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图 1人工智能标准体系结构图
(二)人工智能标准体系框架
人工智能标准体系框架主要由基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等7个部分组成,如图2所示。
图 2人工智能标准体系框架图
四、重点方向
(一)基础共性标准
基础共性标准主要包括人工智能术语、参考架构、测试评估、管理、可持续等标准。
1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义,为其它标准的制定和人工智能研究提供参考,包括人工智能相关术语定义、范畴、实例等标准。
2. 参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及系统的逻辑关系和相互作用,包括人工智能参考架构、人工智能系统生命周期及利益相关方等标准。
3. 测试评估标准。规范人工智能技术发展的成熟度、人工智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等方面的测试及评估的指标要求,包括与人工智能相关的服务能力成熟度评估,人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求,企业智能化能力框架及测评要求等标准。
4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价,包括面向人工智能组织的管理要求,人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标准。
5. 可持续标准。规范人工智能影响环境的技术框架、方法和指标,平衡产业发展与环境保护,包括促进生态可持续的人工智能软件开源基础框架,人工智能系统能效评价,人工智能与资源利用、碳排放、废弃部件处置等标准。
(二)基础支撑标准
基础支撑标准主要包括基础数据服务、智能芯片、智能传感器、计算设备、算力中心、系统软件、开发框架、软硬件协同等标准。
1. 基础数据服务标准。规范人工智能研发、测试、应用等过程中涉及数据服务的要求,包括数据采集、数据标注、数据治理、数据质量等标准。
2. 智能芯片标准。规范智能芯片相关的通用技术要求,包括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片数据格式和协议等标准。
3. 智能传感器标准。规范单模态、多模态新型传感器的接口协议、性能评定、试验方法等技术要求,包括智能传感器的架构、指令、数据格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成方法、性能指标和评价方法等标准。
4. 计算设备标准。规范人工智能加速卡、人工智能加速模组、人工智能服务器等计算设备,及使能软件的技术要求和测试方法,包括人工智能计算设备虚拟化方法,人工智能加速模组接口协议和测试方法,及使能软件的访问协议、功能、性能、能效的测试方法和运行维护要求等标准。
5. 算力中心标准。规范面向人工智能的大规模计算集群、新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储等基础设施的技术要求和评估方法,包括基础设施参考架构、计算能力评估、技术要求、稳定性要求和业务服务接口等标准。
6. 系统软件标准。规范人工智能系统层的软硬件技术要求,包括软硬件编译器架构和优化方法、人工智能算子库、芯片软件运行时库及调试工具、人工智能软硬件平台计算性能等标准。
7. 开发框架标准。规范人工智能开发框架相关的技术要求,包括开发框架的功能要求,与应用系统之间的接口协议、神经网络模型表达和压缩等标准。
8. 软硬件协同标准。规范智能芯片、计算设备等硬件与系统软件、开发框架等软件之间的适配要求,包括智能芯片与开发框架的适配要求、人工智能计算任务调度、分布式计算等软硬件协同任务的交互协议、执行效率和协同性能等标准。
(三)关键技术标准
关键技术标准主要包括机器学习、知识图谱、大模型、自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增强智能、智能体、群体智能、跨媒体智能、具身智能等标准。
1. 机器学习标准。规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等,包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习、强化学习等标准。
2. 知识图谱标准。规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
3. 大模型标准。规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求,包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。
4. 自然语言处理标准。规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法,包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答、语言大模型等标准。
5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口、数据资源等技术要求和评测方法,包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、语音大模型等标准。
6. 计算机视觉标准。规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学、跨媒体融合等技术要求和评价方法,包括功能、性能、可维护性等标准。
7. 生物特征识别标准。规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求,包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。
8. 人机混合增强智能标准。规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求,包括脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等标准。
9. 智能体标准。规范以通用大模型为核心的智能体实例和智能体基本功能、应用架构等技术要求,包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程,智能体数据接口和参数范围,人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等标准。
10. 群体智能标准。规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法,包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等标准。
11. 跨媒体智能标准。规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求,包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等标准。
12. 具身智能标准。规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等标准。
(四)智能产品与服务标准
智能产品与服务标准主要包括智能机器人、智能运载工具、智能移动终端、数字人、智能服务等标准。
1. 智能机器人标准。规范人工智能在机器人领域应用的技术要求,包括机器人智能认知、智能决策等标准。
2. 智能运载工具标准。规范智能运载工具感知、识别与预判、协同与博弈、决策与控制、评价等技术要求,包括环境融合感知、智能识别预判、智能决策控制、多模式测试评价等标准。
3. 智能移动终端标准。规范人工智能应用在移动终端领域的技术要求,包括图像识别、人脸识别、智能语音交互,以及智能移动终端涉及的信息无障碍、适老化等标准。
4. 数字人标准。规范数字人的外形、动作生成、语音识别与合成、自然语言交互等技术要求,包括数字人基础能力评估、多媒体合成渲染、基础数据采集方法、标识和识别方法等标准。
5. 智能服务标准。规范基于大模型、自然语言处理、智能语音、计算机视觉等人工智能技术提供的服务,包括模型即服务平台技术要求和评测方法等标准,以及面向特定场景的人工智能应用服务,如智能软件开发、智能设计、智能防伪等标准。
(五)赋能新型工业化标准
赋能新型工业化标准主要包括研发设计、中试验证、生产制造、营销服务、运营管理等制造业全流程智能化标准,以及重点行业智能升级标准。
1. 研发设计标准。研制跨领域知识整合、新型设计模式生成、人机协同研发设计等标准。
2. 中试验证标准。围绕高精度、全流程仿真模型,研制智能虚拟中试标准,以及复杂工业场景新技术应用验证标准。
3. 生产制造标准。研制生产过程智能化、产线监测及维护等标准。
4. 营销服务标准。围绕营销服务效率提升,研制智能客服、数字人、商品三维模型标准,以及用户体验等标准。
5. 运营管理标准。围绕运营管理智能化能力提升,研制相关供应链管理、数据管理、风险管理等标准。
6. 重点行业智能升级标准。围绕原材料行业,开展大模型畅联产线数据、优化在线监测调控和工艺改进等标准研制。围绕消费品行业,开展需求预测、个性化定制等标准研制。围绕装备行业,研制智能装备感知、交互、控制、协作、自主决策等标准。
(六)行业应用标准
开展智慧城市、科学智算、智慧农业、智慧能源、智慧环保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧文旅等领域标准研究。
(七)安全/治理标准
安全/治理标准主要包括人工智能领域的安全、治理等标准。
1. 安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用、服务等全生命周期的安全要求,包括基础安全,数据、算法和模型安全,网络、技术和系统安全,安全管理和服务,安全测试评估,安全标注,内容标识,产品和应用安全等标准。
2. 治理标准。结合人工智能治理实际需求,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,人工智能治理支撑技术;规范人工智能全生命周期的伦理治理要求,包括人工智能伦理风险评估,人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,人工智能伦理审查等标准。
五、保障措施
(一)完善组织建设。建立健全人工智能领域标准化技术组织,统筹产学研用各方、产业链各环节优势力量,协同推进人工智能标准建设,共同构建先进适用的人工智能产业标准体系。
(二)构建人才队伍。鼓励标准化研究机构培养和引进标准化高端人才,加强面向标准化从业人员的专题培训。鼓励企业、高校、研究机构等将标准化人才纳入职业能力评价和激励范围,构建标准化人才梯队。
(三)加强宣贯推广。指导行业协会、标准化技术组织、国家技术标准创新基地等,面向企业开展人工智能标准体系、重点标准的宣贯和培训,引导企业在研发、设计、生产、管理、检测等环节对标达标,持续提升标准助力产业高质量发展效能。
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