美國NSF“美國人工智能就緒”（AI Ready America）行動介紹與分析

美國國家科學基金會（NSF）近日推出的“Tech Access: AI Ready America”（美國人工智能就緒，以下簡稱AI Ready America）行動，是美國從“AI科研領先”向“AI就緒社會”邁進的核心舉措，通過構建全國性AI賦能發展體系，推動AI技術從前沿科研向全社會普及與深度應用。該行動的設計思路、實施架構與資源配置模式，對上海強化人工智能創新體系建設、推進長三角AI協同發展具有重要借鑒意義。

一、AI Ready America行動的背景與目標

當前全球人工智能競爭已從技術研發向全要素能力建設延伸，美國雖在AI基礎研究領域保持領先，但AI技術在中小企業、基層公共服務、傳統產業及弱勢群體中的普及應用仍存在顯著短板，區域間、群體間的AI能力差距形成發展壁壘。在此背景下，NSF推出AI Ready America行動，核心目標是打造全國性AI就緒與應用能力建設體系，推動AI技術的包容性、規模化應用，提升國家整體AI競爭力。

AI Ready America行動的具體目標包含四方面：

一是實現全民AI素養，讓工人、學生、社區居民、小微創業者等所有美國人具備理解、使用以至參與創造AI的能力，而非僅覆蓋技術人員；

二是助力中小企業AI采納與轉型，為其提供AI工具、培訓和技術支持，提升生產率與競爭力；

三是推動地方政府和社區機構利用AI優化公共服務，在就業、農業、公共安全、教育、醫療等領域提升服務質量與可及性；

四是構建全國AI就緒基礎設施與協同網絡，通過州域協調樞紐、全國協調領導及主題競賽，形成可持續、可復制的AI能力建設與應用體系。

二、AI Ready America行動主要內容和實施計劃

AI Ready America行動以“州協調樞紐（Hub）、全國領導中樞（National Lead）、AI催化劑大賽（Catalyst Award）”三大核心組件為實施架構，分階段推進全國AI就緒網絡建設。

（一）核心實施架構

州協調樞紐：在全美56個州、華盛頓特區及領地各設1個協調樞紐，作為本地AI資源“集線器”，承擔跨主體協調、本地AI方案規劃部署、AI培訓與技術援助等職能，采用“自下而上”模式，由地方需求驅動AI場景開發與應用。單個樞紐每年獲100萬美元資助，標準資助期3年，成效顯著者可獲第4年過渡期資助。

全國領導中樞：通過專項資助機制遴選全國級總樞紐機構，負責跨州樞紐協調與知識共享、重點經濟領域主題整合、國家級AI就緒指標體系建設，每年最高資助300萬美元，最長資助期5年，總規模不超過1500萬美元。

AI催化劑大賽：面向國家高優先級需求設立專項競賽，競賽由NSF或全國協調領導機構牽頭發布，聚焦AI治理、數據算力基礎設施、行業AI賦能等主題，單次競賽預算500-1000萬美元，支持創新項目快速試點并在全國擴散。

（二）分階段實施計劃

AI Ready America行動計劃分三階段推進：第一階段為2026年起，通過三輪競爭建設州協調樞紐，2026年6-7月完成首輪提案征集與評審，首輪擇優支持10個州試點，后續兩輪逐步擴展至全美56個州/領地。

在州樞紐網絡基本成型后，遴選全國領導中樞機構，推動跨州標準統一與協同合作。在計劃實施過程中，根據全國和各地暴露出的關鍵瓶頸需求（如算力/數據缺口、AI治理問題、特定行業需求），有針對性地發起AI催化劑大賽主題競賽，快速補齊短板并放大成功范式。

三、AI Ready America行動的主要特色

（一）打造區域AI創新的核心“加速器”

州樞紐（Hub）是AI Ready America行動落地的核心抓手，其功能設計緊扣區域協同與實際需求，采取輕資產運營模式，具備鮮明的實操性，用較小的投入規模（100萬美元/年）撬動現有資源協調聯動，實現AI能力的指數級擴散。

一是依托既有網絡做能力疊加，不搞平行建設，充分利用本地高校、社區學院、圖書館、合作推廣系統、小企業發展中心（SBDC）等成熟機構網絡，在原有職能基礎上疊加AI能力建設與應用任務，盤活存量資源、降低建設成本，實現AI體系與本地既有服務體系的深度融合，打破主體、部門間信息壁壘與資源孤島，推動教育、產業、公共服務領域的AI資源互通、需求對接與協同發力。

二是堅持自下而上與問題優先，精準匹配場景需求，完全由地方實際需求驅動AI賦能方案規劃與部署，摒棄“技術先行”的思維，從農戶生產決策、地方就業服務、基層公共安全等具體場景和痛點出發，反向推導適配的AI解決方案，確保AI技術落地貼合實際、解決真問題。

三是聚焦“中介者”關鍵群體，追求乘數放大效應。Hub預算中大約20–30%用于面向關鍵“中介者”（教師、推廣員、小企業顧問、圖書館員、社區組織者）開展AI Ready能力專業培訓，通過舉辦培訓課程、工作坊、開發線上學習資源、建立“同行社群”和持續支持機制等，形成少量核心人員-大量最終受眾的乘數效應。

四是建立科學評審標準，保障項目落地實效，圍繞地方AI發展實際設置明確的項目評審維度，重點考察申報方是否真正理解本地AI發展規劃需求與現存差距、是否制定清晰可行的項目里程碑和可衡量指標、是否具備可擴展的“問題到解決方案”實施路徑，從源頭保障項目的落地性、可操作性與可復制性。

（二）形成全國一盤棋的AI賦能發展格局

各州樞紐并非獨立運作，而是通過全國領導中樞機構形成有機聯動、協同發展的整體格局。

一是建立區域樞紐聯動機制，形成全國AI深度協同體系：一方面，各州樞紐基于本地特色開展AI場景開發與能力建設，形成差異化的發展模式；另一方面，全國領導中樞機構通過建立經驗交流機制、制定共同標準、開發共享工具包，推動跨州樞紐間的知識互通、資源共享與項目協同，同時圍繞制造業、農業、醫療等重點領域組織跨州協同項目，將地方創新成果轉化為全國可復制推廣的模式，實現區域AI創新體系的深度聯動與協同升級。

二是突出基礎設施思維，構建網絡化治理體系：摒棄零散項目模式，依托高校、社區學院、小企業發展中心等現有本地機構，搭建制度性AI能力建設基礎設施，通過56個州樞紐與1個全國領導中樞機構形成“神經網絡”，實現資源整合與高效協同，避免重復建設與資源孤島。

三是同步推進治理與指標建設，保障發展規范性：在AI賦能的同時，構建全國統一的AI治理框架與就緒度指標體系，與NSF《科學與工程指標》對齊，每兩年開展一次全國AI就緒狀態評估，引導資源向短板領域傾斜，避免政策碎片化，引導美國加快實現向“AI就緒社會”的全面轉型

四是注重公平包容，破解AI紅利馬太效應：將農村、偏遠地區及弱勢群體納入AI能力建設覆蓋范圍，通過樞紐網絡系統性縮小區域、群體間的AI能力差距，確保AI發展成果的普惠性，讓AI成為推動區域經濟協調增長、社會治理效能持續優化的核心動力。

王雪瑩，上海市科學學研究所創新政策研究室研究員。文章觀點不代表主辦機構立場。

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