《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》征求意见
- 2024/1/19 10:34:12 30073
- 来源：仪表网
人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速和实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，将对赋能新型工业化、加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等4个部分，其中，基础层主要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善人工智能产业标准体系。
建设目标：
到2026年，共性关键技术和应用开发类计划项目形成标准成果的比例达到60%以上，标准与产业科技创新的联动水平持续提升。新制定国家标准和行业标准50项以上，推动人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广的企业超过1000家，标准服务企业创新发展的成效更加凸显。参与制定国际标准20项以上，促进人工智能产业全球化发展。
建设思路：
(一)人工智能标准体系结构
人工智能标准体系结构包括基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、行业应用、安全/治理等6个部分。
(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、行业应用、安全/治理等6个部分组成。
重点方向：
(一)基础共性标准
基础共性标准主要规范人工智能术语、参考架构、测试评估、管理、可持续等内容。
1. 术语标准。规范人工智能相关技术、应用的概念定义，为其他标准的制定和人工智能研究提供参考，包括人工智能术语相关定义、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、系统或服务等全生命周期涉及的人员、组织管理要求及评价，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，人工智能与水资源利用、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、软硬件协同等部分。
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、性能指标及评价方法等标准。
4. 计算设备标准。规范人工智能加速板卡、人工智能加速模组、人工智能服务器等计算设备，及其使能软件的技术管理要求和测试方法，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，及其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、算力网络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及优化方法、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、具身智能等部分。
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、深度学习和强化学习等标准。
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、自动问答和语言大模型等标准。
5. 智能语音标准。规范前端处理、语音处理、语音接口和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、通用语音大模型等标准。
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、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。
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及智能体基本功能、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、智能服务等部分。
(五)行业应用标准
人工智能行业应用重点领域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等。
(六)安全/治理标准
安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。
保障措施：
(一)完善组织建设。在国家标准化管理委员会、工业和信息化部指导下，更好发挥国家人工智能标准化总体组作用，指导人工智能全产业链上的企业、研究机构等，共同构建先进适用的人工智能标准体系。
(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)加强宣传推广。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、质检/检测等环节对标达标，持续提升标准助力产业高质量发展的效能。
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