印度正在建立相关机构、合作伙伴关系和基础设施，连接数据、开发者、政府和研究人员，以支持公益人工智能（AI）。
印度的相关举措提供了可直接用于AI的数据集、多语言资源和AI沙盒，使初创企业和研究人员能够在医疗、金融和公共服务等领域安全地测试和完善AI解决方案。
印度的创新挑战赛和公私合作伙伴关系鼓励开发公益AI解决方案，这一生态系统模式可为全球南方其他国家提供借鉴蓝本。
印度在人工智能（AI）的开发与应用中正发挥着日益关键的作用。该国拥有超过6500家专注于AI的初创企业，在全球私营AI投资中排名第七，并在2013年至2024年间吸引了超过110亿美元的投资。
与此同时，印度正致力于应对在公益AI应用中长期存在的三大挑战：可用的开放式AI就绪数据集有限、识别高影响力AI应用场景的路径薄弱，以及缺乏用于测试AI解决方案的沙盒环境。
这些制约因素在中低收入国家普遍存在，但鉴于印度社会文化和语言的多样性，在印度表现得更为突出。
为应对这些挑战，印度采取了以生态系统为基础的方法，重点在于建立制度机制，以支持本土公益AI创新的开发、实施和规模化。
与此同时，印度还在更广泛层面推进相关努力，包括加强公私合作伙伴关系，并改善中央与地方政府之间的协调。
该方法包含若干关键要素。
推动开放获取AI就绪数据集
在印度，AIKosh和Bhashini是国家级举措，旨在为私营部门、研究人员和学术界提供安全访问结构化数据集的途径，以开发AI解决方案。
AIKosh作为统一平台运行，汇集了公共和私营部门实体在各领域的数据集，涵盖医疗、治理与行政、城市规划和交通出行等领域。
该平台通过依据AI就绪参数对数据集进行评分并提供标准化元数据，应对数据集分散和数据来源难以追溯等问题。
与此同时，Bhashini提供多语言数据集和模型的访问服务，并附有结构化的模型与数据集说明卡、许可详情及使用指南。该平台还支持AI驱动的解决方案，包括语言翻译应用程序编程接口（API），以及面向印度语言的众包计划。
重要的是，这些举措的作用远不止于为AI平台提供开放数据；它们本身即是独立的机构。AIKosh由IndiaAI司管理，Bhashini则由Digital India BHASHINI司管理，两者均为电子和信息技术部下属的独立业务部门。
这一机构架构赋予了运营灵活性，有助于推动生态系统协作，并确保这些举措的长期可持续性。
在地方层面，泰伦加纳邦的TGDeX举措融合了开放数据门户、沙盒以及不断扩充的AI创新应用场景库的功能。其目标是促进AI解决方案的开发，以应对公共挑战。
总体而言，这些中央与地方层面的努力表明，政府正以全局协同的方式推进，以改善创新所需的AI就绪数据集的获取渠道。
作为负责任实验制度机制的AI沙盒
印度AI战略的另一重要组成部分，是在国家和行业层面设立AI沙盒，以推动AI解决方案的规模化应用。
AI沙盒是用于开发、测试和完善AI解决方案的受控环境。印度的模式以创新为主导，重点为开发者提供各类资源，包括经过整理的AI就绪数据集、补贴性算力服务、开源AI模型以及安全的开发环境。
除基础设施建设外，这些沙盒还旨在支持负责任的实验。它们使开发者能够更早识别安全性与有效性风险，进行迭代创新，并构建稳健、有效且值得信赖的AI系统。
AIKosh和TGDeX均设有集成开发环境，供研究人员、初创企业及其他开发者使用。
在行业层面，由 印度储备银行提议在金融领域设立AI创新沙盒。同样，在医疗领域，印度国家卫生局与学术界合作推出了健康AI基准开放数据平台（BODH），以促进在保护隐私前提下服务患者护理的AI创新。
通过AI创新应对公共部门挑战的生态合作伙伴关系
开发服务于公益的AI解决方案，还需要确定应用场景并进行AI解决方案原型设计。在印度，这一工作正通过多方利益相关者合作的方式推进，以 举办或主办AI创新挑战赛。
这些挑战赛汇聚初创企业、研究人员和开发者，围绕与现实社会经济问题相关的具体问题陈述开展工作，而AI干预在这些领域可能产生显著影响。
其中一项挑战赛由物联网与人工智能卓越中心牵头，专注于通过利用基于AI的分析工具监测基础设施项目并处理大量营养相关数据，改善孕产妇和儿童福利成果，从而支持有针对性的医疗干预。
泰伦加纳邦的AI创新挑战赛围绕州政府部门的六大优先事项展开，其中包括开发一款实时异常检测AI工具，用于审查提交至税务部门的产权登记文件。
这些挑战赛通常为创新者提供经过整理的政府数据集、算力资源和资金支持，以开发可部署的试点解决方案。
总体而言，这些举措体现了全生态系统协同推进公益AI创新的方法。开放数据平台改善了AI就绪数据集的获取渠道；创新挑战赛有助于识别高影响力的公共部门应用场景；沙盒则作为测试平台，供开发者使用，以确保解决方案符合负责任AI的实践原则。
对于全球南方国家而言，印度的做法凸显了一个明确的经验：公益AI创新所需的远不止于技术投入。政府必须在生态系统设计中发挥主导作用，有效连接数据、创新者与机构。
印度的战略机遇不仅在于构建公益AI创新成果，还在于开创一条负责任且可大规模推广的应用路径，使十多亿人口受益。
印度的下一步重点应是规划一条路线图，推动AI从构思和试点走向更广泛的规模化应用与包容性普及。这需要确定一组国家及州级部署优先事项，使AI主导的干预措施能够产生持续的社会经济影响。
世界经济论坛正在关注创新如何从突破走向规模化并产生影响，为2026年6月22日至25日在中国举办的“夏季达沃斯”论坛做准备。请关注最新动态。
