這兩項計畫分別針對 AI 技術堆疊中的「資料品質」與「治理合規」兩大層面，旨在為全球 AI 生態系建立更穩固的基礎。

Appia 基金會：標準化的 AI 合規評估

發布日期： 2026 年 6 月 17 日
主管組織： 聯合發展基金會 (JDF)，隸屬於 Linux 基金會

創始成員：

Appia 的發布資料指出其創始聯盟涵蓋了廣泛的跨產業代表，而 Nemko 也獨立宣布其為該計畫的創始成員之一。

解決的問題

Appia 旨在解決全球 AI 價值鏈中，AI 合規性、保證與信任驗證方式過於零散的問題。 目前，各組織在證明其 AI 系統符合法規與消費者期望時，常面臨方法不一、標準各異的困境。Appia 的目標是建立一套標準化、模組化的評估基礎設施，取代現有的臨時應對措施。

主要產出

該計畫將制定模組化的開放規範與標準化合規評估框架，適用於 AI 價值鏈中的模型、系統與應用程式。 核心重點是提供一套實用的評估基礎設施，協助各司法管轄區與不同組織角色間的 AI 合規、保證與信任驗證。

DocLang 規範工作小組：AI 原生文件格式

發布日期： 2026 年 6 月 9 日
主管組織： LF AI & Data 基金會，隸屬於 Linux 基金會

創始成員：

多個資料來源確認了這五家組織為創始或貢獻成員，部分資料也提及 Forgis。

解決的問題

DocLang 旨在解決當前多數企業文件格式（如 PDF、HTML、Markdown、LaTeX）主要為人類閱讀設計，而非為 AI 原生處理 的問題。 該工作小組明確指出，其目標是為 AI 與自主代理工作流程提供一個可互通的文件處理標準。

主要產出

DocLang 是一種從零開始為大型語言模型 (LLM) 分詞器 (Tokenizer) 設計的約束性 XML 格式。它實現了 DocLang 標記 (Token) 與模型標記之間的一對一映射，並將標記數量降至最低。 文件中每個元件都帶有語義角色、幾何邊界框和閱讀順序。 此規範將與開源的 Docling 專案互補。

兩項計畫如何協同運作

這兩項計畫雖同屬 Linux 基金會生態系，但各自專注於 AI 技術堆疊的不同層面，形成互補而非重疊的關係。

在 AI 技術堆疊中的定位：

• DocLang 作用於 資料/文件層，為 AI 與自主代理工作流程標準化文件的表示方式。
• Appia 基金會 作用於 治理與合規層，為 AI 價值鏈開發合規性規範與評估框架。

如何連結：

• DocLang 確保 AI 系統的輸入文件更具結構性與互通性。
• Appia 則提供一個框架，用以評估 AI 系統及其價值鏈參與者是否符合相關的合規期望。
• 兩者結合，預示了更完整的 AI 基礎設施管線：可靠的文檔資料 → 可評估的 AI 系統。

需要特別注意的是，這兩項計畫皆於 2026 年 6 月發布，其規範與框架仍在開發階段。Appia 基金會正在招募更多成員，DocLang 工作小組也歡迎新的貢獻者加入。

這兩項計畫分別針對 AI 技術堆疊中的「資料品質」與「治理合規」兩大層面，旨在為全球 AI 生態系建立更穩固的基礎。

Appia 基金會：標準化的 AI 合規評估

發布日期： 2026 年 6 月 17 日
主管組織： 聯合發展基金會 (JDF)，隸屬於 Linux 基金會

創始成員：

Appia 的發布資料指出其創始聯盟涵蓋了廣泛的跨產業代表，而 Nemko 也獨立宣布其為該計畫的創始成員之一。

解決的問題

Appia 旨在解決全球 AI 價值鏈中，AI 合規性、保證與信任驗證方式過於零散的問題。 目前，各組織在證明其 AI 系統符合法規與消費者期望時，常面臨方法不一、標準各異的困境。Appia 的目標是建立一套標準化、模組化的評估基礎設施，取代現有的臨時應對措施。

主要產出

該計畫將制定模組化的開放規範與標準化合規評估框架，適用於 AI 價值鏈中的模型、系統與應用程式。 核心重點是提供一套實用的評估基礎設施，協助各司法管轄區與不同組織角色間的 AI 合規、保證與信任驗證。

DocLang 規範工作小組：AI 原生文件格式

發布日期： 2026 年 6 月 9 日
主管組織： LF AI & Data 基金會，隸屬於 Linux 基金會

創始成員：

多個資料來源確認了這五家組織為創始或貢獻成員，部分資料也提及 Forgis。

解決的問題

DocLang 旨在解決當前多數企業文件格式（如 PDF、HTML、Markdown、LaTeX）主要為人類閱讀設計，而非為 AI 原生處理 的問題。 該工作小組明確指出，其目標是為 AI 與自主代理工作流程提供一個可互通的文件處理標準。

主要產出

DocLang 是一種從零開始為大型語言模型 (LLM) 分詞器 (Tokenizer) 設計的約束性 XML 格式。它實現了 DocLang 標記 (Token) 與模型標記之間的一對一映射，並將標記數量降至最低。 文件中每個元件都帶有語義角色、幾何邊界框和閱讀順序。 此規範將與開源的 Docling 專案互補。

兩項計畫如何協同運作

這兩項計畫雖同屬 Linux 基金會生態系，但各自專注於 AI 技術堆疊的不同層面，形成互補而非重疊的關係。

在 AI 技術堆疊中的定位：

• DocLang 作用於 資料/文件層，為 AI 與自主代理工作流程標準化文件的表示方式。
• Appia 基金會 作用於 治理與合規層，為 AI 價值鏈開發合規性規範與評估框架。

如何連結：

• DocLang 確保 AI 系統的輸入文件更具結構性與互通性。
• Appia 則提供一個框架，用以評估 AI 系統及其價值鏈參與者是否符合相關的合規期望。
• 兩者結合，預示了更完整的 AI 基礎設施管線：可靠的文檔資料 → 可評估的 AI 系統。

需要特別注意的是，這兩項計畫皆於 2026 年 6 月發布，其規範與框架仍在開發階段。Appia 基金會正在招募更多成員，DocLang 工作小組也歡迎新的貢獻者加入。