2018年人工智能产业发展现状分析 标准化工作需加强

 人工智能标准体系结构分为六部分，核心业态、关联业态、衍生业态组成产业生态圈

人工智能标准体系结构包括"基础"、"平台/支撑"、"关键技术"、"产品及服务"、"应用"、"安全/伦理"等六个部分，主要反映标准体系各部分的组成关系。人工智能标准体系结构，如下图所示。

通过对人工智能标准体系及产业分布进行梳理，前瞻产业研究院发布的《人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》显示，人工智能产业生态由核心业态、关联业态、衍生业态组成。

人工智能向开源化、通用、认知方向演进，标准化工作需加强

前瞻产业研究院发布的《人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》指出，人工智能将朝着如下三个趋势发展。

技术平台开源化。开源的学习框架在人工智能领域的研发成绩斐然，对深度学习领域影响巨大。开源的深度学习框架使得开发者可以直接使用已经研发成功的深度学习工具，减少二次开发，提高效率，促进业界紧密合作和交流。国内外产业巨头也纷纷意识到通过开源技术建立产业生态，是抢占产业制高点的重要手段。通过技术平台的开源化，可以扩大技术规模，整合技术和应用，有效布局人工智能全产业链。谷歌、百度等国内外龙头企业纷纷布局开源人工智能生态，未来将有更多的软硬件企业参与开源生态。

专用智能向通用智能发展。目前的人工智能发展主要集中在专用智能方面，具有领域局限性。随着科技的发展，各领域之间相互融合、相互影响，需要一种范围广、集成度高、适应能力强的通用智能，提供从辅助性决策工具到专业性解决方案的升级。通用人工智能具备执行一般智慧行为的能力，可以将人工智能与感知、知识、意识和直觉等人类的特征互相连接，减少对领域知识的依赖性、提高处理任务的普适性，这将是人工智能未来的发展方向。未来的人工智能将广泛的涵盖各个领域，消除各领域之间的应用壁垒。

智能感知向智能认知方向迈进。人工智能的主要发展阶段包括：运算智能、感知智能、认知智能，这一观点得到业界的广泛认可。早期阶段的人工智能是运算智能，机器具有快速计算和记忆存储能力。当前大数据时代的人工智能是感知智能，机器具有视觉、听觉、触觉等感知能力。随着类脑科技的发展，人工智能必然向认知智能时代迈进，即让机器能理解会思考。

人工智能涉及跨领域的多技术融合，人工智能标准之间存在着相互依存、相互制约的内在联系。因此，人工智能标准化工作需要统筹协调，以系统科学的理论和方法为基础，运用标准化的工作原理，不断优化标准之间的关系，避免标准间不配套、不协调及组成不合理等问题。

人工智能标准化建设是我国人工智能产业发展的关键因素之一，是保证我国人工智能产业在全球竞争中抢占先机、获得优势的重要手段。结合人工智能产业发展现状和需求，对照现有标准化工作情况，前瞻认为，产业的标准化工作重点应如下：

加强人工智能标准化顶层设计。人工智能关键技术及产业应用范围涉及到众多部门和标准化技术组织，建议在国家人工智能国家标准化总体组、专家咨询组的统筹规划下，集聚好业界主流产学研单位资源，营造良好标准化氛围。同时，梳理人工智能产业生态体系脉络，把握产业未来重点发展方向，以"基础统领、应用牵引"为原则，建立完善标准体系。

加强人工智能核心关键技术研究。突破人工智能基础理论及关键核心技术瓶颈，以算法为核心，以数据和硬件为基础，以人工智能安全可控为导向，实施重大关键技术攻关工程，制定人工智能通用技术发展路线图，重点提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力，形成开放兼容、稳定成熟的技术体系，梳理标准化需求，以技术突破带动核心技术标准突破。

推进人工智能重点标准研制。落实《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等政策文件标准化部署和要求，围绕人工智能标准化需求，按照"急用先行、成熟先上"的原则，开展术语、参考框架、算法模型、技术平台等重点急需标准的研制；推动人工智能国际标准化工作，集聚国内产学研优势资源参与国际标准研制工作，提升国际话语权。

搭建标准符合性测试公共服务平台。加快建设人工智能关键标准的符合性测试平台，开展标准化应用验证，统一测试评估标准，加强测试公共服务平台建设。提高公共服务平台的测试与评价能力。依托标准引导企业尝试开发人工智能在典型行业的解决方案，联合投融资机构进行孵化。

完善安全、伦理和隐私等相关标准法律政策。人工智能的发展带来各种社会问题，应充分考虑人工智能开发和部署过程中的责任和过错问题，制定完善相关安全法规；依托社会公众对人工智能伦理的广泛共识，设定人工智能技术的伦理要求；从数据的收集和使用开始进行规制，对个人数据管理应该采取延伸式保护，保护公众隐私。在此过程过中，完善安全、伦理和隐私等相关标准、法律、政策。

以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

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