导语：
EU AI Act 的官方时间表已明确分阶段生效：2024-08-01 生效，2025-02-02 落地禁止实践与 AI 素养要求，2025-08-02 对 GPAI 模型提出额外义务，2026-08-02 进入主体规则执行期。这意味着治理不再是“法规读书会”，而是“运营计划表”。数字治理要把责任链、证据链与预算链放到同一张路线上，才能穿越执行期。
1. 时间表驱动的治理节奏
- 禁止实践与 AI 素养要求已成硬约束，必须进入制度与培训计划。
- GPAI 义务启动，模型透明度与风险评估成为常规交付物。
- 主体规则生效临近，采购、上线与审计流程要与法规对齐。
2. 治理对象清单
- 模型资产：模型来源、版本、训练数据范围与能力边界。
- 数据资产：数据分类、访问控制、清洗规则与可追溯性。
- 供应链资产：第三方模型与插件的责任主体与审计权。
3. 证据链怎么做成“运营产物”
- 设计统一的风险评估模板，强制嵌入项目立项流程。
- 评测基线与监控报表进入常规交付，成为“例行证据”。
- 审计可导出：日志、评测、人工监督记录必须可以一键归档。
4. 采购与第三方治理
- 合同层面明确模型来源、更新机制与责任边界。
- 供应商需提供安全测试与合规声明，纳入准入门槛。
- 对高风险场景要求“人工监督 + 可回滚”能力。
5. 参考价值的具体操作流程
- 建立法规时间表与项目路线图的对齐机制。
- 设立治理角色与 RACI 表，明确责任链。
- 建立模型与数据资产台账，形成“可追溯目录”。
- 对高风险场景强制风险评估与评测基线。
- 推出合规预算与成本跟踪机制，形成预算闭环。
- 上线审计机制：日志、评测、人工监督记录统一归档。
- 供应商审计与准入：定期复核第三方模型与工具。
- 定期演练：模拟合规审计与应急处置，确保可执行。
6. 落地检查清单
- 治理流程是否覆盖“模型、数据、供应链”三大对象？
- 证据链是否具备可导出与可复核能力？
- 是否将法规时间点写入年度规划与预算？
- 是否有跨部门的持续复盘与改进机制？
7. 组织能力建设
- 建立跨部门治理委员会，确保技术与合规同步决策。
- 建设“合规产品经理”角色，负责风险评估与证据链输出。
- 对研发与业务团队定期开展 AI 素养培训，降低合规落地成本。
8. 常见误区与对策
- 误区：把合规当成一次性文档输出。
- 对策：把合规流程嵌入研发与发布门禁，形成持续机制。
- 误区：只关注内部模型，不关注第三方工具。
- 对策：对供应商建立准入标准与周期性审计。
9. 交付物清单建议
- 风险评估报告与评测基线结果。
- 合规培训记录与人员覆盖率统计。
- 供应商审计记录与整改追踪表。
10. 结语
AI 治理不是“一次性合规”，而是持续运营。只有把时间表、证据链与预算链绑定在一起，才能在法规进入执行期时保持可持续交付。
11. 关键指标建议
- 高风险场景覆盖率与评测完成率。
- 合规培训覆盖率与年度复训比例。
- 供应商审计完成率与整改闭环率。
- 证据链可导出率与审计通过率。
- 风险评估平均周期与延期比例。
指标应与法规时间表同步更新，避免遗漏窗口。
