人工智能标准化白皮书.docx

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书资料大小：1.36M 资料格式：docx 举报版权申诉

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中国电子技术标准化研究院中国科学院自动化研究所北京理工大学

1前言

1.1研究背景

1.2研究目标及意义

2人工智能概述

2.1人工智能的历史及概念

2.1.1人工智能的起源与历史

2.1.2人工智能的概念

本白皮书认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获

2.2人工智能的特征

2.3人工智能参考框架

3人工智能发展现状及趋势

3.1人工智能关键技术

3.1.1机器学习

无监督学习

强化学习

深度学习

主动学习

演化学习

3.1.2知识图谱

3.1.3自然语言处理

3.1.4人机交互

3.1.5计算机视觉

3.1.6生物特征识别

3.1.7虚拟现实/增强现实

3.1.8人工智能技术发展趋势

3.2人工智能产业现状及趋势

3.2.1智能基础设施

3.2.2智能信息及数据

3.2.3智能技术服务

3.2.4智能产品

3.2.5人工智能行业应用

3.2.6人工智能产业发展趋势

3.3安全、伦理、隐私问题

3.3.1人工智能的安全问题

3.3.2人工智能的伦理问题

3.3.3人工智能的隐私问题

3.4人工智能标准化的重要作用

4人工智能标准化现状

4.1国际标准化现状

4.1.1ISO/IEC JTC 1

4.1.2ISO

4.1.3IEC

4.1.4ITU

4.2国外标准化现状

4.2.1IEEE

4.2.2NIST

4.2.3其它

4.3国内标准化现状

4.3.1全国信息技术标准化技术委员会

4.3.2全国自动化系统与集成标准化技术委员会

4.3.3全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会

4.3.4全国信息安全标准化技术委员会

4.3.5全国智能运输系统标准化技术委员会

4.4人工智能标准化面临的问题和挑战

4.5人工智能标准需求分析

4.6人工智能标准化组织机制建设

5人工智能标准体系

5.1人工智能标准体系结构

5.2标准体系框架

5.2.1基础标准

5.2.2平台/支撑标准

5.2.3关键技术标准

5.2.4产品及服务标准

5.2.5应用标准

5.2.6安全/伦理标准

5.3 近期急需制定标准

6人工智能标准化工作重点建议

附件 1 人工智能标准明细表

附件 2 应用案例

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

案例二：医疗 AI 影像的成功应用应用领域：医疗影像

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

案例三：语音评测在英语听说考试的成功应用应用领域：教育考试

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

案例四：智能供应链设计系统应用领域：制造领域

（1）用户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

智能服务引擎 AI

统一管理平台

（3）方案实施后的价值或成果

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

不明身份人员身份确认：

重要点位重点人员身份排查：

案例应用成果 1：

案例应用成果 2：

案例应用成果 3：

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

智能视频生产系统

智能分发系统

智能商业变现系统

（3）方案实施后的价值或成果

案例九：中移动人证比对实名认证

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

（3）方案实施后的价值或成果

案例十：COSMOPlat 工业互联网平台-人工智能与制造业融合创新应用领域：工业制造领域

（1）客户需求和方案简介

（2）具体解决方案介绍

海尔智能化互联工厂

海尔产品智能化

（3）方案实施后的价值或成果

人工智能标准化白皮书（2018年新版）指导单位：国家标准化管理委员会工业二部编写单位：中国电子技术标准化研究院二零一八年一月

编写单位（排名不分先后）中国电子技术标准化研究院上海计算机软件技术开发中心中国科学院自动化研究所上海智臻智能网络科技股份有限公司北京理工大学清华大学北京大学中国人民大学北京航空航天大学北京爱奇艺科技有限公司北京有生志广科技有限公司极限元（北京）智能科技股份有限公司北京字节跳动科技有限公司（今日头条）北京商汤科技开发有限公司科大讯飞股份有限公司浙江蚂蚁小微金融服务集团有限公司华为技术有限公司百度网络技术有限公司国际商业机器（中国）有限公司英特尔（中国）有限公司阿里云计算有限公司松下电器（中国）有限公司中国科学院计算技术研究所重庆凯泽科技股份有限公司中国电信集团公司海尔工业智能研究院有限公司腾讯互联网加（深圳）有限公司重庆中科云从科技有限公司阿里巴巴网络技术有限公司北京格灵深瞳信息技术有限公司

目录 1 前言 ....................................................................1 1.1 研究背景 ............................................................1 1.2 研究目标及意义 ......................................................2 2 人工智能概述 ............................................................3 2.1 人工智能的历史及概念 ................................................3 2.1.1 人工智能的起源与历史 .............................................3 2.1.2 人工智能的概念 ...................................................5 2.2 人工智能的特征 ......................................................7 2.3 人工智能参考框架 ....................................................8 3 人工智能发展现状及趋势 .................................................11 3.1 人工智能关键技术 ...................................................11 3.1.1 机器学习 ........................................................11 3.1.2 知识图谱 ........................................................13 3.1.3 自然语言处理 ....................................................14 3.1.4 人机交互 ........................................................15 3.1.5 计算机视觉 ......................................................17 3.1.6 生物特征识别 ....................................................19 3.1.7 虚拟现实/增强现实 ...............................................21 3.1.8 人工智能技术发展趋势 ............................................21 3.2 人工智能产业现状及趋势 .............................................22 3.2.1 智能基础设施 ....................................................23 3.2.2 智能信息及数据 ..................................................24 3.2.3 智能技术服务 ....................................................25 3.2.4 智能产品 ........................................................25 3.2.5 人工智能行业应用 ................................................27 3.2.6 人工智能产业发展趋势 ............................................31 3.3 安全、伦理、隐私问题 ...............................................32 3.3.1 人工智能的安全问题 ..............................................32 3.3.2 人工智能的伦理问题 ..............................................33 3.3.3 人工智能的隐私问题 ..............................................34 3.4 人工智能标准化的重要作用 ...........................................35 4 人工智能标准化现状 .....................................................37 4.1 国际标准化现状 .....................................................37 4.1.1 ISO/IEC JTC 1 ..................................................37 4.1.2 ISO ............................................................40 I

4.1.3 IEC ............................................................40 II

4.1.4 ITU ............................................................41 4.2 国外标准化现状 .....................................................41 4.2.1 IEEE ...........................................................41 4.2.2 NIST ...........................................................41 4.2.3 其它 ...........................................................42 4.3 国内标准化现状 .....................................................42 4.3.1 全国信息技术标准化技术委员会 ....................................42 4.3.2 全国自动化系统与集成标准化技术委员会 ............................43 4.3.3 全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 ..........................43 4.3.4 全国信息安全标准化技术委员会 ....................................43 4.3.5 全国智能运输系统标准化技术委员会 ................................44 4.4 人工智能标准化面临的问题和挑战 .....................................44 4.5 人工智能标准需求分析 ...............................................45 4.6 人工智能标准化组织机制建设 .........................................46 5 人工智能标准体系 .......................................................48 5.1 人工智能标准体系结构 ...............................................48 5.2 标准体系框架 .......................................................49 5.2.1 基础标准 ........................................................51 5.2.2 平台/支撑标准 ...................................................51 5.2.3 关键技术标准 ....................................................51 5.2.4 产品及服务标准 ..................................................53 5.2.5 应用标准 ........................................................54 5.2.6 安全/伦理标准 ...................................................56 5.3 近期急需制定标准 ...................................................56 6 人工智能标准化工作重点建议 .............................................59 附件 1 人工智能标准明细表 ................................................61 附件 2 应用案例 ..........................................................71 III

1 前言 1.1 研究背景人工智能概念诞生于 1956 年，在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能算法、计算速度、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006 年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。云计算、大数据等技术在提升运算速度，降低计算成本的同时，也为人工智能发展提供了丰富的数据资源，协助训练出更加智能化的算法模型。人工智能的发展模式也从过去追求“用计算机模拟人工智能”，逐步转向以机器与人结合而成的增强型混合智能系统，用机器、人、网络结合成新的群智系统，以及用机器、人、网络和物结合成的更加复杂的智能系统。作为新一轮产业变革的核心驱动力，人工智能在催生新技术、新产品的同时，对传统行业也具备较强的赋能作用，能够引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体跃升。人工智能将人从枯燥的劳动中解放出来，越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能系统完成，在减少人力投入，提高工作效率的同时，还能够比人类做得更快、更准确；人工智能还可以在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域得到广泛应用，能够极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质；同时，人工智能可帮助人类准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动作出决策反应，显著提高社会治理能力和水平，同时保障公共安全。人工智能作为一项引领未来的战略技术，世界发达国家纷纷在新一轮国际竞争中争取掌握主导权，围绕人工智能出台规划和政策，对人工智能核心技术、顶尖人才、标准规范等进行部署，加快促进人工智能技术和产业发展。主要科技企业不断加大资金和人力投入，抢占人工智能发展制高点。2017 年，我国出台了《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35 号）、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》（工信部科〔2017〕315 号）等政策文件，推动人工智能技术研发和产业化发展。目前，国内人工智能发展已具备一定的技术和产业基础，在芯片、数据、平台、应用等领域集聚了一批人工智能企业，在 1

部分方向取得阶段性成果并向市场化发展。例如，人工智能在金融、安防、客服等行业领域已实现应用，在特定任务中语义识别、语音识别、人脸识别、图像识别技术的精度和效率已远超人工。标准化工作对人工智能及其产业发展具有基础性、支撑性、引领性的作用，既是推动产业创新发展的关键抓手，也是产业竞争的制高点。当前，在我国人工智能相关产品和服务不断丰富的同时，也出现了标准化程度不足的问题。人工智能涉及众多领域，虽然某些领域已具备一定的标准化基础，但是这些分散的标准化工作并不足以完全支撑整个人工智能领域。另一方面，人工智能属于新兴领域，发展方兴未艾，从世界范围来看，标准化工作仍在起步过程中，尚未形成完善的标准体系，我国基本与国外处于同一起跑线，存在快速突破的机会窗口。只要瞄准机会，快速布局，完全有可能抢占标准创新的制高点，反之，则有可能丧失良机。因此，迫切需要把握机遇，加快对人工智能技术及产业发展的研究，系统梳理、加快研制人工智能各领域的标准体系，明确标准之间的依存性与制约关系，建立统一完善的标准体系，以标准的手段促进我国人工智能技术、产业蓬勃发展。 1.2 研究目标及意义本白皮书前期在国标委工业二部和工信部科技司的指导下，通过梳理人工智能技术、应用和产业演进情况，分析人工智能的技术热点、行业动态和未来趋势，从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。本白皮书并不预期成为人工智能领域的全面技术和产业综述，不求面面俱到，仅针对目前人工智能领域涵盖的技术热点和产业情况进行分析，研究提出人工智能标准体系。人工智能标准化工作尚处于起步阶段，本白皮书只作为人工智能领域技术、产业和标准化之间初始的连接纽带，并将在今后不断根据技术、产业和标准化的发展需求进行修订。本白皮书不过多地给出人工智能领域观点性的陈述，力求以较为浅显易懂的语言和方式进行阐述。本白皮书的意义在于与业界分享人工智能领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同加强人工智能领域的技术研究、产业投入、标准建设与服务应用，共同推动人工智能及其产业发展。 2

2 人工智能概述 2.1 人工智能的历史及概念 2.1.1 人工智能的起源与历史人工智能始于 20 世纪 50 年代，至今大致分为三个发展阶段：第一阶段（20 世纪 50 年代——80 年代）。这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现，符号主义（Symbolism）快速发展，但由于很多事物不能形式化表达，建立的模型存在一定的局限性。此外，随着计算任务的复杂性不断加大，人工智能发展一度遇到瓶颈；第二阶段（20 世纪 80 年代——90 年代末）。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系统在知识获取、推理能力等方面的不足，以及开发成本高等原因，人工智能的发展又一次进入低谷期；第三阶段（21 世纪初——至今）。随着大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升，人工智能在很多应用领域取得了突破性进展，迎来了又一个繁荣时期。人工智能具体的发展历程如图 1 所示。 1956年达特茅斯会议提出 “人工智能” 1959年， Arthur Samuel 提出了机器学习 1976年，机器翻译 1985年，等项目的出现了更失败及一强可视化些学术报效果的决告的负面策树模型影响，人和突破早工智能的期感知机经费普遍局限的多减少层人工神经网络 1997年， Deep Blue战胜世界国际象棋冠军 Garry Kasparov 1987年， LISP机市场崩塌 2006年， Hinton和他的学生开始深度学习 2014年， 2016年3月，微软公 AlphaGo以4 司发布比1战胜世全球第界围棋冠军一款个人智能助理微软小娜李世石 2017 年10 月， Deep Mind 团队公布了最强版的 AlphaGo 2010年，大数据时代到来 1950s 1960s 1970s 1956-1976 第一次繁荣期达特茅斯会议，确定了人工智能的概念和发展目标 1980s 1990s 2000s 1987-1997 第二次低谷期 1976- 1982- 1982 1987 第一次第二次低谷期繁荣期遭受质疑具备逻辑技术领域再次批评，运规则推演陷入瓶颈，抽算能力不和特定领象推理不再被足、计算域回答解继续关注，基复杂度较决问题的于符号处理的高、常识专家系统模型遭到反对与推理实盛行，及现难度较五代计算大等机的发展 1997-2010 复苏期计算性能的提升与互联网技术的快速普及 2010s 2020s 2010- 增长爆发期新一代信息技术引发信息环境与数据基础变革，海量图像语音文本等多模态数据不断出现，计算能力提高图 1 人工智能发展历史长期以来，制造具有智能的机器一直是人类的重大梦想。早在 1950 年，Alan Turing 在《计算机器与智能》中就阐述了对人工智能的思考。他提出的图灵测试是机器智能的重要测量手段，后来还衍生出了视觉图灵测试等测量方法。1956 3

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