2021年發(fā)布的《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)》，作為指導(dǎo)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)范化、高質(zhì)量發(fā)展的重要綱領(lǐng)性文件，系統(tǒng)性地梳理并展望了人工智能標(biāo)準(zhǔn)化工作的關(guān)鍵領(lǐng)域與實(shí)施路徑。其中，“人工智能基礎(chǔ)資源與技術(shù)”作為標(biāo)準(zhǔn)化的基石與核心，其標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)對(duì)于保障人工智能技術(shù)穩(wěn)健發(fā)展、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同、提升國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有至關(guān)重要的意義。

一、基礎(chǔ)資源標(biāo)準(zhǔn)化：構(gòu)建堅(jiān)實(shí)可靠的智能基石
人工智能基礎(chǔ)資源主要包括數(shù)據(jù)、算力與算法模型三大要素。白皮書(shū)強(qiáng)調(diào)了對(duì)此三類資源進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的緊迫性與具體方向。

1. 數(shù)據(jù)資源標(biāo)準(zhǔn)化：數(shù)據(jù)是人工智能的“燃料”。標(biāo)準(zhǔn)化工作聚焦于數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全與共享等方面。這包括制定數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、存儲(chǔ)、管理、開(kāi)放共享等環(huán)節(jié)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與管理規(guī)范，特別是針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、隱私保護(hù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)、以及跨域數(shù)據(jù)流通的互操作性標(biāo)準(zhǔn)，旨在解決數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)偏見(jiàn)、隱私泄露等核心挑戰(zhàn)，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素安全、高效、合規(guī)地流通與利用。

1. 算力資源標(biāo)準(zhǔn)化：算力是人工智能的“發(fā)動(dòng)機(jī)”。標(biāo)準(zhǔn)化工作重點(diǎn)在于計(jì)算架構(gòu)、性能評(píng)測(cè)與互聯(lián)互通。這涉及人工智能芯片（如GPU、NPU、FPGA等）的架構(gòu)接口、能效比評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，以及人工智能計(jì)算中心、云邊端協(xié)同計(jì)算框架的互聯(lián)互通與調(diào)度管理標(biāo)準(zhǔn)。目標(biāo)是構(gòu)建開(kāi)放、協(xié)同、高效的算力基礎(chǔ)設(shè)施體系，降低算力使用門檻，優(yōu)化資源配置。

1. 算法模型資源標(biāo)準(zhǔn)化：算法模型是人工智能的“靈魂”。標(biāo)準(zhǔn)化工作圍繞模型開(kāi)發(fā)、管理、部署與評(píng)估展開(kāi)。包括模型表示、轉(zhuǎn)換、壓縮、加密等格式與接口標(biāo)準(zhǔn)，模型全生命周期管理規(guī)范，以及涵蓋準(zhǔn)確性、魯棒性、公平性、可解釋性等多維度的模型評(píng)測(cè)基準(zhǔn)與標(biāo)準(zhǔn)。這對(duì)于提升模型質(zhì)量、確保模型安全可信、促進(jìn)模型復(fù)用和交易至關(guān)重要。

二、核心技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化：引領(lǐng)前沿技術(shù)規(guī)范發(fā)展
白皮書(shū)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人機(jī)交互等核心技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化需求進(jìn)行了深入分析。

1. 共性技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)，重點(diǎn)制定框架接口、訓(xùn)練流程、分布式訓(xùn)練等方面的標(biāo)準(zhǔn)；針對(duì)知識(shí)圖譜，則關(guān)注構(gòu)建、存儲(chǔ)、查詢、推理及與深度學(xué)習(xí)融合的接口與質(zhì)量規(guī)范。這些共性標(biāo)準(zhǔn)旨在減少技術(shù)壁壘，提升開(kāi)發(fā)效率。

1. 關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，需建立詞法、句法、語(yǔ)義分析以及多語(yǔ)言處理的基準(zhǔn)與接口標(biāo)準(zhǔn)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，則聚焦圖像/視頻理解、生成、質(zhì)量評(píng)估等標(biāo)準(zhǔn)；人機(jī)交互領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)多模態(tài)交互、智能語(yǔ)音、情感計(jì)算等技術(shù)的接口與評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)直接關(guān)系到技術(shù)應(yīng)用的性能和用戶體驗(yàn)。

1. 前沿交叉技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：白皮書(shū)也關(guān)注人工智能與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈等技術(shù)的融合應(yīng)用，提出需制定相應(yīng)的交叉技術(shù)參考架構(gòu)與接口標(biāo)準(zhǔn)，以賦能更廣泛的智能化場(chǎng)景。

三、標(biāo)準(zhǔn)化價(jià)值與未來(lái)展望
推動(dòng)人工智能基礎(chǔ)資源與技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化，其核心價(jià)值在于：

• 促創(chuàng)新、降成本：統(tǒng)一接口與規(guī)范，降低研發(fā)與集成復(fù)雜度，加速技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)品化。
• 保安全、筑信任：通過(guò)數(shù)據(jù)安全、算法公平與可解釋性等標(biāo)準(zhǔn)，筑牢安全防線，增進(jìn)社會(huì)對(duì)AI的信任。
• 強(qiáng)協(xié)同、建生態(tài)：打破資源與技術(shù)壁壘，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)作，構(gòu)建健康、開(kāi)放的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
• 提效率、助治理：為行業(yè)監(jiān)管與治理提供技術(shù)依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)工具，提升治理效率。

人工智能基礎(chǔ)資源與技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化工作將更加注重 “統(tǒng)籌布局”與“急用先行”相結(jié)合：一方面，需加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)，構(gòu)建系統(tǒng)完備、有機(jī)銜接的標(biāo)準(zhǔn)體系；另一方面，要緊跟技術(shù)發(fā)展步伐，優(yōu)先在數(shù)據(jù)治理、算法倫理、芯片評(píng)測(cè)、隱私計(jì)算等關(guān)鍵且緊迫的領(lǐng)域取得標(biāo)準(zhǔn)突破。積極參與并引領(lǐng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定，將中國(guó)實(shí)踐融入全球人工智能治理體系，是我國(guó)從人工智能大國(guó)邁向強(qiáng)國(guó)的必由之路。《人工智能標(biāo)準(zhǔn)化白皮書(shū)（2021版）》為此繪制了清晰的藍(lán)圖，其有效實(shí)施將有力驅(qū)動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)行穩(wěn)致遠(yuǎn)。