為深入貫徹落實黨中央、*決策部署，加強人工智能標準化工作系統謀劃，工業和信息化部、中央網信辦、*發展改革委、*標準委等四部門近日聯合印發《*人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》。提出到2026年，我國標準與產業科技創新的聯動水平持續提升，新制定*標準和行業標準50項以上，引領人工智能產業高質量發展的標準體系加快形成。開展標準宣貫和實施推廣的企業超過1000家，標準服務企業創新發展的成效更加凸顯。參與制定國際標準20項以上，促進人工智能產業全球化發展。
關于印發*人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）的通知
各省、自治區、直轄市及新疆生產建設兵團工業和信息化主管部門、網信辦、發展改革委、市場監管局（廳、委），有關行業協會、標準化技術組織、標準化專業機構：
為深入貫徹落實黨中央、*決策部署，加強人工智能標準化工作系統謀劃，工業和信息化部、中央網絡安全和信息化委員會辦公室、*發展和改革委員會、*標準化管理委員會組織編制了《*人工智能產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》。現印發給你們，請結合實際，抓好貫徹落實。
工業和信息化部
中央網絡安全和信息化委員會辦公室
*發展和改革委員會
*標準化管理委員會
2024年6月5日
*人工智能產業綜合標準化體系建設指南
為深入貫徹落實黨中央、*關于加快發展人工智能的部署要求，貫徹落實《*標準化發展綱要》《全球人工智能治理倡議》，進一步加強人工智能標準化工作系統謀劃，加快構建滿足人工智能產業高質量發展和“人工智能+”高水平賦能需求的標準體系，夯實標準對推動技術進步、促進企業發展、引領產業升級、保障產業安全的支撐作用，更好推進人工智能賦能新型工業化，特制定本指南。
人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的基礎性和戰略性技術，正成為發展新質生產力的重要引擎，加速和實體經濟深度融合，*賦能新型工業化，深刻改變工業生產模式和經濟發展形態，將對加快建設制造強國、網絡強國和數字中國發揮重要的支撐作用。人工智能產業鏈包括基礎層、框架層、模型層、應用層等4個部分。其中，基礎層主要包括算力、算法和數據，框架層主要是指用于模型開發的深度學習框架和工具，模型層主要是指大模型等技術和產品，應用層主要是指人工智能技術在行業場景的應用。近年來，我國人工智能產業在技術創新、產品創造和行業應用等方面實現快速發展，形成龐大市場規模。伴隨以大模型為代表的新技術加速迭代，人工智能產業呈現出創新技術群體突破、行業應用融合發展、國際合作深度協同等新特點，亟需完善人工智能產業標準體系。
以*新時代中國特色社會主義思想為指導，*貫徹黨的二十大和二十屆二中全會精神，認真落實中央經濟工作會議和全國新型工業化推進大會部署要求，完整、準確、*貫徹新發展理念，統籌高質量發展和高水平安全，加快賦能新型工業化，以*抓人工智能產業發展先機為目標，完善人工智能標準工作頂層設計，強化全產業鏈標準工作協同，統籌推進標準的研究、制定、實施和國際化，為推動我國人工智能產業高質量發展提供堅實的技術支撐。
到2026年，標準與產業科技創新的聯動水平持續提升，新制定*標準和行業標準50項以上，引領人工智能產業高質量發展的標準體系加快形成。開展標準宣貫和實施推廣的企業超過1000家，標準服務企業創新發展的成效更加凸顯。參與制定國際標準20項以上，促進人工智能產業全球化發展。
堅持創新驅動。優化產業科技創新與標準化聯動機制，加快人工智能領域關鍵共性技術研究，推動先進適用的科技創新成果高效轉化成標準。
堅持應用牽引。堅持企業主體、市場導向，面向行業應用需求，強化創新成果迭代和應用場景構建，協同推進人工智能與重點行業融合應用。
堅持產業協同。加強人工智能全產業鏈標準化工作協同，加強跨行業、跨領域標準化技術組織的協作，打造大中小企業融通發展的標準化模式。
堅持開放合作。深化國際標準化交流與合作，鼓勵我國企事業單位積極參與國際標準化活動，攜手全球產業鏈上下游企業共同制定國際標準。
（一）人工智能標準體系結構
人工智能標準體系結構包括基礎共性、基礎支撐、關鍵技術、智能產品與服務、賦能新型工業化、行業應用、安全/治理等7個部分，如圖1所示。其中，基礎共性標準是人工智能的基礎性、框架性、總體性標準。基礎支撐標準主要規范數據、算力、算法等技術要求，為人工智能產業發展夯實技術底座。關鍵技術標準主要規范人工智能文本、語音、圖像，以及人機混合增強智能、智能體、跨媒體智能、具身智能等的技術要求，推動人工智能技術創新和應用。智能產品與服務標準主要規范由人工智能技術形成的智能產品和服務模式。賦能新型工業化標準主要規范人工智能技術賦能制造業全流程智能化以及重點行業智能升級的技術要求。行業應用標準主要規范人工智能賦能各行業的技術要求，為人工智能賦能行業應用，推動產業智能化發展提供技術保障。安全/治理標準主要規范人工智能安全、治理等要求，為人工智能產業發展提供安全保障。
（二）人工智能標準體系框架
人工智能標準體系框架主要由基礎共性、基礎支撐、關鍵技術、智能產品與服務、賦能新型工業化、行業應用、安全/治理等7個部分組成，如圖2所示。
（一）基礎共性標準
基礎共性標準主要包括人工智能術語、參考架構、測試評估、管理、可持續等標準。
1. 術語標準。規范人工智能相關技術、應用的概念定義，為其它標準的制定和人工智能研究提供參考，包括人工智能相關術語定義、范疇、實例等標準。
2. 參考架構標準。規范人工智能相關技術、應用及系統的邏輯關系和相互作用，包括人工智能參考架構、人工智能系統生命周期及利益相關方等標準。
3. 測試評估標準。規范人工智能技術發展的成熟度、人工智能體系架構之間的適配度、行業發展水平、企業智能化能力等方面的測試及評估的指標要求，包括與人工智能相關的服務能力成熟度評估，人工智能通用性測試指南、評估原則和等級要求，企業智能化能力框架及測評要求等標準。
4. 管理標準。規范人工智能技術、產品、系統、服務等全生命周期涉及的人員、組織管理要求和評價，包括面向人工智能組織的管理要求，人工智能管理體系、分類方法、評級流程等標準。
5. 可持續標準。規范人工智能影響環境的技術框架、方法和指標，平衡產業發展與環境保護，包括促進生態可持續的人工智能軟件開源基礎框架，人工智能系統能效評價，人工智能與資源利用、碳排放、廢棄部件處置等標準。
（二）基礎支撐標準
基礎支撐標準主要包括基礎數據服務、智能芯片、智能傳感器、計算設備、算力中心、系統軟件、開發框架、軟硬件協同等標準。
1. 基礎數據服務標準。規范人工智能研發、測試、應用等過程中涉及數據服務的要求，包括數據采集、數據標注、數據治理、數據質量等標準。
2. 智能芯片標準。規范智能芯片相關的通用技術要求，包括智能芯片架構、指令集、統一編程接口及相關測試要求、芯片數據格式和協議等標準。
3. 智能傳感器標準。規范單模態、多模態新型傳感器的接口協議、性能評定、試驗方法等技術要求，包括智能傳感器的架構、指令、數據格式、信息提取方法、信息融合方法、功能集成方法、性能指標和評價方法等標準。
4. 計算設備標準。規范人工智能加速卡、人工智能加速模組、人工智能服務器等計算設備，及使能軟件的技術要求和測試方法，包括人工智能計算設備虛擬化方法，人工智能加速模組接口協議和測試方法，及使能軟件的訪問協議、功能、性能、能效的測試方法和運行維護要求等標準。
5. 算力中心標準。規范面向人工智能的大規模計算集群、新型數據中心、智算中心、基礎網絡通信、算力網絡、數據存儲等基礎設施的技術要求和評估方法，包括基礎設施參考架構、計算能力評估、技術要求、穩定性要求和業務服務接口等標準。
6. 系統軟件標準。規范人工智能系統層的軟硬件技術要求，包括軟硬件編譯器架構和優化方法、人工智能算子庫、芯片軟件運行時庫及調試工具、人工智能軟硬件平臺計算性能等標準。
7. 開發框架標準。規范人工智能開發框架相關的技術要求，包括開發框架的功能要求，與應用系統之間的接口協議、神經網絡模型表達和壓縮等標準。
8. 軟硬件協同標準。規范智能芯片、計算設備等硬件與系統軟件、開發框架等軟件之間的適配要求，包括智能芯片與開發框架的適配要求、人工智能計算任務調度、分布式計算等軟硬件協同任務的交互協議、執行效率和協同性能等標準。
（三）關鍵技術標準
關鍵技術標準主要包括機器學習、知識圖譜、大模型、自然語言處理、智能語音、計算機視覺、生物特征識別、人機混合增強智能、智能體、群體智能、跨媒體智能、具身智能等標準。
1. 機器學習標準。規范機器學習的訓練數據、數據預處理、模型表達和格式、模型效果評價等，包括自監督學習、無監督學習、半監督學習、深度學習、強化學習等標準。
2. 知識圖譜標準。規范知識圖譜的描述、構建、運維、共享、管理和應用，包括知識表示與建模、知識獲取與存儲、知識融合與可視化、知識計算與管理、知識圖譜質量評價與互聯互通、知識圖譜交付與應用、知識圖譜系統架構與性能要求等標準。
3. 大模型標準。規范大模型訓練、推理、部署等環節的技術要求，包括大模型通用技術要求、評測指標與方法、服務能力成熟度評估、生成內容評價等標準。
4. 自然語言處理標準。規范自然語言處理中語言信息提取、文本處理、語義處理等方面的技術要求和評測方法，包括語法分析、語義理解、語義表達、機器翻譯、自動摘要、自動問答、語言大模型等標準。
5. 智能語音標準。規范前端處理、語音處理、語音接口、數據資源等技術要求和評測方法，包括深度合成的鑒偽方法、全雙工交互、語音大模型等標準。
6. 計算機視覺標準。規范圖像獲取、圖像/視頻處理、圖像內容分析、三維計算機視覺、計算攝影學、跨媒體融合等技術要求和評價方法，包括功能、性能、可維護性等標準。
7. 生物特征識別標準。規范生物特征樣本處理、生物特征數據協議、設備或系統等技術要求，包括生物特征數據交換格式、接口協議等標準。
8. 人機混合增強智能標準。規范多通道、多模式和多維度的交互途徑、模式、方法和技術要求，包括腦機接口、在線知識演化、動態自適應、動態識別、人機協同感知、人機協同決策與控制等標準。
9. 智能體標準。規范以通用大模型為核心的智能體實例和智能體基本功能、應用架構等技術要求，包括智能體強化學習、多任務分解、推理、提示詞工程，智能體數據接口和參數范圍，人機協作、智能體自主操作、多智能體分布式一致性等標準。
10. 群體智能標準。規范群體智能算法的控制、編隊、感知、規劃、決策、通信等技術要求和評測方法，包括自主控制、協同控制、任務規劃、路徑規劃、協同決策、組網通信等標準。
11. 跨媒體智能標準。規范文本、圖像、視頻、音頻等多模態數據處理基礎、轉換分析、融合應用等方面的技術要求，包括數據獲取與處理、模態轉換、模態對齊、融合與協同、應用擴展等標準。
12. 具身智能標準。規范多模態主動與交互、自主行為學習、仿真模擬、知識推理、具身導航、群體具身智能等標準。
（四）智能產品與服務標準
智能產品與服務標準主要包括智能機器人、智能運載工具、智能移動終端、數字人、智能服務等標準。
1. 智能機器人標準。規范人工智能在機器人領域應用的技術要求，包括機器人智能認知、智能決策等標準。
2. 智能運載工具標準。規范智能運載工具感知、識別與預判、協同與博弈、決策與控制、評價等技術要求，包括環境融合感知、智能識別預判、智能決策控制、多模式測試評價等標準。
3. 智能移動終端標準。規范人工智能應用在移動終端領域的技術要求，包括圖像識別、人臉識別、智能語音交互，以及智能移動終端涉及的信息無障礙、適老化等標準。
4. 數字人標準。規范數字人的外形、動作生成、語音識別與合成、自然語言交互等技術要求，包括數字人基礎能力評估、多媒體合成渲染、基礎數據采集方法、標識和識別方法等標準。
5. 智能服務標準。規范基于大模型、自然語言處理、智能語音、計算機視覺等人工智能技術提供的服務，包括模型即服務平臺技術要求和評測方法等標準，以及面向特定場景的人工智能應用服務，如智能軟件開發、智能設計、智能防偽等標準。
（五）賦能新型工業化標準
賦能新型工業化標準主要包括研發設計、中試驗證、生產制造、營銷服務、運營管理等制造業全流程智能化標準，以及重點行業智能升級標準。
1. 研發設計標準。研制跨領域知識整合、新型設計模式生成、人機協同研發設計等標準。
2. 中試驗證標準。圍繞高精度、全流程仿真模型，研制智能虛擬中試標準，以及復雜工業場景新技術應用驗證標準。
3. 生產制造標準。研制生產過程智能化、產線監測及維護等標準。
4. 營銷服務標準。圍繞營銷服務效率提升，研制智能客服、數字人、商品三維模型標準，以及用戶體驗等標準。
5. 運營管理標準。圍繞運營管理智能化能力提升，研制相關供應鏈管理、數據管理、風險管理等標準。
6. 重點行業智能升級標準。圍繞原材料行業，開展大模型暢聯產線數據、優化在線監測調控和工藝改進等標準研制。圍繞消費品行業，開展需求預測、個性化定制等標準研制。圍繞裝備行業，研制智能裝備感知、交互、控制、協作、自主決策等標準。
（六）行業應用標準
開展智慧城市、科學智算、智慧農業、智慧能源、智慧環保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧醫療、智慧交通、智慧文旅等領域標準研究。
（七）安全/治理標準
安全/治理標準主要包括人工智能領域的安全、治理等標準。
1. 安全標準。規范人工智能技術、產品、系統、應用、服務等全生命周期的安全要求，包括基礎安全，數據、算法和模型安全，網絡、技術和系統安全，安全管理和服務，安全測試評估，安全標注，內容標識，產品和應用安全等標準。
2. 治理標準。結合人工智能治理實際需求，規范人工智能的技術研發和運營服務等要求，包括人工智能魯棒性、可靠性、可追溯性的技術要求與評測方法，人工智能治理支撐技術；規范人工智能全生命周期的倫理治理要求，包括人工智能倫理風險評估，人工智能的公平性、可解釋性等倫理治理技術要求與評測方法，人工智能倫理審查等標準。
（一）完善組織建設。建立健全人工智能領域標準化技術組織，統籌產學研用各方、產業鏈各環節優勢力量，協同推進人工智能標準建設，共同構建先進適用的人工智能產業標準體系。
（二）構建人才隊伍。鼓勵標準化研究機構培養和引進標準化高端人才，加強面向標準化從業人員的專題培訓。鼓勵企業、高校、研究機構等將標準化人才納入職業能力評價和激勵范圍，構建標準化人才梯隊。
（三）加強宣貫推廣。指導行業協會、標準化技術組織、*技術標準創新基地等，面向企業開展人工智能標準體系、重點標準的宣貫和培訓，引導企業在研發、設計、生產、管理、檢測等環節對標達標，持續提升標準助力產業高質量發展效能。
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