引言

人工智能（AI）为发展带来了巨大希望，但新兴市场的数字鸿沟构成了真正的障碍。在许多低收入地区，互联网连接速度慢，覆盖范围不完整，电力供应也不稳定。例如，GSMA发现，在撒哈拉以南非洲，只有大约27%的人使用移动互联网，并且仍然存在60%的“使用差距”——数百万人生活在网络覆盖区域内，但由于设备、数据或技能障碍高昂而无法上网（www.gsma.com）。Africanews报道，大约9亿非洲人仍然缺乏互联网接入，同样数量的人缺乏电力（www.africanews.com）。同时，在一些国家，互联网数据费用占月收入的5%以上（evolutionafricamagazine.com）。在这种背景下，基于云的人工智能（如大型聊天机器人）对于大多数人来说是遥不可及的。

为了服务这些社区，创新者正在探索低成本设备上的离线优先人工智能。其理念是通过在廉价手机或本地信息亭上直接运行智能助手，并使用短信、语音/USSD（短码菜单）等简单渠道，而非视频应用或网页，将人工智能服务带入“最后一公里”。这种方法可以在农业、健康、教育等领域提供及时建议，而无需持续的连接或昂贵的硬件。关键在于根据当地需求定制人工智能——支持区域语言，纳入社区监督，并通过可信赖的合作伙伴（电信公司、非政府组织、政府）进行合作，定价也要符合当地收入水平。

本文将借鉴近期项目和研究，探讨这些限制和解决方案。它展示了完全离线或低技术的人工智能助手如何在新兴市场的农业、健康和教育领域变得可行且富有影响力——以及伙伴关系和社区管理如何确保它们可持续、安全和负担得起。

障碍：连接、电力和成本

连接鸿沟。 许多发展中地区的网络正在扩张，但仍不完善。例如，在撒哈拉以南非洲，13%的人口仍然生活在任何蜂窝网络覆盖范围之外，而在有覆盖的地区，仍有60%的“使用差距”存在（www.gsma.com）。这一差距反映了设备或数据价格过高、数字素养低下以及安全担忧。全球约有31亿人面临此类使用差距（www.gsma.com）。实际上，数亿农村家庭没有可靠的互联网，或者只有2G/3G网络。正如一份报告指出，大约9亿非洲人（总人口约14亿）没有互联网，几乎同样数量的人没有电力（www.africanews.com）。这些数字告诉我们，经典的智能手机应用或云端人工智能在偏远村庄常常会失效。

电力限制。 缺乏电力进一步减少了数字访问。在同一份Africanews报道中，一位专家强调，如果缺乏电力，人工智能工具无法“在3G或2G网络下继续工作”（www.africanews.com）。许多农村家庭依赖季节性或太阳能电力，为设备充电既昂贵又不可预测。教育或健康信息亭项目通常使用太阳能或电池套件。重要的是在最低功耗下最大化使用——例如，高能效芯片，以及一次充电可运行数天的设备。

可负担性障碍。 设备和数据成本对于低收入用户来说仍然高得离谱。在撒哈拉以南非洲，税收和进口关税甚至能使基本智能手机价格达到50美元或更高——对于最贫困的人来说，这相当于几十小时的工资。GSMA指出，设备的可负担性是造成使用差距的主要原因之一（www.gsma.com）。数据价格同样占收入的很大一部分：一项调查发现，在许多非洲国家，移动数据费用占月收入的5%以上（evolutionafricamagazine.com），远高于联合国2%的可负担性目标。对于每天可能只赚几美元的农民或学生来说，即使每GB支付0.50美元也是天文数字。

这些基础设施和成本障碍意味着人工智能解决方案必须进行根本性调整：它们应该能够离线运行或在最低可能的带宽下运行，在非常廉价的硬件上运行，并且消耗最少的电量。本文的其余部分将探讨如何实现这一点。

低成本设备上的离线优先人工智能

为了弥补上述差距，新项目正在廉价手机或本地中心部署离线优先人工智能助手。边缘人工智能和模型压缩的进步意味着有限的人工智能模型（例如用于语音识别、文本建议）现在可以直接在基本设备上运行，而无需云访问。一些研究人员提出了超廉价的“裸机”人工智能小工具：模拟显示，实用的语言人工智能可以在成本低至8-10美元、内存仅约30MB的设备上运行（www.researchgate.net）。这些模型——通常从大型系统中提炼而来——可以离线回答问题或提供指令，并将语言数据库本地存储。实际上，它们是为没有稳定互联网的城市和农场设计的“袖珍超级计算机”。

在实践中，这些设备可以采取以下形式：

• 配备人工智能芯片的功能手机。 一些初创公司为简单手机改装了语音人工智能芯片或固件。例如，加拿大的Viamo于2024年推出了一项人工智能服务，可以将任何基本手机变成“离线聊天机器人”。用户拨打一个短码并进行语音或文本交流——所有处理都在本地服务器或嵌入式离线模型上进行。用户则以语音或文本形式接收答案（techcentral.co.za）。这种设置即使在“荒无人烟”且没有互联网的地方也能工作——只需标准的移动网络信号。它面向世界上最贫困的人口，每次通话查询费用低至10奈拉（约合0.12美元）（techcentral.co.za）。

• 社区人工智能信息亭或收音机。 另一种方法是村庄中心，由坚固的迷你电脑或树莓派（Raspberry Pi）型设备提供动力。例如，由Learning Equality开发的开源项目Kolibri允许学校安装本地服务器或树莓派。学生随后可以使用任何本地设备离线查看教科书、视频或测验（evolutionafricamagazine.com）。这已在肯尼亚农村、坦桑尼亚和马拉维投入使用——教师在Kolibri上加载全球教育内容并将其改编成当地语言（evolutionafricamagazine.com）。类似的模型是利用Wi-Fi热点或本地内网，在社区中心为农民提供人工智能聊天程序。

• 专用低成本“人工智能手机”。 有些雄心勃勃的项目设想推出价格10-20美元、内置人工智能的智能手机。一项技术经济研究提议到2030年在非洲分发7亿台离线人工智能学习设备，每台成本10-20美元（www.researchgate.net）（www.researchgate.net）。这些设备将预装多语言百科全书和交互式模块（文本、图像识别、多语言语音）。虽然目前还没有如此廉价的消费设备，但路线图已经存在：大规模生产和超轻量级模型（例如Meta的LLaMA加速器或“MetalNLLB”语言网络）可能很快达到这一目标（www.researchgate.net）。

所有这些方法的关键在于低能耗、离线操作。例如，人工智能模型可以预加载一部分内容（如作物数据库或基本健康常见问题），这样只有这些内容需要本地存储，而任何新的查询都可以排队等待连接可用。与此同时，设备能即时响应用户。随着技术进步，即使是智能手机应用程序也在增加离线模式（允许在Wi-Fi下下载，然后离线使用）。令人印象深刻的教训是：如果人工智能模型做得足够小或经过缓存，你就不需要谷歌或OpenAI的服务器——关键在于将智能嵌入到用户所在的边缘设备中。

渠道与用例：短信、USSD 和语音

在新兴市场，最普遍的媒介是短信、USSD（交互式文本菜单）和语音通话——而非网页应用。任何人工智能助手都必须利用这些渠道才能触达大众用户。幸运的是，短信和USSD都已成熟：GSMA报告称，撒哈拉以南非洲地区十分之九的移动支付交易通过USSD进行（www.gsma.com），全球供应商仍然在所有手机上支持USSD。关键是，USSD和短信完全不需要互联网数据——只需GSM信令通道（www.gsma.com）。它们可以在最便宜的“功能手机”上运行，即使是那些没有microSD卡或彩色屏幕的手机。通过USSD的人工智能助手可以发送文本查询（如“什么害虫影响玉米？1=蚜虫，2=象鼻虫”），并得到包含建议的数字回复。交互式语音应答（IVR）工作原理类似：用户通过本地语言的自动菜单进行语音交流或聆听。

农业： 对于农民来说，通过短信/语音提供的人工智能咨询服务已经实现。喀麦隆的一个例子是《农民指南》应用：它利用人工智能诊断作物病害，但城市以外的农民无法使用——他们没有互联网或电力（www.africanews.com）。Viamo平台介入：它提供了一项人工智能驱动的服务，任何农民都可以拨入（在尼日利亚、赞比亚及其他地区）并提出农业问题。该系统通过语音/短信运行，甚至可以接收语音提示，并以同样的方式给出回复（techcentral.co.za）。这使得人工智能可以在任何手机上使用，而不仅仅是智能手机。另一项倡议是加纳的Darli AI聊天机器人。通过WhatsApp（许多非洲用户拥有）或短信访问，Darli提供种植建议、市场价格和天气提示。关键是，Darli支持27种语言（包括斯瓦希里语、约鲁巴语、特威语等20种非洲语言）（www.weforum.org），因此农民可以用他们的母语获得建议。自2024年以来，Darli已在加纳和肯尼亚惠及超过11万农民（www.weforum.org）。这些项目表明，简单的文本/语音渠道可以将先进的农业人工智能带到乡村。

健康： 移动健康（mHealth）长期以来一直使用短信和IVR，而人工智能可以与之整合。例如，Viamo的平台与联合国儿童基金会合作，为健康主题（艾滋病预防、疟疾症状、卫生小贴士）提供离线人工智能聊天机器人（techcentral.co.za）。用户可以拨打电话或发送代码，用自己的语言获得即时健康建议。在COVID-19期间，许多国家推出了用于自我评估和信息的USSD工具（例如塞拉利昂的USSD症状检查器（www.gsma.com））。人工智能助手可以在此基础上增加交互式问答和个性化指导。重要的是，基于USSD的远程医疗服务（如肯尼亚的免费USSD健康检查（www.gsma.com））证明这些渠道可以大规模运行。展望未来，离线人工智能模块可以在当地诊所的微型计算机甚至护士的手机上运行，提供决策支持而无需在线数据库。

教育： 在连接条件差的地区，远程学习通过短信和离线工具包取得了成功。像Eneza Education（在肯尼亚、加纳和科特迪瓦）这样的倡议通过短信/USSD在基本手机上发送测验问题和课程（evolutionafricamagazine.com）。超过1000万学习者以低成本使用了Eneza的功能手机平台，证明了即使没有智能手机也能实现有意义的数字学习（evolutionafricamagazine.com）。在此基础上，肯尼亚的M-Shule（“移动学校”）将短信与人工智能结合：它在幕后使用机器学习为小学生提供个性化课程和反馈（evolutionafricamagazine.com）。教师将测验发送到学生的手机，M-Shule根据每个孩子的答案定制内容。这类服务在某种程度上是离线的，即一旦课程内容传输完毕，手机用户就不需要持续的网络连接。社区还建立了离线教育中心（例如配备本地服务器的太阳能教室），使用免流量内容。疫情期间，联合国儿童基金会及其他机构报告称，全球三分之二的学龄儿童在家中没有互联网接入（www.unicef.org），因此这些低技术解决方案维持了教育的运行。

这些用例都强调了渠道比花哨的用户界面更重要。在农村农业、健康和教育领域，最简单的移动界面——本地语言的USSD文本菜单或语音IVR——能够覆盖大多数人。附着在这些渠道上的人工智能（无论是在设备上还是本地服务器上）可以将其从静态信息热线转变为交互式个人助理。

本地化：语言、数据和安全性

语言覆盖。 要想有用，助手必须使用当地语言——而不仅仅是英语或法语。新兴市场是高度多语言的；例如，非洲一地就有2000多种语言。主流人工智能模型通常只覆盖主要的世界语言，因此需要定制的本地模型或翻译。一些有希望的努力已经存在。例如，Farmerline的Darli聊天机器人支持27种语言，包括20种非洲语言，如阿肯语、豪萨语、伊博语、特威语和斯瓦希里语（www.weforum.org）。在印度尼西亚，研究项目正在利用IVR系统试验农民母语的语音人工智能（www.gsma.com）。一个例子是：国际水稻研究所（IRRI）与Viamo合作，推出了一条IVR热线，提供当地印度尼西亚语的咨询服务，以便所有文化水平的稻农都能理解（www.gsma.com）。教育内容也已本地化：上述Kolibri平台在东非学校使用，“教师将全球开放资源改编成当地语言和语境”（evolutionafricamagazine.com）。

为了系统地覆盖当地语言，项目应收集并利用区域数据进行训练。一种模式是社区众包：当地志愿者（农民、教师、翻译人员）可以帮助构建词汇表或录制语音样本。这些数据在本地保存或匿名化后，可用于根据当地的方言微调人工智能模型。一些国家甚至在开发工具：例如，尼日利亚的数字本土语言中心创建了一个移动人工智能键盘，覆盖近180种非洲语言（www.weforum.org），使得用这些语言打字和阅读变得更容易。与当地大学或非政府组织合作有助于策划文化上正确的内容（例如当地植物名称、卫生习惯），从而使人工智能建议更具意义。

本地数据收集与治理。 在实地收集数据和反馈对于训练和改进助手至关重要。然而，这必须以合乎道德的方式进行：社区应同意数据使用，并且敏感的个人数据（健康记录、个人财务）必须受到保护。一个有用的模式是社区共同创造。例如，在拉各斯的Makoko社区，居民接受了测绘和无人机数据收集的培训；他们制作了自己的地理数据集，现在用于当地规划（www.weforum.org）。同样，一个人工智能项目可以装备乡村卫生工作者或推广人员来收集匿名案例报告或查询。这些本地数据集应保持在社区管理下——存储在本地服务器上或通过可信赖的合作伙伴——而不是被远方的公司窃取。世界经济论坛建议培训当地创新者、非政府组织和机构进行人工智能素养和治理，以便他们能够“选择如何讲述自己的故事”，确保数据用于他们的利益（www.weforum.org）（www.weforum.org）。

安全与伦理。 任何提供建议（关于医药、农业等）的人工智能助手都必须安全准确。这需要多重保障：本地专家审查、内容过滤和明确的免责声明。例如，村庄里的人工智能健康机器人应包含用户报告错误或升级到人工帮助的机制。 地方监督委员会或农村教育网络可以定期审查内容，根据季节或情境变化进行调整。社区驱动的“反馈循环”有助于发现错误：如果许多农民报告人工智能建议存在相同问题，开发人员可以更新模型。格式也应允许快速更新。重要的是，服务不足的社区应拥有一定的所有权：通过合作社或地方议会部署技术，而不是自上而下地强加，这确保了问责制。

经验表明，社区管理是关键。在农业测绘和金融领域，基层设计的工具优于通用工具。在最近的一次论坛上，专家强调*“我们必须在人们所在的地方与他们会面”*，利用本地语言平台（如WhatsApp聊天机器人），并将人工智能根据当地实际情况进行定制，从而创造可持续的收益（www.weforum.org）。实际上，这意味着培训每个社区的用户和领导者：例如，为乡村教师或卫生工作者提供使用和解释人工智能工具的指南。这些本地倡导者可以减少不信任，并帮助执行道德规范。

协作与商业模式

在新兴市场成功推广离线人工智能需要跨部门的伙伴关系——以及贫困人口能够负担的定价。

移动网络运营商（MNOs）： 电信公司是天然的盟友。它们已经拥有短信/USSD和语音基础设施。通过与人工智能提供商合作，移动网络运营商可以在其网络上托管人工智能服务（例如，专用短码或IVR线路）。在许多市场，运营商与政府和非政府组织合作开展数字素养项目，并热衷于将其产品组合中加入“人工智能服务”。例如，非洲的MTN和Vodacom开始整合人工智能聊天机器人用于客户服务和网络优化（www.gsma.com），也可以同样用于公共服务。运营商还可以专门为这些服务补贴连接：例如，为经批准的健康或教育代码提供免费USSD会话，或在低成本数据套餐中捆绑人工智能查询。这类似于电信公司赞助的免费健康热线或教育门户网站等举措。此外，运营商可以共享位置或使用数据（匿名化），以帮助人工智能改进，而无需用户传输原始信息。至关重要的是，监管机构和电信协会（如GSMA）可以鼓励对社会项目降低短信/USSD费用，正如行业报告中所建议的（www.gsma.com）。

政府和非政府组织： 公共部门和非营利合作伙伴通常会主导设计和资金。农业部、教育部或卫生部了解当地需求，可以将人工智能工具整合到国家项目中（例如，推广网络、公立学校、社区健康战略）。非政府组织——从联合国儿童基金会等全球组织到本地基金会——提供领域专业知识、内容和合法性。例如，联合国儿童基金会与Viamo合作，将健康内容添加到其系统中（techcentral.co.za）；同样，农业非政府组织和推广服务也可以贡献现有的课程。捐助组织可能会资助试点部署（例如GSMA创新基金在非洲或亚洲支持农业科技）。早期通常需要混合融资模式（赠款和成本分摊的结合），因为纯粹的商业推广可能无法立即盈利。世界经济论坛强调，混合伙伴关系（发展机构、政府和私营企业）对于降低投资风险和根据当地目标定制解决方案至关重要（www.weforum.org）。

定价和可负担性： 对于终端用户来说，成本必须保持最低甚至免费。有几种方法是可行的：

• 分级小额支付。 Viamo模式（尼日利亚）每次互动向用户收取少量费用（例如10奈拉或约0.12美元）（techcentral.co.za）。在这个价格下，即使是最贫困的人也能负担偶尔的查询，运营商也能获得一些收入来维持服务。或者，服务可以免费提供到一定限额（例如每天5个问题），然后按次使用付费。

• 补贴和赞助。 公共卫生或教育服务可以由卫生预算或发展赠款进行补贴，从而对用户免费。例如，政府可以赞助免费的农业咨询热线以提高生产力。在其他情况下，服务可以运行广告或由当地企业赞助信息（尽管需要注意避免偏颇建议）。

• 免流量和捆绑套餐。 移动网络运营商可以对经批准的人工智能服务提供USSD和短信免流量，因此用户无需支付费用。他们还可以捆绑数据包：例如，包含一些预付费内容的教育套餐。在一些国家，通用服务基金——对电信公司征收的、用于服务不足地区的费用——已被用于资助数字教育或健康倡议。此类政策有助于将用户面临的成本保持在接近零的水平。降低设备和SIM卡的税收（如GSMA建议的（www.gsma.com））也从根本上使这些服务更具可负担性。

• 本地成本敏感性。 定价必须反映收入水平。即使是微小的费用也应按比例调整：一个国家（10奈拉）很低的费用在另一个国家可能过高。试点项目应调查当地的支付意愿，并通过动态定价进行调整（例如，播种季节更便宜，收获季节更贵）。

最终，目标是实现普惠而非盈利。许多ICT4D项目表明，当服务不足的社区获得免费或补贴的信息时，他们通常会通过其他方式“支付”（例如提高产量、改善健康等）。关键在于定价要可预测和透明，以便用户可以进行规划。

结论

新兴市场并非一片空白——它们拥有移动网络和一定程度的电气化，尽管覆盖不均。但通过创造性的重新设计，人工智能可以跨越这些差距。上述例子表明，简单手机上的离线优先人工智能助手可以改变农村生活：为农民提供及时的农业建议，为患者和母亲提供健康信息，以及支持远程教育。技术方案现在触手可及——紧凑的人工智能模型、廉价硬件、太阳能以及短信/USSD等通用渠道。

成功很大程度上取决于满足当地需求。这意味着针对当地语言进行设计，与社区共同创建内容，并确保值得信赖的监督。这也意味着建立伙伴关系：电信公司负责网络和定价；政府和非政府组织负责内容策划和触达人群；以及社区领袖负责指导和验证系统。

通过应用这些原则，人工智能可以提升目前在数字世界中未连接或服务不足的32亿人口。低成本设备上的离线人工智能可以赋能小农户提高产量，使村民能够管理健康，并帮助儿童学习——所有这些都在他们最熟悉的本地生态系统中进行。用农村创新者的话来说，“我们必须在人们所在的地方与他们会面”：以适合他们的语言、媒介和价格点提供智能工具（www.weforum.org）。通过周到的设计和协作，人工智能最终可以成为世界服务最不足社区的普惠向善力量。