工信部就《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》征求意见稿

1月17日，工信部就《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》（征求意见稿）公开征求意见。该指南明确了我国人工智能产业标准化建设的目标和措施，旨在推动我国人工智能产业的高质量发展。

根据征求意见稿，到2026年，我国将力争使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，这将有力推动我国人工智能产业的技术创新和应用推广。同时，我国计划新制定国家标准和行业标准50项以上，进一步丰富和完善我国人工智能产业的行业标准体系。

为了加快推动人工智能产业的高质量发展，我国还将在企业中开展大规模的标准宣贯和实施推广活动。目标是在未来几年内，让超过1000家企业参与到标准宣贯和实施推广中来，使标准服务企业在创新发展中的成效更加凸显。猿界算力凭借着多年的从业经验和行业沉淀，努力希望能成为这一千家企业的一份子，共同推动国家人工智能产业的稳健发展。

在具体行动上，猿界算力将不定期组织企业间的交流活动，促进企业之间的合作与经验分享，推动人工智能应用在企业中的落地实施，使应用企业在创新发展中的成效更加凸显。同时，猿界算力将积极分享和展示人工智能产业的相关案例，让企业了解其他企业在实施中的成功经验，激发他们的参与热情，同时为他们提供可参考的实践路径。

另外，猿界算力还将积极争取政府和行业组织的支持，共同推动人工智能产业的高质量发展。这将有助于扩大人工智能在不同行业应用的渗透力和影响力，使更多的企业参与到这一人工智能的实践应用中来。

最后，在国际层面，我国将积极参与全球人工智能产业标准化建设，通过与国际合作伙伴的紧密合作，共同推动人工智能产业的高质量发展。我们将争取参与制定20项以上的国际标准，以提升我国人工智能产业的国际竞争力和影响力，促进我国人工智能产业全球化发展。这将有助于我国在全球人工智能领域树立起更高的标准，为未来的技术创新和产业发展奠定坚实基础。

让我们携手共同努力，推动我国人工智能产业的高质量发展，为未来的技术创新和产业发展奠定坚实基础。

附：

人工智能产业综合标准体系范围

本次征求稿提到的人工智能产业综合标准体系具体包括基础共性、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：

1. 基础共性：这部分标准主要涉及人工智能技术的基础规范和原则，如数据管理、隐私保护、模型验证和评估等。这些标准旨在确保人工智能技术的稳定性和可靠性，并为不同层次和领域的利益相关者提供基础指导。

2. 基础支撑：基础支撑标准关注人工智能技术所需的基础设施和工具，如云计算、大数据、边缘计算等方面的标准。这些标准为人工智能技术的发展提供了必要的基础设施和工具，包括算法库、数据集、计算资源等。

3. 关键技术：关键技术标准是人工智能标准体系的重要组成部分，涵盖了机器学习、自然语言处理、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、跨媒体智能和具身智能等部分。这些标准旨在规范和推动人工智能技术的发展，提高人工智能技术的质量和安全性，促进人工智能技术的应用和推广。

4. 智能产品与服务：智能产品与服务标准涉及到人工智能在各类设备和服务中的应用，包括智能机器人、智能家居、智能医疗、智能金融等领域的标准制定。这些标准旨在规范智能产品的设计和生产，确保智能产品的性能和质量，并为消费者提供更好的智能服务。

5. 行业应用：行业应用标准根据不同行业的特点和需求，制定适用于各行业的智能化解决方案，包括工业制造、交通物流、农业、教育等领域的标准。这些标准旨在推动人工智能技术在不同行业中的应用，提高各行业的生产效率和创新能力。

6. 安全/治理：安全/治理标准关注人工智能技术的安全性和可控性，包括数据隐私保护、算法公平性、人工智能系统的责任和法律问题等方面的标准。这些标准旨在确保人工智能技术的合规性和可持续性，保护用户的数据安全和隐私，并促进人工智能技术的健康发展。

关键技术标准

其中，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12部分的内容：

1. 机器学习：机器学习标准将涵盖机器学习算法、模型、训练、评估等方面的规定，包括但不限于监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习等。同时，也会关注于模型的性能评估和适应性的指标。

2. 知识图谱：知识图谱标准将涉及知识图谱的构建、存储、查询和推理等方面的规范。这将包括知识图谱的表示方法、数据格式、查询语言和推理机制等。

3. 大数据与云计算：大数据与云计算标准将关注人工智能应用所需的大规模数据处理和计算能力，包括数据存储、处理速度、计算资源分配、并行计算等。此外，也会涉及到数据安全和隐私保护的技术标准。

4. 自然语言处理：自然语言处理标准的细化将涉及更具体的任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。此外，还将关注自然语言处理系统中的交互性，包括语音输入输出、手写输入输出等。

5. 智能语音：智能语音标准包括语音识别、语音合成、语音转换等技术的标准，这些标准将提高语音交互的准确性和易用性。此外，智能语音标准也会涉及到音频处理和音频合成等技术。

6. 计算机视觉：计算机视觉标准的细化将涉及图像处理、目标检测、图像识别、视频分析等关键技术，包括但不限于物体检测、人脸识别、场景理解等。此外，计算机视觉标准也会涉及到图像生成和虚拟现实等技术。

7. 生物特征识别：生物特征识别标准的细化将关注生物特征识别系统的准确性、安全性和隐私保护等方面的技术标准。这包括但不限于指纹识别、虹膜识别、面部识别等技术。

8. 人机混合增强智能：人机混合增强智能标准将关注如何将人类智慧与人工智能技术相结合，以提高人机协作的效率和效果。这包括人机交互技术、智能辅助决策技术等方面的标准。

9. 智能体：智能体标准将涵盖智能体的定义、构建、训练和评估等方面的规范。这包括智能体的决策过程、学习能力、适应性等方面的标准。

10. 群体智能：群体智能标准将关注如何利用群体行为和智慧来提高人工智能系统的性能和效果。这包括群体智能的算法、模型、协作和演化等方面的标准。

11. 跨媒体智能：跨媒体智能标准将关注如何处理和利用跨媒体信息（如文本、图像、音频、视频等）的技术。这包括跨媒体信息处理、融合、理解等方面的标准。

12. 具身智能：具身智能标准关注人工智能技术在现实环境中的应用，包括环境感知、自适应控制、可穿戴设备等方面的技术标准。这将涉及到人工智能技术与物理世界的集成和融合。

猿界算力资讯团队

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