当前，全球数字经济已迈入以人工智能为核心驱动力的数治时代。平台生态系统作为资源整合与价值共创的核心载体，正从消费端的流量竞争转向产业端的数智赋能。然而，平台经济的快速扩张也暴露出一系列治理难题：数据垄断加剧市场失衡、算法黑箱侵蚀用户权益……如何构建开放、公平、可持续的治理框架，成为各界关注的重大问题。王节祥教授等著的《平台生态系统治理：边界开放度、参与者能动与数字化新情境》一书，立足中国实践，系统回应了这一时代命题。该书以“边界开放度、参与者能动性、数字化新情境”为锚点，构建了平台治理的立体分析框架，对人工智能平台生态治理具有重要启示意义。
从“流量逻辑”到“能力共生”的平台治理范式升级
传统平台研究多聚焦消费互联网的流量变现逻辑，强调用户增长与规模网络效应。然而，在产业互联网与人工智能深度融合的今天，平台企业的核心矛盾已转向“能力共建”与“生态可控”的权衡。书中提出，平台边界开放度需遵循三阶段适配原则：启动期，低门槛开放吸引核心参与者，快速形成技术协同网络；扩张期，强化规则治理，筛选高质量能力供给；成熟期，推动跨生态协作，实现价值裂变。这一动态适配模型为人工智能平台提供了从“技术工具”到“生态中枢”的升级路径。
在AI（人工智能）驱动的生态中，参与者的角色也会发生从“数据附庸”到“价值节点”的根本性转变。书中提及，参与者可采取“多重身份、多栖定制、平台镶嵌”等战略。管理好与核心平台企业的关系，对人工智能平台生态治理具有重要启示意义。以DeepSeek的合作伙伴为例，其需要着力构建“三重身份”：其一，技术贡献者，例如向DeepSeek提供垂直领域算法模型；其二，生态共建者，积极参与制定AI伦理标准；其三，价值共享者，通过联邦学习实现数据收益分成等。这种“共生式创新”打破了传统平台与参与者的零和博弈，为中小企业融入AI生态提供了可复制的模式。
人工智能不仅改变了技术基础设施，更需要利用智能技术重塑治理规则。书中通过相关研究，折射出平台生态治理需要推进三重跃迁：其一，从中心化控制到分布式协调，人工智能平台可以通过区块链技术记录算法决策过程，确保可追溯性；其二，从经验驱动到数据驱动，可以利用实时数据分析优化生态资源分配；其三，从封闭式创新到开放式共创，构建开发者竞赛平台，激励全球人才参与算法优化，这与DeepSeek推动的开源模式不谋而合。
注重经济价值与社会价值的兼容治理
在追求规模经济的同时，AI平台要防范“赢者通吃”的风险。书中提出，对产业平台要关注分层治理：基础层，通过标准化接口免费开放基础能力；服务层，对高精度的模型实行按需付费；生态层，通过股权合作共享长期收益。这一模式既保障了平台商业可持续性，又避免了中小参与者被边缘化。
AI平台的社会责任需超越道德呼吁，嵌入治理架构。例如，着力构建算法伦理委员会，人工智能平台企业可以设立由技术专家、法律学者、公众代表等联合组成的委员会，审查AI应用的公平性；建立碳足迹追踪系统，通过能耗监控优化算力分配，助力“双碳”目标，例如优先调用宁夏、贵州等地绿色数据中心，实现生态互补创新；推行数字包容计划，为残障群体定制无障碍交互界面，支持方言识别、情感反馈等功能，打造信息无障碍认证。这些举措将证明，社会价值治理可以转化为平台的长期竞争力。
构建“监管—创新”动态平衡的制度体系。书中建议，针对AI平台实施分类精准监管：针对基础技术平台，参照数据安全法，加强数据安全审查，特别是做好数据出境安全评估；针对垂直应用平台，注重建立行业伦理标准；针对跨境服务平台，积极参与国际规则制定，如参与全球人工智能治理倡议的起草工作，努力降低跨国合规成本。
人工智能生态治理的未来图景
技术驱动——从“人工治理”到“智能治理”，充分发挥智能技术在治理中的作用。一方面，可以构建自动化合规系统，人工智能平台企业可以研发“合规大脑”，实时监测海量API（应用程序编程接口）调用行为，识别违规风险。例如，在某些金融风控场景中，系统自动拦截异常数据请求。另一方面，可以推行预测性政策模拟，通过强化学习预判监管政策影响，辅助企业战略调整。
生态演进——从“单平台竞争”到“跨生态联邦”，充分激发生态参与者的能动性。一方面，可以打造技术“联邦”，生态核心企业与互补企业共建AI算力网络，共享GPU资源，打破“数据孤岛”，更快速度、更高效率提升算法智能化水平。另一方面，可以构建标准“联邦”，联合制定人工智能模型互操作规范，推动生态互联互通，推动医疗、金融等多个行业模型的接口统一，跨生态协作将成为AI平台的核心竞争力。
全球治理——从“规则跟随”到“标准引领”，以全球智慧应对人工智能生态的复杂性。在这一过程中，中国平台企业需要加快从技术应用者转向规则制定者，努力输出中国方案。同时，要主动参与全球治理，通过发起人工智能可持续发展联盟等举措，联合世界一流企业，加快推动建立跨国伦理框架，促进人工智能平台生态的规范健康持续发展。
越来越多的实践将表明，经济价值与社会价值的兼容并非零和博弈，而是可以通过技术创新与制度设计的协同，实现共生共赢。展望未来，随着通用人工智能（AGI）的临近，平台治理将面临更复杂的挑战：如何防范超级智能的失控风险？如何平衡全球合作与主权安全？书中未及深入的前沿议题，正是学界与业界需共同探索的方向。唯有持续推动理论创新、技术突破和政策协同，才能让人工智能真正成为经济高质量发展与社会福祉提升的驱动力。
当前，全球数字经济已迈入以人工智能为核心驱动力的数治时代。平台生态系统作为资源整合与价值共创的核心载体，正从消费端的流量竞争转向产业端的数智赋能。然而，平台经济的快速扩张也暴露出一系列治理难题：数据垄断加剧市场失衡、算法黑箱侵蚀用户权益……如何构建开放、公平、可持续的治理框架，成为各界关注的重大问题。王节祥教授等著的《平台生态系统治理：边界开放度、参与者能动与数字化新情境》一书，立足中国实践，系统回应了这一时代命题。该书以“边界开放度、参与者能动性、数字化新情境”为锚点，构建了平台治理的立体分析框架，对人工智能平台生态治理具有重要启示意义。
从“流量逻辑”到“能力共生”的平台治理范式升级
传统平台研究多聚焦消费互联网的流量变现逻辑，强调用户增长与规模网络效应。然而，在产业互联网与人工智能深度融合的今天，平台企业的核心矛盾已转向“能力共建”与“生态可控”的权衡。书中提出，平台边界开放度需遵循三阶段适配原则：启动期，低门槛开放吸引核心参与者，快速形成技术协同网络；扩张期，强化规则治理，筛选高质量能力供给；成熟期，推动跨生态协作，实现价值裂变。这一动态适配模型为人工智能平台提供了从“技术工具”到“生态中枢”的升级路径。
在AI（人工智能）驱动的生态中，参与者的角色也会发生从“数据附庸”到“价值节点”的根本性转变。书中提及，参与者可采取“多重身份、多栖定制、平台镶嵌”等战略。管理好与核心平台企业的关系，对人工智能平台生态治理具有重要启示意义。以DeepSeek的合作伙伴为例，其需要着力构建“三重身份”：其一，技术贡献者，例如向DeepSeek提供垂直领域算法模型；其二，生态共建者，积极参与制定AI伦理标准；其三，价值共享者，通过联邦学习实现数据收益分成等。这种“共生式创新”打破了传统平台与参与者的零和博弈，为中小企业融入AI生态提供了可复制的模式。
人工智能不仅改变了技术基础设施，更需要利用智能技术重塑治理规则。书中通过相关研究，折射出平台生态治理需要推进三重跃迁：其一，从中心化控制到分布式协调，人工智能平台可以通过区块链技术记录算法决策过程，确保可追溯性；其二，从经验驱动到数据驱动，可以利用实时数据分析优化生态资源分配；其三，从封闭式创新到开放式共创，构建开发者竞赛平台，激励全球人才参与算法优化，这与DeepSeek推动的开源模式不谋而合。
注重经济价值与社会价值的兼容治理
在追求规模经济的同时，AI平台要防范“赢者通吃”的风险。书中提出，对产业平台要关注分层治理：基础层，通过标准化接口免费开放基础能力；服务层，对高精度的模型实行按需付费；生态层，通过股权合作共享长期收益。这一模式既保障了平台商业可持续性，又避免了中小参与者被边缘化。
AI平台的社会责任需超越道德呼吁，嵌入治理架构。例如，着力构建算法伦理委员会，人工智能平台企业可以设立由技术专家、法律学者、公众代表等联合组成的委员会，审查AI应用的公平性；建立碳足迹追踪系统，通过能耗监控优化算力分配，助力“双碳”目标，例如优先调用宁夏、贵州等地绿色数据中心，实现生态互补创新；推行数字包容计划，为残障群体定制无障碍交互界面，支持方言识别、情感反馈等功能，打造信息无障碍认证。这些举措将证明，社会价值治理可以转化为平台的长期竞争力。
构建“监管—创新”动态平衡的制度体系。书中建议，针对AI平台实施分类精准监管：针对基础技术平台，参照数据安全法，加强数据安全审查，特别是做好数据出境安全评估；针对垂直应用平台，注重建立行业伦理标准；针对跨境服务平台，积极参与国际规则制定，如参与全球人工智能治理倡议的起草工作，努力降低跨国合规成本。
人工智能生态治理的未来图景
技术驱动——从“人工治理”到“智能治理”，充分发挥智能技术在治理中的作用。一方面，可以构建自动化合规系统，人工智能平台企业可以研发“合规大脑”，实时监测海量API（应用程序编程接口）调用行为，识别违规风险。例如，在某些金融风控场景中，系统自动拦截异常数据请求。另一方面，可以推行预测性政策模拟，通过强化学习预判监管政策影响，辅助企业战略调整。
生态演进——从“单平台竞争”到“跨生态联邦”，充分激发生态参与者的能动性。一方面，可以打造技术“联邦”，生态核心企业与互补企业共建AI算力网络，共享GPU资源，打破“数据孤岛”，更快速度、更高效率提升算法智能化水平。另一方面，可以构建标准“联邦”，联合制定人工智能模型互操作规范，推动生态互联互通，推动医疗、金融等多个行业模型的接口统一，跨生态协作将成为AI平台的核心竞争力。
全球治理——从“规则跟随”到“标准引领”，以全球智慧应对人工智能生态的复杂性。在这一过程中，中国平台企业需要加快从技术应用者转向规则制定者，努力输出中国方案。同时，要主动参与全球治理，通过发起人工智能可持续发展联盟等举措，联合世界一流企业，加快推动建立跨国伦理框架，促进人工智能平台生态的规范健康持续发展。
越来越多的实践将表明，经济价值与社会价值的兼容并非零和博弈，而是可以通过技术创新与制度设计的协同，实现共生共赢。展望未来，随着通用人工智能（AGI）的临近，平台治理将面临更复杂的挑战：如何防范超级智能的失控风险？如何平衡全球合作与主权安全？书中未及深入的前沿议题，正是学界与业界需共同探索的方向。唯有持续推动理论创新、技术突破和政策协同，才能让人工智能真正成为经济高质量发展与社会福祉提升的驱动力。
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