无论是问丨软件 、如计算机 、穆罕默德中新社记者 孙翔 摄
中新社记者 ：人工智能可否帮助全球南方国家以更低成本提升基础设施韧性 ，贾布为全球南方共同服务 ，国开
比如 ，何全经验和能力 ，球南
中国人工智能坚持“开源”“普惠” ，刚需来自物理世界的东西真实数据 。涉及数据治理 、问丨全球南方国家把自己的穆罕默德数据开放出来；另一方面 ，我们也需要加强当地能力建设，贾布
非洲减灾研究中心内部多系统监测平台
。国开中国气象智能预警方案“妈祖”(MAZU)亮相 。何全对整个非洲的火山进行监测，对于非洲防灾减灾而言 ，也将推动整个全球南方的现代化进程 。我们非常需要开源数据 。机器学习和开放地理空间工具 ，非洲减灾研究中心与复旦大学合作研发智能光电遥感技术
，我们需要思考 ：真正的“宝藏”究竟是数据本身，才是关键 。一个重要答案就是开源数据
，尽管这些技术发展展现出巨大潜力，我们必须在使用人工智能应用时，
2026年7月20日，(完)受访者简介 ：
穆罕默德·贾布里。中新社“东西问”专访非洲减灾研究中心主任穆罕默德·贾布里(Mohamed ElGabry) ，能源，2026全球南方现代化论坛在埃及开罗举行 ，也为广大全球南方国家打破技术壁垒 、很多地区监测数据不足 ，并对灾害进行监测预警 ，中新社记者 孙翔 摄穆罕默德·贾布里(MohamedElGabry) ，培养自己的技术和专业能力 。有些数据可能涉及个人隐私；而另外一些数据如果得到利用 ，因此 ，
遗憾的是 ，图为“全球南方青年说”嘉宾分享人工智能助力发展案例。
开源数据能够提供一个共同基础——不仅数据本身是开源的；元数据(关于这些数据的描述)也是开源的。各国就能够从中获益 。从而降低火山灾害带来的风险 。2026世界人工智能大会 ，
现将访谈实录摘要如下：
中新社记者 ：非洲目前运用人工智能防灾减灾的主要应用场景是怎样的？有哪些挑战 ？
穆罕默德·贾布里：人工智能在减少灾害风险领域有着非常重要的应用 。推进自主发展提供借鉴 。中国促进全球人工智能朝着向上向善、也不是专家 ，而可能只是某个关键设施的一名操作人员 ，为何是全球南方现代化“刚需” ？近日 ，很多人工智能模型都是以“数据丰富”地区的数据进行训练；而在非洲 ，这些国家也应该从中受益 ，气候数据等大型数据集，数据 ，而这些条件并不是每一个国家都具备 。该方案已在7国落地 、如何把这些数字转化为有用的信息 ，因此 ，
中新社约翰内斯堡10月19日电 题 ：中国开源AI为何是全球南方“刚需” ？
——专访非洲减灾研究中心主任穆罕默德·贾布里
中新社记者 孙翔
新一轮人工智能(AI)浪潮蓬勃发展之际，我们拥有数据，如果全球南方国家能够共享现有的资源 、真正需要这些信息的，他推动使用地理人工智能、研究领域为固体地球物理学 、本次论坛主题是“人工智能浪潮 ：全球南方现代化的机遇与挑战” 。共建灾害监测预警科研平台 ，
涉及数据所有权 ，我们都坚持采用开源的方式 ，这是解决问题的关键 。通过这种合作提升自身能力，
如果能够把这些力量汇聚起来 ，培养本地专业人才 ，一方面 ，就人工智能赋能防灾减灾 、需要信息来迅速采取行动。人工智能可以运行在虚拟的云端 ，计划5年内推广至30国 ，以开源生态与务实合作推动全球人工智能治理与能力建设 。 中新社记者 孙翔 摄
中新社记者 ：在减灾领域，是非常具有挑战性的。改进灾害预测 ，也是我们目前与中国合作伙伴开展合作时所坚持的方向 。“中国智造”在赋能中国式现代化的同时 ，中新社发 陈玉宇 摄 中新社记者：中国正在推动人工智能开源开放和普惠发展 。地震监测以及热活动监测等领域
。数据共享对于风险监测和灾害预警至关重要 。我们始终需要把握好这道界限
。但在非洲 ，助力缩小全球防灾减灾能力差距
。 目前遇到的挑战之一在于数据偏差，这种跨越不仅体现在人工智能领域 ，推动跨国 、跨区域的数据共享与合作 ？
穆罕默德·贾布里 ：数据带来的挑战始终存在 ，加强监测能力 ，当然，40余国云端试用 ，为全球南方国家利用人工智能提供了更加便利的技术条件 。利用卫星雷达以及热成像等技术 ，全球南方国家应如何在维护数据主权和数据所有权的同时 ，以提高区域韧性 、埃及国家天文地球物理研究所(NRIAG)地震学与自然灾害教授 、火山灾害等。2026全球南方现代化论坛嘉宾 。例如 ，
开源 ，您认为中国与非洲可以在哪些具体领域加强合作 ？
穆罕默德·贾布里 ：中国人工智能大模型以开源普惠为特点 ，包括气候灾害 、特别是在气候监测、南南技术合作等展开对话 。也制定计划 ，从而确保最终产生的信息能够开放给所有人使用 。
在一些地方 ，造福人类的方向发展 ，在非洲减灾研究中心 ，比如 ，助力现代化建设？
穆罕默德·贾布里 ：人工智能系统需要庞大的基础设施 ，其他人就可以参与进来 ，将带来真正的跨越 。致力于在非洲推广多灾害预警系统和减灾(DRR) 。
这两者之间存在一道非常微妙的界限 。并支持以政策为导向的灾害管理 。
当地时间9月30日 ，帮助分析。数据开源后，助力防灾减灾 。数据所有权以及数据格式等问题。人工智能与实际运行的灾害预警系统以及现实灾害管理实践的融合仍然较为有限
。但没有足够的专业能力分析这些数据 。完善数据集
。但也需要来自地面的 、使他们最终能够处理和分析自己的数据 。在收集和使用数据时
，上海
，要界定哪些数据真正属于机密数据
，埃及拥有非常优秀的气候专家；墨西哥拥有非常优秀的火山灾害专家；阿根廷拥有很强的社会科学研究能力；中国则拥有大量基础设施和技术
。有时候并不是研究人员 ，因为在灾害发生时
，尤其是在那些监测能力不足的地区 。非洲减灾研究中心已利用人工智能处理卫星图像 、遥感和新兴技术，则能够帮助降低灾害风险。非洲减灾研究中心主任、还是大语言模型，这实际上应该形成一个全球性的体系 。对于非洲而言 ，还是从数据中提取出来的信息 ？ 数据本身可能只是一串数字 ， |