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1、世界互联网大会智库合作计划系列成果中国电信北京研究院中国电信国际有限公司认知对齐场景深耕生态协同：AI评测未来核心范式与路径2026年4月工作组组长杨明川，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所副组长王峰，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所张园，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所林建辉，中国电信国际有限公司 云中台部工作组成员丁鹏，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所赵君，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所刘倩，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所郑秋宏，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所王禹乔，中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所赵艺涵，

2、中国电信北京研究院 大数据与人工智能研究所联系邮箱前言在人工智能技术向通用化、规模化、产业化深度演进的背景下，AI评测已从单一技术验证工具升级为影响全球技术竞争、产业布局与治理规则的核心基础设施。本文立足全球视野，结合全球前沿理论创新与实践，提出未来AI评测的三大核心趋势：以“认知论+”为核心的智能本质对齐、从通用基准到垂直场景的深度渗透、以及平台化支撑下的多元协同治理。本文将系统剖析各趋势的理论逻辑、全球实践路径与产业核心价值，引入全球典型案例，为全球政策制定者、研究机构、产业界提供具有前瞻性与可操作性的智库参考，推动AI评测向更科学、更实用、更具治理效能的方向发展。目录一、二、三、四、五、

3、六、AI评测的全球战略定位与演进逻辑（一）AI评测的定义和内涵（二）AI评测成为全球竞争与治理的核心枢纽（三）AI评测从技术验证到生态赋能演进趋势一：认知对齐“认知论+”重构AI评测的理论根基（一）趋势内涵：从“测性能”到“测智能”的本质跃迁（二）全球实践：认知科学与AI评测的融合探索（三）核心价值：破解通用智能评估的根本性难题趋势二：场景深耕从通用基准到垂直领域的精准渗透（一）趋势内涵：产业落地倒逼评测的场景化转型（二）全球实践：行业定制化评测的多元探索（三）核心价值：加速AI产业的规模化落地趋势三：生态协同平台化支撑与治理化升级的双重驱动（一）趋势内涵：从单一工具到协同生态的体系进化（二）

4、全球实践：平台建设与治理框架的并行推进（三）核心价值：构建可信、普惠的全球AI生态全球AI评测发展的挑战与建议（一）面临的核心挑战（二）AI评测发展建议结论0101010203030304050505050707070809090911前言一、AI评测的全球战略定位与演进逻辑AI评测并非孤立存在的评估形式，其核心体系由早期大模型评测逐步拓展演进而来，现已形成覆盖大模型、智能体、AI应用系统及具身智能等多类AI形态的综合性评估范畴。从定义来看，AI评测是依托科学的理论框架、标准化的指标体系与系统化的技术方法，对各类AI系统的能力边界、性能表现、场景适配性、安全风险等核心维度进行量化评估与质性研判

5、的综合性活动。AI评测的价值并非局限于大众熟知的榜单排名形式，其更大核心价值在于通过构建专业化的评测能力、研发标准化的评测工具，将评测深度融入AI研发与生产的全流程，既为研发优化提供精准的方向指引，也为安全风险排查筑牢防线，最终为AI系统的产业选型、监管治理提供客观可信的决策依据，成为连接AI技术供给与产业需求的关键桥梁。从分类体系来看，当前成熟的AI评测体系已形成多维度的划分标准：按评估对象可分为通用大模型评测、行业大模型评测、AI智能体评测、多模态AI系统评测、具身智能系统评测五大类；按评估生命周期可分为研发期前置评测、上线前合规评测、运行期持续评测三大阶段；按评估核心维度可分为能力评测、

6、安全评测、合规评测、能效评测、公平性评测五大方向，形成了全维度、全周期的立体化评测内涵。从内涵维度进一步拆解，AI评测的核心价值体系包含三层核心要义：其一，技术维度的“性能度量”，聚焦模型及系统的准确率、响应速度、非幻觉率、鲁棒性等通用技术指标，这是评测体系的核心基础；其二，产业维度的“价值适配”，重点关注AI系统在具体行业场景中的问答准确性、知识检索能力、内容生成质量等行业场景指标，是实现评测与产业需求的深度绑定；其三，治理维度的“风险防控”，涵盖意识形态对齐、隐私保护、伦理合规等核心要求，是评测为AI技术的安全规范发展筑牢的底线。随着人工智能技术的向多形态、全场景演进，AI评测的内涵已从单