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2026年春夏，清华大学电子工程系参加了三场国际AI治理相关活动：联合国亚太经济社会委员会（ESCAP）在亚美尼亚埃里温举办的“AI Essentials for Policymakers”政策制定者培训项目、国际电信联盟（ITU）在瑞士日内瓦举办的“AI for Good”及WSIS全球峰会、以及在上海举办的世界人工智能大会（WAIC）。
一、埃里温： 参加联合国ESCAP“AI Essentials for Policymakers”培训
4月30日，联合国亚太经济社会委员会（ESCAP）下属的亚太信息通信技术促进发展培训中心（APCICT）与亚美尼亚高科技产业部合作，在亚美尼亚首都埃里温举办了“AI Essentials for Policymakers and Civil Servants”政策制定者与公务员培训项目。
清华大学电子工程系长聘教授汪玉受邀参与此次培训，围绕“Building Trustworthy AI and Inclusive AI：From Academic and Industry Perspective”发表专题演讲。
“可信AI不是纯粹的技术问题，它是领导力问题，是治理问题，是风险管理问题。”面对来自亚太地区的政策制定者，汪玉指出，AI治理的核心挑战不在于算法本身，而在于组织准备度、问责机制、以及将伦理原则转化为可操作实践的艰难努力。他系统介绍了全球主要AI治理框架：从欧盟AI法案到UNESCO AI伦理建议，从NIST AI风险管理框架到ISO 42001标准，帮助政策制定者理解如何在各自国家语境中构建适配的AI治理体系。
汪玉线上为亚美尼亚政府官员提供AI治理培训
二、日内瓦：参加ITU“AI for Good”及WSIS全球峰会
7月8日至10日，国际电信联盟（ITU）“AI for Good”及WSIS全球峰会在瑞士日内瓦Palexpo会展中心举行。作为联合国在AI领域最具影响力的行动型平台，本届峰会汇聚了来自全球的政府代表、国际组织官员、顶尖学者和产业领袖。清华大学电子工程系在此次峰会上深度参与了两项重要活动。
前沿AI治理闭门研讨会：AI治理需要关注基础设施
7月8日下午，由清华大学人工智能国际治理研究院（I-AIIG）与国际人工智能治理协会（IAGA）联合主办的闭门研讨会“前沿人工智能治理：安全、包容与全球协调”在日内瓦希尔顿会议中心举行。清华大学党委常委、副校长王宏伟出席会议并致辞，清华大学文科资深教授、人工智能国际治理研究院院长薛澜主持开幕式。
作为清华大学电子工程系孵化企业代表，无问芯穹（Infinigence）首席技术官李伯勋受邀参加研讨并发言。作为产业代表发言，提出当前全球 AI 治理多聚焦算法与软件约束，却忽视芯片、算力、通信、电力等底层物理基础设施；当软件管控手段失效时，基础设施调度与安全管控是阻断风险扩散的最后防线，将电子工程底层安全研究思路带入全球 AI 治理讨论。
WSIS官方边会：自动驾驶安全验证需要独立体系
7月10日上午，由清华大学人工智能国际治理研究院牵头，国际人工智能治理联盟、中国科协联合国咨商科技外交专业委员会联合主办的2026信息社会世界峰会（WSIS）官方边会“规模化安全：将联合国《自动驾驶系统全球技术法规》转化为全球行动”在Palexpo会展中心举行。联合国秘书长道路安全特使让·托德（Jean Todt）、清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜出席会议并致辞。李伯勋作为圆桌讨论嘉宾，分享相关观点。 他指出：车载自动驾驶模型受实时性、嵌入式算力、功耗约束，和云端大模型发展路径完全不同，落地难点在于覆盖海量道路长尾风险。他提出规模化自动驾驶安全验证基础设施四大核心能力：全自动化测试管理、仿真与实路数据闭环迭代、第三方独立交叉验证、严格限定系统设计运行范围并保留人类最终接管权限，并着重说明仅开放模型代码不足以证明车辆安全，需搭建可审计、可核验的独立安全评估体系。
日内瓦峰会：左-前沿人工智能治理闭门研讨会现场；右-李伯勋WSIS边会发言
三、上海：参加WAIC世界人工智能大会
7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）在上海举行。清华大学电子工程系副教授张超受邀参加由中国人工智能安全与发展协会（CnAISDA）主办、清华大学人工智能国际治理研究院（I-AIIG）协办的“前沿AI安全与关键基础设施：评估、标准与合作”对话。
张超从技术研究者的视角出发，提出了分层差异化的AI安全治理框架——因为不同类型的AI系统，面临的风险和安全需求截然不同：
• 对于工具型AI（如深度伪造、生成工具） ：应建立覆盖生成、传播、提示和追溯的可验证内容信任链条，确保内容来源可查、传播路径可控。
• 对于AI智能体（能够调用工具并产生现实行动的系统） ：需要通过红队测试、护栏机制和安全 harness，引入最小权限、沙箱隔离、人工审批和日志审计等可信执行机制，确保在赋予AI行动能力的同时保留人类的有效控制。
• 对于未来高自主AI：则需加强可解释性、可验证性和内生安全研究，在技术尚未成熟之前就建立安全研究的优先级。
张超用了一个形象的比喻：AI能力与AI安全，如同矛与盾。模型能力每前进一步，安全防御和监管辅助技术都应同步升级。他建议通过专项项目、公共平台和评价机制，加大对安全防御研究的支持力度。他的核心呼吁是：不要等事故发生后才建护栏。
张超参加WAIC大会AI治理对话
清华大学电子工程系在AI芯片与基础设施、多模态大模型、具身智能及物理智能等领域有多年技术积累。依托清华大学人工智能国际治理研究院（I-AIIG）等跨学科平台，电子系师生和研究团队在上述活动中分享了相关研究成果与实践经验。
排版｜陶旋姿
审核｜余潇潇 沈 渊 李 洪
