北京
大多数AI治理项目并非死于重大违规或监管罚单，而是在启动6个月后悄无声息地失效。政策wiki停止更新，风险委员会的会议缩减为一份无人参加的季度日历邀请。
常见路径是：跨职能工作组成立，有人起草政策文件，法务审查，CTO签字。随后，一个数据科学团队在未告知任何人的情况下，将微调后的开放权重模型部署到生产环境。原因是政策从未写明谁必须批准什么，或者部署前必须提交哪些证据。
问题不是缺乏善意，而是治理被当成文档练习，而不是运营模型。一个只发布政策的卓越中心，不过是名字更好听的政策委员会；只有掌握决策门、工作流交接和机器可读证据采集的卓越中心，才是真正的集成层。前者与后者的差别，正是能拦住坏部署的治理与被绕过的治理之间的差别。
这种差异在金融服务、医疗健康和大型SaaS平台中反复出现。成功的团队把AI治理当作CI/CD流水线来对待，设定可强制执行的阶段；失败的团队则把它当作合规复选框，勾完即止。
一个能存续的卓越中心必须拥有三样东西：决策权、工作流集成和证据仪器化。其余的政策文档、培训模块、风险登记册只是产出，不是操作系统本身。
其中，决策权尤其不能停留在“顾问意见”。卓越中心章程需要明确列出哪些具体决策可以由卓越中心或其指定的子委员会直接作出，无需逐级上报。否则，治理就会从一台有闸门的流水线退化成一份没人看的文档。
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