一、现行技术出口制度与临时登记管理要求的衔接

（一）技术出口法律框架

《中华人民共和国对外贸易法》（下称“《对外贸易法》”）对技术进出口实行“原则自由、例外管理”的结构，即国家可以基于维护国家安全等事由禁止或者限制技术进出口，并由主管部门制定、调整禁止或者限制进出口的技术目录[2]。2026年3月1日起施行的新《对外贸易法》在第十八条中增加“或者采取其他必要的措施”的表述，为禁止、限制之外的管理手段提供了法律依据，第48号公告即依据《对外贸易法》第十八条、第二十条，对征求意见稿所列技术采取出口前登记的临时管理措施。

《技术进出口管理条例》（以下简称《条例》）第二条则将技术进出口界定为通过贸易、投资或者经济技术合作等方式跨境转移技术的行为，涵盖专利转让与许可、技术秘密转让、技术服务等形式[3]。判断是否构成技术出口，关键在于技术是否从境内实际转移到境外。

在管理程序上，禁止出口类技术不得出口；限制出口类技术实行许可管理，企业须先取得许可意向书，才能进行实质性谈判和签约，合同自许可证颁发之日起生效；自由类技术实行合同登记。据此，某项人工智能技术如果最终被列入限制出口类技术，企业在谈判阶段就应考虑同步启动许可申请程序。

（二）第48号公告的过渡登记

自第48号公告发布之日起，至修订后的《禁限技术目录》正式实施之日止，出口第48号公告征求意见稿所列技术前，企业应在商务部业务系统统一平台办理登记；已经开始但尚未完成的出口同样需要登记。需要登记的情形包括转让技术所有权、授权境外使用、技术的所有权人或实际控制人变更为境外主体，以及商务部明确要求的其他情形。其中两类情形尤需注意：一是集团内部跨境授权情形下，公告对“授权境外使用”未设关联关系或交易对价方面的限定，境内母公司向境外子公司授权使用相关技术，即使未单独收取许可费，原则上也应登记；二是控制权变更，即便技术本身未离开境内、知识产权仍登记在原主体名下，只要交易导致技术的所有权人或实际控制人变为境外主体，同样触发登记义务。

从附件二《技术出口信息登记表》（下称“登记表”）看，登记内容覆盖技术性质、跨境流向和交易结构三个方面。其中，技术指标、秘密等级及知识产权情况反映技术敏感程度；接收方、出口国别、用户和用途反映流向与使用风险；交易金额及预计收益反映出口规模与商业需求。所有权或实际控制人变更、集团内部交易及不依据合同出口等情形也被纳入，覆盖了多种技术转移方式。

（三）对企业的过渡期影响

公告要求出口前办理登记，实务中应作为前置合规程序对待，公告虽未明确未登记的具体后果，但未按要求登记的，存在依《对外贸易法》被追究法律责任的风险，企业不宜以此为由延后或省略登记。由于拟增列的禁止、限制出口安排尚未生效，企业完成登记后，符合现行规定的出口仍可继续进行。但完成登记并不代表已取得技术出口许可，它既不能替代《禁限技术目录》正式实施后可能适用的许可要求，也不能替代现行规则下的自由类技术出口合同登记、两用物项出口许可等其他程序；已登记但尚未完成的交易在正式目录实施后如何衔接，公告亦未作规定。

二、人工智能新增条目总览与识别框架

（一）条目总表与总体特征

按征求意见稿中的控制要点统计，人工智能板块共计23项技术，其中拟禁止出口6项、拟限制出口17项。从新增控制要点看，监管范围已不再局限于模型本身，而是向下延伸至支撑人工智能运转的算力底座，向上覆盖涉及国家安全的应用场景。另有两条脚注适用于人工智能条目：

• 通过开源、发表学术论文等方式已进入公共领域的技术不纳入管理；

• 对限制出口类技术实施开源，以及境外自建自营算力中心、境外流片、利用境外资源联合研发、参与国际标准制定等情形，拟适用自动许可等便利措施。

表1. 征求意见稿中适用于人工智能板块的禁止出口技术和限制出口技术目录

（二）三条识别逻辑：数据属性、敏感用途、能力阈值

征求意见稿实际采用三种标准识别需要管理的技术：

一是数据属性：266501J和266504X第1项只关注模型用什么数据训练，不涉及模型规模和先进程度。

二是敏感用途：266401J、266402J、266502J将用途写入控制要点，用途与性能同时满足时，技术进入禁止类。

三是能力阈值：其余条目以计算量、参数量、全球排名、任务指标、集群规模等界定。

这三条线彼此独立，排除其中一条不等于排除另一条。同一个模型可能沿数据线落入266504X第1项，也可能沿能力线落入266504X第2项，或两项同时落入；深度合成检测技术即便准确率已达到限制类266402X的98%指标，如同时满足266401J的特定用途及准确率、召回率要求，仍归入禁止类。因此，分类不能只看技术性能高低，而应对应控制要点中不同条线分别评估。

（三）与现行禁限技术目录的衔接

人工智能部分的新增管控条目有两种形态。

一种是在现行管控条目上“加项”。如征求意见稿在高性能检测、信息对抗、信息处理三类技术下分别注明“在现有7项”“5项”“18项基础上增加”，原有控制要点继续保留。其中有两处变化颇具代表性：

• 现行信息对抗技术已设“漏洞发现和挖掘”“恶意代码编制和植入”，属于限制类且未设参数。此次，人工智能驱动的恶意代码生成单独列入禁止出口类技术，人工智能辅助漏洞挖掘则增加量化指标后留在限制出口类技术。同一类技术因引入人工智能的方式不同，管理等级随之分化。
   

• 现行信息处理技术已有“中译外翻译技术（得分>4.5分）”，以及专门用于汉语及少数民族语言的语音识别、合成等要点。新增的翻译条目将指标提高到MOS≥4.8或以BLEU指标衡量，声纹识别也单列针对少数民族语言和方言优化的指标，延续语言安全的考量。

另一种是新设管控条目。如新增的大模型、智能体、芯片设计和算力集群相关技术在现行《禁限技术目录》中均无对应条目，现行《禁限技术目录》中与算力有关的指标只有“巨型计算机”的运算速度，已难以反映今天的技术状况。

三、重点条目解读

（一）人工智能大模型能力条目（266504X第2项）

大模型条目沿能力与训练数据两条路径设置管控，二者的关系见本文第二部分（二）节。本节将主要讨论能力维度；数据维度（266501J、266504X第1项）规则独特、实务影响面广，将在下篇第二部分专门分析。

该项针对的是达到任一阈值的大模型的“核心技术”，包括权重、关键检查点、源代码、架构设计，以及训练优化、推理加速等技术。训练优化和推理加速本身并非模型，却被归入大模型核心技术：与具体模型无关的通用推理引擎未必在内，但专门为达到阈值的模型开发或调优的优化技术，应视为落入范围。

控制要点列出的三项阈值中，10^26次计算量与已宣布撤销的美国ECCN 4E091相同，但计算量是否为累计口径、是否包括微调和强化学习等后训练以及合成数据生成，衍生、蒸馏模型是否继承基座模型的计算量，征求意见稿均未明确；参数量对混合专家模型（MoE）按总参数还是激活参数计算，征求意见稿同样未明确，两种口径下的结论可能截然不同。在主管部门明确前，审慎起见宜按形成模型的全部训练计算量（含后训练）累计评估，对MoE模型按总参数量评估，对衍生、蒸馏模型一并考虑基座模型的计算量。

该项中不确定性最高的控制要点是“全球排名前10”标准。条文以“等”字对评估机构、评估维度作出开放式规定，全球调用量也被纳入模型“能力”的考量。按审慎口径理解，模型只要在任一主流公开测评的任一维度跻身全球前十，即存在触发管制的可能。但各榜单口径、更新频率和样本不同，“排名前10”又需按出口时点动态判断，企业难以凭单一榜单自我排除，多榜单冲突时如何处理也不明确，这是最需要在征求意见阶段请求主管部门明确的部分。

（二）人工智能体条目（266505X、266502J）

我国《智能体规范应用与创新发展实施意见》将智能体界定为“具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统”。智能体与大模型并非同一层概念，相较于作为基础能力载体的大模型，智能体更强调围绕特定目标组织规划、决策与执行，并通过环境交互持续调整行动[4]。

从运行逻辑看，单体智能体以大模型为决策核心，负责任务拆解、生成并迭代行动计划，再通过工具调用与外部环境交互、接收反馈，循环推进任务。这一机制对应本次拟纳入管控的自主规划与任务分解技术、以及工具调用与系统操作技术，分别考察任务拆解执行的可靠性与工具选取、多工具协同能力。多智能体系统则依靠分工、信息互通与协同机制完成复杂任务，整体效能还取决于组织模式与协作效率，多智能体协同架构技术相应从并发协作规模、任务耗时、结论一致率等维度设置指标。

266505X项下自主规划、多智能体协同、工具调用、博弈决策四类技术为“或”关系，满足任意一类项下的全部指标，即落入管制范围。266502J在此基础上进一步收紧：落入266505X范围的智能体，如设计用途或主要应用场景为关键信息基础设施、国防军工、核心政务等高敏感领域，归入禁止出口类。

本条规则的核心判断难点在于如何界定受控对象。条文给出的各项指标评判的是系统整体运行效果，该效果由模型、编排框架、工具共同作用形成。结合答记者问中“利用相关技术制造的产品不在管理范围”这一口径，我们认为可以分层开展合规判断：

• 向境外交付或授权智能体编排框架源代码、协同架构设计，或将研发团队和代码库迁往境外，可能构成技术转移，需对照控制要点逐项评估，所涉技术属于拟列管范围的，过渡期内还应先行登记；
   

• 以API、App、SaaS形态提供智能体服务，参照答记者问对大模型的说明，一般不涉及向境外转移境内技术；但该服务排除系针对大模型作出，能否当然适用于智能体仍有待主管部门明确。端侧、私有化等其他部署形态，判断方法与大模型相同，见下篇第一部分第（一）节。

（三）信息处理技术条目（266501X）

信息处理技术条目中的266501X项下第19项声纹识别技术采用“满足任一特性即受控”的结构，包含四项判定指标：识别准确度（规定条件下TPR≥99.1%）、处理性能（延迟≤300毫秒且吞吐量≥100请求/秒）、反欺诈能力（整体检测率≥98%或错误接受率≤1%），以及面向少数民族语言、特定地域方言的专项优化。由于门槛为满足其一，金融、安防类声纹技术对外授权时尤需关注本条。

266501X项下第20项翻译技术的适用前提为相关技术专门或者主要服务于汉语及少数民族语言。这在实务中可能产生一个关键问题，即通用大模型普遍具备较强的中文翻译能力，是否会因此触发本条管控。基于当前的条文表述，“专门或者主要用于”指向技术的设计初衷与核心应用场景。通用大模型的核心定位并非翻译，其通用翻译能力未必直接落入第20项；但这一判断以模型未针对汉语翻译场景定向开发、且不以翻译为主要用途为前提，不宜理解为通用大模型当然排除。而专业化中外翻译引擎、为中文翻译定向微调的模型，存在落入266501X项下第20项管控核心范围的较高风险。

结语

下篇将承接上篇的条目识别框架，进一步讨论服务出海、开源是否构成技术出口，以重要数据/核心数据为触发点的大模型管控规则，以及企业可先行启动的合规准备工作。

本文以商务部 科技部公告2026年第48号及其附件一（征求意见稿）、附件二《技术出口信息登记表》和商务部答记者问为依据，仅代表作者个人观点，不构成法律意见。