郭滕达、周代数｜国外人工智能监管沙盒机制政策设计研究

      试探性治理是推动人工智能等新兴技术发展的重要治理理念与政策工具。相较于以稳定规则和确定性控制为特征的传统治理方式，试探性治理提供了面向未来、基于互动、持续迭代的治理机制，其并非仅仅强调知识探索或制度实验，而是更加突出在高度不确定和动态环境下，以临时性、可逆性和灵活性措施来管理技术风险与社会关切。Stirling和Kuhlmann等均强调，在面对技术不确定性时，治理者若采取刚性制度，往往可能因预测错误或路径锁定而削弱治理效果。Kuhlmann[2]进一步提出，试探性治理应被理解为一种临时性与实验性的制度安排，其价值在于保持政策的灵活性，使治理体系能够根据技术与社会环境变化迅速调整。于雪、王前认为，试探性治理具有以谨慎、动态、灵活和渐进方式处置问题的特征，注重通过反馈与修正优化治理策略。总体而言，试探性治理通过可逆的政策安排和有限范围的试点，既能观察社会反应，也能为制度调整提供空间。

      监管沙盒作为一种体现包容审慎原则的试探性治理机制，正在成为各国应对新兴技术不确定性的重要政策工具。其本质在于为创新者提供可控的测试环境，允许在限定范围内进行试错，帮助监管者在此过程中积累经验、优化规则，从而构建起激励相容的监管框架，最终推动技术的持续发展。近年来，我国出台一系列政策支持监管沙盒发展。例如，国家发展改革委等部门印发《关于加强数字经济创新型企业培育的若干措施》，提出建立开放包容审慎的创新环境，结合企业行业特点，稳慎探索推行“沙盒监管”模式，分级分类制定“沙盒监管”规则，鼓励在风险可控的前提下开展先行先试。《北京市关于加快建设全球数字经济标杆城市的实施方案》将数据监管沙盒机制引入智能网联汽车、数字医疗、人工智能应用等领域，探索数据安全、高效使用的创新模式。但是，调研发现，我国人工智能监管沙盒仍处于机制构建与试点摸索的初级阶段，面临诸多深层次挑战。现有文献多从金融科技领域借鉴经验，对人工智能领域监管沙盒的探讨不足；部分研究虽开始关注欧盟《人工智能法》框架下的监管沙盒制度[9]，但对实践中面临的准入标准、责任豁免、跨部门协作等核心挑战尚未形成系统性的分析框架。

      本文梳理近年来国外人工智能监管沙盒的政策设计理念，重点分析美国、英国和欧盟的制度经验，结合我国当前的实践现状，探讨适应人工智能发展的监管沙盒构建路径，以期为我国相关制度完善提供参考。

      1 国外人工智能监管沙盒政策分析

      美国、英国和欧盟等国家和地区都在积极探索监管沙盒模式，为技术创新预留必要的可控试错空间，以快速响应技术变革与社会变迁，并且在鼓励创新与防范风险之间构建起弹性的缓冲带与平衡点。本文选取美国《通过监督与实验加强人工智能规范化和扩散法案》（以下简称《监管沙盒法案》）、欧盟《人工智能法》第57条、英国超级充电沙盒等政策进行分析。

      1.1 美国：较为集中的跨部门协调沙盒

      2025 年7 月，特朗普签署《赢得竞争——美国人工智能行动计划》（Winning the Race: America’ AI Action Plan），提出在全美国范围内建立监管沙盒或人工智能卓越中心，以支持研究人员、初创公司和成熟企业快速部署和测试人工智能工具，并承诺推动数据和结果的开放共享。同年9 月，参议员Ted 提出《监管沙盒法案》，旨在建立联邦层面的统一监管沙盒框架，通过中央协调机构为创新者提供跨越多个监管领域的“临时安全港”。

      1）主要目标

      该法案提出要通过监管沙盒实践，促进人工智能产品和服务发展，创造就业和经济机会，同时，推动监管框架自身的现代化。法案专门设立了“国会审查覆盖条款”机制，要求白宫科技政策办公室（Office of Science and Technology Policy，OSTP）每年向国会提交报告，就修改或废除过时法规提出建议。

      2）准入机制与运作模式

      一是采用申请—审批制准入机制。申请者需提交详尽资料，包括：申请豁免所涉具体法规及理由、产品益处（如惠及消费者、创造就业等）描述、全面的风险评估（涵盖健康与安全、经济损害、不公平或欺诈性交易等风险）及相应缓解措施，以及所有可能拥有管辖权的机构名单。

      二是以OSTP 为核心进行多机构协调与共同决策。OSTP 扮演协调者角色，拥有在联邦机构间仲裁，甚至推翻个别机构否决决定的权力，以确保国家战略的贯彻执行。OSTP 要建立包括机构审查、全体同意、书面协议等在内的流程。例如，涉及医疗人工智能与消费者信贷的产品，可能需同时获得食品药品监督管理局与消费者金融保护局等多个机构批准。只有相关机构全部同意，豁免申请方可通过。获批后，企业还需与OSTP 及相关部门签署具有法律约束力的协议，明确豁免条件与风险缓释措施。同时，OSTP 需引入“默示批准”机制，规定相关联邦机构须在收到申请后90 天内作出回应，否则视为自动批准。

      3）风险管控

      法案规定，参与者必须公开向消费者告知其参与监管沙盒的情况、产品处于测试阶段和潜在风险。在豁免生效期内且参与者遵守书面协议的前提下，监管机构不得就已被明确豁免的法规提起刑事或民事诉讼，以及采取民事罚款、许可证吊销等执法行动。每项豁免的初始期为2年，最多可续签4次，总时长最长可达10年。整个监管沙盒项目将在建立后的第12年自动终止。

      1.2 欧盟：立法确立的统一沙盒

      欧盟的监管沙盒模式植根于其强调规则统一和权利保护的治理传统。监管沙盒被明确写入《人工智能法》，是其基于风险的分级监管体系的重要组成部。要求各成员国在2026 年8 月2 日之前，至少建立一个国家级人工智能监管沙盒。这一自上而下的强制要求，确保了监管沙盒基础设施在欧盟范围内普遍覆盖。

      1）主要目标

      《人工智能法》第57 条第9 款详细阐述了监管沙盒目标，如提高法律确定性、促进创新和竞争力、支持最佳实践分享等。欧盟意图通过监管沙盒推广其高标准规则，使之成为全球事实标准。为确保监管沙盒有效运行并形成协同效应，欧盟还推出了人工智能测试和实验设施等项目，如投入超过2.2 亿欧元资金，提供大规模现实世界测试站点，用于测试先进人工智能解决方案，主要覆盖农业食品、医疗保健、制造业和智慧城市四个特定行业。

      2）准入机制与运作模式

      一是采用协商制，而非统一设置标准公开申请模板。监管沙盒主要服务于被归类为“高风险”的人工智能系统提供商。参与企业和相应的成员国主管部门共同商定准入模式，准入过程侧重评估可行性、创新性及风险可控性。

      二是建立多层级协作网络。主要协作模式包括：（1）内部协调。若测试涉及个人数据处理，国家数据保护机构必须被纳入监管沙盒的运作和监督机制中。（2）欧盟层面协调。欧盟委员会提供技术支持和工具；欧洲数据保护监督局负责为欧盟自身机构建立监管沙盒。（3）信息共享。各成员国需将其监管沙盒的建立情况告知欧盟人工智能办公室和欧盟人工智能委员会，并提交年度报告。委员会将建立信息平台，汇总所有监管沙盒信息。在此框架下，企业可在限定时间内于受控环境中开发、训练、测试和验证其人工智能系统。应企业要求，主管部门需提供成功完成监管沙盒活动的书面证明。退出时，主管部门需出具详细的退出报告，说明所进行的活动、相关结果和学习成果。《人工智能法》要求，这些文件在市场监督和合格评定程序中必须被“正面考虑”，从而“加速合格评定程序”。这是欧盟监管沙盒的核心吸引力之一，即将监管沙盒体验直接转化为合规优势。

      3）风险管控

      主管部门在识别出对健康、安全或基本权利构成显著且无法有效缓解的风险时，有权暂停或永久终止测试。参与者虽仍需对第三方造成的损害承担赔偿责任，但若能证明其已遵循监管沙盒计划并诚信行事，则可免于因违反法律而受到行政罚款。欧盟在监管沙盒设置中对数据处理有一项特殊规定，即允许为公共利益项目在监管沙盒内采集和利用个人数据，前提条件为数据确属必要、处理环境安全、数据不与外部共享、使用后予以删除；额外要求是必须管理风险、记录活动，并发布处理摘要（涉及敏感执法数据除外）。

      1.3 英国：监管机构主导的嵌入沙盒

      与欧盟不同，英国的超级充电沙盒[14]不是基于新的立法而设，而是由单一监管机构发起的、技术驱动的服务项目，专注于解决特定行业（金融服务）的创新瓶颈。

      1）主要目标

      英国金融行为监管机构（Financial Conduct Authority，FCA）明确将其定位为“下一代实验平台”，旨在支持人工智能解决方案在英国金融服务领域实现安全、负责任的应用与快速发展。其核心价值在于为创新者直接提供亟需的技术资源，而非提供法律豁免。

      2）准入机制与运作模式

      一是采用公开、竞争性的申请模式。FCA 制定了清晰的评估标准，涵盖用例相关性、对英国市场及消费者的潜在影响、技术能力清晰度、在3 个月内实现的可行性以及各方协作承诺等多个维度。

      二是FCA 提供算力、合成数据与专家指导支持。FCA 是唯一的监管主体和项目运营方。英国模式区别于欧美的关键在于，FCA 直接提供：（1）先进计算资源。即专用的GPU 计算资源和NVIDIA 企业级人工智能软件平台，支持参与者高效训练和微调人工智能模型。（2）合成数据集。即涵盖欺诈检测、ESG 分析、消费者行为建模等多个高风险用例的安全、合成和匿名化数据集，以解决“数据孤岛”痛点。（3）专家支持。即来自FCA 的专属协调员和行业导师的持续指导服务。

      3）风险管控

      风险管控主要通过环境隔离来实现。所有测试均在FCA 提供的安全、云端的监管沙盒环境中进行，不与真实客户或实时市场直接连接。FCA 的指导和支持贯穿始终，以确保各类风险能被及早识别和有效管理。

      2 主要异同点分析

      上述国家/地区的人工智能监管沙盒政策在核心理念、制度设计与运作机制上存在一些异同之处（表1）。

      在核心理念与目标方面，监管沙盒均旨在通过创设受控测试环境，寻求在风险可控的前提下促进人工智能技术的开发与应用。具体而言，可以分为以下三种模式：1）监管现代化型。以美国为代表，重点在于利用监管沙盒实践倒逼监管框架自身更新，通过临时、广泛的监管豁免，识别过时法规，从而利用创新实践反向推动有关监管机构废除或修订不适应新技术发展的规则。2）规则输出型。以欧盟为代表，其首要目标不仅在于加速某个产品上市，更在于使合规成为竞争优势，最终将欧盟标准塑造为全球基准。3）产业赋能型。以英国为代表，聚焦于特定行业的技术创新与应用转化，通过提供技术资源与监管指导降低创新门槛，加速人工智能解决方案从概念验证到商业部署的进程。在准入机制与运作流程方面，监管沙盒均设有明确的申请流程与评估标准，要求申请者提交项目方案、风险评估及缓释措施。然而，在具体准入门槛与审批模式上体现出不同的理念重心与实践路径。一是准入门槛。1）法律门槛。美国的监管沙盒申请本质上是一次与联邦政府的法律协商，强调与现有法律框架的衔接，要求精确列出请求豁免的条款并进行法律论证。2）合规门槛。欧盟的监管沙盒申请强调过程合法性与程序可验证性，并要求数据保护机构等参与监督，着重对高风险人工智能系统开展模拟合规审查。3）技术与业务门槛。英国由于由FCA 提供稀缺公共资源，因此更侧重于项目本身的创新性、技术可行性及对行业的贡献度。二是审批模式。1）集中协调式。美国由OSTP 担任中央协调员，实行跨部门协同审查，并设有严格的“默示批准”程序，体现了其通过行政手段破除碎片化监管壁垒的导向。2025 年12 月，美国人工智能行政令[15]提出，美国要建立一个负担最小化的统一国家政策框架，而非50 套冲突的州法规，进一步强化了联邦政府在人工智能监管领域的绝对优先地位，也在一定程度上为建立联邦层面的监管沙盒提供了依据。2）分布协同式。欧盟无单一权力中心，而是通过要求数据保护机构介入、建立欧盟层面信息平台等方式，形成各成员国、各监管领域多层级的协作网络。3）单一监管式。英国由单一监管机构主导，机构同时扮演导师、协调者、技术基础设施提供者等角色。

      在激励手段与风险管控方面，监管沙盒均要求参与者采取风险缓释措施，并建立监控与报告机制。监管机构均保留在风险出现失控态势时，暂停或终止相关测试活动的监管权力。然而，在激励机制的具体设计、参与主体与监管机构的责任划分等核心关键环节，不同国家/地区的监管沙盒机制存在显著差异。一是风险管控的侧重点不同。美国侧重于对市场秩序和消费者欺诈的风险管控，使参与方在测试期间能够获得稳定的法律预期，这与其实用主义和反欺诈的监管传统相符。欧盟侧重于对基本权利，如数据保护、非歧视的风险管控，这与其权利本位的法律传统一脉相承。英国则直接提供算力、合成数据、技术指导等稀缺资源及持续的监管反馈，确保创新实验不影响真实金融系统的稳定。二是责任划分的逻辑不同。民事赔偿责任在所有沙盒中均不予豁免，但在行政责任上则逻辑迥异。美国在豁免期内直接免除了行政责任，体现了法无禁止即可为。欧盟提供有条件的行政罚款豁免，作为对配合监管的奖励。英国则暂不提供正式的行政豁免，强调后续仍需遵循既有合规流程。

      3 人工智能监管沙盒面临的挑战

      尽管监管沙盒是试探性治理的重要方式，但其全面推广仍然潜藏着一系列风险，这已成为实践和学术讨论的焦点。研究认为人工智能监管沙盒在落地过程中可能面临以下挑战。

      1）法律确定性与制度衔接挑战

      监管沙盒通过建立临时性监管豁免环境测试创新技术，但此种临时性安排与法律体系的连贯性存在冲突。企业在监管沙盒内适用的特殊规则，在测试结束后可能调整或失效。尽管美国《监管沙盒法案》设置了长达十年的监管豁免，旨在鼓励大胆创新，一定程度上解决此类问题，但是却可能因豁免期过长、授权过于广泛而破坏法律体系的连贯性，导致企业长期依赖临时规则，反而抑制对可持续合规框架的研发投入。

      2）监管能力建设与风险识别困境

      有效的监管沙盒要求监管机构具备数据科学、算法伦理、网络安全等复合型专业知识。然而，当前监管机构普遍面临人才储备不足、专业能力滞后等问题，难以对复杂算法模型和系统性风险实施有效识别与评估。在这一背景下，监管职权的配置方式尤为关键。有学者认为，美国《监管沙盒法案》将监管权限集中授予OSTP，可能会引发专业能力与监管职能之间的错位风险，削弱专业监管机构在消费者隐私、算法公平等关键领域的监督能力，导致技术风险识别流于形式，难以实现实质性监管。

      3）市场公平性与参与机制缺陷

      监管沙盒申请、合规和报告过程可能会花费高昂成本，形成对中小企业的隐性排斥。应对多机构审查、准备详尽技术法律文件、承担额外赔偿义务等都需要大量资源，如英国FCA 在金融科技领域实施监管沙盒的实践显示，成功申请者多为已建立监管联系或拥有雄厚法律资源的企业[17]。因此，监管沙盒可能被大型科技公司用于为其新产品合规背书，反而强化市场垄断地位；真正需要监管指导的小型初创企业可能因资源限制无法参与，导致监管沙盒最终服务于既得利益者，与鼓励创新的政策目标背道而驰。

      4）数据治理与安全保障挑战

      人工智能训练需使用大量数据，其中常包含个人信息；在监管沙盒环境中如何确保数据使用符合数据保护法规，存在操作层面的合规挑战。测试数据的管理和使用也存在泄露风险，特别是在多方参与的复杂测试环境中，数据安全边界模糊可能增加隐私保护难度。

      4 启示与建议

      4.1 政策启示

      监管沙盒代表着一种从静态、被动、僵化的监管，向动态、主动、敏捷的治理范式的根本性转变。这一转变的核心在于将监管介入时点从创新应用的事后前置至研发测试的事中，通过构建风险可控的真实或模拟环境，使监管规则能够与技术演进形成动态调适的互动关系。国外经验可以为我们带来以下启示。

      一是准入机制科学透明。监管沙盒的准入必须建立在透明、可预期的评估标准之上，英国、欧盟等国家和地区在监管沙盒准入方面积累了较为成熟的评估经验。借鉴英国等国家和地区经验，其他地区也进行了相应探索，例如，香港金融管理局与香港科技创业社区数码港联合推出的人工智能监管沙盒政策清晰列出了项目筛选的四大关键因素，如创新程度、复杂性、对行业的预期贡献、遵守公平使用原则等。同时，该监管沙盒还设置了额外优先考量因素，专注于探索和测试生成式人工智能广泛风险缓释策略的项目将优先入选。此外，很多监管沙盒的准入机制明确向中小企业倾斜，提供免费的申请辅导和技术支援，确保资源有限的创新主体也能获得测试机会，这些都值得我国借鉴。

      二是豁免范围精准严格。美国等国家关于监管沙盒的豁免都有严格要求，申请豁免必须要逐条列明需要暂缓适用的法规依据。这些要求往往不是对现有法规的整体性回避，而是精准针对那些已被实践证明严重阻碍特定技术测试的具体条款。因此，参与方与监管机构必须就测试过程中暴露的法规问题进行深入研究，并提出明确的规则修改建议，这样才能为豁免提供支撑。

      三是反馈闭环制度构建。监管沙盒的核心价值在于将测试发现转化为制度更新的源头活水。欧盟要求所有参与方提交详细的最终报告，并在脱敏处理后建立国家层面的监管沙盒案例库，向监管机构和符合条件的研发机构开放。这些案例积累将有助于打通沙盒测试与规则修订之间的转化通道。

      四是风险管控内置嵌入。监管沙盒普遍将风险管理作为内置组件而非外部附加。风险管控贯穿了沙盒测试的全生命周期，偏见检测、可解释人工智能、输出监控等技术组件都作为必备模块纳入项目设计。

      4.2 我国有关实践探索与政策建议

      当前，我国已就人工智能监管沙盒开展了有益的地方性实践探索，其中，北京的监管沙盒实践走在前列，然而，作为一项仍处于机制构建与试点摸索阶段的制度创新，北京实践在数据流通效率、区域互认衔接等方面仍面临深层挑战，亟需在总结经验的基础上，进一步完善面向人工智能特殊性的监管沙盒设计。

      4.2.1 北京实践探索与现实挑战

      北京人工智能数据训练基地监管沙盒由市委网信办、市经信局等部门联合指导，依托北京数据先行区服务有限公司运营。自2024 年6 月发出全国首张大模型“出盒证明”以来，该机制已形成标准化流程与多轮迭代，截至2025 年11 月，覆盖生物医药、自动驾驶等10 余个行业，签约入盒企业超过50 家。调研认为，北京人工智能数据训练基地监管沙盒机制的主要特色在于：1）构建双重保障机制，以降低合规成本为导向建立柔性监管，设立通知移除、风险补偿与纠纷快速解决通道，允许脱敏数据合理使用；同时，以安全为底线强化刚性保障，通过隐私计算、联邦学习等技术实现数据“可用不可见”，并对模型训练全程实时监控。2）建立清晰的准入与运作模式。采取“政府—第三方”协同评估机制，政府审核资质，第三方评估创新性与风险；构建“申请—入盒—验证—出盒/退盒”全周期流程，明确各阶段资源支持、测试边界与成果转化路径。3）提供完善的基础设施支撑。集中建设公共智算中心、数据训练基地，提供普惠算力与数据资源；部署统一的隐私计算平台与全流程监控系统，实现安全技术规范标准化。4）构建完备的风险管控机制。实施“最小必要”数据原则，敏感数据强制二次脱敏并全程留痕；要求企业定期提交风险评估报告，建立24小时重大风险上报机制，并根据验收结果实行成功出盒、限期整改或强制退盒的分级处置。然而，其推广仍然面临诸多现实挑战，例如，沙盒内跨行业数据格式不统一、标注精度差异大，部分领域匿名化等安全标准尚未清晰，影响训练效果；实时性要求高的领域数据更新滞后，增加模型出盒后适配真实场景的成本；出盒衔接与区域互认机制尚存壁垒，企业在北京获得的出盒证明认可度不高等。

     4.2.2 我国监管沙盒政策设计路径建议

      结合前述研究，就我国监管沙盒机制的系统性构建与有序推广提出以下建议

      1）确立“创新促进”与“监管学习”并重的工具属性

      监管沙盒的真正价值在于双向赋能。一方面，它通过可控环境为技术创新留出空间；另一方面，它为监管机构提供了提前了解新技术、测试新规则的前瞻性平台。因此，在机制设计之初，必须明确其“创新促进”与“监管学习”并重的双重工具属性。

      2）构建多维度、差异化的入盒评估体系

      监管沙盒的准入机制应从单一的项目审核转向多维度的价值评估，既要筛选优质项目，也要兼顾监管学习价值与产业普惠目标。

      一是建立多部门高效协同的审核机制。针对人工智能企业跨领域、跨行业的特性，建立网信、工信、科技、市场监管等多主体协同审核机制，明确各部门职责边界，形成监管合力。可引入第三方专业机构参与评估，提升入盒验证的专业性与公正性。

      二是建立定量与定性相结合的公开评估标准。参考国际经验，围绕创新度、技术复杂性、潜在行业贡献、公平使用等维度，制定并公开发布适应特定行业的评估指南。优先选择具有监管学习价值的项目，即那些能够帮助监管机构理解某一类共性风险或测试某一套新监管工具的项目。

      三是向中小企业进行资源倾斜。在准入环节设置面向中小企业的“绿色通道”，提供申请辅导与技术支援，降低其参与门槛，确保沙盒机制惠及更广泛的创新主体。

      3）健全风险管控与激励机制

      风险管控与激励体系是人工智能监管沙盒可持续运行的双轮驱动，既要通过制度设计防范创新失控引发的系统性风险，也要以利益引导增强市场主体参与监管沙盒测试的内生动力。

      一是健全风险预案与过程监管机制。构建覆盖测试全周期的动态风险评估机制，要求企业定期提交风险评估报告，建立重大风险24 小时直报通道。针对高风险场景，制定分级分类的应急处置预案，明确暂停测试、限期整改、强制退盒等处置流程与触发条件。释放创新活力的同时，必须内置风险管控组件，要求所有沙盒项目配备偏见检测与缓解、可解释性人工智能、输出监控等机制，确保技术发展始终在安全可控的轨道上运行。

      二是建立豁免机制。明确“窄范围”等原则，豁免必须精准针对那些已被证实在特定技术测试中构成实质性阻碍的具体法规条款，而非整体性的监管放松。三是健全消费者权益保护机制。建立沙盒测试信息披露制度，要求入盒企业在产品交互界面或服务协议中明确告知用户其处于测试环境，保障消费者的知情权与选择权。设立监管沙盒消费者争议快速处理通道，明确测试期间用户投诉的受理流程与处理时限。要求企业制定风险告知与赔偿预案，对因测试产品或服务瑕疵造成消费者权益损害的，建立先行赔付或快速理赔机制，确保消费者合法权益不受减损。

      四是探索风险补偿与尽职免责机制。开发专项科技保险产品，对因沙盒测试引发的合理赔偿给予支持。加快出台监管沙盒尽职免责实施办法，明确界定沙盒运营机构、第三方评估机构及入盒企业在履行合规义务、遵守测试规范后的责任豁免情形与适用条件，消除“不敢管、不敢试”的顾虑，为多元主体参与沙盒创新提供制度保障。

      4）面向重点区域和领域有序推广

      监管沙盒的推广应遵循“试点先行、标准跟进、逐步扩大”的原则，并配以坚实的软硬件支撑体系。

      一是在具备发展基础的地区率先推广。在北京、上海、杭州、深圳、广州等人工智能产业基础较好的城市先行试点，鼓励各地结合区域产业特色选择优势领域（如金融、医疗、自动驾驶等）开展沙盒实践。在总结形成标准化操作流程和评估体系后，再逐步扩大适用范围，构建分级分类、动态适配的监管框架。

     二是强化软硬件系统性支撑，避免“伪沙盒”模式。加强智算中心、数据训练基地等新型基础设施建设，对中小企业入盒测试提供普惠性算力与数据资源倾斜。搭建产业协同平台，促进算力、数据、技术、资本深度融合。加快出台数据匿名化等国家标准，明确什么样的匿名化处理是合规的、由谁评估、如何认定，推动沙盒运营中积累的技术方案、评估工具，上升为行业标准或国家标准。

      5）建立数据治理与互认机制

      数据是人工智能创新的核心要素，监管沙盒的有效运行依赖于数据流通规则的明确与跨区域协同机制的建立。

      一是完善数据产权分置与合规制度。明确数据资源持有权、加工使用权、产品经营权的边界与收益分配规则。推广联邦学习、安全多方计算等技术组合，实现数据“可用不可见、可用不可取”。开发数据安全监测平台，实现数据流通全链路实时监控与追溯分析。

      二是探索建立全国沙盒互认机制。由国家有关部门研究制定国家人工智能监管沙盒认证标准，对各地沙盒的制度框架、技术能力、合规流程进行统一认证。经认证的沙盒出具的数据加工证明、合规证明，在全国范围内互认通用，解决类似“北京认、外地不认”等问题。

      6）打造将沙盒发现转化为制度优势的政策闭环

      监管沙盒的制度价值不应局限于作为阶段性、一次性的“试验田”，仅承担局部试点、风险测试与模式验证的功能，而应成为推动监管体系与创新实践协同适配、持续演进的长效学习型制度工具。

      一是建立国家/地区人工智能监管沙盒案例库。要求所有参与方提交详细的最终报告，经脱敏处理后，向监管机构和符合条件的研发机构开放，形成可查询、可学习的知识资产。

      二是将沙盒发现作为规则修订的直接依据。监管沙盒中暴露的法规冲突、技术风险与治理经验，应作为行业监管指引、国家标准修订乃至法律法规立改废的直接依据。通过“风险识别—规则优化—监管强化”的闭环机制，实现监管能力与技术创新同步进化。

      三是加强监管机构自身能力建设。针对当前监管沙盒建设中存在的规模化运营能力不足、标准化流程缺失等问题，加快数据匿名化与脱敏标准建设，逐步完善数据资产化与激励机制，构建“政产学研用”协同联动的生态体系，为人工智能治理现代化提供持久动能。

      参考文献（略）

      （作者：郭滕达，中国科学技术发展战略研究院研究员；周代数，中国科学技术发展战略研究院副研究员）

     （文章来源：《世界科技研究与发展》，2026年5月27日网络首发）