推动此类能力向国际标准转化。
（二）鼓励AI企业跨行业、跨区域合作。技术层面，鼓励开展产学研合作，聚焦算法、算力、数据等攻坚，积极引领AI国际标准制定。应用层面，鼓励跨行业、跨区域合作，营造更加开放、互联的产业应用协同发展环境，推动AI技术在垂直领域规范化应用和可持续发展。
（三）强化AI能力全球供给，以智能化应用促进标准制定。鼓励企业构建AI能力全球供给体系，聚焦工业、医疗、农业、媒体等关键领域开展全球示范应用，通过典型应用场景的实践验证来反哺国际标准制定，将最佳实践转化为可推广的技术规范、伦理原则，实现技术普惠发展与标准制定的良性循环。
