标准解读
《GB/Z 265-2026 “人工智能+交通运输”应用安全指引》是一份指导性文件,旨在为将人工智能技术应用于交通运输领域的实践提供安全保障框架。该标准强调了在开发、部署及维护涉及人工智能的交通系统时应遵循的原则和措施,确保这些系统的安全性与可靠性。
文件首先界定了“人工智能+交通运输”的范围,包括但不限于自动驾驶车辆、智能交通管理系统以及基于AI的数据分析平台等应用场景。接着,它提出了若干关键的安全考量因素,比如数据隐私保护、算法透明度、系统鲁棒性(即面对异常输入或环境变化时仍能正常运作的能力)以及对潜在风险的有效管理机制。
此外,《GB/Z 265-2026》还特别关注了人机交互界面的设计原则,建议开发者重视用户体验的同时也要保证操作简便且不易引发误解。对于可能影响公共安全的功能或特性,则要求实施严格的测试验证流程,并建立快速响应机制以应对突发事件。
最后,这份指南鼓励相关企业与机构建立健全的信息共享与合作机制,在行业内形成良好的生态体系,共同促进人工智能技术在交通运输领域健康稳定地发展。
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- 现行
- 正在执行有效
- 2026-08-27 颁布
文档简介
ICS35.240.60
CCSL07
中华人民共和国国家标准化指导性技术文件
GB/Z265—2026
“人工智能+交通运输”应用安全指引
Applicationsecurityguidelinesfor“artificialintelligence+transportation”
2026-08-27发布
国家市场监督管理总局发布
国家标准化管理委员会
GB/Z265—2026
目次
前言……………………………Ⅲ
1范围…………………………1
2规范性引用文件……………1
3术语和定义…………………1
4总则…………………………2
5生命周期安全要素…………………………3
6应用场景安全风险防范…………………11
附录A(规范性)交通运输人工智能应用常见安全风险防范……………12
附录B(资料性)交通运输典型应用场景突出安全风险防范示例………15
参考文献………………………25
Ⅰ
GB/Z265—2026
前言
本文件为规范类指导性技术文件。
本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定
起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由交通运输部和中国民用航空局提出。
本文件由全国智能运输系统标准化技术委员会(SAC/TC268)和全国网络安全标准化技术委员会
(SAC/TC260)共同归口。
本文件起草单位:中国交通通信信息中心、交通运输部公路科学研究所、中国电子技术标准化研究院、
交通运输信息安全中心有限公司、中国交通信息科技集团有限公司、青岛港国际股份有限公司、中国远洋
海运集团有限公司、中国南方航空集团有限公司、上海机场(集团)有限公司、中国民航信息网络股份有限
公司、中国民航大学、华为技术有限公司、交通运输部规划研究院。
本文件主要起草人:杜渐、戴明、陈朴、齐志峰、罗庆勇、何峰、吴宇震、王楹、李飞、吴勇、李金良、耿庆仁、
王力、许智宇、张硕、夏威、郝春亮、刘长辉、冯森、张妍婷、陈振东、霍晓宇、孙硕、贺林佳、黄伟键、张卓剑、
常鑫宇、曾佩佩。
Ⅲ
GB/Z265—2026
“人工智能+交通运输”应用安全指引
1范围
本文件给出了交通运输人工智能应用安全的总则和生命周期安全要素,提供了交通运输人工智能典
型应用场景安全风险防范的指导和建议。
本文件适用于交通运输人工智能全生命周期的应用安全工作。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文
件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本
文件。
GB/T20839智能运输系统通用术语
GB/T25069信息安全技术术语
GB/T41867信息技术人工智能术语
GB45438网络安全技术人工智能生成合成内容标识方法
3术语和定义
GB/T20839、GB/T25069和GB/T41867界定的以及下列术语和定义适用于本文件。
3.1
交通运输人工智能应用transportationartificialintelligenceapplication
人工智能在公路、水路、铁路、民航、邮政、城市客运、综合交通运输等交通运输领域,以及政务服务、
业务服务、安全监管等场景中的应用,以实现检索增强、感知认知、推理决策、任务调度等方面的预期
结果。
注:包括交通运输基础大模型、交通运输垂直领域大模型、智能体等人工智能应用形式。
3.2
交通运输基础大模型transportationfoundationlargescalemodel
在通用大模型的基础上,基于交通运输行业通识高质量数据集和语料库进行训练的大模型。
注:高质量数据集是经过采集、分析、标注、转换、过滤、标准化、去标识化、质量检查、采样、增强、标记等数据处理,能
直接用于开发和训练人工智能模型,有效提升模型性能的数据集合。
3.3
交通运输垂直领域大模型transportationspecificlargescalemodel
在交通运输基础大模型的基础上,基于交通运输领域专识高质量数据集进行训练的大模型。
3.4
智能体artificialintelli
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