美国国务院AI外交战略拆解:对齐白宫计划与行政令,以两大目标推动 “分钟级响应” 外交能力建设【海外智库观察】

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战略简介

生成式人工智能与数据要素正重塑国家治理、外交博弈与叙事竞争。《企业数据与人工智能战略》（Enterprise Data & AI Strategy，下称“战略”）由美国国务院于2025年9月发布，意在以数据与人工智能（AI）重塑美国外交工作的组织方式、工具配置与治理流程。战略在“副国务卿管理与资源事务致信”与“愿景声明”中明确提出：为实施“果断且聚焦的‘美国优先’外交政策’，国务院将借助数据与AI的力量，强化外交、提升任务效能、驱动运营效率”。报告开篇强调：不能满足于“跟上节奏”，而要“在技术前沿精益求精”，以保持美国在世界舞台上的领导地位；同时点名了已投入运行的代表性项目，如“国务院聊天助手”（StateChat）与“北极星”（Northstar）。

从合规与政策对齐看，战略与白宫《美国AI行动计划》、第14179号行政命令“移除美国AI领导力障碍”，以及OMB《M-25-21备忘录》等上位文件一致：通过“清除阻碍—加速采用—风险治理”的组合拳，推动可信美国技术在联邦体系内落地与扩散。

在总体愿景之下，战略明确提出两大目标，分别对应成效导向与能力导向。



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战略目标一：开创应对21世纪挑战的尖端外交手段

该目标的使命是打破数据孤岛、加快基础设施建设、强化跨部门共享并系统补齐技能差距，让外交官能以“当下速度”处理机遇与威胁，以技术优势达成外交目标。预期影响是把实时、数据驱动与可扩展性嵌入日常：从在热点地区提前识别地缘漂移，到危机处置中的分钟级态势汇聚，再到高风险谈判的证据加持与领事环节的预测性反欺诈。这种影响不是抽象口号：StateChat已覆盖4.5万+用户、遍及95%驻外机构；Northstar面向全球信息环境提供AI洞察；跨机构的数据与工具互联正在缩短危机响应链路，并把“从试点到规模化”的门槛显著降低。

围绕该目标，战略安排四条任务线：

（一）为外交官配备创新的数据和人工智能能力。部门将把定制化数据洞见与前沿AI工具真正放到每位外交官手中，通过 AI.State 统一入口供给工具与资源，优先发展与任务对齐的“代理式”AI以自主处理行政流程，构建面向突发事件的下一代态势感知系统，并以 Northstar 等数字分析工具洞察全球信息环境；同时上线面向外援绩效的动态分析平台和大规模数据上的高阶研究工具，配合 StateChat 的广泛使用（已覆盖4.5万+用户、遍及95%驻外岗位），把人类判断与生成式能力高效衔接，提升响应速度与任务成效。

（二）推进数据和人工智能赋能基础设施建设。部门将完善“快、稳、全球可用”的数字底座，巩固并扩大多厂商多云与零信任架构的能力边界，通过自助式构建与低代码应用赋能一线快速开发所需工具，使分析人员得以在迁移模式、冲突升级等快速演化的数据上运行复杂模型，把“天—日级”时效压缩到“分钟级”，并逐步将AI能力安全拓展至涉密网络，确保关键敏感业务在国家安全边界内持续受AI加持。

（三）推动跨部门数据和人工智能协作。部门以“全政府”思路系统推进跨机构数据与AI协作，打通任务关键系统、提升信息互操作与共享效率，沉淀最佳实践与可复用用例库，使冲突与灾害等时敏场景下的决策更快、更稳且更省成本；在此过程中，Data.State 作为安全数据平台已服务120多个司处，并以企业级数据目录集中管理1400余项资产，成为内部共享与工具接入的中枢节点。

（四）助力外交团队适应未来发展需求。部门将“面向未来”塑造外交人才结构，把AI素养贯穿全职业生命周期，通过强化数据与AI培训、激励与招聘，结合实操型工作坊与同侪社群，推进“用得明白、用得安全、用得创新”；新一代生成式训练工具将模拟真实外交情境并提供个性化反馈，既不把外交官培养成数据科学家，也确保其能熟练驾驭AI服务外交目标；目前已有来自32个司局的150余位高层接受新兴技术专题训练，并以“数据与AI赋能外交奖”等机制扩大经验传播与组织学习。

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战略目标二：通过“战略赋能”加速技术应用

目标一聚焦于把前沿的数据与AI能力、数字底座、跨机构协同与人才训练直接嵌入外交一线以提升态势感知与快速应对；目标二则聚焦于以“治理—数据—投资—风控”为抓手进行战略赋能，移除门槛、规范路径并加速可信AI的规模化采纳。该目标的使命是将国务院从单纯“监管”转为“战略赋能”：用更高质量的数据、协同化投资与“实用而先进”的风险管理，在创新—护栏之间实现结构性兼容。预期影响是移除官僚阻力、压缩试点到规模化的政策摩擦，以可信数据驱动叙事与决策，使投资与任务主线一致，并用可解释的风险治理提升组织内外信任。

围绕该目标，战略同样安排了四条任务线：

（一）以政策与领导力为创新“扫清跑道”。 部门将对AI解决方案的建设、集成、测试与部署实施更敏捷的治理流程，对齐《美国AI行动计划》和第14179号行政令，通过简化审批、清除繁文缛节、提升研发能力并鼓励安全试验，推动可信的美国技术更快进入一线外交场景；配套做法包括为主流生成式AI产品建立使用条款并搭建企业级AI试验平台，使全球人员可在受控环境中研究、构建与验证定制化方案。

（二）扩大关键任务所需的人工智能就绪数据的获取渠道。部门将系统提升“AI就绪”的数据供给能力，以“默认开放、例外限制”为原则拓展高质量数据的可得性与可互操作性，完善元数据、完整性协议与通用标准，强化数据可追溯。凭借2024年数据清单上千个数据集与将于2025年上线的数据目录，叠加已建立的数百条数据管道（如将外交通报等汇聚至StateChat），一线可更快获得可信数据用于人才匹配、合规监测与情报洞察，支撑更及时的政策响应。

（三）通过战略性人工智能投资协调实现效益最大化。部门通过建立与运作AI投资管理（AIM）机制，推行全周期、可量化的投资统筹与跟踪，识别重复与低效，优先扩大全局适用、性价比高的用例，并以透明指标提升问责。跨司局与驻外岗位的协同（涵盖对外援助与公共外交等）将加速高价值能力落地，带来更快的任务收益与纳税人节约，同时为中长期AI投资机会铺路。

（四）简化国务院人工智能风险管理流程。部门将精简AI风险管理，遵循NIST等最新指南与OMB M-25-21等联邦要求，把风险治理聚焦于高影响用例，通过自动化评估、针对性测试、分阶段部署与持续监测，在确保安全、隐私与透明的同时降低创新门槛；并以风险登记与可扩展模板工具实现一致与可复用的合规流程，使可信、可靠的AI能力能够在全球业务中更稳健、更快速地推广。

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总结

这份战略的真正意义，不仅在于“有了AI工具”，而在于它给出了一个在大型官僚体系中“可落地、可扩散、可治理”的方法论：第一，把AI直接并入“外交生产函数”，让文稿、研析、知识迁移与危机响应的时间常数同时缩短；第二，用“平台—标准—采购—人才—评测”的公共部件框架，把一次性试点变成可复制的扩散工程，AI Marketplace与FAM Search这类“可复用基建”会越用越值钱；第三，把“治理”从外在约束变成内生能力，通过首席AI官、CAIO理事会、最小风控栈与暂停机制，将“创新的风险”分解为“可计算的操作问题”。在全球AI治理进入“体系力竞赛”的当口，这类把速度与安全兼容的组织工程，恰是公共部门拥抱通用技术的关键样板。

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中美差异与启示

从方向上看，中美都把AI置于国家能力与公共服务的核心位置：美国以撤障—赋能—复用为轴，强调在保底风险框架下“把工具尽快交到一线”；中国在2025年4月的中央政治局第二十次集体学习与8月的“人工智能+”意见中，强调自立自强与应用导向、统筹算力与数据要素、推进全学段教育与通识教育，并以法律伦理与国际合作构建“健康有序”的治理秩序。中美差别在于路径：美国以部门主导、跨机构协同与竞争性采购实现“轻治理、快扩散”，通过首席AI官、最小风控与互操作标准化来降低制度摩擦；中国则发挥新型举国体制的系统优势，以国家级顶层设计连同地方与行业任务书推动“以用促建”。启示在三点：其一，把“战略赋能”写入数字政府顶层设计，明确“谁拥抱AI、谁负责”的权责模型；其二，围绕“互操作—可移植—可复用”建设政务AI底座，优先打通跨地区跨部门的高价值数据目录与接口，形成“需求清单—工具集—评测与暂停机制”的闭环；其三，加速领导干部与公务员的AI素养制度化供给，做到“学懂会用善管”，通过样板场景（应急、社保、口岸与经贸服务等）小步快跑，持续把“分钟级响应”与“岗位放大器”转化为群众可感的治理增量。

编辑 | 李森（北京工商大学）

排版 | 彭昕彤（北京外国语大学）

审核 | 赵杨博

终审 | 梁正 鲁俊群