拓展，但是在实际落地 的过程中仍然需要形成一系列规则和措施来规避如下技术以外的风险和挑战： 伦理道德 安全 社会经济 价值对齐：确保Agent目 标与人类价值观一致困难， 其决策可能不符人类期望， 引发道德困境 责任划分：Agent出错时， 难以界定开发者、使用者 还是其自身的责任，需明 确法律伦理框架 隐私保护：Agent训练需 大量数据，保障性能同时 保护用户隐私是重要挑战 对抗攻击：易受恶意攻击， 型做出正确决策。但实际中，数据存在获取困难、标注成本高、数据质量参差不齐等问 题，获取和整理数据需耗费大量时间和精力，延缓了研究步伐。  伦理和安全性考量 AGI 的发展引发了诸多伦理和安全问题，如模型决策的公正性、透明度、可解释性，以 及对社会就业结构的冲击等. 这要求在基础技术研究中，同步考虑如何使技术符合人类 的伦理道德和社会价值观，确保其安全可靠、可控可管，而解决这些问题需要在技术研 发过程中不断权衡和探索，进一步拉长了研究周期 16.5% 16.7% 19.5% 24.3% 24.5% 29.5% 30.2% 43.6% 商业模式不清晰，尚未形成商业化变现 法律和政策方面的挑战，如适应不同国家和地区… 伦理和社会层面的挑战，比如隐私、安全控制、… 高技能人才团队短缺 算力基础设施能力不足 了解市场和用户/客户需求，寻求AI应用场景方面… 算法与模型训练方面的技术挑战 成本和资源投入方面挑战

技术驱动提效：饿了么 方舟 算法缩短骑手等 餐时间43%，美团无人机配送成本降低37%。京 “ ” 东区块链 一码溯源 系统使生鲜投诉率下降 62%。这些案例证明技术创新比价格战更能创造 长期价值。 - 商业伦理重构：南城香董事长汪国玉呼吁： “商家可选择性退出薄利活动，在平台竞争中寻 ” 找适配自身品牌的可持续发展路径 。浙江大学 研究员袁哲指出，平台应将资源投向基础设施建 “ 设， 帮助餐饮企业降低经营成本，而非简单价