人工智能计量能力建设：两部门联合打通创新应用最后一公里

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）》（以下简称《指引》），系统勾勒了AI计量能力建设的实施路径。这份文件的意义绝非简单发文——在“十五五”规划全面启动“人工智能+”行动的背景下，《指引》标志着我国AI发展正从“重算力堆砌、规模扩张”的粗放模式，转向“质量提升、基础夯实”的精细深耕。核心在于同步升级AI的“底盘”与“制动系统”，确保其稳健运行与长效发展，为培育新质生产力筑牢根基。

那么，《指引》具体针对哪些关键痛点？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、智能赋能计量六大板块系统部署，目标直指破解实验室创新到行业应用间的“最后一公里”瓶颈。具体聚焦四大最棘手的障碍。

第一，攻克“测不准”难题。AI算法如同“黑箱”，决策过程不透明、可解释性差，导致关键场景应用受限。《指引》直接部署AI系统内部状态监测与表征等关键技术攻关，旨在用计量标准框定AI的可靠性、安全性和可信度，实现性能的“可测量、可比较、可追溯”。简言之，未来AI模型是否可靠，需通过统一标尺量化评估。

第二，统一“度量衡”基准。缺乏标准器，不同厂商的AI产品难以横向比对，市场秩序易混乱。“十五五”规划纲要已提出推进量子计量、原位计量等新型计量仪器攻关，《指引》则进一步落地——明确支持建设国家级计量技术研发应用中心，研制一批自主知识产权的AI计量标准装置。由此，从算法模型、算力效率到数据质量，全链条拥有统一“度量衡”，AI产品质量公信力得以确立。

第三，解决“全产业”赋能落地问题。计量技术不能困于实验室，必须融入生产线与民生场景。《指引》锁定智能制造、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、自动驾驶感知精度等关键参数展开计量研究。背后现实关切明确：AI医疗产品的诊断准确率能否信赖？自动驾驶的决策逻辑是否安全？借助计量这把标尺，产业数字化转型中的质量评估难题有望实质性突破，公众对AI的安全感与获得感从口号变为现实。

第四，缓解“数据荒”供给困境。AI依赖数据驱动，但高质量、标准化训练数据长期稀缺。《指引》明确提出构建具有最高计量特性的数据集、标准参考数据集和测试数据集，并建立基础资源共享机制，打破行业数据壁垒。这相当于为AI算法训练与评测提供精准“粮草”，推动数据从各自为政转向安全共享、高效复用。

下一步，市场监管总局将着手建设一批AI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。这套组合拳目标明确：加速构建与AI先导产业发展相匹配的计量支撑体系，为我国AI产业高质量发展贡献扎实的“计量力量”。