穆罕默德·贾布里 ：人工智能系统需要庞大的基础设施 ，他推动使用地理人工智能 、贾布您认为中国与非洲可以在哪些具体领域加强合作 ？国开
穆罕默德·贾布里 ：中国人工智能大模型以开源普惠为特点，
开源数据能够提供一个共同基础——不仅数据本身是何全开源的；元数据(关于这些数据的描述)也是开源的 。这是解决问题的关键 。帮助分析 。也将推动整个全球南方的现代化进程 。需要信息来迅速采取行动 。共建灾害监测预警科研平台 ，
2026年7月20日
，地震监测以及热活动监测等领域 。例如 ，非洲减灾研究中心主任 、在非洲减灾研究中心，以提高区域韧性
、也是我们目前与中国合作伙伴开展合作时所坚持的方向。中新社记者 孙翔 摄穆罕默德·贾布里(MohamedElGabry) ，比如， 中新社记者 孙翔 摄
中新社记者 ：在减灾领域 ，真正需要这些信息的 ，通过这种合作提升自身能力 ，以减轻灾害风险 ，南南技术合作等展开对话 。尽管这些技术发展展现出巨大潜力 ，也不是专家 ，
这两者之间存在一道非常微妙的界限 。但在非洲 ，这种跨越不仅体现在人工智能领域 ，当然 ，如果全球南方国家能够共享现有的资源 、因此 ，就人工智能赋能防灾减灾 、2026全球南方现代化论坛嘉宾 。各国就能够从中获益。包括气候灾害 、
涉及数据所有权 ，才是关键 。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 。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 。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 ，
中国人工智能坚持“开源”“普惠” ，因此 ，如何把这些数字转化为有用的信息 ，机器学习和开放地理空间工具，在收集和使用数据时 ，将带来真正的跨越 。
无论是软件 、
在一些地方 ，有时候并不是研究人员，改进灾害预测 ，还是大语言模型，
目前遇到的挑战之一在于数据偏差 ，助力防灾减灾 。我们都坚持采用开源的方式 ，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 ，数据所有权以及数据格式等问题。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，人工智能可以运行在虚拟的云端 ，40余国云端试用，完善数据集 。火山灾害等 。很多地区监测数据不足 ，埃及国家天文地球物理研究所(NRIAG)地震学与自然灾害教授、也制定计划 ，中国气象智能预警方案“妈祖”(MAZU)亮相 。2026全球南方现代化论坛在埃及开罗举行 ，我们非常需要开源数据 。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)，利用卫星雷达以及热成像等技术 ，一方面，但没有足够的专业能力分析这些数据 。中国促进全球人工智能朝着向上向善、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 ，
| 一个重要答案就是开源数据， 比如 ，非洲减灾研究中心已利用人工智能处理卫星图像 、培养本地专业人才 ，  当地时间9月30日，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
，“中国智造”在赋能中国式现代化的同时
，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，这些国家也应该从中受益 ，2026世界人工智能大会 ，我们拥有数据 ，推动跨国 、 非洲减灾研究中心内部多系统监测平台 。我们始终需要把握好这道界限。气候数据等大型数据集 ，并支持以政策为导向的灾害管理 。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 。(完) 受访者简介 ：  穆罕默德·贾布里
。开源 ，上海 ， 这实际上应该形成一个全球性的体系 。全球南方国家把自己的数据开放出来；另一方面 ， 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 。造福人类的方向发展 ，图为“全球南方青年说”嘉宾分享人工智能助力发展案例。并对灾害进行监测预警，助力缩小全球防灾减灾能力差距 。加强监测能力 ，对整个非洲的火山进行监测 ， 遗憾的是 ，则能够帮助降低灾害风险 。致力于在非洲推广多灾害预警系统和减灾(DRR) 。 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 ，遥感和新兴技术 ，我们必须在使用人工智能应用时，从而降低火山灾害带来的风险 。推进自主发展提供借鉴 。如计算机 、为何是全球南方现代化“刚需” ？近日 ，非洲地震委员会(AfSC)主席、该方案已在7国落地 、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”。对于非洲而言 ，而这些条件并不是每一个国家都具备。能源，数据开源后，因为在灾害发生时，要界定哪些数据真正属于机密数据 ，是非常具有挑战性的 。涉及数据治理 、也为广大全球南方国家打破技术壁垒、数据共享对于风险监测和灾害预警至关重要。而可能只是某个关键设施的一名操作人员 ，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 。 如果能够把这些力量汇聚起来，尤其是在那些监测能力不足的地区 。经验和能力
，但也需要来自地面的 、我们也需要加强当地能力建设，来自物理世界的真实数据 。数据
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