人工智能標準體系結構分為六部分，核心業態、關聯業態、衍生業態組成產業生態圈

人工智能標準體系結構包括"基礎"、"平臺/支撐"、"關鍵技術"、"產品及服務"、"應用"、"安全/倫理"等六個部分，主要反映標準體系各部分的組成關系。人工智能標準體系結構，如下圖所示。

通過對人工智能標準體系及產業分布進行梳理，前瞻產業研究院發布的《人工智能芯片行業市場需求分析與投資前景預測》顯示，人工智能產業生態由核心業態、關聯業態、衍生業態組成。

人工智能向開源化、通用、認知方向演進，標準化工作需加強

前瞻產業研究院發布的《人工智能芯片行業市場需求分析與投資前景預測》指出，人工智能將朝著如下三個趨勢發展。

技術平臺開源化。開源的學習框架在人工智能領域的研發成績斐然，對深度學習領域影響巨大。開源的深度學習框架使得開發者可以直接使用已經研發成功的深度學習工具，減少二次開發，提高效率，促進業界緊密合作和交流。國內外產業巨頭也紛紛意識到通過開源技術建立產業生態，是搶占產業制高點的重要手段。通過技術平臺的開源化，可以擴大技術規模，整合技術和應用，有效布局人工智能全產業鏈。谷歌、百度等國內外龍頭企業紛紛布局開源人工智能生態，未來將有更多的軟硬件企業參與開源生態。

專用智能向通用智能發展。目前的人工智能發展主要集中在專用智能方面，具有領域局限性。隨著科技的發展，各領域之間相互融合、相互影響，需要一種范圍廣、集成度高、適應能力強的通用智能，提供從輔助性決策工具到專業性解決方案的升級。通用人工智能具備執行一般智慧行為的能力，可以將人工智能與感知、知識、意識和直覺等人類的特征互相連接，減少對領域知識的依賴性、提高處理任務的普適性，這將是人工智能未來的發展方向。未來的人工智能將廣泛的涵蓋各個領域，消除各領域之間的應用壁壘。

智能感知向智能認知方向邁進。人工智能的主要發展階段包括：運算智能、感知智能、認知智能，這一觀點得到業界的廣泛認可。早期階段的人工智能是運算智能，機器具有快速計算和記憶存儲能力。當前大數據時代的人工智能是感知智能，機器具有視覺、聽覺、觸覺等感知能力。隨著類腦科技的發展，人工智能必然向認知智能時代邁進，即讓機器能理解會思考。

人工智能涉及跨領域的多技術融合，人工智能標準之間存在著相互依存、相互制約的內在聯系。因此，人工智能標準化工作需要統籌協調，以系統科學的理論和方法為基礎，運用標準化的工作原理，不斷優化標準之間的關系，避免標準間不配套、不協調及組成不合理等問題。

人工智能標準化建設是我國人工智能產業發展的關鍵因素之一，是保證我國人工智能產業在全球競爭中搶占先機、獲得優勢的重要手段。結合人工智能產業發展現狀和需求，對照現有標準化工作情況，前瞻認為，產業的標準化工作重點應如下：

加強人工智能標準化頂層設計。人工智能關鍵技術及產業應用范圍涉及到眾多部門和標準化技術組織，建議在國家人工智能國家標準化總體組、專家咨詢組的統籌規劃下，集聚好業界主流產學研單位資源，營造良好標準化氛圍。同時，梳理人工智能產業生態體系脈絡，把握產業未來重點發展方向，以"基礎統領、應用牽引"為原則，建立完善標準體系。

加強人工智能核心關鍵技術研究。突破人工智能基礎理論及關鍵核心技術瓶頸，以算法為核心，以數據和硬件為基礎，以人工智能安全可控為導向，實施重大關鍵技術攻關工程，制定人工智能通用技術發展路線圖，重點提升感知識別、知識計算、認知推理、運動執行、人機交互能力，形成開放兼容、穩定成熟的技術體系，梳理標準化需求，以技術突破帶動核心技術標準突破。

推進人工智能重點標準研制。落實《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》等政策文件標準化部署和要求，圍繞人工智能標準化需求，按照"急用先行、成熟先上"的原則，開展術語、參考框架、算法模型、技術平臺等重點急需標準的研制；推動人工智能國際標準化工作，集聚國內產學研優勢資源參與國際標準研制工作，提升國際話語權。

搭建標準符合性測試公共服務平臺。加快建設人工智能關鍵標準的符合性測試平臺，開展標準化應用驗證，統一測試評估標準，加強測試公共服務平臺建設。提高公共服務平臺的測試與評價能力。依托標準引導企業嘗試開發人工智能在典型行業的解決方案，聯合投融資機構進行孵化。

完善安全、倫理和隱私等相關標準法律政策。人工智能的發展帶來各種社會問題，應充分考慮人工智能開發和部署過程中的責任和過錯問題，制定完善相關安全法規；依托社會公眾對人工智能倫理的廣泛共識，設定人工智能技術的倫理要求；從數據的收集和使用開始進行規制，對個人數據管理應該采取延伸式保護，保護公眾隱私。在此過程過中，完善安全、倫理和隱私等相關標準、法律、政策。

以上數據來源于前瞻產業研究院發布的《2018-2023年中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

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