当然，本文提出的适配框架也存在一定的适用边界与现实局限性。首先，有关技术特性与治理路径的三维分析框架（技术自主性、社会外部性、可解释性）尚停留于规范理论与制度设计层面的初步探讨，其具体的参数确定与实践校准仍需未来更多实证研究与试点项目的检验和完善；其次，本文提出的指标化问责与激励机制尚需与司法审查和行政执法在证据采信标准、司法审查强度和行政执行机制等方面进一步对接，以提升制度实施的可操作性与可行性；最后，制度落地过程中涉及的跨部门监管协作和独立第三方评估体系的建设与完善，要求配套的组织法与程序法设计跟进，明确相应主体的法律地位、职责权限以及跨部门协同的具体方式，以确保制度真正具有落地实践的能力。

展望未来，以人工智能为代表的智能技术治理问题将持续面临“新型风险场景不断涌现”与“传统治理规则持续滞后”的双重挑战。因此，本文所提出的治理适配框架，不仅为当前人脸识别治理的不足提供了系统化的理论回应，更为应对包括跨数据库追踪、自动驾驶、无人机等更广泛的智能技术风险提供了可扩展与可迁移的规范方案和制度路径。这一治理框架的内涵既能够向外拓展至更多风险场景的治理规范，也能够向内深化到责任主体的明确划定、证据链条的有效衔接和救济机制的程序优化，真正做到以权利底线兜住个人的基本权益，以风险治理守住复杂技术体系的安全底线。