分析全球公众对人工智能风险的感知类型及其时空演化特征，探讨影响其感知的因素，并为全球可信赖人工智能的发展提供实证基础。通过对社交软件中430万帖子的文本语义分析和时间特征分类，构建全球数据库，量化了不同区域的AI风险类型。研究采用凸包分析、地理信息系统以及集成机器学习等方法，揭示了全球公众风险感知的区域异质性、影响因素及时空演变特征。全球范围内公众对人工智能风险感知呈现显著的区域异质性，受创新技术扩散效应影响形成不同感知类别。而个体特质、政治信任与政府效能，对公众风险感知具有重要塑造作用。在动态维度下感知类别呈现共变逻辑，并呈现由单一向多元格局转变的趋势。