荐读 | 数字技术赋能质量认证关键环节路径研究

认证认可作为国家质量基础设施的核心支柱之一，是市场经济中传递信任、保障质量、规范秩序的“信用保证”体系。随着数字经济的深度渗透，以人工审核、抽样检测、纸质证书为主要特征的传统质量认证模式在服务新型工业化、智慧社会建设过程中，已逐步显现出适应性不足、响应不够及时、追溯难度大、数据共享困难等问题，数智化转型已成为质量认证行业变革的必然趋势。

我国高度重视数智化、智能化发展。国务院于2025年8月印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出要深入实施“人工智能+”行动，加快各行业数智化、智能化转型。2025年7月，市场监管总局等部门联合印发《关于加快推进质量认证数字化发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），明确提出“利用数字技术赋能质量认证关键环节，拓展质量认证数智化场景”的战略任务，要求到2030年培育50个数智化认证项目，建成层次清晰的认证数字技术体系。这一政策部署标志着我国质量认证数智化进入系统推进的新阶段。

认证认可“数智化转型”，并非简单地将线下流程搬到线上，或采购几套IT系统。它是一场深刻的、系统性的革命，其核心要义在于：以数据为新的生产要素，以数字技术为核心驱动力，对认证认可行业的价值链进行全方位、全角度、全链条的改造。这包括以下几个方面的内容：

一是业务流程的再造。从依赖人工经验到数据驱动决策，实现审核活动的远程化、自动化和智能化。

二是服务模式的创新。从提供单一的“证书”产品，到提供基于数据的质量诊断、风险预警、管理优化等高附加值“解决方案”。

三是监管方式的变革。从被动、滞后的现场抽查，到主动、实时的智慧监管和风险预判。

四是价值创造的跃迁。从单纯的“符合性评定者”，转变为产业质量提升的“赋能者”和数字经济信任体系的“构建者”。

质量认证流程包含申请受理、文件审核、现场检测、证书颁发、监督复查等核心环节，数字技术通过全流程渗透实现效率提升、风险降低、信任增强的多重价值。根据技术特性与环节需求的匹配度，可构建多层次赋能体系。

（一）认证申请与受理环节：智能化预处理与数据整合

传统认证申请存在表单复杂、材料重复提交、合规性预检滞后等问题。数字技术通过三大路径实现变革：一是智能表单系统，采用自然语言处理（NLP）技术将复杂标准条款转化为交互式问答，自动生成符合要求的申请材料。二是数据自动核验，对接企业信用信息公示系统、社保数据库等公共数据源，自动验证企业基本信息真实性，减少人工核验工作量。三是预评估诊断，基于企业历史认证数据和行业基准，AI模型提前识别潜在不符合项并给出改进建议。四是平台化整合，实现跨机构申请数据共享，企业一次提交的基础材料可在认证机构间复用，降低企业数据重复提报率。

（二）审核与检测环节：远程化协同与智能化分析

审核检测是质量认证的核心环节，传统模式受限于时空约束和人工依赖。数字技术通过远程审核和智能分析两大创新实现突破：

在远程审核方面，德国莱茵TüV开发的远程访问服务（RAS）系统集成高清视频流、文档共享和实时标注功能，可远程查看生产现场，结合物联网传感器数据评估过程控制有效性。通过查询德国莱茵TüV官方网站可知，该模式已完成2万余次全球审核，平均缩短审核周期40%，差旅费降低65%。

在智能分析方面，多模态AI模型展现出强大优势。例如，可通过将审核方案融合计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和语音识别（ASR）等技术，对检测报告、操作记录等多类型证据进行交叉验证，异常数据识别，提升准确率，降低人力成本。又如，可将物联网平台接入各类检测设备，实时采集温度、压力等关键参数，结合机器学习算法预测质量波动，使检测数据完整性提升。

（三）证书管理与监督环节：全生命周期数智化治理

传统纸质证书存在易伪造、难验证、追溯难等痛点，数字技术构建了全新的证书管理体系。一是区块链存证，将证书核心信息（企业名称、认证范围、有效期等）写入联盟链，通过智能合约实现自动更新与状态同步。区块链技术的引入解决了检测数据可信度问题。可将检测过程关键节点数据通过哈希算法上链存证，结合非同质化通证（NFT）技术生成不可篡改的数字凭证，确保“检测—审核—认证”全链条数据可追溯，证书伪造风险降至零。二是动态监管，利用物联网设备实时采集企业运营数据，当关键指标超出阈值时自动触发监督审核。数字证书的创新应用拓展了监督形式。采用数字孪生技术构建企业虚拟镜像，将认证要求转化为可量化的数字指标，通过实时数据比对实现持续合规评估。

行业推进认证认可数智化转型，是应对发展痛点的必要举措，但也面临诸多现实挑战。

一是顶层设计和标准体系有待完善。目前我国认证认可数智化缺乏统一的顶层设计，各机构各自为政的现象较为突出。同时，相关标准规范仍在起步阶段，例如数字审核指南、电子证书格式、区块链存证标准等尚未健全，导致数智化转型缺乏统一遵循。

二是数据孤岛与共享机制不足。认证认可涉及市场监管、行业主管部门、认证机构、检测实验室等多个主体，数据分散在不同系统中，形成“数据孤岛”。部门间的数据共享机制尚未完全建立，跨机构的数据流通存在障碍。

三是技术基础和投入不足。一些中小认证机构和实验室数智化基础薄弱，缺乏足够的资金和技术力量投入数智化改造。整体行业在AI、大数据分析方面的专业人才也相对不足，难以支撑全面数智化转型的需求。

四是安全与隐私挑战。随着认证过程数智化程度提高，网络安全风险随之上升。大量企业生产经营数据和个人信息将被采集利用，如何在保障隐私的前提下发挥数据价值，需避免数据泄露可能破坏认证数据的可信度所带来的严重后果。

针对上述挑战，需要构建技术创新、制度完善、生态培育多管齐下的系统性解决方案，推动质量认证数智化从“局部突破”迈向“整体跃升”。

（一）构建分级技术实施体系

差异化推进技术应用。对大型企业和高风险行业，推广“区块链 + 物联网 + AI”的全流程方案，如新能源汽车企业的动力电池数字认证体系；对中小企业则开发轻量化工具，如低成本传感器套件和移动端审核APP，将数智化门槛降至万元以下。

建设国家级技术中台。按照《指导意见》部署，加快统一认证数据格式与接口标准，推动认证机构、监管部门、企业的数据共享。采用“数据脱敏 + 分级授权”模式平衡共享与安全，实现主要行业认证数据的互联互通。同步建设技术创新实验室，重点攻关AI算法偏见修正、量子加密适配等关键技术。

（二）建立动态标准与制度适配机制

完善标准体系建设。制定覆盖数据格式、技术应用、流程规范的认证数智化标准体系，推进区块链认证、远程审核操作规范等急需标准制定。同时，积极参与国际标准化组织（ISO）区块链标准制定，推动我国实践转化为国际规则，提升在数字认证领域的话语权。

明确数字证书法律效力。建立跨区域互认机制。构建全国统一的数字认证信任体系，实现数字证书在政府采购、跨境贸易等场景的全面采信。

创新监管技术手段。依托智慧监管平台，利用大数据分析认证机构合规性，将技术能力、数据安全等指标与机构资质挂钩，实现监管从“事后处罚”向“事中预警”转变。

（三）培育协同发展生态

加大中小微企业支持力度。设立认证数智化转型基金，对小微企业给予技术改造补贴；推广产业集群联合采购模式，降低云平台使用成本。

构建人才培养体系。支持高校在专业中增设“认证数智化”方向，设置区块链、AI、数字合规等课程。

深化国际交流合作。参与制定全球统一的认证数据互认规则。鼓励认证机构海外布局，输出数智化认证解决方案，提升国际市场份额。

展望未来，一个万物互联、数据驱动、智能普惠的时代正向我们走来。质量认证数智化转型是数字经济发展的必然要求，其核心是围绕“信任”的生产、传递与验证机制的根本性变革。实现这一战略转型，需要政府、行业、企业各方共同努力，既要强化顶层设计和政策支持，又要深化技术创新和实践探索，通过系统性治理破解转型难题，才能塑强认证认可“传递信任、服务发展”的本质属性，为质量强国建设提供有力支撑。