AI可信度革命：计量标准引领产业新范式
AI说话如何让人信服？单纯跑分已不可靠，因为模型会“背题”，换套数据就原形毕露。解决之道在于将测试集升级为可追溯的“标准砝码”，让结果附带置信区间。用统一标准替代跑分，使“可信”变得可衡量。5月，市场监管总局与国家发展改革委联合发布了一份文件——《人工智能计量体系和能力建设指引(2026版)》。坦白说，单看标题，多数人可能会直接略过。计量？不就是管秤准不准的部门吗，跟人工智能有何关联？但若你愿意多花十分钟细读，会发现这事其实很有意思。它并非探讨AI能做什么，而是在追问一个更根本的问题：当一个模型开口说话时
两部门协同发力，确立人工智能“度量衡”新标准
随着《指引》的正式发布，标志着我国人工智能产业从单纯追求“算力建设与规模扩张”转向“质量提升与根基夯实”的关键阶段，这对促进 AI 技术与实体经济的深度结合、加速培育新质生产力具有深远意义。该《指引》系统规划了基础支撑、通用技术、核心攻关、技术规范、产业服务及智能赋能等六大维度，旨在消除实验室创新成果通往行业应用的“最后一公里”障碍。面对算法“黑箱”操作及决策缺乏可解释性等顽疾，《指引》重点部署了 AI 系统内部状态监测与表征等核心技术突破，致力于构建可靠、安全、可信的 AI 计量标准体系，确保人工智能技
两部门联合部署AI计量能力建设顶层设计
市场监管总局与国家发展改革委联合发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（以下简称《指引》），对人工智能计量能力进行全面系统规划。"十五五"规划《纲要》明确全面实施"人工智能+"行动。《指引》的发布标志着我国人工智能产业从"建算力、扩规模"向"提质量、强根基"转型升级，对推动人工智能技术与实体经济深度融合、培育新质生产力具有重要战略意义。《指引》围绕基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业、智能赋能计量等六大部分全面部署，打通实验室创新与行业应用的关键环节。聚焦"测不准"痛点，
AI发展新引擎：两部门发布关键计量指引，15家龙头股深度受益
5月28日，市场监管总局与发展改革委共同发布了《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，这是国家首次系统构建AI计量体系的纲领性文件，标志着我国AI产业从“粗放扩张”阶段进入“高质量发展”阶段。一、政策核心：四大重点破解AI发展瓶颈 《指引》围绕基础支撑、通用技术、核心技术等六大方向进行系统规划，重点解决当前AI产业面临的四大核心问题： 1. 解决“测不准”问题，提升AI可信度 针对算法“黑箱”、决策可解释性差等问题，部署AI系统内部监测等关键技术，推动建立可靠、安全的AI计量标准，实现技术性能“
市场监管与发改委携手推进AI计量体系建设
近日，国家市场监督管理总局、国家发展改革委联合发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，全面规划人工智能计量能力建设路径。"十五五"规划纲要明确全面实施"人工智能+"行动。这一指引的发布，标志着我国人工智能产业从"建算力、扩规模"向"提质量、强根基"转型，对推动AI技术与实体经济深度融合、培育新质生产力具有重要意义。指引围绕基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业、智能赋能计量等六大板块系统部署，打通实验室创新与行业应用"最后一公里"。破解"测不准"困境，让人工智能更可信。针对
两部门发布AI计量建设指南
根据“市说新语”报道，市场监管总局与国家发展改革委近日联合发布了《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（以下简称《指引》），全面规划人工智能（AI）计量能力建设。《指引》聚焦于基础支撑、通用技术、核心技术、标准规范、产业服务及智能计量等六大方面，打通实验室创新成果向行业应用转化的通道。为解决算法“黑箱”问题，提升AI可信度，《指引》提出要攻克AI系统内部状态监测等关键技术，推动建立可靠、安全、可信赖的AI计量标准，确保AI性能具备“可测性、可比性、可追溯性”。为提升精准度，构建统一“度量衡”体系
AI建立统一“度量衡”：两部门新规破解测不准与数据难
国 研 洞 察近期，两部委联合发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026 版）》，宣告我国 AI 产业由单纯追求算力规模，转向筑牢质量根基。解决算法“测不准”及“数据荒”难题，确立统一“度量衡”，实现 AI 性能可测、可比、可溯，是保障产业良性发展的关键举措，也为构建可信人工智能奠定了坚实的制度基础。▼详细内容据科技日报报道，近日，市场监管总局与国家发展改革委共同印发《人工智能计量体系和能力建设指引（2026 版）》（下称《指引》）。该重磅文件的问世，意味着我国人工智能发展已从“建算力、扩规模”向“提
破解AI计量难题：我国发布人工智能体系建设新蓝图
点击蓝字 关注我们近期，市场监管总局与国家发展改革委共同发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（下称《指引》），对人工智能计量能力建设进行了系统性规划。这一举措意味着我国人工智能领域正从“建算力、扩规模”向“提质量、强根基”的关键阶段迈进，对于促进人工智能技术与实体经济的深度融合、加速新质生产力发展具有深远意义。“十五五”规划纲要已明确全面实施“人工智能+”行动。此次《指引》的发布，正是为“人工智能+”行动提供坚实的“度量衡”基础攻克“测不准”难关，提升AI可信度面对算法“黑箱”、决策解释性
AI早报 | 监管局定调AI度量衡，Anthropic获超650亿融资
编者按今日 AI 重点聚焦行业规范、算力基础设施及盈利模式。国内发布 AI 计量规范、强化超算能力、构建 AITrust 安全架构；国际方面 Anthropic 融资领先、OpenAI 广告业务扩张、台积电警示电力压力。算力发展正由单纯规模增长转向“效率”与“合规”双重驱动，行业步入精细化运营新周期。浪 潮 专 项元脑AI服务器助力中国石油大学（华东）科研平台升级浪潮信息借助部署元脑AI服务器NF5468M7，助力中国石油大学（华东）升级深层油气勘探科研平台。针对地下深处地震信号“弱、杂、散”的难题，传统
苹果押注端侧AI布局 | 微软发布代码模型 | AI行业融资与技术突破
苹果押注端侧AI布局 摆脱云端依赖下月举行的苹果年度开发者大会上，一系列延期的iPhone人工智能功能升级将成为焦点，外界预期苹果将展示其追赶AI赛道的核心优势：在全球海量苹果设备上直接运行AI模型。知情人士透露，苹果有望展示十五年来为iPhone、苹果手表、Mac电脑自研定制芯片的技术积累，这将成为终端设备本地运行AI模型的关键支撑，而目前主流做法是在搭载高性能AI芯片的大型数据中心运行AI模型，建设与运营成本高昂。受运算复杂度及网络信息调取需求限制，苹果设备发出的不少AI指令仍需云端处理。例如，根据苹
AI竞争新标尺：从秀模型到能验收
两部委联合出台《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》，同日智博会将“场景落地”推向前台。中国AI的价值重估新阶段，正从算力堆砌、参数攀比和展台喧嚣，转向可量化、可对比、可追踪的交付实效。大众审视AI产业，往往聚焦三点：模型是否更强、算力是否更足、展台是否更火。然而5月28日后，关键追问已变：这些AI能力最终能否被量化、可验证、责任可追溯？当日，市场监管总局与国家发展改革委共同发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》。新华社直言：此举标志着我国AI领域由“建算力、扩规模”转向“提质量、
两部门联合推进AI计量体系建设
近日，市场监管总局与国家发展改革委共同发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（以下简称《指引》），全面规划人工智能计量能力建设。“十五五”规划纲要明确提出全面实施“人工智能+”行动。《指引》的发布，标志着我国人工智能领域从“建算力、扩规模”向“提质量、强根基”迈进关键一步，对推动人工智能技术与实体经济深度融合、加速发展新质生产力具有重要价值。《指引》围绕基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业、智能赋能计量等六大板块进行系统规划，打通实验室创新与行业应用的“最后一公里”。聚焦
首份AI计量顶层文件出炉 我国人工智能产业迈入标准化发展新阶段
5月28日，市场监管总局、国家发展改革委联合发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》。经官方确认，这是我国人工智能领域首份计量体系顶层设计文件，标志着我国AI产业从"建算力、扩规模"的粗放式发展，正式步入"有统一度量衡可依"的标准化、高质量发展新阶段。作为"十五五"规划纲要"人工智能+"行动的核心技术支撑文件，《指引》对人工智能计量全体系进行了系统规划，直击当前行业最突出的共性痛点，为AI技术落地实体产业疏通了关键的制度和技术瓶颈。经过近十年的高速发展，我国人工智能产业已形成全球最完整的产业链
两部门联手攻克AI计量与数据瓶颈
28日，从市场监管总局传来消息，该局联合国家发展改革委近期共同发布了《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（简称《指引》），全面规划人工智能（AI）计量能力的建设，表明我国人工智能发展正从“建算力、扩规模”转向“提质量、强根基”的关键阶段。 《指引》在基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业、智能赋能计量等六大板块进行系统规划，致力于打通实验室创新成果向行业应用转化的“最后一公里”。 面对算法“黑箱”及决策解释性不足等痛点，《指引》聚焦解决“测不准”问题，部署了AI系统内部状态监
两部门联手推进人工智能计量体系构建
记者5月28日从市场监管总局获悉，近日，市场监管总局、国家发展改革委联合发布《人工智能计量体系和能力建设指引（2026版）》（以下简称《指引》），全面规划人工智能计量能力建设，重点解决算法“黑箱”“数据荒”等行业难题，并强化对智能制造、智慧医疗、智慧交通等14个关键领域的支撑作用。 针对算法“黑箱”、决策透明度不足等问题，《指引》提出开展AI系统内部状态监测与表征等关键技术突破，推动建立人工智能可靠、安全、可信的计量标准，确保AI技术性能实现“可测量、可比较、可追溯”。 围绕“数据荒”挑战，《指引》明确构