AI建立统一“度量衡”：两部门新规破解测不准与数据难

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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。

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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“提质量、强根基”迈出了决定性的一步。

尽管人工智能技术飞速发展，但算法“黑箱”、决策缺乏可解释性、性能“测不准”等顽疾长期存在，严重阻碍了行业的深度应用及公众信任。本次《指引》系统规划了人工智能计量能力的建设，旨在为 AI 技术提供一套统一且可靠的“度量衡”。

破解“测不准”：实现 AI 性能可测量、可比较、可追溯

针对算法内部状态难以监控、决策过程难以阐释等痛点，《指引》部署了包括 AI 系统内部状态监测与表征在内的关键技术攻关任务。通过确立人工智能可靠、安全、可信的计量标准，推动 AI 技术性能实现“可测量、可比较、可追溯”，为算法评估提供科学依据。

破解“数据荒”：为 AI 训练评测供给精准“粮草”

高质量数据是人工智能发展的基石，然而行业数据壁垒高筑，“数据荒”问题愈发凸显。《指引》明确指出，需构建具备最高计量特性的数据集、标准参考数据集及测试数据集，建立基础资源共享机制，打破行业壁垒，实现数据安全共享，为算法训练和评测提供精准的“粮草”。

赋能 14 大领域：推动计量技术深度融入产业一线

计量技术不能仅停留在实验室阶段。《指引》推动计量技术深度融入智能制造、智慧医疗、智慧交通等 14 个重点领域，围绕 AI 诊断算法可靠性等关键参数开展计量技术研究，助力解决产业数字化转型中的质量评估难题，切实增强人民群众对人工智能应用的安全感与获得感。

构建国家级平台：打造 AI 计量“国家队”

围绕“度量衡”基准，《指引》明确支持构建国家级计量技术研发应用中心，研制一批拥有自主知识产权的人工智能计量标准装置，加速形成覆盖算法模型、算力效率、数据质量的全链条计量能力。

下一步，市场监管总局将建设一批人工智能计量技术研发应用中心，在智慧监管、智慧医疗等重点领域先行先试，形成可复制推广的“人工智能 + 计量”应用场景，加快构建与人工智能先导产业发展相匹配的计量支撑体系。

从“算力规模”迈向“计量标准”，中国 AI 正向着更可靠、更安全、更可信的方向稳步迈进。

(由科技日报发布原始文件，点击左下角“阅读原文”可查看原文。)

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