人工智能作为新一代关键技术，在推动产业发展、提升服务效率、强化管理能力等方面发挥着重要作用。为规范人工智能技术应用，保障建设质量、运行安全与应用实效，制定本技术指导。
人工智能应用应坚持需求导向、安全可控、务实高效、循序渐进，立足实际业务场景，合理选择技术路线，不盲目追求高端模型，确保应用可落地、可运行、可见效。
在技术体系上，人工智能建设主要包括基础设施、数据治理、模型应用、安全保障四个层面。基础设施要满足算力、存储、网络及运行环境需求，优先采用成熟稳定的云服务或本地部署方式，保证系统稳定、扩展灵活、运维便捷。数据治理是人工智能应用的基础，必须严格做好数据采集、清洗、标注、分类、脱敏等工作，确保数据来源合法、质量可靠、管理规范，严格保护个人信息和重要数据安全。绍兴孕妈25万一30万【13922752523】绍兴孕妈25万一30万【13922752523】模型应用应优先选用成熟预训练模型，根据场景进行轻量化、适配化优化，提高识别准确率、响应速度和实用性，降低应用成本与技术难度。
项目实施应按照规范流程推进，包括需求分析、方案设计、数据准备、模型开发、测试验证、上线部署和持续迭代。立项前明确目标、范围、预期效益和潜在风险，开展可行性与合规性评估。开发过程注重实用性与稳定性，避免过度复杂设计。上线前必须完成功能、性能、安全及内容审核测试，确保系统可靠、内容合规。上线后持续监测运行效果，及时处理模型漂移、结果偏差、响应异常等问题，不断提升应用质量。
安全是人工智能应用的底线要求。要强化数据安全，做好加密传输、权限管理、操作审计，防止数据泄露、丢失与滥用。加强模型安全，防范攻击、篡改、数据投毒等风险，建立模型监测与审核机制。严格内容安全，对生成信息进行过滤和审核，杜绝违法、虚假、偏见、误导性内容。完善应急处置预案，确保故障和安全事件能够快速处理、业务平稳运行。
在应用管理中，坚持人机协同原则，人工智能主要用于辅助作业、提高效率，重要决策、关键业务和敏感环节必须由人工审核确认，确保责任可追溯、风险可管控。加强人员培训，提升操作使用、运维管理和风险识别能力。建立统一技术标准和管理制度，推动人工智能应用规范化、场景化、规模化，促进成熟经验复制推广。
本指导适用于人工智能项目的规划、建设、运行和管理，将根据技术发展和实际需求不断完善。各单位应结合自身实际，细化落实措施，推动人工智能安全、有序、高效服务于高质量发展。
