—3—国家新一代人工智能标准体系建设指南为落实党中央、国务院关于发展人工智能的决策部署，推动人工智能技术在开源、开放的产业生态不断自我优化，充分发挥基础共性、伦理、安全隐私等方面标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准等的制修订和协调配套，形成标准引领人工智能产业全面规范化发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。一、总体要求（一）指导思想。全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于发展新一代人工智能的决策部署，以市场驱动和政府引导相结合，按照“统筹规划，分类施策，市场驱动，急用先行，跨界融合，协同推进，自主创新，开放合作”原则，立足国内需求，兼顾国际，建立国家新一代人工智能标准体系，加强标准顶层设计与宏观指导。加快创新技术和应用向标准转化，强化标准的实施与监督，促进创新成果与产业深度融合。注重与智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的协调配套。深化人工智能标准国际交流与合作，注重国际国内标准协同性，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，为高质量发展保驾护航。 —4—（二）建设目标。到2021年，明确人工智能标准化顶层设计，研究标准体系建设和标准研制的总体规则，明确标准之间的关系，指导人工智能标准化工作的有序开展，完成关键通用技术、关键领域技术、伦理等20项以上重点标准的预研工作。到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研制数据、算法、系统、服务等重点急需标准，并率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准试验验证平台，提供公共服务能力。二、建设思路（一）人工智能标准体系结构。人工智能标准体系结构包括“A基础共性”、“B支撑技术与产品”、“C基础软硬件平台”、“D关键通用技术”、“E关键领域技术”、“F产品与服务”、“G行业应用”、“H安全/伦理”等八个部分，如图1所示。 —5—图1人工智能标准体系结构其中，A基础共性标准包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分；B支撑技术与产品标准对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑；C基础软硬件平台标准主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑； —6—D关键通用技术标准主要围绕机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量子智能计算、模式识别等方面，为人工智能应用提供通用技术支撑；E关键领域技术标准主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑；F产品与服务标准包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准；G行业应用标准位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展；H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，为人工智能建立合规体系。标准研制方向明细表见附表。（二）人工智能标准体系框架。人工智能标准体系框架主要由基础共性、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全/伦理八个部分组成，如图2所示。 —7—图2人工智能标准体系框架 —8—三、建设内容（一）基础共性标准。基础共性标准主要针对人工智能基础进行规范，包括术语、参考架构、测试评估等部分，如图3所示。图3基础共性标准1.术语标准。用于统一人工智能相关概念、技术、应用行业场景，为其他各部分标准的制定和企业人工智能研究提供支撑，包括人工智能术语相关定义、范畴、实例等标准。2.参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及价值链的逻辑关系和相互作用，为开展人工智能相关标准研制工作提供定位和方向建议。3.测试评估标准。围绕人工智能技术发展的成熟度、行业发展水平、企业能力等方面提取测试及评估的共性需求。包括与人工智能相关的服务能力成熟度评估、人工智能通用性测试指南、评估原则以及等级要求、企业能力框架及测评要求等标准。 —9—基础共性标准建设重点术语标准。结合人工智能发展现状，开展人工智能术语标准制修订工作。参考架构标准。为指明人工智能相关技术、应用及价值链的逻辑关系、相互作用、发展方向，制定人工智能参考架构等标准。测试评估标准。开展与人工智能相关的服务能力成熟度评估、技术或产品智能能力等级评估、模型质量等标准研制。（二）支撑技术与产品标准。支撑技术与产品标准主要包括大数据、物联网、云计算、边缘计算、智能传感器、数据存储及传输设备等部分，如图4所示。图4支撑技术与产品标准1.大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素，包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。 —10—2.物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素，为人工智能各类感知信息的采集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。3.云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务，为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度，智能运算平台架构，智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。4.边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。5.智能传感器标准。规范高精度传感器、新型MEMS传感器等，为人工智能的硬件发展提供标准支撑，包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。6.数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。支撑技术与产品标准建设重点大数据标准。重点开展面向人工智能算法和应用的数据服务接口、数据管理能力成熟度评估、数据开放共享要求、开放程度评估以及敏感行业数据治理等标准研制。物联网标准。重点开展新型MEMS传感器、多模态感知融合模型与实时化交叉计算方法等标准研制。 —11—云计算标准。重点开展面向人工智能的异构计算资源池化、调度和管理等标准研制。边缘计算标准。重点开展云/边人工智能数据传输接口协议和规范、轻量级人工智能模型运行环境要求等标准研制。智能传感器标准。重点开展高精度传感器、新型MEMS传感器相关标准制定。数据存储及传输设备标准。重点开展DAS存储设备、网络存储及传输设备、存储备份系统相关标准研制。（三）基础软硬件平台标准。基础软硬件平台标准主要包括智能芯片、系统软件、开发框架等部分，如图5所示。图5基础软硬件平台标准1.智能芯片标准。规范智能计算芯片、新型感知芯片及相关底层接口等，为人工智能模型的训练和推理提供算力支持。包括指令集和虚拟指令集、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准。2.系统软件标准。规范人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、人工智能软硬件平台计算性能等，促进软硬件 —12—平台的协同优化。3.开发框架标准。包括机器学习框架和应用系统之间的开发接口、神经网络模型表达和压缩等标准。基础软硬件平台标准建设重点智能芯片标准。重点开展智能芯片架构和设计、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准研制。系统软件标准。重点开展人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、计算性能评测标准研制。开发框架标准。重点开展机器学习框架应用开发接口、神经网络模型表达与压缩等标准研制。（四）关键通用技术标准。关键通用技术标准主要包括机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量子智能计算、模式识别等部分，如图6所示。图6关键通用技术标准1.机器学习标准。规范监督学习、无监督学习、半监督 —13—学习、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价。2.知识图谱标准。规范知识描述的结构形式、解释过程、知识深度语义的技术要求等，解决知识表示粒度、方式的不确定性问题。3.类脑智能计算标准。规范类脑计算算法基本模型、性能和应用，为人工智能系统提供新的计算架构，提高人工智能处理复杂问题的能力。包括类脑智能计算参考架构、脑特征机制计算模型建模和表达、基于生物机制建模的算法要求及其性能评价、类脑智能计算硬件设备通用技术要求等标准。4.量子智能计算标准。规范量子计算算法基本模型、性能和应用，为提高人工智能计算能力提供支撑。包括量子计算模型与算法、高性能高比特率的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等标准。5.模式识别标准。规范自适应或自组织的模式识别系统的特点、模型、技术要求和评价方法。关键通用技术标准建设重点机器学习标准。重点开展机器学习模型和算法、训练数据、表达和评价等标准的研制。知识图谱标准。重点开展知识自动获取、知识建模与表达、语义计算、知识演化、知识图谱技术要求和评价等标准的研制。类脑智能计算标准。重点开展类脑智能计算参考架构、脑 —14—特征机制计算模型建模和表达、基于生物机制建模的算法要求及其性能评价、类脑智能计算硬件设备通用技术要求等标准的研制。量子智能计算标准。重点开展量子计算模型与算法、高性能高比特率的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等标准的研制。模式识别标准。重点开展自适应或自组织的模式识别系统的特点、模型、技术要求和评价等标准的研制。（五）关键领域技术标准。关键领域技术标准主要包括自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等部分，如图7所示。图7关键领域技术标准1.自然语言处理标准。规定自然语言处理基础、信息提取、文本内容分析等方面的技术要求，解决计算机理解和表达自然语言过程中的数据、分析方法和语义描述的一致性问题。 —15—自然语言处理标准包括语言信息提取、文本处理、语义处理、应用扩展四个部分。2.智能语音标准。规范人机语言通信的技术和方法，确保语音识别、语音合成及其应用的准确性、一致性、高效性和可用性。智能语音标准包括语音设施设备、语音处理、语音识别、语音合成、语音接口五个部分。3.计算机视觉标准。规定计算机及视觉感知设备对目标进行检测、识别、跟踪的技术要求，解决图片或视频采集、处理、识别、理解和反馈等各环节的一致性和互联互通问题。计算机视觉标准包括视觉设施设备、数据及模型、图像识别与处理三个部分。4.生物特征识别标准。规范计算机利用人体所固有的生理特征（指纹、人脸、虹膜、声纹、DNA等）或行为特征（步态、击键等）来进行个人身份鉴定的技术要求，解决生物特征描述、数据、接口的一致性问题。5.虚拟现实/增强现实标准。为用户提供视觉、触觉、听觉等多感官信息一致性体验的通用技术要求。6.人机交互标准。规范人与信息系统多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求，解决语音、手势、体感、脑机等多模态交互的融合协调和高效应用的问题，确保高可靠性和安全性交互模式。人机交互标准包括智能感知、动态识别、多模态交互三个部分。 —16—关键领域技术标准建设重点自然语言处理标准。重点开展光学字符识别、词干提取、词向量化、词性标注及描述等语言信息提取标准，智能分词、文本语种识别、词法分析、句法分析、语法分析、内容相关度分析、情感分析等文本处理标准，大规模智能语义库、语义数据、语义接口、语义标签、语义理解、语义表达的框架和模型、数据格式、形式化表达等语义处理标准，自动问答，机器翻译的系统架构、模型、技术要求和评价等应用扩展标准研制。智能语音标准。重点开展语音传感设备、芯片、网络设施等语音设施设备标准，语音采集、语音语料库、语音增强、声源定位、语音编码解码、语音端点检测等语音处理标准，远场语音识别、语音语种识别、方言识别、命令词识别、语音听写、语音转写等语音识别标准，在线语音合成、离线语音合成、语音合成鉴别等语音合成标准，语音数据云接口、本地接口等语音接口标准研制。计算机视觉标准。重点开展图像传感设备、芯片、网络设施等视觉