示例：在 2026 年 8 月义务生效前，一个代表性合规项目将如何在工业制造企业推进
理论部署场景，并非已交付的客户项目。
本案例展示了在 EU AI Act 下对 AI 系统进行盘点、风险分级与整改的系统化方法。该场景呈现代表性项目的推进方式，不主张任何客户成果。 示意性场景，并非具体客户项目。
规模: 代表性对象：1,000–20,000 名员工的工业制造企业
在 2026 年 8 月义务生效之前，为跨工厂的 AI 系统达成可辩护的 EU AI Act 立场——盘点、风险分级与可审计文档。
一个代表性项目将端到端推进——从系统盘点到技术措施、文档化与持续监控——规模匹配工业工厂组合。
合作将从完整的 AI 系统发现与风险分级入手，为每个高风险系统实施所需的技术措施（偏差测试、可解释性、人工监督）与合规文档，并建立职责、流程与审计轨迹清晰的 AI 治理办公室。
MLflow（模型注册表） · SHAP/LIME（可解释性） · Fairlearn（偏差测试） · Great Expectations（数据质量） · Evidently AI（监控） · Confluence（文档） · ServiceNow（治理） · Python · SQL
示意性结果：一份分级台账、逐系统的整改计划，以及连苛刻审计员都能追溯的治理——归制造企业自己的团队所有。不主张任何客户成果。
EU AI Act 合规 · Production Readiness Review · AI 治理实施 · 技术文档 · 培训与能力转移