让 Physical AI 政策立足于可验证的证据
监管方与政策制定者需要能被证据支撑、也能被验证的框架。AIhood 模式提供可验证的机器事实与独立验证结果，供试点与政策参照。
Physical AI 的政策，强度取决于其背后的证据。自行声明的合规既难以信任，要大规模审计更难。
AIhood 准备度测评评估什么
- 机器身份与问责是否可验证
- 操作是否经过授权且可归属
- 运行证据是否存在且完整无损
- 证据是否可独立验证
常见证据差距
- 自我声明的合规，未经任何验证
- 缺少“必须采集哪些证据”的标准
- 无法被独立核查的记录
- 缺少可信时间或防篡改的保证
AEM 如何助力
AEM inside 落实按证据政策进行的证据采集——把监管要求转化为嵌入式、可验证的证据，而不是纸面工作。
AuthentAI 验证什么
- 审查中所援引的证据真实无误
- 时间戳与身份绑定严谨可靠
- 验证结果可复现
可获取的报告
- 验证结果与框架
- 供试点使用的准备度报告
- 汇总证据摘要
机构层面的成果
监管方查阅框架、参照验证结果，作为试点与政策采纳的依据——让监管立足于证据，而非主张。AIhood 提供可验证的证据，并不担任监管机构或保险公司的角色。
了解监管保障
保险边界
AIhood 提供可验证的机器证据与报告。承保范围、定价、核保与理赔决定由持牌保险合作伙伴作出。
AIhood 不是保险公司或经纪人。它不销售、报价或批准保险。