实验室资质认可
laboratory accreditation
第三方对实验室能力的正式承认。没有它，检测报告在很多场合不被认可。
ai engineer's view
受监管环境下的可审计性要求：不只要结果对，还要能证明整条链路每一步都合规且可复现。
检测报告要被市场和监管认可，实验室本身得先被认可。核心依据是通用要求标准（如 ISO/IEC 17025），覆盖人员能力、设备计量溯源、环境条件、方法确认、记录管理、结果报告等全套要求。
两个关键机制：
- 量值溯源——每台设备的示值都要能通过不间断的校准链追溯到国家或国际基准
- 能力验证——定期参加实验室间比对，测同一个未知样，看结果是否落在可接受范围
对 AI 系统而言这带来一个硬约束：任何进入正式报告流程的自动化环节，都必须可追溯、可解释、可审计。一个「黑箱模型给出了判定」在这个体系里是不可接受的。
这也解释了为什么检测场景里 Agent 的合理定位是编排与解释，而不是替代判定。