人工智能（AI）作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正加速重构着千行百业的生产方式。然而，AI的新颖性与复杂多变特征，使国家质量基础设施（NQI）面临计量难界定、标准难覆盖、检验检测难适配、认证认可难实施等一系列挑战。本文立足NQI的核心内涵与功能价值，深入剖析国内外NQI赋能AI的创新实践，并结合NQI四大要素与AI发展需求的深层契合逻辑，系统性提出计量筑基、标准引领、检验检测护航和认证认可立信的融合提升路径，为AI产业的高质量、规范化、安全、有序发展提供理论参考与实践思路。

文/孙玉友1 邹磊2

1.中国检验认证（集团）有限公司 2.中国质量认证中心有限公司

当前，全球AI产业进入规模化落地与深度应用的爆发期，逐步形成以算电协同为基础，芯片、服务器为支撑，算法模型和智能体为中枢，具身智能及各类智能终端为载体的生态链，广泛渗透到智能制造、智慧交通、智慧医疗和智慧金融等重点行业。但与此同时，芯片构造复杂、算法逻辑不透明、智能体版本迭代快、具身智能动态运行精度难测量、伦理边界模糊等问题，制约着产业健康可持续发展，也对传统国家质量基础设施（NQI）提出全新的变革要求。

1 AI高速发展下传统NQI面临的挑战与转型要求

（1）计量指标、方法与器具缺失。一方面，AI数据、算法和算力等核心要素均不具备实物产品的物理尺寸和电气性能等理化特征，依托几何量、电磁量等参数构建的传统计量体系难以直接应用。另一方面，在芯片制造领域，纳米级芯片（如7nm及以下）的计量精度通常要达到0.01纳米量级，计量难度相当大。

（2）标准体系严重滞后。AI技术迭代速度快，而传统标准制定遵循立项、编制、评审和发布的固定流程，周期较长，标准更新与AI技术迭代存在显著“时间差”，使标准的规范约束、正向引导作用大幅弱化。

（3）检验检测能力不足。一方面，AI算法与智能体迭代快、输出不确定，传统软件测试方法难以适用。另一方面，具身智能“能思考、能感知、能行动”，要求检测从静态孤立部件测量转为动态环境下的综合能力评价，传统实验室难以满足要求。

（4）认证认可难实施。市场主体出于技术约束、知识产权保护与市场竞争考量，普遍对芯片、核心算法和模型参数等进行高度封装，透明度低、内部推演机理难以拆解，形成典型的“黑箱”。此外，受算法偏见、伦理边界模糊等因素影响，AI存在显著的输出随机性，即使在输入条件一致的前提下，仍可能产生差异化的输出结果。这些特性与认证认可工作中的公开公正、客观独立、结论确定性的准则相悖，动摇了传统认证认可的实施基础。

基于AI特有属性，以及其在安全、伦理规范等方面存在的风险，NQI亟须创新计量规则、优化标准供给机制、升级检验检测技术和革新认证认可模式，逐步补齐AI质量管控的短板。

2 国内外NQI赋能AI产业的创新实践与启示

面对AI快速发展带来的质量管理挑战，全球主要经济体在AI法规完善、计量能力提升、标准体系供给、智能检验检测技术攻关和认证认可机制建设等领域开展了探索性布局与实践。

2.1 欧盟：创新AI监管沙盒机制

2024年8月，全球首部综合性AI监管立法——欧盟《人工智能法案》正式生效[1]，该法案建立了AI监管沙盒机制，旨在提供灵活、弹性的监管环境，允许AI应用在推向市场前接受检测，从而预估新技术在现有法规框架下的影响[2]。此举推动AI监管从“事后评价”向“过程共治”转变，为破解AI不可预见性等痛点提供了监管思路。

2.2 ISO/IEC：奠定AI标准化根基

2023年12月，全球首个AI管理体系标准ISO/IEC42001∶2023《信息技术人工智能管理体系》正式发布[3]，规定了组织建立、实施、保持和改进人工智能管理体系的各项要求[4]，覆盖AI从研发到落地的风险管控、合规运营、质量保障等关键维度，为AI供给方与使用方提供了全生命周期的管理框架。

2025年7月，ISO/IEC42006∶2025《信息技术人工智能人工智能管理体系审核与认证机构要求》正式发布，以公正性、公开性、责任性和保密性为核心原则，确保提供AI管理体系审核与认证服务的机构具备所需的能力、一致性和可靠性，重塑了AI管理体系认证的权威格局与信任框架。

2.3 AIQI联盟：深化NQI全球协作

2024年5月，国际检验检测认证理事会（TICCouncil）牵头成立了人工智能质量基础设施（AIQI）联盟，整合全球NQI资源，共同应对人工智能治理挑战。联盟核心职能包括：联合各国监管机构完善治理政策，构建科学的质量评价体系，支撑AI产品与服务评估，适配全球监管与市场需求。

2.4 国内：分步搭建AI领域NQI配套体系

《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》围绕AI监管作出“加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则”的重要部署，这是我国布局AI领域质量基础设施的顶层政策依据。

2024年6月，多部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》，提出七大类标准体系框架，涵盖基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等内容[5]，充分发挥标准在技术创新、产业提质方面的基础保障效能。

2024年8月，中国质量认证中心（CQC）为阿里云计算有限公司颁发了人工智能管理体系认证证书，标志着国内AI第三方合格评定正式迈入落地实操的关键阶段。

2025年10月，国家集成电路微纳检测设备产业计量测试中心正式落户上海，致力于开展量值传递技术、测试技术研究及专用测量装备开发，重点攻关微纳米位移定位双溯源链路计量技术。

2026年5月，《人工智能计量体系和能力建设指引》围绕基础支撑、通用技术、核心技术、计量技术规范、计量服务产业和智能赋能计量六大部分系统布局，打通实验室创新与行业应用“最后一公里”。

3 NQI赋能AI产业高质量发展的路径设计

结合AI产业发展现状与传统NQI的局限，本文设计“计量筑基、标准引领、检验检测护航、认证认可立信”全方位、全链条的融合型高质量发展路径，系统性破解AI质量管控难题。

3.1 计量筑基

构建AI“度量衡”基准。突破传统物理参数计量逻辑，建立以数据计量、算法计量、算力计量为核心的计量框架。针对AI数据，确立准确性、完整性和一致性等计量指标；针对AI算法，设定复杂度、计算误差、收敛精度等计量参数；针对AI算力，厘清计算能力、能源效率、存储性能等计量属性。同时，赋予相应的计量单位，并保持计量一致性，从而解决AI“无指标可管控，无单位可计量”的问题。

研制AI计量校准装置与技术。研制量子计量、原位计量等新型计量校准仪器仪表，攻关差分测试、对抗验证、形式化验证等计量技术，实现对AI内部状态与计算过程的无损计量校准。

搭建AI计量数据共享与比对平台。汇聚多源异构计量数据，建立跨区域、跨行业的计量数据资源库，定期组织计量比对与能力验证，统一量值与方法，尽可能消除因基准不一致导致的评估偏差。通过数据共享与协同，提升计量结果的互认性与公信力，为AI跨域合作提供支撑。

3.2 标准引领

健全多层次全维度标准架构。搭建“基础通用+行业细分+安全专项”的立体化标准体系。在基础通用层面，统一AI术语定义、技术架构等通用标准；在行业细分层面，结合各行业风险等级、合规要求，制定差异化的场景应用标准；在安全专项层面，聚焦数据安全、伦理规范和风险防控等核心问题，制定安全保障标准。

强化标准前置引领作用。针对AI医疗等不容有错的领域，鼓励医院、龙头企业和科研机构共享试验数据，预判技术发展趋势，抢先布局标准化工作，制定前瞻性标准框架，以高标准确保AI技术安全有序落地。

优化标准制定流程。针对AI技术迭代快的特点，打破传统标准化冗长流程束缚，建立AI标准快速响应机制。分类分级推进标准制定，对于AI基础性、通用性标准，开展常态化统筹编制；对于迭代较快的技术应用标准，采用“轻量化编制”模式，简化审批流程，缩短标准与技术的“时间差”。

建立标准动态评估与迭代机制。结合产业痛点，明确评估主体与方法，对现行AI标准的适用性进行动态量化评估，对技术落后标准及时废止，对覆盖面不足的标准限期修订，对存在交叉冲突的标准予以整合优化。

3.3 检验检测护航

搭建分领域专业化检测平台。面向AI数据、算法、算力等领域，突破传统静态软件测试局限，重点检测计算能力、鲁棒性和可解释性等指标，识别缺陷与隐患。面向芯片、机器人和自动驾驶等领域，攻关太赫兹波穿透感知、数字孪生和耦合仿真等检测技术，构建虚实融合交互环境，模拟真实应用中的复杂工况与极端边缘场景，开展从单点功能到物理交互的全方位检测，有效应对环境动态响应与长尾风险。

构建全生命周期检测机制。在数据处理环节，开展数据质量、安全检测，从源头杜绝数据偏差、数据泄漏等问题；在模型训练环节，检测算法逻辑合理性、训练过程规范性；在部署应用环节，开展运行状态检测、风险隐患排查；在迭代升级环节，开展更新后专项检测，全方位识别AI产品质量缺陷。

3.4 认证认可立信

建立AI风险等级认证制度。对医疗、公共安全等高风险领域的AI产品实施强制性认证，对普通民用等较低风险领域的AI产品实施自愿性认证。通过分类认证，消除AI产品质量信任隐患。

（1）探索柔性化认证逻辑。针对AI封装性强、机理不透明的特点，可适当采用“功能核验、效果导向”的新型认证逻辑，重点围绕输出准确性、运行稳定性、风险可控性开展审核，以破解“黑箱”认证难题。对需要深度认证的特殊场景，可通过签订保密协议、引入形式化验证技术等方式，在信息安全的前提下，穿透式核查AI内部架构和参数，全面校验产品底层设计的有效性与安全性。

（2）构建动态认证模式。针对AI动态变化的特点，打破传统“一次认证、按年监督、长期有效”的固有模式，探索“基础准入认证+版本动态监督+变更信息备案”的认证模式，AI完成迭代升级、场景拓展后，需及时开展专项复核认证，核验更新后的模型性能并评估风险隐患，以保持其持续合规。

（3）强化认可监管职能。打破传统“现场作业、静态合规、事后问责”的监管惯性，构建全生命周期监管、全流程责任追溯的新型监管机制。界定数字证据的采信范围，界定数字审计记录与纸质材料的法律效力，依托数智化工具开展远程预测性审核，动态采集数字证据、监测产品运行，构建风险前置预警、快速处置的监管闭环。在此基础上，明晰AI产品相关主体权责，合理界定检验检测认证机构、技术供应商等的责任边界，以提供坚实的信用与制度保障。

3.5 体系融合

坚持系统性思维，统筹NQI四大核心要素协同发力，构建“计量定基准、标准定规则、检验检测定质量、认证认可定资质”的闭环治理体系，形成从基准定义、规则约束、质量验证到合规采信的完整管控链条。

推动AI领域NQI的全球共建与互认，深化产学研用协同创新。依托国际计量委员会（CIPM）、国际标准化组织（ISO）、全球认可合作组织（GlobalACI）、TICCouncil及AIQI联盟等多边平台，倡导各国共同制定AI计量、标准、检验检测和认证认可的国际规则，打造适配AI新业态、新模式的现代化质量基础设施体系。鼓励跨国联合测试与数据共享，推动不同法域下NQI体系的等效评估与结果互认。通过共商共建共享，开创协同高效、开放包容的全球AI质量管控新格局。

4 总结与展望

随着AI技术持续迭代、应用场景不断拓展、产业规模稳步扩大，质量管控正朝着精细化、动态化、全链条化方向演进，NQI的适配升级与重构将成为长期重点工作。首先，建立透明化、统一化、规范化的NQI制度体系，以确定性的制度平衡AI创新过程中的不确定性，引导市场主体开展合规、负责任的AI研发与应用。其次，以独立性、公正性、伦理规范、专家监督及问责机制为前提，持续丰富计量手段、完善标准体系、攻关检验检测技术、优化认证认可模式，全面提升AI产业安全管控、质量保障与风险治理能力。最后，始终坚守质量与监管红线，保持标准约束、质量管控、合规监管的不可妥协性，严防为追求发展速度与规模而放宽质量门槛或弱化监管底线的行为。

通过NQI赋能AI产业高质量、规范化、安全可控发展，为落实“人工智能+”国家战略、培育新质生产力、推动数字经济转型升级提供坚实保障。

[参考文献]

[1]林徽.欧盟全球人工智能治理角色塑造与未来路径选择[J].国际公关,2024(22):97-99.

[2]张广伟.欧盟人工智能监管沙盒制度的功能、局限及其启示——基于欧盟《人工智能法》的解析[J].德国研究,2024(2):116-132+136.

[3]伊曼纽埃莱·利瓦,埃蒂·费勒.认可：赋能明天，塑造未来[J].中国质量监管,2024(6):13.

[4]潘英.现有人工智能标准化和监管法案解析[J].质量与认证,2024(3):25-27.

[5]本刊编辑部.标准引领助力产业高质量发展我国“首绘”人工智能产业标准化体系建设指南[J].信息化建设,2024(7):8-11.