解读《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》

为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲《全球人工智能治理倡议》，进一步加强人工智要》能标准化工作系统谋划，加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推进人工智能赋能新型工业化，工业和信息化部联合中央网信办、国家发展改革委、国家标准委共同发布《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》。

产业发展现状                                                          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，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。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。

总体要求 

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的二十大和二十届二中全会精神，认真落实中央经济工作会议和全国新型工业化推进大会部署要求，完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，加快赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协同，统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化，为推动我国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。

到2026年，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，引领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

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、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等7个部分:

01 基础共性标准是人工智能的基础性、框架性、总体性标准。

02 基础支撑标准主要规范数据、算力、算法等技术要求，为人工智能产业发展夯实技术底座。

03 关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、图像，以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身智能等的技术要求,推动人工智能技术创新和应用。

04 智能产品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和服务模式。

05 赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。

06 行业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求，为人工智能赋能行业应用，推动产业智能化发展提供技术保障。

07 安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人工智能产业发展提供安全保障。

重点方向

01 基础共性标准

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

02 基础支撑

• 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。

• 智能芯片标准：规范智能芯片相关的通用技术要求。

• 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。

• 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。

• 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。

• 系统软件标准：规范人工智能系统层的软硬件技术要求。

• 开发框架标准：规范人工智能开发框架相关的技术要求。

• 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。

03 关键技术标准

• 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。

• 和识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用。

• 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求。

• 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。

• 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。

• 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

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

04 智能产品与服务标准

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

05 赋能新型工业化标准

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

• 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。

06 行业应用标准

07 安全/治理标准

• 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。

• 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。

保障措施 

完善组织建设

构建人才队伍

加强宣贯推广

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