（历史信息）新一代人工智能治理原则

办厂易政策研究组原创解读：

随着人工智能技术深度融入制造流程，从智能质检到柔性产线调度，其应用边界持续扩展，但算法黑箱、数据安全与伦理风险也逐渐显现。在此背景下，国家层面推动建立前瞻性治理框架，目的在于引导人工智能在智能制造领域的健康演进，确保技术创新与社会价值实现协同推进。

此次治理原则虽未直接设定财政补贴或专项资助，却通过明确技术应用的合规边界与责任归属，为具备高阶智能化能力的企业提供制度性保障。尤其对长三角地区已部署工业大模型、边缘计算平台或构建自主可控算法体系的先进制造企业而言，符合“可解释性设计”“数据最小化采集”“人机协同决策”等要求的企业，将获得更强的市场信任度和项目准入优势。企业在申报政府主导的智能工厂试点、绿色智能制造示范工程时，这些治理标准将成为关键评估指标，间接提升中标概率与融资便利性。

长三角制造业正加速从“设备自动化”迈向“系统智能化”，建议企业主动梳理现有AI应用链路，评估算法透明度、数据流转合规性及应急响应机制。优先在汽车零部件、高端装备、新材料等细分领域开展治理能力建设，将合规要求前置至研发阶段。企业可通过办厂易政策匹配测算自身适配度。

▎ 政策背景国家新一代人工智能治理专业委员会于2019年6月17日发布《新一代人工智能治理原则》，系我国首个面向智能制造场景的人工智能治理顶层设计。该原则并非资金扶持类政策，而是为智能装备制造商、工业软件开发商及开展产线智能化改造的工业企业，提供覆盖数据采集合规、算法可解释性、人机协同安全等全链条的行为指南与风险防控框架。

▎ 核心内容▎ 治理定位与适用范围

• 定位为技术应用红线与发展坐标，旨在平衡创新激励与安全可控

• 适用对象：工业企业、人事部门、申报专员、普通员工

• 适用产业：智能制造产业

• 支持方式：其他（规范性指引）

• 有效期：长期有效▎ 关键治理维度

• 数据采集合规：明确工业场景下传感器、IoT设备等数据采集的授权边界与最小必要原则

• 算法可解释性：要求预测性维护、智能质检、柔性排产等关键决策类AI系统具备可追溯、可验证的逻辑路径

• 人机协同安全：规定人工干预通道必须常备、响应延迟阈值及责任归属机制▎ 申报条件

• 无独立申报流程或资格门槛

• 企业需将治理原则嵌入AI项目立项前自检清单

• 建议在供应商准入、设备联网、模型训练等环节建立内部合规审查机制▎ 政策影响▎ 对企业的实践价值

• 提前识别研发责任归属与数据使用边界，降低因规则模糊导致的合规成本与落地阻力

• 将符合治理标准的能力转化为参与重点产业链协同的硬通行证

• 特别适用于长三角制造业集群——该区域工业数据流通密集、自动化决策场景丰富▎ 实施建议

• 工厂宜将治理要求前置到数字化改造方案设计阶段

• 可通过办厂易政策匹配工具测算自身适配度

• 在线服务入口：昆如意企业服务总入口政策服务频道▎ 政策原文信息

• 项目：内容

• 发文单位：国家新一代人工智能治理专业委员会

• 发布日期：2019-06-17

• 文号：—

• 政策标签：新一代人工智能治理原则

• 政策级别：国家级

• 政策类别：技术创新