本文提出以风险分级与分层治理为主轴的人工智能控制方法，在数据、模型、应用与用户四层建立策略引擎、内容审核、监控审计与应急机制，结合最小权限、透明可解释与红队评估实现可验证的安全与合规；在高风险场景采用隔离、限速与兜底开关，低风险场景保持效率与创新；通过政策即代码与供应商风险管理形成端到端治理闭环，并预判多智能体与隐私计算将推动治理工具与监管协同的加速成熟。

本文提出以风险分级与许可机制为纲、以训练与推理阶段的“刹车系统”为目、以审计与证据链为据、以组织流程与文化为魂的系统化方案，强调通过政策合规、技术守护、基础设施阻断与SOP落地实现对人工智能的精准阻止与快速下线；同时以量化指标衡量成效，平衡成本与创新，将阻止能力转化为“安全增长”的驱动力。