两部门联手，系统布局人工智能计量能力建设

背景

随着人工智能技术的迅猛发展，其应用场景已从单纯的算法优化延伸至金融、医疗、交通等关键领域。然而，行业普遍面临“测不准”的痛点，即缺乏统一、权威的计量标准来评估人工智能系统的性能、可靠性与安全性。这种计量能力的缺失，不仅阻碍了技术的标准化落地，也影响了公众对AI系统的信任度。

在此背景下，市场监管总局与国家发展改革委联合印发《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（以下简称《指引》），旨在通过顶层设计，系统布局人工智能计量能力，打通从实验室创新到行业应用的“最后一公里”，解决核心信任难题。

核心内容

《指引》的核心在于构建一个全方位、多层次的人工智能计量体系。该体系并非单一的技术规范，而是围绕六大关键板块进行系统化布局，形成了从基础支撑到产业服务的完整闭环：

1. 基础支撑：夯实计量工作的底层基础，包括数据资源、算力环境及标准体系框架，为AI计量提供稳固的基石。
2. 通用技术：确立适用于广泛AI场景的通用计量测试方法与技术路径，确保不同模型和平台间具备可比性。
3. 核心技术：聚焦AI特有的关键指标，如算法精度、鲁棒性、可解释性等，攻克特定技术领域的计量难点。
4. 计量技术规范：制定具体的操作标准与测试规范，将抽象的技术要求转化为可执行、可量化的行业标准。
5. 计量服务产业：培育和发展专业的AI计量服务市场，推动第三方检测、认证及咨询服务的发展，形成良性生态。
6. 智能赋能计量：利用人工智能技术反哺传统计量工作，提升计量本身的效率、自动化水平及智能化程度。

通过这六大板块的协同推进，《指引》致力于解决长期困扰行业的“测不准”问题，使人工智能系统的性能评估更加科学、透明和可信。

关键要点

• 双部门联合发文：由市场监管总局与国家发展改革委共同印发，体现了国家对AI计量体系建设的高度重视与跨部门协同治理的决心。
• 系统性布局：摒弃碎片化思维，从基础、技术、规范到产业服务进行全链条设计，确保体系的完整性与协调性。
• 聚焦“测不准”难题：明确将解决AI性能评估中的不确定性作为核心目标，直接回应行业痛点。
• 打通应用最后一公里：强调实验室创新与行业应用之间的衔接，确保计量成果能真正落地服务于产业实践。
• 提升可信度：最终目标是让人工智能更可信，通过标准化计量增强社会对AI技术的信任基础。

意义与影响

《指引》的发布标志着中国人工智能治理进入标准化、计量化的新阶段。其深远影响主要体现在以下几个方面：

首先，确立行业信任基石。通过建立权威的计量体系，为AI系统的性能提供客观、公正的评估依据，有助于消除用户疑虑，促进AI技术在关键领域的规模化应用。

其次，推动产业规范化发展。统一的计量标准将引导企业加强技术研发的质量控制，减少低水平重复建设，推动人工智能产业从“野蛮生长”向“高质量标准化”转型。

最后，增强国际竞争力。系统化的计量能力建设有助于中国在国际AI标准制定中掌握话语权，提升中国AI技术在全球市场的认可度与竞争力，为构建可信、可控的人工智能生态奠定坚实基础。