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，正加速和實體經濟深度融合，深刻改變工業生產模式和經濟發展形態，將對賦能新型工業化、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。
建設目標：
到2026年，共性關鍵技術和應用開發類計劃項目形成標準成果的比例達到60%以上，標準與產業科技創新的聯動水平持續提升。新制定國家標準和行業標準50項以上，推動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。
建設思路：
(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、行業應用、安全/治理等6個部分。
(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、行業應用、安全/治理等6個部分組成。
重點方向：
(一)基礎共性標準
基礎共性標準主要規范人工智能術語、參考架構、測試評估、管理、可持續等內容。
1. 術語標準。規范人工智能相關技術、應用的概念定義，為其他標準的制定和人工智能研究提供參考，包括人工智能術語相關定義、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、系統或服務等全生命周期涉及的人員、組織管理要求及評價，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，人工智能與水資源利用、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、軟硬件協同等部分。
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、性能指標及評價方法等標準。
4. 計算設備標準。規范人工智能加速板卡、人工智能加速模組、人工智能服務器等計算設備，及其使能軟件的技術管理要求和測試方法，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，及其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、算力網絡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及優化方法、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、具身智能等部分。
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、深度學習和強化學習等標準。
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、自動問答和語言大模型等標準。
5. 智能語音標準。規范前端處理、語音處理、語音接口和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、通用語音大模型等標準。
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、計算攝影學和跨媒體融合等技術要求和評價方法，包括功能、性能和可維護性等標準。
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及智能體基本功能、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、智能服務等部分。
(五)行業應用標準
人工智能行業應用重點領域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科學智算等。
(六)安全/治理標準
安全/治理標準包括人工智能領域的安全、治理等部分。
保障措施：
(一)完善組織建設。在國家標準化管理委員會、工業和信息化部指導下，更好發揮國家人工智能標準化總體組作用，指導人工智能全產業鏈上的企業、研究機構等，共同構建先進適用的人工智能標準體系。
(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)加強宣傳推廣。指導行業協會、標準化技術組織、國家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、質檢/檢測等環節對標達標，持續提升標準助力產業高質量發展的效能。
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