有力支撑人工智能产业高质量发展

如何把握好人工智能这项颠覆性技术的发展与治理节奏是标准体系编制的一大难点

《指南》构建了由基础共性、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/治理七部分组成的人工智能标准体系框架

《指南》的实施也必将是一项系统工程，需要政产学研用多元化参与

近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品供给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。

为进一步加强人工智能标准化工作系统谋划，加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水平赋能需求的标准体系，更好发挥标准对推动技术进步、促进企业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，今年6月，工业和信息化部会同中央网信办、国家发展改革委、国家标准委四部门联合印发《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》抢抓人工智能产业发展先机，坚持创新驱动、应用牵引、产业协同、开放合作，完善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准化工作协同，为推动我国人工智能产业高质量发展提供有力支撑。

汇聚发展合力规范基础秩序

近年来，我国人工智能产业快速发展，不仅涌现出一批新模式新业态，还与传统产业、新兴产业、未来产业深度融合，赋能千行百业数智化转型。

与此同时，人工智能产业存在的概念认知不一致、评测体系不统一、生态小而散等问题日益突出，亟待凝练行业共识，规范产业发展秩序。

标准作为各利益相关方协调一致的产物，在有助于推动技术路线收敛，增强技术和产品的适用性，服务产业生态建设，汇聚产业发展强大合力的同时，还能进一步划清技术红线，设立市场门槛，保障安全底线，规范产业发展基础秩序。

在工业和信息化部等主管部门的指导下，中国电子技术标准化研究院联合国内主流人工智能领域产学研用单位，按照人工智能产业需求支撑《指南》起草工作。如何把握好人工智能这项颠覆性技术的发展与治理节奏是标准体系编制的一大难点。

具体来看，《指南》需要重点解答四个问题：

——人工智能标准体系如何适应人工智能的高速发展进程？

考虑到人工智能技术高速迭代，《指南》统筹先进性和适用性，既着眼当前我国人工智能发展现状，提出“CA机器学习”“CC大模型”“CF计算机视觉”等急用先行标准化任务；也适度超前布局未来三年人工智能发展趋势，提出“CI智能体”“CL具身智能”“FB科学智算”等前瞻性标准化任务，整体构建满足产业发展需求、先进适用的人工智能标准体系。

——人工智能标准体系如何平衡技术发展与安全治理？

考虑到我国人工智能处于关键发展时期，需以安全保发展、以发展促安全，实现技术创新与监管创新的同步演化、同频共振，《指南》统筹发展与安全，例如“G安全/治理”不过分规范技术层面的安全性，主要从产品整体评估的角度提出安全和治理标准化任务，在明确安全底线的同时保障技术发展。

——人工智能技术栈复杂、应用场景多样，软硬件兼容适配成本高，人工智能标准体系如何增强产业链上下游协作？

《指南》统筹单点突破和全栈协同，一方面针对人工智能基础层、框架层、模型层和应用层，分别研制“BA基础数据服务”“BB智能芯片”“BG开发框架”等关键标准，推动产业链各环节高质量发展；另一方面围绕人工智能硬件平台、软件平台、模型算法和产品应用的全栈协同需求，针对性增加“BH软硬件协同”等部分，注重软硬件协同、集成适配等跨层级标准研制，推动人工智能全栈互联互通，提升整体效率。

——随着人工智能领域国际竞合步入新形态，人工智能标准体系如何促进我国优势产品走出去？

《指南》统筹国内国际两个大局，确保建设内容既符合我国产业发展特色，又与国际主流技术路线和生态体系相融合，推动人工智能管理体系、风险管理能力模型等重点标准互通互认，提升全球人工智能治理互操作性，塑造我国参与人工智能国际合作和竞争新优势。

建立符合当前发展阶段的人工智能标准体系

在广泛征集人工智能“政产学研用”多方意见建议的基础上，《指南》坚持创新驱动、应用牵引、产业协同和开放合作四大原则，构建了由基础共性、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/治理七部分组成的人工智能标准体系框架，以指导有关标准的制修订工作。

优化产业科技创新与标准化联动机制。《指南》提出，加快智能芯片、开发框架、大模型等人工智能领域关键共性标准研究，推动智能体、具身智能、科学智算等先进适用的科技创新成果高效转化为标准。

以大模型标准化建设为例，一方面，对于技术供给方，《指南》提出要推动大模型产业生态高质量发展，促进行业内形成统一架构和通用要求，率先研制国家标准《人工智能预训练模型第1部分：通用要求》；另一方面，对于用户需求方，《指南》要求规范技术产品评测指标和方法，促进大模型与应用场景双向对接、高效落地，研制国家标准《人工智能预训练模型第2部分：评测指标与方法》《人工智能预训练模型第3部分：服务能力成熟度评估》。

加强人工智能全产业链标准化工作协同。《指南》推动统一接口、适配规程等人工智能软硬件协同标准实施，加快模型即服务（MaaS）、检索增强生成（RAG）等智能服务标准研制，强化人工智能全技术栈互联互通水平，提升人工智能系统整体效率。

例如，在人工智能软硬件标准化方面，一方面，针对智能芯片、人工智能服务器等选型需求，提出统一的标准化人工智能系统性能测试基准（AISBench），研制国家标准《人工智能服务器系统性能测试规范》；另一方面，针对芯片、框架、模型和应用的跨层级兼容适配需求，搭建人工智能接口标准族（AICL），规范人工智能软硬件协同API，研制国家标准《人工智能异构人工智能加速器统一接口》《人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范》。

坚持企业主体、市场导向。《指南》面向行业应用需求，构建以人工智能赋能新型工业化为核心的标准化应用场景，独立提出“E赋能新型工业化”以及其中的细化任务，推动工业行业智能化升级，并协同推进人工智能与金融、医疗、交通等重点行业高水平融合应用，依托行业大模型系统技术要求、行业企业智能化升级评估等标准提升智能化行业解决方案的规范化水平。

深化国际标准化交流与合作。当前，人工智能对经济发展、社会进步等产生重大而深远的影响，成为全球竞争制高点，主要国家纷纷加大人工智能战略布局、资源支持和国际合作，并强调科技发展与标准化的有机联动，构建“事实标准”。人工智能标准化成为扩大市场影响力、提升产业生态话语权、打造国际贸易竞争力的主要抓手。

《指南》鼓励我国企事业单位积极参与国际标准化活动，携手全球产业链上下游企业共同制定人工智能企业管理能力评估、人工智能可持续等重点领域国际标准，加快ISO/IEC42001:2023《人工智能管理体系》采标和认证，打造全球人工智能产业融通发展的标准化模式。