人工智能正在以前所未有的密度进入交通运输场景。对高速公路运营方而言，"要不要上 AI"早已不是问题——事件检测、智能客服、养护决策、智能巡检，触点遍布"建、管、养、运、服"全链条。

问题于是转向下一层：AI 用得越多，"管住 AI"的紧迫性就越突出。

2026 年 8 月 20 日，交通运输部举行专题新闻发布会。科技司司长徐文强给出一个形象的判断——"安全是人工智能的'底盘'"。他同时披露，交通运输部已出台《"人工智能+交通运输"应用安全指引》，坚持"包容审慎、风险导向、敏捷治理、技管结合、协同应对、防范失控"六大安全治理原则，形成覆盖人工智能应用全生命周期、全业务领域的安全治理框架。

8 月 27 日，这份文件以国家标准化指导性技术文件（GB/Z 265—2026）的形式获批发布并实施；9 月 14 日，交通运输部官网以【图解】形式作出官方解读。节奏清晰：先立规则，再谈规模。

本文结合文件全文、官方图解与发布会实录，尝试回答：这是什么文件？定了哪些规则？对高速运营方意味着什么？

一、为什么是现在：从"实施意见"到"安全指引"

看一份规则文件，先看它的来路。

时间线拨回 2025 年 9 月。交通运输部等七部门联合印发《关于"人工智能+交通运输"的实施意见》，提出两阶段目标：到 2027 年，综合交通运输大模型体系落地部署、普及应用一批智能体；到 2030 年，智慧交通与智慧物流领域关键核心技术实现自主可控，形成较为完备的交通领域人工智能治理体系。这份纲领性文件中，"制定交通运输人工智能应用安全指南"被列入治理机制建设任务。

2026 年 6 月，《"人工智能+交通运输"典型应用场景创新行动方案》印发，围绕十大方向推出首批 41 个典型场景建设指引（全行业潜力场景 860 项）。行动方案确定了"技术突破—场景验证—产业应用—体系升级"的路径；"体系"二字，天然包含安全治理的制度化。

2026 年 8 月 27 日，GB/Z 265—2026 获批发布并实施。从纲领文件里的一个任务名，到可执行的治理框架，政策链条完成了"方向—行动—规则"的闭环。

"GB/Z"中的"Z"，代表国家标准化指导性技术文件——它不是强制标准，不设罚则，而是"给出指导和建议"的技术文件。正因如此，它更值得关注：框架一旦立起，很可能成为后续标准修订、项目论证、招标评审的事实参照。对行业而言，这是一份"先立规矩、再行千里"的底稿。

二、六个关键词：治理原则如何落地

六条原则是整份文件的"总开关"。文件原文的表述是：交通运输人工智能应用遵循"包容审慎，风险导向，敏捷治理，技管结合，协同应对，防范失控"的安全原则，通过实施基于角色、贯穿全生命周期的安全措施，保障人工智能应用"安全、可靠、可控"。

六条原则并列，各自对应不同的治理动作。下表将其内涵与对运营方的落点逐条对齐：

六条之中，"防范失控"穿透力最强。它对应具体工程要求——文件明确：要同步规划决策校验与纠偏、人工介入与人机协同体系，包括一键接管、版本回退、紧急关停、人工复核等，"确保人类具备最终控制权限"。

三、四类角色：一份 AI 项目的"责任矩阵"

原则之下是责任落位。文件把交通运输 AI 应用的角色划分为四类，逐一明确安全职责：

• 生产开发者：负责 AI 产品/服务的设计开发与部署，对模型算法的准确性、合规性、鲁棒性、可解释性等负责，对人工智能系统承担安全主体责任；
• 应用提供者：将 AI 能力以产品或服务方式提供，负责部署、运行和监测，保障系统安全稳定运行，对系统运行承担安全主体责任；
• 数据提供者：为 AI 产品或服务提供数据，对训练数据质量承担主体责任，并有效监督数据的安全收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开；
• 业务使用者：最终使用 AI 产品或服务，使用前审慎评估安全风险及影响，使用中保障系统和数据合规使用，并对 AI 可控性进行有效监督。

放到高速场景，有一个现实判断：运营方往往同时扮演多个角色。 使用事件检测、智能客服时，对应"业务使用者"；训练与反馈数据来自自有路网时，对应"数据提供者"；参与垂直模型联合开发乃至自研，还会进入"应用提供者"的序列。文件对此有专条："同一单位或组织在作为多个不同角色时，承担各角色相应的安全责任。"

角色叠加，意味着责任叠加。这也解释了文件为何要求业务使用者指定人工智能应用安全第一责任人，建立覆盖全生命周期的安全责任机制——把安全责任从"模糊事项"变成"明确的人与机制"。

四、七个阶段：全生命周期安全动作清单

如果说六原则是"总开关"、四角色是"责任矩阵"，全生命周期要求就是"施工图"。

文件将 AI 应用生命周期划分为七个阶段：前期规划、设计开发、验证确认、部署、运行监控、持续验证评估、退役下线，并从模型算法、数据、业务应用、信息设施等方面给出逐阶段动作。以下选取与高速运营方关系最密切的四组展开。

其一，规划阶段"先算风险账"。要对目标场景开展影响评估——不仅看效率收益，还要分析长期和潜在影响与投入产出比；随后识别八类风险（模型算法、数据、系统网络、信息内容、现实安全、伦理安全、自动化决策、跨境应用），组织专家评审、形成决策。换言之，上 AI 不是"买套系统"，而要像重大工程一样过"可研关"。

其二，"人类最终控制权"要落到工程上。规划阶段即须同步规划决策校验与纠偏、人工介入与人机协同；设计开发阶段建立分级监督（实时批准、事后审查、异常干预）；部署阶段再细化：关键决策节点设人工复核，启用"双轨切换"，明确触发条件与切换权限。对控制、决策类高速场景，这是硬要求。

其三，运行监控有"硬数字"。文件明确：系统运行日志留存不少于 6 个月，互联网政务应用系统不少于 1 年；同时建立决策与行为抽查机制。针对模型失控、数据投毒、提示词注入、护栏失效等场景，还要制定专项预案、定期演练并留档。

其四，退出机制也要"计划内"。文件罕见地把"退役下线"写进全生命周期：应用过时、重大问题无法修复或业务变化时，需评估终止风险、形成安全退出方案，实施数据删除与资产处置，并通报业务使用者和监管机构——让 AI 系统"善终"，同样是治理的一环。

五、十类风险与公路场景样本

治理原则之外，附录 A 列出十类常见安全风险，逐项给出防范与缓解策略，归纳成一张速查表：