乌兹别克斯坦人工智能行业发展研究报告:制度构建与中企进入路径

  • 来源:上海外国语大学
  • 发布时间:2026/07/30
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2026乌兹别克斯坦人工智能行业发展研究报告-上海外国语大学.pdf

研究背景与目的本报告由上海外国语大学上海全球治理与区域国别研究院编制,聚焦乌兹别克斯坦人工智能行业发展现状及中企进入路径。乌兹别克斯坦正以《2030年前人工智能技术发展战略》为牵引,将人工智能纳入国家数字化转型、公共治理和重点产业升级进程,其AI发展围绕政务服务、金融风控、税务海关、医疗影像、农业水利、能源管理、数字外包和青年就业等具体场景展开。核心内容与发现当前乌兹别克斯坦AI行业仍处于制度、数据、算力、人才和本地交付体系形成阶段。顶层制度方面,2024年10月第RP-358号总统决议批准《2030年前人工智能技术发展战略》,提出到2030年基于人工智能的软件产品和服务规模达到15亿美元,公...

战略定位与政策框架

乌兹别克斯坦人工智能发展的核心牵引文件为2024年10月第RP-358号总统决议批准的《2030年前人工智能技术发展战略》。该战略将人工智能纳入国家数字化转型和产业升级框架,提出到2030年基于人工智能的软件产品和服务规模达到特定目标,公共服务门户中基于人工智能的服务占比达到10%,人工智能领域科研实验室达到10个,并使乌兹别克斯坦在"政府人工智能准备度指数"中进入全球前50位。该文件并非单独产业白皮书,而是一次性批准战略、行动计划、社会经济领域大数据清单和目标指标,体现出由总统决议给出政治授权、数字技术部牵头协调、各部委提供数据和应用场景、再通过资金标准项目和人才计划嵌入公共部门和重点经济行业的推进方式。

战略将人工智能发展拆分为五类任务:建立法律和制度基础,推动人工智能进入社会领域和经济部门,完善标准并加强国际合作,建设数据处理和人工智能项目所需技术基础设施,提升人工智能知识和人力资源能力。目标体系释放出两个关键信号:一是对人工智能规模预期较高但当前基础仍然有限,软件产品和服务规模现状与2030年目标之间存在跨越式增长空间;二是更强调"政府牵引",公共部门将是早期最重要的需求发起者。

数据与算力基础设施建设

乌兹别克斯坦人工智能发展的关键瓶颈在于数据和算力。第RP-358号决议规定重建与发展基金向数字技术部提供特定期限的无息贷款用于人工智能技术发展,并要求各部委和机构在规定期限前向数字技术部提供相关数据,同时要求数字技术部在规定期限前建成"大数据"数据库。

算力基础设施进入实际建设阶段出现多个标志性项目。2026年,沙特阿拉伯数据中心公司为其位于塔什干信息技术产业园的绿色人工智能数据中心完成无追索权融资,设计容量采用液冷技术支持高密度人工智能工作负载,可再生能源占比目标超过特定比例,一期计划年底投运。同期,电信运营商与该公司签署协议成为租户,并评估在另一城市建设第二个数据中心。乌兹别克斯坦已建成特定投资规模的GPU集群,并计划到2026年底再部署一定规模的设备。此外,乌兹别克斯坦与英伟达达成合作,计划建设两座约特定规模的人工智能计算集群,分别服务于教育科研和数字政府、医疗及工业人工智能,同时投资建设独立的应用人工智能创新中心。

乌方将"人工智能与数字经济发展中心"设在数字技术部体系内,并规定国家执行机构、地方政府和国有企业在中心要求下应为人工智能开发所需数据提供信息系统和数据库访问。这意味着进入公共部门人工智能项目的企业需面对技术审查、数据合规、专家评估和跨部门协调等多重环节。

应用场景与行业实践

乌兹别克斯坦将金融、医疗、农业和能源列为人工智能优先引入领域。银行金融重点包括防止欺诈、评估用户信用、预测市场趋势;税务海关重点包括减少影子经济、预测可疑海关操作和管理风险;医疗重点包括疾病诊断、治疗方法确定、医学影像分析和患者数据管理;农业重点包括产量预测、农业资源管理和种养殖生长过程监测;能源重点包括能源资源管理、优化能源生产和分配、可再生能源开发和需求预测。

工业制造领域最具标志性的是阿尔马雷克矿山冶金联合体的人工智能应用。该联合体第三铜选矿厂正式投产,项目总额预计达到特定规模,年处理矿石能力达到特定数量,全部技术流程实现数字化并接入统一人工智能控制系统。基于人工智能的实时生产链分析系统使该厂能耗、生产成本和劳动生产率实现特定比例的优化。

金融科技领域,乌兹别克斯坦最大的数字生态系统Uzum整合电子商务、数字银行、快递物流和企业服务,用户规模超过特定数量。该平台完成多轮股权融资,估值升至特定规模,并在全业务线部署人工智能,包括反欺诈交易监测、个性化推荐和物流仓库自动化。

人才培养与数字主权

人才供给是乌兹别克斯坦人工智能发展的现实短板。自特定学年起,乌兹别克斯坦在多所高校引入面向经济部门和公共行政人工智能应用的课程;自另一学年起,多所高校招收特定数量的"人工智能"方向学生。在职人员培训方面,特定时间"人工智能领导者"高管人工智能项目在塔什干结业,该项目由斯坦福大学人类中心人工智能研究所、OpenAI Academy和丝绸之路创新中心实施,覆盖大量高管和专业人士,内容涵盖公共管理、金融、教育和技术行业等人工智能应用场景。

数字主权是乌兹别克斯坦人工智能战略的一条主线,强调国家对公共数据、个人数据、核心信息系统和人工智能项目评估的控制。2026年上半年三项关键法律快速成型:《人工智能监管法》建立了人工智能应用的基本法律框架,规定涉及人权和自由的重大法律决策不能仅依赖人工智能结论,使用人工智能生成的信息资源必须标明,违法处理或传播个人数据构成行政违法行为;《人工智能解决方案开发、实施和使用伦理规则》确立了可解释性、可问责性、可靠性与安全性、非歧视和透明度等原则,明确禁止人工智能系统在医疗诊断等领域作出最终决定;修订后的《个人数据法》将强制本地存储义务调整为特定类别个人数据,生物识别数据和遗传数据以及电信运营商用户数据必须在境内存储,其余个人数据在满足特定条件时可在境外存储和处理。

中企进入路径与策略建议

对上海人工智能企业而言,乌兹别克斯坦信息技术产业园上海数字技术中心可作为获取政策信息、接触本地企业和验证项目线索的前置接口。企业应围绕RP-358号决议梳理自身产品与乌方优先场景的匹配度,在进入项目前做本地伙伴尽调,提前准备多语言版本的产品说明和技术文档,优先选择数据边界清晰、验收指标明确、可本地部署和可本地运维的小切口项目。

具体进入策略包括五个方面:一是推出"AI+公共服务"示范包,围绕统一互动公共服务门户中基于人工智能的服务占比目标,在项目设计中明确效率指标、合规指标和能力建设指标;二是优先切入金融风控、跨境支付和海关税务场景,围绕反欺诈、异常交易监测、反洗钱辅助等形成产品组合,秉持"辅助监管、增强风控、保留人工决策"原则;三是将医疗AI定位为辅助诊疗和医院管理工具,优先场景包括影像初筛、电子病历结构化、检查报告质控、医院排班优化等,涉及患者数据时采取本地部署、结果人工复核和责任边界明示;四是以农业水利场景切入,将算法、传感器、遥感数据、移动端工具和本地运维服务打包成轻量方案,在合同中设置节水率、产量预测准确率等验收指标,先选择灌区、大型农场或温室园区做试点;五是规避三类风险,即只凭口头意向判断市场需求、在未确认数据可得性前承诺模型效果、在不清楚付款主体和验收标准的情况下投入大规模定制开发。

编辑:流星雨
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