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2024-11-17 172
四部门出台关键指南：推动人工智能产业发展标准体系形成(未来可期丨人工智能基础数据标注行业相关政策汇总)
财经资讯
2024-07-03 06:13:33
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四部门出台关键指南：推动人工智能产业发展标准体系形成
7月2日，工业和信息化部、中央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展和改革委员会、国家标准化管理委员会印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》（以下简称《指南》）。
《指南》指出，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正成为发展新质生产力的重要引擎，加速和实体经济深度融合，全面赋能新型工业化，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，将对加快建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要的支撑作用。
《指南》提出，到2026年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升，新制定国家标准和行业标准50项以上，引领人工智能产业高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广的企业超过1000家，标准服务企业创新发展的成效更加凸显。参与制定国际标准20项以上，促进人工智能产业全球化发展。
《每日经济新闻》记者注意到，人工智能标准体系框架共包括七项重点方向，即基础共性标准、基础支撑标准、关键技术标准、智能产品与服务标准、赋能新型工业化标准、行业应用标准、安全/治理标准等。
系统的复杂性要求亟需完善人工智能产业标准体系
今年的政府工作报告提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 ”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
记者注意到，2021年10月，中共中央国务院在《国家标准化发展纲要》中就明确提出，在人工智能、量子信息、生物技术等领域，开展标准化研究。
去年10月发布的《全球人工智能治理倡议》中也提到，各国应在人工智能治理中加强信息交流和技术合作，共同做好风险防范，形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性。
《指南》指出，人工智能产业链包括基础层、框架层、模型层、应用层等4个部分。其中，基础层主要包括算力、算法和数据，框架层主要是指用于模型开发的深度学习框架和工具，模型层主要是指大模型等技术和产品，应用层主要是指人工智能技术在行业场景的应用。
《指南》提到，近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善人工智能产业标准体系。
中关村信息消费联盟理事长项立刚接受《每日经济新闻》记者微信采访时表示，人工智能是一个很复杂的系统，它包括感应即信息采集以及信息存储、信息传输和信息处理等多个环节，其中信息处理又包括算力、算法、大模型等。
这样一个庞大的系统中间有很多接口，要把不同的产品连接起来，并且要在众多网络之间进行传输，还要做信息的处理，处理完以后再去控制各种各样的设备，不同的接口、不同的传输线路也有不同的标准和要求，如果大家都各干一套，那各种产品之间都没有办法打通，这样就会导致成本非常高、效率非常低。
“通过尽快、尽早制定产业相关标准，对人工智能产业的长远发展非常有帮助。”项立刚举例说，比如人形机器人可能有不同的型号，如果一个家庭中有多台人形机器人，那就需要彼此之间进行沟通，要把他们的能力整合起来。又比如街上的智能汽车，它们相互之间也要连接起来，前面一辆智能汽车刹了车，它要把信息可以传给后面一辆智能汽车，也让后车刹车。这些都必须要有共同的标准才能做到。
要规范面向人工智能的新型数据中心等基础设施的技术要求
《指南》明确，人工智能标准体系结构包括基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等7个部分。
其中，基础共性标准是人工智能的基础性、框架性、总体性标准。基础支撑标准主要规范数据、算力、算法等技术要求，为人工智能产业发展夯实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、图像，以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身智能等的技术要求，推动人工智能技术创新和应用。
智能产品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求，为人工智能赋能行业应用，推动产业智能化发展提供技术保障。安全/治理标准主要规范人工智能安全、治理等要求，为人工智能产业发展提供安全保障。
而在智能芯片标准方面，《指南》提到规范智能芯片相关的通用技术要求，包括智能芯片架构、指令集、统一编程接口及相关测试要求、芯片数据格式和协议等标准。
在算力中心标准方面，《指南》提到，要规范面向人工智能的大规模计算集群、新型数据中心、智算中心、基础网络通信、算力网络、数据存储等基础设施的技术要求和评估方法，包括基础设施参考架构、计算能力评估、技术要求、稳定性要求和业务服务接口等标准。
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