近日，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）》，为人工智能领域计量能力建设绘制了系统性蓝图。该文件从基础支撑到产业应用，构建了覆盖全链条的计量技术框架，旨在破解人工智能发展中的关键瓶颈问题。
针对人工智能算法"黑箱化"导致的可信度争议，指引明确提出突破AI系统内部状态监测技术。通过建立可靠性、安全性、可解释性三位一体的计量标准体系，实现技术性能的量化评估与横向比对。例如，在医疗诊断算法领域，将制定可追溯的计量规范，确保AI辅助决策结果符合临床验证标准。
在计量基准建设方面，文件呼应"十五五"规划关于量子计量的发展要求，提出构建国家级计量技术研发应用中心。重点研制具有自主知识产权的智能计量标准装置，形成覆盖算法模型、算力效率、数据质量的完整计量能力链。这相当于为人工智能产业建立统一的"度量衡"体系，解决不同厂商产品互认难题。
产业赋能方面，指引选取智能制造、智慧交通等14个重点领域开展深度融合。通过建立关键参数计量技术规范，破解产业数字化转型中的质量评估困境。在智能网联汽车领域，将制定车载AI系统响应速度的计量标准，为自动驾驶安全提供量化保障，切实提升公众对智能技术的信任感。
数据资源建设被列为重要突破口。指引提出构建三级计量数据集体系：最高计量特性数据集用于算法基准测试，标准参考数据集支撑模型训练，测试数据集保障产品验证。通过建立跨行业数据共享机制，打破医疗、交通等领域的数据孤岛，为人工智能发展提供高质量"燃料"。例如，在医疗影像AI领域，将建立标准化多模态数据集，解决训练数据不足导致的模型偏差问题。
根据实施路线图，市场监管部门将率先在智慧监管、远程医疗等领域建设计量应用示范中心。通过打造可复制的"人工智能+计量"场景，形成覆盖研发、生产、应用的全周期支撑体系。这些实践成果将为我国抢占人工智能国际标准制定话语权提供重要技术支撑。
