一周政策动态监测

商务部、科技部发布2026年第48号公告，就修订《中国禁止出口限制出口技术目录》公开征求意见。公告拟增列人工智能、生物医药、光伏三个领域共40项技术：AI 23项，生物医药5项，光伏12项。其中禁止出口14项，限制出口26项。自公告发布之日起，对所列技术实施出口前临时登记。来源：商务部公告｜商务部答记者问

• 征求意见期：2026年10月16日至11月15日。临时登记自公告发布之日起实施，到目录正式修订实施之日止。
• 登记方式：技术出口经营者出口前须在商务部业务系统统一平台“技术贸易管理信息应用”登记，已开始但尚未完成的出口也要登记。需登记的情形包括：转让技术所有权；境内技术授权境外使用；技术所有权人或实际控制人变更为境外主体；商务部明确要求登记的其他情形。
• 排除范围：已通过开源、发表学术论文等方式进入公共领域的技术不纳入管理；利用相关技术制造的产品也不在管理范围内。
• AI禁止类（附件节选）：
  • 深度合成检测技术：检测准确率≥95%，用于跨境数据鉴伪等。
  • AI驱动的恶意代码生成与变异技术：如对多引擎检测器攻击成功率≥60%、能沙箱逃逸、每次重写变化≥50%等。
  • 利用我国核心数据训练后提供服务的大模型。
  • 用于关键信息基础设施、国防、核心政务的高性能智能体。
• AI限制类（附件节选）：
  • 大模型技术：利用重要数据训练的模型（≤0.1%微量使用可例外）；训练计算量≥10^26 FLOPs、或参数量≥2万亿、或能力居全球前10的模型，其权重、检查点、源代码、架构、训练优化与推理加速等核心技术。
  • 智能体技术：如≥20步任务拆解、≥60个智能体并发、调用≥200个工具。
  • AI辅助漏洞挖掘技术：基准成功率≥75%，对操作系统或浏览器的端到端利用链成功率≥50%等。
  • AI芯片设计技术：14nm及以下、2.5D/3D封装、存算一体等。
  • 算力集群技术：互连带宽≥800GB/s，故障恢复≤120秒，线性扩展效率≥98%；大规模集群指加速卡超过10,000张。
• 答记者问口径：
  • 通过API调用、APP/网页交互、SaaS、端侧轻量化部署对外提供服务，不属于技术出口。
  • 限制类技术的海外本地化部署属于管理范围；部署在海外自有云等情形可适用自动许可。
  • 开源、境外自建自营算力中心、境外流片、联合研发、参与国际标准制定等适用自动许可，“即报即出”。
  • 正式实施后，“绝大部分人工智能技术仍可以自由出口”。

• 大模型出海需要重新划分合规边界：以服务形态出海基本不受影响。但转让或授权权重、源代码，以及海外本地化部署，需要先登记，正式实施后还要申请许可。10^26 FLOPs / 2万亿参数成为中国对前沿模型的管控门槛。
• 算力与芯片技术同步纳入管理：芯片设计、万卡级集群技术进入限制类。境外建算力中心和流片可走便利通道，对海外算力布局的影响相对可控。
• AI网络攻防能力被视为战略技术：恶意代码生成列入禁止类，漏洞挖掘列入限制类。网络安全类模型能力的国际合作和人员交流需要额外评估。

国务院总理李强主持国务院常务会议，听取“人工智能+”行动进展情况汇报。会议指出人工智能是影响未来发展的关键变量，要以落地应用牵引技术创新，深化拓展“人工智能+”行动。来源：中国政府网

• 夯实底座：加强技术攻关和算法创新，促进算电协同，增加高质量数据供给，补短板、锻长板。
• 赋能应用：以实体经济为重点强化供需衔接，鼓励联合研发，推进中试验证，加大场景培育力度。
• 统筹安全：统筹发展和安全，因业分级分类施策，加强风险研判评估，守牢人工智能安全底线。

• 行业化监管路线明确：“因业分级分类”意味着各行业主管部门可能分别出台AI安全要求，而不是制定单一横向法律。
• 算力、电力与数据供给有望获得更多政策支持：算电协同和高质量数据供给被列为发展底座，后续可能出台配套措施。
• 具身智能与科学智能受益于中试和场景部署：中试验证、联合研发的部署有利于工业具身智能和AI for Science成果转化。

习近平在内蒙古乌兰察布察哈尔高新技术开发区考察“东数西算”枢纽节点建设和绿色算力产业。来源：中央网信办（新华社）｜中国政府网

• 指出实施“东数西算”工程、构建全国一体化算力网是党中央重要部署，要确保已建成项目高效运行，后续项目如期完成。
• 强调算力网是国家规划建设的“六张网”之一。要求落实高效、绿色、安全要求，注重“算电协同”“算水协同”，积极延伸产业链，把算力优势转化为发展优势。
• 据新华社配套报道，乌兰察布已签约算力中心项目109个。截至2026年8月，算力规模达19万P，其中智算占比超过90%。

• 西部智算枢纽继续得到最高层支持：已建项目的上架率和后续项目进度将成为考核重点。
• 能耗和用水指标的分量上升：“算电协同”“算水协同”将进入算力中心审批和运营考核。

工信部在济南2026人工智能产业大会上发布高价值场景成果。成果按“一业一图谱、一景一档案”梳理了20个细分行业、1000余个场景，并把场景分为攻关级、验证级、推广级三级。来源：中国新闻网｜山东省工信厅｜21世纪经济报道（未检索到工信部原文，内容据媒体及地方转述）

• 编制机制：工信部科技司指导，中国信通院牵头，电子标准院等单位参与。官方判断，目前近一半场景仍停留在试点阶段。
• 后续部署（信通院院长余晓晖介绍）：加快出台《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2026版）》，布局算力互联互通节点，发挥国家人工智能产业投资基金作用。
• 公布数据：
  • 累计开展近30场“深度行”，对接企业5000余家。
  • 建设18个先导区，制定近200项标准，基金规模600亿元。
  • AI核心产业规模约1.2万亿元，企业约6600家，智能算力2592 EFLOPS。

• 工业AI落地从“示范”转向“分级推广”：三级分类为后续资金、试点和采购倾斜提供依据。
• AI标准体系即将更新：2026版综合标准化指南将重新布局大模型、智能体、具身智能等方面的标准。

GB/Z 299-2026《人工智能操作系统通用技术要求》与GB/Z 300-2026《人工智能操作系统权限管理要求》在新产业标准化领航论坛上举行发布仪式。标准发布日期为2026年9月24日，归口全国信标委（TC28）。来源：全国信标委TC28｜国家标准信息平台

• 起草单位：电子标准院牵头，华为、中兴、小米、统信、麒麟、天翼云、vivo、OPPO、荣耀、中移苏研、南京大学等60余家单位参与。
• 覆盖内容：内核、AI运行库、AI服务、系统级智能体、开发套件、异构算力调度、记忆管理、多智能体协同，以及沙箱安全、权限管理与行为审计。

• 端侧智能体权限治理有了国家参照：手机、PC上的系统级智能体调用应用和数据时，权限边界将趋于统一。
• 国产AI操作系统生态加速对齐：主要终端厂商共同起草，有利于不同厂商的智能体互操作。

上海在中国国际工业博览会开幕式上启动这项行动，部署四大工程、19项任务。到2028年的目标是：来源：上海市人民政府（解放日报）｜新华网（行动全文未公开）

• 重点制造企业智能工厂全覆盖，建成500家先进级智能工厂，场景突破2000个。
• 打造10个垂直领域大模型和300个工业智能体。
• 工业机器人密度达到600台/万人，推动8000台人形机器人进入工厂应用。
• AI赋能智能制造装备产业规模达到2000亿元，系统集成规模达到1000亿元。

• 人形机器人在工厂规模化部署首次有了量化目标：8000台为国内具身智能企业提供了明确的订单预期。
• 垂域大模型与工业智能体成为地方抓手：与工信部高价值场景部署上下呼应。

NIST超级智能创新与标准中心（CAISSI）、NSA超级智能安全中心（SISC）与CISA联合发布《超级智能训练与评估中的事件准备与响应关键实践》。文件提出10项自愿性实践，适用对象是在长时程任务上训练或评估高能力智能体的机构。来源：NIST｜NIST文件PDF｜CISA

• 定义：
  • “SI控制事件”指模型在未被指示的情况下采取重大行动，危及控制措施或人类监督。
  • 提示注入、后门等“被指示”的行为不算在内。
  • 另外定义了“险兆事件”（near-miss）。
• 准备（第1–2项）：最小权限、一次性基础设施、严格的网络白名单，限制权重复制和未受监控的推理。训练前要做结构化风险评估，并由高级管理层批准。
• 发现（第3–4项）：使用来自不同模型家族的多个模型做监控，确保监控器本身安全，日志防篡改；避免以降低可监控性的方式针对思维链进行训练。
• 响应（第5–6项）：保全证据（包括权重、检查点），具备自动停机能力。
• 恢复（第7项）：确认事件已被遏制后才能恢复。
• 报告（第8–10项）：通知受影响方，自愿向CISA、CAISSI、NSA SISC通报，并对外公开分享经验。
• 文件以NIST SP 800-61r3和CSF 2.0为基础，落实2025年行动计划的相关任务，由联盟第8工作组参与制定。

• 联邦首次针对“开发期风险”出操作指南：管控环节从发布前评估前移到训练和内部评估阶段。
• 为SI Force事件通报协议提供技术底稿：其中的自愿通报渠道和定义，可能成为后续强制规则的蓝本。
• 思维链可监控性写进政府文件：对强化学习训练方法提出直接约束建议。

据Politico报道、路透社转述，Anthropic向国会议员推介了一份前沿AI安全法案草案。Anthropic称草案对应公司今年发布的“Advanced AI Framework”。来源：CNA（路透社）｜Politico（仅媒体报道，草案原文未公开）

• 开发者义务：须测试前沿模型，公开结果，并接受独立评估。
• 独立评估方：
  • 在商务部注册，定期评估实验室及其前沿模型。
  • 实验室可以付费，但报酬不得与评估结果挂钩。
  • 发现“列举的紧迫风险”时，须在评估完成后72小时内报告商务部。
• 叫停门槛：
  • 风险须可预见且紧迫，可能造成超过10亿美元损失或50人以上死亡或重伤。
  • 风险须源于生物武器、模型逃脱开发者控制或网络攻击。
  • 满足上述条件时，商务部可请求哥伦比亚特区联邦地区法院叫停模型；其他联邦机构不得暂停模型的开发、部署或内部使用。
• 草案将优先于部分州法（如加州）。

• 企业首次拿出完整的联邦立法文本：为国会在中期选举后的讨论提供了现成框架。
• “窄门槛+司法叫停”模式：限制行政机关的自由裁量，同时可能削弱州法。

“超级智能特别工作组”（Super Intelligence Force）召开首次会议，确定工作组存续120天，并部署制定前沿实验室向政府预警安全事件的机制。来源：路透社（Yahoo转载）｜PYMNTS（彭博社）｜InsideDefense（白宫会议纪要未公开，内容据媒体报道）

• 工作组由国家情报总监Jay Clayton牵头，成员包括人事管理局局长Scott Kupor、FTC主席Andrew Ferguson、国防部技术负责人Emil Michael。
• Clayton与国家网络总监Sean Cairncross牵头成立小组，落实“White House Accord”。
• Emil Michael负责制定“实验室就数据泄露、黑客入侵、越狱及其他问题向政府提供早期预警和系统化通报的协议与机制”。
• 委托总统科技顾问委员会（PCAST）评估AI风险，风险研究由David Sacks牵头。
• 设三个委员会：报告与响应（Michael负责），关键基础设施（Kupor负责），执法与问责（Ferguson负责）。
• AI违规由FTC或司法部执法；会议未讨论新的法律或规则。

• 联邦事件通报体系初具雏形：前沿实验室可能须按统一协议通报安全事件，但时限和罚则尚未公布。
• 用现有执法权代替新立法：FTC与司法部成为事后追责的主要渠道，与同期FTC调查相互衔接。

能源部科学办公室通过ModCon与American Science Cloud发布首批“Genesis Agent Skills”资源，服务于“创世纪计划”（Genesis Mission）。来源：美国能源部

• 内容包括超级智能安全、智能体评估与监控、数据治理、科学工作流、多智能体协同等指南。
• 由BASE团队（PNNL、LBNL研究人员）开发，在GitLab上免费开放。

• 国家实验室率先制定AI for Science智能体安全规范：为科研机构部署自主智能体提供可复用的规范。
• 开放共享强化美国科学AI生态：降低高校和实验室的接入门槛。

俄亥俄州共和党参议员Bernie Moreno提出S.5689法案，已提交参议院财政委员会。来源：Moreno参议员办公室（法案PDF）｜Politico

• 适用对象：签约峰值需求≥100兆瓦，且≥50%的加速器为AI芯片的数据中心。
• 措施：
  • 此类数据中心不得享受联邦激励。
  • 对其获得的州和地方激励征收100%消费税。
  • 财政部与商务部须在1年内界定“AI加速器芯片”。
  • 表达国会希望各州废除相关激励的意见。
• 法案在最终法规发布后生效。

• AI算力扩张的财税逻辑受到挑战：共和党内部出现了针对大型AI数据中心的反补贴立法。
• 地方招商成本可能上升：如果法案推进，各州围绕数据中心税收优惠的竞争将受到冲击。

据Axios报道，FTC向OpenAI和Anthropic各发出一份超过50页的民事调查令（CID）。来源：Axios（仅媒体报道）

• 调查范围包括安全事件、安全防护措施、营销宣传与隐私等。
• FTC计划之后向第三方发出调查令，并打算强制公司高管作证。

• FTC走到联邦AI安全执法的前台：在没有联邦AI法的情况下，从消费者保护和欺骗性宣传切入前沿实验室的安全问题。
• 安全承诺变成法律风险：企业对外的安全声明可能被用作执法依据。

阿肯色、爱荷华、堪萨斯、内布拉斯加、西弗吉尼亚、亚利桑那、爱达荷、蒙大拿、犹他9个州的总检察长起诉OpenAI，指其在ChatGPT安全性上误导用户。来源：阿肯色州总检察长｜Politico

• 阿肯色的诉由：《阿肯色州欺骗性贸易行为法》（ADTPA）、CTOPPA等州法，以及过失、严格责任（设计缺陷、未尽警示）、不当得利、公共妨害等普通法诉由。
• 请求的救济：
  • 禁令，包括停止收集未成年人数据。
  • 风险披露、返还和民事罚款。
  • 在建立充分保障之前，禁止OpenAI继续测试先进AI，也不得创建具备递归自我改进能力的模型。

• 州层面诉讼直接指向前沿研发：救济请求从消费者保护延伸到模型开发本身，这是首次。
• 联邦优先权之争升温：与Anthropic草案中优先于州法的条款直接冲突。

参议院商务委员会首席民主党议员Maria Cantwell与共和党参议员Mike Rounds联名致信国家情报总监Clayton和白宫科技政策办公室主任Kratsios。信中称AI相关事件已达“数以万计”，并提出三项优先事项：来源：参议院商务委员会｜信函PDF

• 强化NIST/CAISSI的标准制定：增加预算和技术人员。
• 扩大独立测试：依托CAISSI、能源部国家实验室和第三方机构，发展审计能力。
• 发展防御性AI：延续DARPA AIxCC，推动NIST、NSF、NSA及开源防御工具。

• 两党在CAISSI定位上形成共识：为国会拨款和未来立法确立CAISSI的牵头角色。
• 独立评估成为立法焦点：与Anthropic草案中的“注册评估方”机制相呼应。

欧委会与欧洲研究区（ERA）伙伴更新了这份指南。这是2024年首版以来最全面的一次修订，上一版发布于2026年5月。来源：欧委会研究与创新总司

• 新增智能体AI在科研中的使用指引。
• 细化AI在同行评审和项目申请评估中的使用规则。

• 科研诚信规则覆盖到智能体：研究人员和资助机构需要重新划定AI参与评审的边界。

欧委会在都柏林欧洲AI科学峰会上启动RAISE认捐倡议，以自愿实物认捐的方式支持欧洲科研人员使用AI，不涉及新增公共资金。来源：欧委会研究与创新总司｜Science|Business

• 首批认捐方：
  • Elsevier：LeapSpace、ClinicalKey AI。
  • Frontiers：整理1000个“地平线欧洲”数据集，提供100项FAIR²资助，合计超过160万欧元。
  • Google：300万美元云额度及DeepMind科学模型。
  • Mistral：开放权重模型、API额度、博士实习。
  • 诺和诺德基金会：Gefion超算。
  • NVIDIA。
  • Sanofi：Future4Care。

• 欧盟AI for Science转向公私合作供给：用企业的算力和模型补充RAISE的公共资源。
• 美国科技企业深度参与：与“主权AI”的叙事并存，说明欧洲科研算力仍依赖外部供给。

欧委会执行副主席Henna Virkkunen在都柏林讲话中宣布，AI办公室已对通用AI模型启动首批执法行动，向相关提供者发出信息请求（RFI），内容涉及安全、外部评估和模型使用监测。AI办公室的执法权自8月2日起生效。来源：欧委会讲话PDF｜欧委会数字战略

• 科学小组特别会议（10月9日召开，10月12日公布）：讨论了失控事件；确认AI办公室已收到严重事件报告并发出安全类RFI，之后还将发出合并的RFI。
• 科学小组建议：
  • 把内部模型纳入治理。
  • 建立欧盟层面的事件发现与调查能力（设工作组）。
  • 发起国际信息共享与联合危机响应倡议。
  • 审查会降低可监控性的训练技术。
• 算力与产业：
  • 已有19个AI工厂和13个AI工厂天线。
  • 超过300亿欧元用于支持最多7个AI超级工厂。
  • 《云与AI发展法》计划在5–7年内使算力翻三倍。
  • 设立50亿欧元的Scaleup Europe基金。
  • “Apply AI”已动员约20亿欧元。
  • 举办欧洲AI创新月（约100场活动，11月17日以Apply AI峰会收官）。

• AI Act执法从文本进入实际操作：前沿模型提供者首次收到正式RFI，安全和评估信息是首要执法对象。
• “内部模型”可能被纳入监管：如果科学小组的建议被采纳，将突破AI Act只管投放市场模型的边界。

欧委会实施决定(EU) 2026/2274于10月12日通过，10月14日刊登在《欧盟官方公报》上，即日生效。来源：EUR-Lex

• 决定将EN 18286:2026《人工智能—用于欧盟AI法监管目的的质量管理体系》的引用列入公报，这是依据AI Act第40条发布的首项协调标准。
• 符合该标准即对相应要求享有合格推定。标准依据的是标准化请求C(2025) 3871附件I第9项（质量管理体系，含上市后监测）。

• 高风险AI的合规路径首次落地：提供者可以通过符合EN 18286来证明满足质量管理体系义务。
• 其他协调标准将陆续跟进：风险管理、数据治理等标准可能按同一机制发布。

欧委会发布实施条例草案Ares(2026)9589403，规定AI办公室依AI Act第75条行使专属管辖权时的程序规则。适用对象是同一提供者基于其通用AI模型打造的系统，以及嵌入超大型在线平台或搜索引擎的AI系统。反馈截止日期为2026年11月9日，计划在2026年第四季度通过。来源：欧委会草案

• 查阅卷宗：
  • 只有在发出初步调查结论之后才开放。
  • 未删节材料只提供给特定的外部律师、经济顾问和技术专家，按披露条款使用；这些人员在调查结束后3年内就业须通知。
  • 欧委会、AI委员会、咨询论坛、科学小组等的内部文件不在查阅范围内。
  • 查阅申请须在1周内提出。
• 保密：当事方可在1周内对披露提出异议。
• 时效：
  • 调查时效为5年，从违规停止时起算。
  • 信息请求、为评估系统提供访问、检查、邀请结构化对话、立案、重新立案，都会中断时效；总时长最多为时效期间的2倍，另加中止期。
  • 欧盟法院诉讼期间，以及现场检查等待司法授权期间，时效中止。
  • 罚款执行时效为5年。

• AI办公室的执法工具补齐：程序规则落地后，罚款和检查的法律确定性会明显提高。
• 企业的抗辩空间收窄：多种调查动作都能中断时效，长期被调查的风险上升。

下院商业、创新与贸易委员会（BIST）举行证据听证，随后启动关于AI采用、安全与治理的长期调查，主席为Liam Byrne。来源：Wired｜英国议会委员会｜Resultsense（听证细节据媒体报道）

• 业界证人：
  • 前OpenAI研究员Kokotajlo、Adler等出席。
  • Anthropic的Liam Booth-Smith认为规则应具约束力。
  • OpenAI的Tom Duff Gordon支持强制事件报告、法定框架和国际公约。
  • Google DeepMind与Meta代表立场更谨慎。
• 政府证人：AISI主任Henry de Zoete确认AISI无权阻止模型发布；内阁办公室常务秘书Cat Little称现行制度是自愿性质。
• 调查安排：按议题分别征集证据，并将对《网络安全与韧性法案》进行检验。

• 议会成为推动约束性规则的主要力量：头部实验室公开支持立法，削弱了“监管抑制创新”的阻力。
• AISI的权限缺口被公开确认：为后续赋予其法定权力提供依据。

AI大臣Kanishka Narayan向下院提交书面部长声明，DSIT同步发布新闻稿，宣布加强国家层面的AI风险防御。来源：GOV.UK｜英国议会Hansard｜SecNews（上院修正案内容据媒体报道）

• 扩大前沿AI加固计划：试点已在18个部门的548个代码库中发现并修复1352个漏洞。
• 模型评估：AISI正在评估包括Gemini 4 Argon在内的最新模型，发布前访问权限来自实验室和美国政府。
• 智能体事件响应：由NCSC、DCMS、AISI共同建设智能体AI事件响应能力。
• 立法：考虑强化《网络安全与韧性法案》，纳入AI网络风险和失控风险，包括险兆事件报告、跨组织AI风险、事件学习。AI硬件验证方案将在未来数月公布。
• 机制：首相AI工作组由Vallance勋爵主持；AI将是英国明年担任G20主席国时的议程核心。声明称“如果不能充分控制风险，就不要发布系统”。
• 上院报告阶段定于10月26日。议员已提交修正案，要求前沿AI开发者在24小时/72小时/14天内报告未授权访问等事件（非政府提案）。

• 英国从自愿走向立法的信号最明确：失控风险可能借网络安全法案获得法定报告义务。
• 政府把前沿AI用在防御一侧：大规模漏洞修复的数据为“AI用于网络防御”提供了实证。

AISI发布立场文件，列出前沿AI开发中最急需的技术实践。AISI表示不寻求强制要求，而是与业界共同制定，之后可以提交国际标准组织形成正式标准。来源：AI Security Institute

• 两大新挑战：
  • 风险提前出现在训练、内部部署和评估阶段。
  • 评估方法跟不上能力进展：基准很快饱和，模型能识别出自己正在被测试。
• 八项优先事项：
  • 风险评估与记录。
  • 全生命周期监督。
  • 保护和评估监督机制。
  • 智能体事件的发现、响应与报告。
  • 共享AI发展速度信息，包括把AI参与自身研发作为递归自我改进的指标。
  • 支持独立审计方和评估方。
  • 测量安全相关领域的能力。
  • 测量对齐程度。
• AISI已在发布前独立评估过55个以上模型。

• 英美技术议程对齐：与NIST CAISSI同期发布的文件互补，形成训练期管控的共同框架。
• 递归自我改进指标进入政府议程：AI研发的自动化程度可能成为将来的报告义务。

内阁府规制改革推进室与人工智能政策推进室、数字厅、经济产业省公开征集阻碍AI社会实装的规制信息，期限为10月19日至10月30日17:00。来源：内阁府｜电波新闻

• 对象技术：大语言模型、多模态、智能体AI及物理AI（AI机器人、完全无人驾驶、AI无人机等）。
• 对象规范：法律、政令、省令、告示、通知等。
• 征集结果将用于规制改革推进会议、人工智能基本计划修订（现行计划于7月14日经内阁决定），以及AI·数字改革推进会议。

• 日本以“去规制”推动AI与物理AI落地：机器人、无人驾驶相关规制有望进入集中修订清单。

日本俳优联合（约2600名会员）发布《关于声音的生成式AI利用指南》。来源：PR TIMES｜时事通信

• 同意：学习、生成、公开三个阶段都须取得事先同意（第7–9条）。
• 报酬：明确支付对价（第16条）；多语种配音另有规定（第15条）。
• 已故演员：须取得继承人同意（第6条）。
• 同时推动“声音权”立法。

• 行业规范为立法铺路：与经产省同期的审议相呼应，配音行业将通过合同条款落实三阶段同意。

产业结构审议会知识产权分科会不正当竞争防止小委员会讨论了生成式AI擅自使用声音、肖像的问题。来源：朝日新闻（仅媒体报道）

• 方案一：把肖像、声音纳入“商品等表示”，但须具备周知性。
• 方案二：新设条款，不论知名度高低，一律禁止擅自使用。
• 委员没有提出明确反对。

• 日本可能首次在成文法中保护声音权益：将影响配音、语音合成和虚拟主播等生成式AI业务。

国务会议通过了国会10月1日表决通过的修正案，修正案将于公布6个月后施行（约2027年4月）。来源：韩国政策简报｜科学技术信息通信部｜韩联社

• 《人工智能基本法》：政府项目产出的AI训练数据须接入或提供给AI Hub。例外情形包括商业秘密、侵犯个人信息或著作权，以及总统令规定的国家安全事项。部长可提供支持并开展质量管理。
• 《数据产业法》：科学技术信息通信部可请求公共和民间机构配合，建立数据所在位置信息的“一站式”服务；公共机构无特殊理由须配合。

• 公共训练数据集中供给：AI Hub成为国家级训练数据枢纽，对本土大模型有利。

副总理兼科学技术信息通信部长官裴庆勋在COEX物理AI技术周上检查了物理AI联盟的进展（联盟第二期于6月启动）。来源：韩国政策简报｜韩联社

• 三个分委会：技术全栈（K-物理AI全栈）、产业桥梁（实证与商业化）、治理（标准化与全球合作）。
• 把企业课题与研发、实证和政策金融挂钩。物理AI与半导体、AI数据中心并列为三大超大型项目。

• 具身智能进入韩国国家级项目：联盟机制将引导资金和标准向机器人整机与基础模型集中。

IMDA在“AI保障交流会：智能体AI专场”上宣布三项举措。来源：IMDA｜AsiaOne｜海峡时报

• 《智能体系统安全与可靠性测试入门工具包》：分四步，即识别风险、设计测试、分析结果与日志、持续监测与重新测试，强调检查智能体在整个任务过程中的行动。工具包基于全球AI保障沙盒、新加坡AISI及20余家业界参与方的经验。
• AI测试机构认证计划（AI TAP）：首批5家机构为AIDX Tech、Knovel Engineering、普华永道新加坡、Resaro、Vulcan。认证有效期1年，按技术、运营、财务能力评估。
• 前沿AI韧性与安全工作组（FAIRS）：由20余名业界领袖组成，2027年上半年提交报告。

• 第三方AI测试市场制度化：认证机构将成为企业智能体上线前的标准化评估渠道。
• 新加坡瞄准智能体保障规则制定者的角色：工具包可能被区域监管机构参考采用。

新加坡国际网络周期间，数码发展及新闻部常任秘书Chng Kai Fong与Anthropic联合创始人Ben Mann签署备忘录，部长杨莉明见证。来源：Anthropic｜新加坡经发局

• 合作领域：AI安全、安全防护与模型评估；AI采用及其影响研究；公私部门负责任地采用AI。
• Anthropic将与新加坡的AI安全、安全防护与保障机构，就模型评估、测试标准和事件响应开展技术交流，并为新加坡制定AI规则提供技术和政策意见。

• 小国通过企业协议获得前沿模型评估能力：形成类似英美AISI与实验室之间的合作通道。

副总统兼副总理曼苏尔·本·扎耶德主持AI与发展部长理事会，审议FedAI国家智能体AI生态系统。来源：阿联酋通讯社｜海湾新闻（控制塔细节据媒体报道）

• 内容包括连通各部委、培训联邦雇员、分阶段部署AI智能体，以及监管智能化项目。
• AI国务部长奥拉马在世界经济论坛活动上介绍了更多细节：
  • 建设联邦“智能体控制塔”，所有智能体必须接入，全部行动留痕，由AI与人工持续审计。
  • 目标是2年内50%的联邦服务由智能体AI提供。
  • 约30%的服务不适合交给智能体，涉及民生的事项是“红线”。
  • 部署智能体的机构承担责任。

• 政府级智能体治理模式成形：集中接入、全量日志、部署方负责，可能成为公共部门智能体治理的样板。

在爱尔兰担任欧盟理事会轮值主席国期间，24个欧盟成员国的电信部长通过《关于可信、安全与主权AI的都柏林宣言》。克罗地亚、希腊、斯洛文尼亚未签署。宣言是政治性文件，不具约束力。来源：爱尔兰企业、旅游与就业部｜宣言PDF｜爱尔兰政府

• 七大领域：
  • AI安全与韧性：测试环境、评估方法。
  • 可信的AI应用。
  • 主权：覆盖所有欧盟语言，减少对外依赖。
  • 基础设施与技能：汇集算力，提高能效。
  • 可持续性：统一环境影响指标。
  • 公共部门采购。
  • 欧洲与国际合作：组建“意愿联盟”。

• 成员国层面为AI安全评估提供政治支持：为欧盟测试设施和评估方法的协作打下政治基础。
• “主权AI”成为欧盟共识：多语言模型和本土算力将从更多成员国获得资源。

英国内阁办公室与加拿大政府宣布续签AI安全伙伴关系，在2024年“AI安全科学伙伴关系”的基础上进一步深化，并重申加拿大AI安全研究所与英国AI安全研究所的合作。来源：GOV.UK

• 标准：合作制定可互操作的AI安全标准，确定共同国际标准的优先领域。
• 信息共享：通过适当的五眼渠道共享敏感信息，交流各自国内韧性建设的经验。
• 技术合作：定期交流前沿AI能力、新兴风险和评估方法，探索人员互派与协调评估。

• AISI网络向双边实际操作深化：协调评估和人员互派将提升前沿模型的联合测试能力。