《人工智能标准化白皮书（2021版）》发布
党中央、国务院高度重视新一代人工智能发展。习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手”。
为应对新冠肺炎疫情的冲击，党中央、国务院将新型基础设施建设上升为国家战略，其中重要的一项就是人工智能。国务院发布实施了《新一代人工智能发展规划》等文件，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，以加快人工智能与实体经济融合为主线，着力推动人工智能技术、产业全面健康发展。
在政产学研用各方共同努力下，我国人工智能产业发展的成果显著。一是创新能力不断增强，图像识别、智能语音等技术达到全球领先水平， 人工智能论文和专利数量居全球前列。二是产业规模持续增长，京津冀、 长三角、珠三角等地形成了完备的人工智能产业链。三是融合应用不断深入，智能制造、智慧交通、智慧医疗等新业态、新模式不断涌现，对行业发展的赋能作用进一步凸显。
我国人工智能产业发展取得显著成绩的同时，面临着不少困难和挑战，比如底层技术存在较大欠缺、能够实现商业价值的应用较少、与实体经济的融合存在较高门槛等。《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》指出要“强化标准引领，提升产业基础能力和产业链现代化水平”。人工智能产业的发展离不开标准的引领，扎实做好人工智能标准化工作，对突破核 心技术、加快应用落地、完善产业生态具有重要意义。
2021年7月9日，《人工智能标准化白皮书（2021版）》正式发布。
本白皮书在《人工智能标准化白皮书（2018版）》的基础上，进一步提出了以下内容：
★ 从产业链的角度，分析了人工智能产业现状及发展趋势；
★ 介绍当前国际上普遍认可的系统生命周期模型、人工智能生态系统框架和机器学习技术框架；
★ 梳理了国内外主要人工智能标准化组织的重点工作；
★ 落实《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（国标委联〔2020〕35号），形成人工智能标准体系框架及标准体系明细表；
★ 结合标准化工作进展及标准体系建设情况，提出我国人工智能标准化重点工作建议。
人工智能现状及发展趋势
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。麦肯锡公司的数据表明，人工智能每年能创造3.5万亿至5.8万亿美元的商业价值，使传统行业商业价值提升60%以上。
我国人工智能市场规模巨大、企业投资热情高。埃森哲公司的数据显示，半数（49%）的中国人工智能企业，近三年的研发投入超过0.5亿美元。IDC预测，到2023年中国人工智能市场规模将达到979亿美元。为实现人工智能产业高质量发展，提升产业链、供应链现代化水平，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 提出：“发展算法推理训练场景，推动通用化和行业性人工智能开放平台 建设”，并要求在前沿基础理论、专用芯片、深度学习框架等前沿领域重点攻关，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。
人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层：基础层提供了数据及算力资源，包括芯片、开发编译环境、数据资源、云计算、大数据支撑平台等关键环节，是支撑产业发展的基座。技术层包括各类算法与深度学习技术，并通过深度学习框架和开放平台实现了对技术和算法的封装，快速实现商业化，推动人工智能产业快速发展。应用层是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势。
人工智能标准化工作情况
人工智能标准体系建设
智能标准体系结构
（1）基础共性标准。人工智能是一个复杂的系统工程，涉及到多方 面的基础性问题，规范其所涉及的这些基础性问题，是人工智能科学全面 应用的前提。该部分重点开展人工智能术语、参考架构、通用性测试评估 等标准研制工作，对标准体系结构中其它部分起基础支撑作用。
（2）支撑技术与产品标准。人工智能基于物联网产生并存储于云平 台的海量数据资源，通过大数据分析技术，利用计算存储资源池和智能算 法为各行业应用提供智能化服务。该部分重点围绕支撑人工智能发展，与 人工智能强相关的智能运算资源应用服务领域的标准化工作。
（3）基础软硬件平台标准。作为人工智能落地至关重要的基础软硬 件设施，智能芯片、系统软件、开发框架提供了人工智能应用开发所需要 的工具集合，实现软硬一体思路下算法、芯片、软件、系统的协同优化。该部分重点围绕人工智能芯片、硬件基础设施、开发框架的算力及功能等 需求，开展标准研制工作。
（4）关键通用技术标准。机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量 子智能计算、模式识别作为人工智能的关键性通用技术，是人工智能在关 键领域应用技术的基础。以机器学习为例，其在智能语音识别、自然语言 处理、目标检测、视频分类等领域取得了一定成果。该部分主要针对关键 通用技术的特点，围绕模型、系统、性能评价等开展标准研制工作。
（5）关键领域技术标准。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、人机交互等关键领域技术是目前人 工智能应用于实体经济的重要驱动力。该部分主要开展语言信息提取、文 本处理、语义处理、语音识别与处理、图像识别合成、图像识别与处理、 人体生理特征或行为特征识别、虚拟现实/增强现实、智能感知、多模态 交互等标准研制工作。
（6）产品与服务标准。针对人工智能技术形成的智能化产品及服务 模式，智能机器人、智能运载工具、智能终端、智能服务将人工智能领域 技术成果集成化、产品化、服务化。该部分重点为提升人工智能产品和服 务质量水平，主要开展服务机器人、工业机器人、行驶环境融合感知、移 动智能终端、智能服务等相关标准研制工作。
（7）行业应用标准。位于人工智能标准体系结构的最顶层，标准体 系中所指的行业应用是依据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》， 结合当前人工智能应用发展态势而确定的人工智能标准化重点行业应用领 域。该部分主要面向行业中与人工智能强相关的具体需求，开展标准化工 作，支撑人工智能在行业应用的发展。
（8）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，包括人工智能领域基础，数据、算法和模型，技术和系统，管 理和服务，安全测试评估，产品和应用等信息安全相关标准，以及涉及传 统道德和法律秩序的伦理标准。支撑建立人工智能合规体系，保障人工智 能产业健康有序发展。
本文转自 微信公众号《深圳市物联网产业协会》
