国家新一代人工智能标准体系建设指南.docx

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1、国家新一代人工智能标准体系建设指南为落实党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署,推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化,充分发挥基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用,指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准等的制修订和协调配套,形成标准引领人工智能产也全面规范化发展的新格局,制定国家新一代人工智能标准体系建设指南。一、总体要求(一)指导思想。全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神,落实党中央、国务院关于发展新一代人工智能的决策部署,以市场驱动和政府引导相结合,按照“统筹规划,分类施策,市场驱动,急用先行,跨界融合,协同推进,自主创新,开放合作”原则,立足国内需

2、求,兼顾国际,建立国家新一代人工智能标准体系,加强标准顶层设计与宏观指导。加快创新技术和应用向标准转化,强化标准的实施与监督,促进创新成果与产业深度融合。注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的协调配套。深化人J2智能标淮国际交流与合作,注重国际国内标准协同性,充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用,为高质量发展保驾护航。WB*iCJirctK4WWBMffftrW俏加IIehWN-i1WhMII1.B卜im%ftfII1.MuK|D关R1.ttIMUNiBRfKCittcaarmmu片Iu州。*f;IItUMI32IEII.由愕图1人工智能标准体系结构其中,A基础共性标准

3、包括术语、参考架构、测试评估三大类,位于人工智能标准体系结构的最左侧,支撑标准体系结构中其它部分:B支撑技术与产品标准对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑;C基础软硬件平台标准主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面,为人工智能提供基础设施支撑;D关键通用技术标准主要围绕机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量子智能计算、模式识别等方面,为人工智能应用提供通用技术支撑;E关键领域技术标准主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面,为人工智能应用提供领域技术支撑;F产品与服务标准包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及

4、新服务模式的相关标准:G行业应用标准位于人工智能标准体系结构的最顶层,面向行业具体需求,对其它部分标准进行细化,支撑各行业发展;H安全/伦理标准位于人工智能标准体系结构的最右侧,贯穿于其他部分,为人工智能建立合规体系。标准研制方向明细表见附表。(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、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全/伦理八个部分组成,如图2所示。图2人工智能标准体系框架基础共性标准建设重点术语标准。结合人工智能发展现状,开展人工智能术语标准制修订工作。参考架构标准。为指明人工智能相关技术、应用及价值链的逻辑关系、相互

5、作用、发展方向,制定人工智能参考架构等标准。测试评估标准。开展与人工智能相关的服务能力成熟度评估、技术或产品智能能力等级评估、模型质量等标准研制。(二)支撑技术与产品标准。支撑技术与产品标准主要包括大数据、物联网、云计算、边缘计算、智能传感器、数据存储及传输设备等部分,如图4所示。B支撑技术与产品图4支撑技术与产品标准1 .大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素,包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。2 .物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素,为人工智能各类感知信息的采集、交互和互

6、联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。3 .云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务,为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度,智能运算平台架构,智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。4 .边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。5 .智能传感器标准.规范高精度传感器、新型MEMS传感器等,为人工智能的硬件发展提供标准支撑,包括传感器接口、性能评定、试验方法等

7、标准。6 .数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。支撑技术与产品标准建设重点大数据标准。重点开展面向人工智能算法和应用的数据服务接口、数据管理能力成熟度评估、数据开放共享要求、开放程度评估以及敏感行业数据治理等标准研制。物联网标准。重点开展新型MEMS传感器、多模态感知融合模型与实时化交叉计算方法等标准研制。云计算标准。重点开展面向人工智能的异构计算资源池化、调度和管理等标准研制。边缘计算标准。重点开展云/边人工智能数据传输接口协议和规范、轻量级人工智能模型运行环境要求等标准研制。智能传感器标准。重点开展高精度传感器、新型MEMS传感器相关标准制定。数据存储及

8、传输设备标准。重点开展DAS存储设备、网络存储及传输设备、存储备份系统相关标准研制。(三)基础软硬件平台标准。基础软硬件平分标准主要包括智能芯片、系统软件、开发框架等部分,如图5所示。c赭础软硬件平台图5基础软硬件平台标准1.智能芯片标准。规范智能计算芯片、新型感知芯片及相关底层接口等,为人工智能模型的训练和推理提供算力支持。包括指令集和虚拟指令集、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准。2 .系统软件标准。规范人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、人工智能软硬件平台计算性能等,促进软硬件平台的协同优化。3 .开发框架标准。包括机器学习框架和应用系统之间的开发

9、接口、神经网络模型表达和压缩等标准。基础软硬件平台标准建设重点智能芯片标准。重点开展智能芯片架构和设计、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准研制。系统软件标准。重点开展人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、计算性能评测标准研制。开发框架标准。重点开展机器学习框架应用开发接口、神经网络模型表达与压缩等标准研制。(四)关键通用技术标准。关键通用技术标准主要包括机器学习、知识图谱、类脑智能计凫、量子智能计算、模式识别等部分,如图6所示。D关键通用技术1.DF其它IDDSII子扈细DC类脑副DB知识图谱IrDA机器学习图6关键通用技术标准1 .机器学习标准。规范监督

10、学习、无监督学习、半监督学习、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价。2 .知识图谱标准。规范知识描述的结构形式、解释过程、知识深度语义的技术要求等,解决知识表示粒度、方式的不确定性问题。3 .类脑智能计算标准。规范类脑计算算法基本模型、性能和应用,为人工智能系统提供新的计算架构,提高人工智能处理复杂问题的能力。包括类脑智能计算参考架构、脑特征机制计算模型建模和表达、基于生物机制建模的算法要求及其性能评价、类脑智能计算硬件设备通用技术要求等标准。4 .量子智能计算标准。规范量子计算算法基本模型、性能和应用,为提高人工智能计算能力提供支撑。包括量子计算模型与算

11、法、高性能高比特率的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等标准。5 .模式识别标准。规范自适应或自组织的模式识别系统的特点、模型二技术要求和评价方法。关键通用技术标准建设重点机器学习标准。重点开展机器学习模型和算法、训练数据、表达和评价等标准的研制。知识图谱标准。重点开展知识自动获取、知识建模与表达、语义计算、知识演化、知识图谱技术要求和评价等标准的研制。类脑智能计算标准。重点开展类脑智能计算参考架构、脑自然语言处理标准包括语言信息提取、文本处理、语义处理、应用扩展四个部分。2 .智能语音标准。规范人机语言通信的技术和方法,确保语音识别、语音合成及其应用的准确性、一致

12、性、高效性和可用性。智能语音标准包括语音设施设备、语音处理、语音识别、语音合成、语音接口五个部分。3 .计算机视觉标准。规定计算机及视觉感知设备对目标进行检测、识别、跟踪的技术要求,解决图片或视频采集、处理、识别、理解和反馈等各环节的一致性和互联互通问题。计算机视觉标准包括视觉设施设备、数据及模型、图像识别与处理三个部分。4 .生物特征识别标准。规范计算机利用人体所固有的生理特征(指纹、人脸、虹膜、声纹、DNA等)或行为特征(步态、击键等)来进行个人身份鉴定的技术要求,解决生物特征描述、数据、接口的一致性问题,5 .虚拟现实/增强现实标准。为用户提供视觉、触觉、听觉等多感官信息一致性体验的通用

13、技术要求。6 .人机交互标准。规范人与信息系统多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求,解决语音、手势、体感、脑机等多模态交互的融合协调和高效应用的问题,确保高可靠性和安全性交互模式。人机交互标准包括智能感知、动态识别、多模态交互三个部分。人工智能概念和术语、安全参考架构、基本安全要求等。人工智能数据、算法和模型安全标准是针对人工智能数据、算法和模型中突出安全风险提出的,包括数据安全、隐私保护、算法模型可信赖等。人工智能技术和系统安全标准用于指导人工智能系统平台的安全建设,主要包括人工智能开源框架安全标准、人工智能系统安全工程标准、人工智能计算设施安全标准、人工智能安全技术标准。

14、人工智能安全管理和服务标准主要是为保障人工智能管理和服务安全,包括安全风险管理、供应链安全、人工智能安全运营、人工智能安全服务能力等。人工智能安全测试评估标准主要从人工智能的算法、数据、技术和系统、应用等方面分析安全测试评估要点,提出人工智能算法模型、系统和服务平台安全、数据安全、应用风险、测试评估指标等基础性测评标准。人工智能产品和应用安全标准主要是为保障人工智能技术、服务和产品在具体应用场景下的安全,可面向智能门锁、智能音响、智慧风控、智慧客服等应用成熟、使用广泛或安全需求迫切的领域进行标准研制。2.伦理标准。规范人工智能服务冲击传统道德伦理和法律秩序而产生的要求,重点研究领域为医疗、交通

15、、应急救援等特殊行业。安全/伦理标准建设重点人工智能基础安全标准。重点开展人工智能安全术语、人工智能安全参考框架、人工智能基本安全原则和要求等标准的研制。人工智能数据、算法和模型安全标准。重点开展匿名用户数据使用管理、人工智能数据安全、人工智能数据标注安全、人工智能算法模型可信赖等标准研制。人工智能技术和系统安全标准。重点开展人工智能开源框架安全、人工智能应用安全指南等标准的研制。人工智能安全管理和服务标准。重点开展人工智能供应链安全管理实践指南、人工智能安全服务能力要求等标准的研制。人工智能安全测试评估标准。重点开展人工智能算法模型、系统和服务平台安全、数据安全、应用风险、测试评估指标等基础性测评标准的研制。人工智能产品和应用安全标准。重点开展智能门锁、智能音箱、智慧风控、智慧客服等应用广泛或安全需求迫切领域的标准研制。人工智能伦理标准。重点开展基于人工智能技术的医疗、应急等涉及伦理道德范晡的标准研

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