人工智能標準化白皮書

精品文檔精心整理精品文檔可編輯的精品文檔人工智能標準化白皮書目錄：1、人工智能標準化白皮書2、人工智能標準化白皮書人工智能標準化白皮書（2018版）指導單位：國家標準化管理委員會工業(yè)二部編寫單位：中國電子技術標準化研究院二零一八年一月編寫單位（排名不分先后）清華大學北京大學中國人民大學國際商業(yè)機器（中國）有限公司阿里云計算有限公司中國科學院計算技術研究所中國電信集團公司騰訊互聯(lián)網(wǎng)加（深圳）有限公司阿里巴巴網(wǎng)絡技術有限公司

上海計算機軟件技術開發(fā)中心上海智臻智能網(wǎng)絡科技股份有限公司北京愛奇藝科技有限公司北京有生志科技有限公司）浙江螞蟻小微金融服務集團有限公司百度網(wǎng)絡技術有限公司英特爾中國（有限公司北京格靈深瞳信息技術有限公司精品文檔可編輯的精品文檔目錄編寫單位 21 前言 11.1 研究背景 11.2 研究目標及意義 22 人工智能概述 32.1 人工智能的歷史及概念 3 3 52.2 人工智能的特征 72.3 人工智能參考框架 83 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢 113.1 人工智能關鍵技術 11 機器學習 11 知識圖譜 13 14 人機交互 15 17 Th 19 虛擬現(xiàn)實/ 21 213.2 人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及趨勢 22 23 24 25 智能產(chǎn)品 25 27 313.3 安全、倫理、隱私問題 32 32 33 343.4 人工智能標準化的重要作用 354 人工智能標準化現(xiàn)狀 374.1 國際標準化現(xiàn)狀 37 ISO/IECJTC1 37 ISO 40 IEC 40 ITU 414.2 國外標準化現(xiàn)狀 41 IEEE 41 NIST 41 其它 424.3 國內(nèi)標準化現(xiàn)狀 42 42 43 43 43 444.4 人工智能標準化面臨的問題和挑戰(zhàn) 444.5 人工智能標準需求分析 454.6 人工智能標準化組織機制建設 465 人工智能標準體系 485.1 人工智能標準體系結構 485.2 標準體系框架 49 基礎標準 51 平臺/ 51 51 53 應用標準 54 安全/ 565.3近期急需制定標準 566 人工智能標準化工作重點建議 59附件1人工智能標準明細表 61附件2應用案例 80精品文檔可編輯的精品文檔前言研究背景人工智能概念誕生于1956年，在半個多世紀的發(fā)展歷程中，由于受到智能年以來，以深度學習為代表的機器學習算法在機器視“用計算機模擬人工智能，年，我國出臺了（201735號年（工信部科〔2017〕315號）等政策文件，部分方向取得階段性成果并向市場化發(fā)展。例如，人工智能在金融、安防、客服標準化工作對人工智能及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有基礎性、支撐性、引領性的作用，研究目標及意義本白皮書的意義在于與業(yè)界分享人工智能領域的研究成果和實踐經(jīng)驗，呼吁社會各界共同加強人工智能領域的技術研究、產(chǎn)業(yè)投入、標準建設與服務應用，共同推動人工智能及其產(chǎn)業(yè)發(fā)展。人工智能概述人工智能的歷史及概念人工智能始于20世紀50（20世紀50年代——80年代。這一階段人工智能剛誕生，基于抽象數(shù)學推理的可編程數(shù)字計算機已經(jīng)出現(xiàn)，符號主義（Symbolism）快速發(fā)展，但由于很多事物（20世紀80年代——90年代末。在這一階段，專家系統(tǒng)得到快速發(fā)展，數(shù)學模型有重大突破，但由于專家世紀初——至今。隨著大數(shù)據(jù)的積聚、1所示。1976年，1976年，機器翻譯1985等項目的出現(xiàn)了更失敗及一強可視化些學術報效果的決告的負面策樹模型影響，人和突破早工智能的期感知機經(jīng)費普遍局限的多1997年，DeepBlue戰(zhàn)勝世界國際象棋冠軍GarryKasparov 1987年，LISP機市場崩塌2006年，Hinton和他的學生開始深度學習2014年，2016年3月，微軟公Alpa以4司發(fā)布比1戰(zhàn)勝世1956年達特茅斯會議提出“人工智能”全球第界圍棋冠軍一款個人智能助理微軟小娜李世石1959年，ArtuSamul 減少 層人工神提出了機學習 經(jīng)網(wǎng)絡2010年，大數(shù)據(jù)時代到來2017年10DeepMind團隊公布了最強版的AlphaGoZero1950s1960s1970s1980s1976-1982-1990s2000s2010s2020s1956-19761982 1987第一次繁榮期發(fā)展目標第一次第二次低谷期繁榮期1987-1997第二次低谷期遭受質(zhì)疑具備邏輯技術領域再次批評，運規(guī)則推演陷入瓶頸，抽算能力不和特定領象推理不再被足、計算域回答解繼續(xù)關注，基復雜度較決問題的于符號處理的高、常識專家系統(tǒng)模型遭到反對與推理實盛行，及現(xiàn)難度較五代計算大等 機的發(fā)展1997-2010復蘇期計算性能的提升與互聯(lián)網(wǎng)技術的快速普及2010-增長爆發(fā)期新一代信息技術引發(fā)信息環(huán)境與數(shù)據(jù)基礎變革，海量圖像語音文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)不斷出現(xiàn)，計算能力提高圖1人工智能發(fā)展歷史1950Turing是機器智能的重要測量手段，后來還衍生出了視覺圖靈測試等測量方法。1956“人工智能”為四個流派：符號主義（Smbolim、連接主義（Connectionism、行為主義（ehviourism）和統(tǒng)計主義（taisticsism（注：由于篇幅原因，本白皮書不對四個流派進行詳細闡述。這四個流派從不同側面抓住了智能的部分特征，在“制造”人工智能方面都取得了里程碑式的成就。1959年，ArthurSamuel提出了機器學習，機器學習將傳統(tǒng)的制造智能演化20世紀70年“人工1976年開始，人工智能的研究進入長達6年的蕭瑟期。在80年代中期，隨著美國、日本立項支持人工智能研究，以及以知識工程1987年由于LISP機市場崩塌，美國取消了人工智能預算，日本第五代計算機項目失敗并退出市場，專家系統(tǒng)進展緩慢，人工智能又進入了蕭瑟期。1997年，IBM深藍（DeepBlue）戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍GarryKasparov。這是一次具有里程碑意義的成功，它代表了基于規(guī)則的人工智能的勝利。2006年，在Hinton的發(fā)展帶來了重大影響。從2010年開始，人工智能進入爆發(fā)式的發(fā)展階段，其年，IBM在綜藝節(jié)目《危險邊緣》中戰(zhàn)勝了最高獎金得主和連勝紀錄保持者；2012年，年，微軟公司推出了一款實時口譯系統(tǒng)，可以模仿說話者的聲音并保留其口音；2014年，微軟公司發(fā)布全球第一款個人智能助理微軟小娜；2014年，亞馬遜發(fā)布至今為止最成功的智能音箱產(chǎn)品Echo和個人助手Alexa；2016年，谷歌AlphaGo機器人在圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石；2017年，蘋果公司在原來個人助理Siri的基礎上推出了智能私人助理Siri和智能音響HomePod。2017年6月29“中國新一代人工智能”的主題演講，報告中概括了世界各國在人工智能研究方面的戰(zhàn)略：2016年52016年122017年42017年5年運營的人工智能公司接近400——人工智能就是機器展現(xiàn)出的智能，即只要是某種機器，具有某種或某些能是數(shù)字計算機或者數(shù)字計算機控制的機器人在執(zhí)行智能生物體才有的一些任，將其視為計算機科延伸和擴展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)。人工智能的定義對人工智能學科的基本思想和內(nèi)容作出了解釋，即圍繞智能活動而構造的人工系統(tǒng)。人工智能是知識的工程，是機器模仿人類利用知識完成（機器的思考和推理類似人的思維與非類人（機器產(chǎn)生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式）“通用人工智能“強人工智能類人智能。（涉及到思維與意識等根本問題的討論，“”“仿腦”“類腦計算機”“仿腦機”“仿腦機”是“仿真工程”的標志性成果，也是“仿腦工程”通向強人工智能之路的重要里程碑。人工智能的特征（1）由人類設計，為人類服務，本質(zhì)為計算，基礎為數(shù)據(jù)。從根本上說，“智能行為”（2）能感知環(huán)境，能產(chǎn)生反應，能與人交互，能與人互補。人工智能系統(tǒng)（包括人類（控制執(zhí)行機構（3）有適應特性，有學習能力，有演化迭代，有連接擴展。人工智能系統(tǒng)體的演化迭代，以使系統(tǒng)具有適應性、魯棒性、靈活性、擴展性，來應對不斷變化的現(xiàn)實環(huán)境，從而使人工智能系統(tǒng)在各行各業(yè)產(chǎn)生豐富的應用。人工智能參考框架2所示，力圖搭建較為完整的人工智能主體框架，描述人工智能系統(tǒng)總體工作流程，不受具體應用所限，適用于通用的人工智能領域需求。智能信息鏈信息提供者信息處理者智能信息建模、抽取、預處理、訓練智能信息鏈信息提供者信息處理者智能信息建模、抽取、預處理、訓練數(shù)據(jù)等運動、顯示、發(fā)聲、交互、合成等智能信息感 智能信息表示知 與成智能執(zhí)行智能理 智能決策 與輸出管理基礎設施提供者...基礎平臺智能芯片新型傳感器分類、排序、預測等搜索與匹配等智能感知信息系統(tǒng)協(xié)調(diào)者智能產(chǎn)品及行業(yè)應用IT價值鏈人工智能參考框架提供了基于“角色—活動—功能”的層級分類體系，從“智能信息鏈”（水平軸）和“T價值鏈”（垂直軸）兩個維度闡述了人工智“數(shù)據(jù)—信息—知識—智慧”的凝練過程?！癟價值鏈”從人工智能的底層基礎設施、信息（提供和處理技術實現(xiàn)）到系統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)過程，4個角色組成。（1）基礎設施提供者（CPUGPUASICFPGA等硬件加速芯片以及其它智能芯片（2）信息提供者（3）信息處理者（4）系統(tǒng)協(xié)調(diào)者系統(tǒng)協(xié)調(diào)者提供人工智能系統(tǒng)必須滿足的整體要求，包括政策、法律、資源和業(yè)務需求，以及為確保系統(tǒng)符合這些需求而進行的監(jiān)控和審計活動。由于人工（5）安全、隱私、倫理4（6）管理（7）智能產(chǎn)品及行業(yè)應用人工智能發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢依據(jù)參考框架中所涉及到的人工智能相關技術，本節(jié)重點介紹近二十年來人人工智能關鍵技術機器學習機器學習（MachineLearning）是一門涉及統(tǒng)計學、系統(tǒng)辨識、逼近理論、（樣本（1監(jiān)督學習是利用已標記的有限訓練數(shù)據(jù)集，通過某種學習策略/方法建立一（分類無監(jiān)督學習無監(jiān)督學習是利用無標記的有限數(shù)據(jù)描述隱藏在未標記數(shù)據(jù)中的結構/規(guī)律，強化學習強化學習是智能系統(tǒng)從環(huán)境到行為映射的學習，以使強化信號函數(shù)值最大。（2）根據(jù)學習方法可以將機器學習分為傳統(tǒng)機器學習和深度學習。傳統(tǒng)機器學習（訓練KAdaboost深度學習3層的神經(jīng)網(wǎng)絡。深度學習作為機器學習研究中的一Hinton等人于2006GPUTPU云平臺在內(nèi)的多種平臺上運行的移植能力，從而為深度學習算法帶來前所未有的TensorFlowCaffe/Caffe2CNTK、MXNet、Paddle-paddle、Torch/PyTorch、Theano等。主動學習主動學習通過一定的算法查詢最有用的未標記樣本，并交由專家進行標記，演化學習知識圖譜“實體—關系—實體”“屬性—值”“實體”“關系”有不同種類的信息連接在一起而得到的一個關系網(wǎng)絡，提供了從“關系”的角度去分析問題的能力。（1）機器翻譯機器翻譯技術是指利用計算機技術實現(xiàn)從一種自然語言到另外一種自然語（2）語義理解（3）問答系統(tǒng)人機交互以及打印機、繪圖儀、顯示器、頭盔式顯示器、音箱等輸出設備。人機交互技術（1）語音交互（2）情感交互（3）體感交互與其他交互手段相比，體感交互技術無論是硬件還是軟件方面都有了較大的提升，（4）腦機交互（1）計算成像學去模糊、暗光增強、去霧霾等，以及實現(xiàn)新的功能，例如全景圖、軟件虛化、超分辨率等。（2）圖像理解（3）三維視覺（三維重建以及如何理解所獲取的三維信息的科學。三維重建可以根據(jù)重建的信息來源，分為單目圖像重建、（4）動態(tài)視覺（5）視頻編解碼H.261、H.263、H.264、H.265、M-JPEG和MPEG監(jiān)控等。Th生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別（1）指紋識別正、特征提取三個過程；分析判別是對提取的特征進行分析判別的過程。（2）人臉識別（3）虹膜識別（4）指靜脈識別指靜脈識別是利用了人體靜脈血管中的脫氧血紅蛋白對特定波長范圍內(nèi)的（5）聲紋識別（6）步態(tài)識別術難度更大，體現(xiàn)在其需要從視頻中提取運動特征，以及需要更高要求的預處理算法，但步態(tài)識別具有遠距離、跨角度、光照不敏感等優(yōu)勢。虛擬現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實從技術特征角度，按照不同處理階段，可以分為獲取與目前虛擬現(xiàn)實/增強現(xiàn)實面臨的挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在智能獲取、普適設備、自由（1）技術平臺開源化（2）專用智能向通用智能發(fā)展（3）智能感知向智能認知方向邁進人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及趨勢2025年全球人工智能應用市場規(guī)?？傊祵⑦_到1270通過對人工智能產(chǎn)業(yè)分布進行梳理，提出了人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖，主要分為核心業(yè)態(tài)、關聯(lián)業(yè)態(tài)、衍生業(yè)態(tài)三個層次，如圖3所示。圖3人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖智能基礎設施為人工智能產(chǎn)業(yè)提供計算能力支撐，其范圍包括智能傳感器、智能芯片、分布式計算框架等，是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要保障。（1）智能芯片（CP于ASC（Mruort。另外，主要的人工智能處理器還有DPU、BPU、NPU、EPU等適用于不同場景和功能的人工智能芯片。隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶量和數(shù)據(jù)規(guī)模的急劇膨脹，人工智能發(fā)展對計算性能的要求迫切增長，對CPU計算性能提升的需求超過了摩爾定律的增長速度。同時，受2020年人工智能芯片全球市場規(guī)模將突破百億美元。（2）智能傳感器年市場規(guī)模有望突破4600億美元。未來，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化將成為智能傳感器發(fā)展的重要趨勢。（3）分布式計算框架OpenStackHadoopStormSparkSamzaBigflowCaffeKerasCNTKMXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。理綜合性廠商，自身擁有獲取數(shù)據(jù)的途徑，并對采集到的數(shù)據(jù)進行分析處理，最（1）提供人工智能的技術平臺和算法模型。此類廠商主要針對用戶或者行業(yè)需求，提供人工智能技術平臺以及算法模型。用戶可以在人工智能平臺之上，（2）（3）提供人工智能在線服務。此類廠商一般為傳統(tǒng)的云服務提供廠商，主要依托其已有的云計算和大數(shù)據(jù)應用的用戶資源，聚集用戶的需求和行業(yè)屬性，為客戶提供多類型的人工智能服務；從各類模型算法和計算框架的API等特定智能產(chǎn)品智能產(chǎn)品是指將人工智能領域的技術成果集成化、產(chǎn)品化，具體的分類如表1所示。表1人工智能的產(chǎn)品分類典型產(chǎn)品示例智能機器人工業(yè)機器人清潔機器人以及其它工業(yè)機器人個人/家用服務機器人家政服務機器人、教育娛樂服務機器人、養(yǎng)老助殘服務機器人、個人運輸服務機器人、安防監(jiān)控服務機器人公共服務機器人酒店服務機器人、銀行服務機器人、場館服務機器人和餐飲服務機器人特種機器人（器人、醫(yī)療服務機器人及其它非結構和非家用機器人智能運載工具自動駕駛汽車軌道交通系統(tǒng)無人機無人直升機、固定翼機、多旋翼飛行器、無人飛艇、無人傘翼機無人船智能終端智能手機車載智能終端可穿戴終端智能手表、智能耳機、智能眼鏡自然語言處理機器翻譯機器閱讀理解問答系統(tǒng)智能搜索計算機視覺圖像分析儀、視頻監(jiān)控系統(tǒng)生物特征識別指紋識別系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)虹膜識別系統(tǒng)指靜脈識別系統(tǒng)DNA、步態(tài)、掌紋、聲紋等其它生物特征識別系統(tǒng)VR/ARPC端VR、一體機VR、移動端頭顯人機交互語音交互個人助理語音助手智能客服情感交互體感交互腦機交互（1）智能制造（2）智能家居2010年，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展以智能家居以住宅為平臺，基于物聯(lián)網(wǎng)技術，由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設備、家具等、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構成的家居生態(tài)圈，實現(xiàn)人遠助智能語音技術，用戶應用自然語言實現(xiàn)對家居系統(tǒng)各設備的操控，如開關窗簾（窗戶、操控家用電器和照明系統(tǒng)、打掃衛(wèi)生等操作；借助機器學習技術，智（3）智能金融OCR（4）智能交通智能交通系統(tǒng)（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技術在交通系統(tǒng)中集成應用的產(chǎn)物。ITS借助現(xiàn)代科技手段和設備，將各核心交通元素聯(lián)通，實現(xiàn)信息互通與共享以及各交通元素的彼此協(xié)調(diào)、優(yōu)化配置和高效使用，形成人、車和交通的一個高效協(xié)同環(huán)境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。（ETCETC入口ITSITSITS系統(tǒng)。（5）智能安防（人流統(tǒng)計）等應用。智能安防目前涵蓋眾多的領域，如街道社區(qū)、道路、樓宇建筑、機動車輛的（6）智能醫(yī)療（7）智能物流據(jù)智能也可以支撐商品配送規(guī)劃，進而實現(xiàn)物流供給與需求匹配、物流資源優(yōu)化（“機器要像人一樣去思考及主動行動”（1）智能服務呈現(xiàn)線下和線上的無縫結合（2）智能化應用場景從單一向多元發(fā)展（3）人工智能和實體經(jīng)濟深度融合進程將進一步加快“推動互聯(lián)網(wǎng)，依托其積累的行業(yè)數(shù)據(jù)資源實現(xiàn)人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合創(chuàng)新。安全、倫理、隱私問題歷史經(jīng)驗表明新技術常常能夠提高生產(chǎn)效率，促進社會進步。但與此同時，（例如核技術由于人工智能技術的目標實現(xiàn)受其初始設定的影響，必須能夠保障人工智能設計的目標與大多數(shù)人類的利益和倫理道德一致，即使在決策過程中面對不同的（有意或無意）反映出之前的錄取程序的某些偏差（如性別歧視，那么機器學習可神經(jīng)網(wǎng)絡這個人工智能的重要議題中，人們需要知道為什么會產(chǎn)生特定的輸出結（的行為。這類信息超出了最初個人同意披露的個人信息范圍。人工智能語境下的個人數(shù)據(jù)的獲取和知情同意應該重新進行定義。首先，相關政策、法律和標準應直接對數(shù)據(jù)的收集和使用進行規(guī)制，而不能僅僅征得數(shù)據(jù)人工智能標準化的重要作用“人腦計劃“人工智能/大數(shù)據(jù)/物聯(lián)網(wǎng)/網(wǎng)絡安全綜合項目，均提出圍繞核心技術、頂尖人才、標準規(guī)范等強化部署，力圖搶占新一輪科技主導權。我國高度重視人工智能標準化工作。在國務院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中將人工智能標準化作為重要支撐保障，提出要“加強人工智能標準框架體系研。工信部（2018-2020年（一（二（三（四人工智能標準化現(xiàn)狀近年來，在國際標準化組織、國外標準化組織、以及國內(nèi)標準化組織都在研究人工智能問題，并進行相關技術的標準化工作。國際標準化現(xiàn)狀ISO/IECJTC1ISO/IECJTC1（國際標準化組織和國際電工委員會第一聯(lián)合技術委員會）在人工智能領域的標準化工作已有20多年的歷史。前期，在人工智能詞匯、人JTC1均已開展了相關標準化工作。JTC1詞匯工作組發(fā)布了ISO/IEC《信息技術詞匯第28ISO/IEC2382-29:1999《信息技術詞匯第29部分：人工智能語音識別與合成》、ISO/IEC2382-31:1997《信息技術詞匯第31ISO/IEC《信息技術詞匯第344項標準。目前，上述標準已經(jīng)廢止，相關術語收錄在ISO/IEC2382:2015《信息技術詞匯》標準中。JTC1/SC開展了語ISO/IEC《信息技術語音命令第1ISO/IEC30122-2《信息技術語音命令第2ISO/IEC《信息技術語音命令第3ISO/IEC30122-4《信息技術語音命令第4部分：2和3ISO/IEC30113-1《信息技術用戶界面跨設備基于手勢的界面和方法第1部分：框架》等3個項目；情感交互正進行ISO/IEC30150《信息技術情感計算用戶界面框架》1個項目。在生物特征識別領域，ISO/IECJTC1/SC37（生物特征識別分技術委員會）已發(fā)布了共計121項標準，包括數(shù)據(jù)交換格式、應用程序接口、樣本質(zhì)量、性能測試等方面。代表性的標準有ISO/IEC19794-2:2005《信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第2ISO/IEC19784-1:2006生物特征識別應用程序接口第1ISO/IEC29794-6:2015《信息技術生物特征樣本質(zhì)量第6ISO/IEC19795-1:2006《信息技術生物特征識別性能測試和報告第1部分：原則與JTC1/SC和ISO/IECJTC1/SC29（JTC1/SC24正在研制ISO/IEC《信息技術計算機圖形存儲和傳送圖形描述信息的元文卷第1ISO/IEC《信息技術計算機圖形存儲和傳送圖形描述信息的元文卷第3ISO/IEC《信息技術混合和增強現(xiàn)實參考模型》等標準。ISO/IECJTC1/SC29準有ISO/IEC15938-13《信息技術多媒體內(nèi)容描述接口第13部分：圖像搜ISO/IEC《信息技術JP搜索第3在云計算領域，ISO/IECJTC1/SC38（云計算和分布式平臺分技術委員會）ISO/IEC《信息技術云計算數(shù)據(jù)和跨設備與云服務的數(shù)據(jù)流》等。JTC1/WG主要開展大數(shù)據(jù)《信息技術大ISO/IEC20547-3《信息技術大數(shù)據(jù)參考架構第1部ISO/IEC《信息技術大數(shù)據(jù)參考架構第2部分：ISO/IEC20547-3《信息技術大數(shù)據(jù)參考架構第3部分：參ISO/IEC20547-4《信息技術大數(shù)據(jù)參考架構第4部分：安全與ISO/IEC20547-5《信息技術大數(shù)據(jù)參考架構第5部分：標準路線圖》。在傳感網(wǎng)領域，ISO/IECJTC1/SC41ISO/IEC（SNRA）第2ISO/IEC《信息技術傳感器網(wǎng)絡智能傳感器網(wǎng)絡協(xié)同信息處理支撐服務和接口》等國際標準研制工作。在安全方面，ISO/IECJTC1/SC27ISO/IEC29100《信息技術安全技術ISO/IECISO/IEC29190ISO/IEC29134《信息技術安全技術隱私影響評估方法學》等標準。ISO/IECJTC1研究范圍涵蓋的人工智能技術領域有很多，許多分技術委員（SC）（WG）2017年7月29日到8月311SC/WG2所示：表2與人工智能標準化相關聯(lián)的各SC及其關聯(lián)程度JTC1議題SC7SC17SC22SC24SC27SC28SC29SC36SC37SC40SC41WG9可互操作性社會安全可用性隱私范圍及領域系統(tǒng)性能軟件工程度量指標生產(chǎn)安全可追溯性其它風險分析倫理道德對此，ISO/IECJTC1認為，需要成立一個新的標準組織開展人工智能標準2017年10ISO/IECJTC1第32屆全會上批準成立了JTC1/SC42人工智能分技術委員會，將圍繞基礎標準（lds、計算方法（Computationalmethods、可信賴性（Trustworthiness）和社會關注（conens）等方面開展國際標準化工作。“人工智能概念與術語”（P22989）和“運用機器學習的人工智能系統(tǒng)框架（P23053兩項新工作項目提案也已SC42開展。SC4220184月18日至20日在中國北京召開，會上將進一步討論明確工作范圍及重點研制的標準項目。ISO國際標準化組織（InternationalOrganizationforStandardization，ISO）主要在工業(yè)機器人、智能金融、智能駕駛方面開展了人工智能標準化研究。機器人技術委員會開展了ISO11593:1996《工業(yè)機器人末端執(zhí)行器自動更換系統(tǒng)詞匯和特征表示》、ISO9946:199914539:2000《工業(yè)機器人抓握型夾持器物體搬ISOISO8373:2012《機器人與機器人裝備詞匯》等標準的研制。金融服務技術委員會從事金融標準化工作，58《金融服務生物特征識別安全O14742:201《金融服務O19038:2005《銀行業(yè)務和相關金融服務TDEA運算模式實施指南》等。在智能駕駛方面，ISO/TC22（道路車輛技術委員會）負責制定道路車輛相關基礎標準，正在開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關標準化研究。IEC國際電工委員會（InternationalElectrotechnicalCommission，IEC）主要在可穿戴設備領域開展了人工智能標準化工作。IECTC100（音頻、視頻、多媒體系統(tǒng)和設備分技術委員會）針對可穿戴設備領域開展了標準化工作，建立了由SS8研究小組負責的“可穿戴設備使用場景”議題，研制可穿戴設備包括虛擬現(xiàn)實的標準化工作。IECTC124（可穿戴技術分技術委員會IEC市場戰(zhàn)略委員會（MSB）于2017年8月啟動了“人工智能跨垂直行業(yè)的應用”白皮書編寫工作，計劃于2018年年中發(fā)布。ITU國際電信聯(lián)盟（InternationalTelecommunicationsUnion，ITU）2016年開始開展人工智能標準化研究。2017年6月，ITU和XPRIZE基金會共同舉辦了ITU-TITU-TY.AI4SC人工智能和物聯(lián)網(wǎng)以及ITU-TY.qos-ml基于機器學習的IMT-2020的服務質(zhì)量要求。國外標準化現(xiàn)狀IEEE（InstituteofElectricalandElectronics2017年3IEEE機器人與自動化》雜志發(fā)表了名為“旨在推進人工智能和自治系統(tǒng)的倫理設計的EEE全球倡議書”，倡議建立人工智能倫理的設計原則和標準，幫助人們避免對人工智能技術產(chǎn)生恐懼和盲目崇拜，從而推動人工智能技術的創(chuàng)新。IEEE批準了個7個IEEEIEEE《系統(tǒng)設計期間解決倫理問題的模EEEEEE《雇主數(shù)據(jù)治理標準》；IEEEP7006《個人數(shù)據(jù)AI代理標準》。NIST美國國家標準與技術研究院（NationalInstituteofStandardsandTechnology，NIST）在人工智能數(shù)據(jù)采集分析工具、未來專家系統(tǒng)、基于人工智能的集體生目前為止，還沒有在研或發(fā)布相關的標準。其它此外，歐洲電信標準化協(xié)會（EuropeanTelecommunicationsStandardsInstitute，ETSI技術AlphabetFacebook和微軟的相關研究人員正在開展人工智能道德標準研究。國內(nèi)標準化現(xiàn)狀全國信息技術標準化技術委員會（SAC/TC28）對口ISO/IECJTC1工作，在術語詞匯領域，目前發(fā)布了《信息技術詞匯第28部分：人工智能基本概念與專家系統(tǒng)》《信息技術詞匯第29部分：人工智能語音識別與合成》《信息技術詞匯第31部分：人工智能機器學習》《信息技術詞匯第34部分：人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡》四項基礎國家標準。（說話人識別2017年向ISO/IECJTC1/SC35提交了《信息技術情感計算用戶界面框架》國際提案并取得立項。本質(zhì)量第4部分：指紋圖像數(shù)據(jù)》《信息技術生物特征樣本質(zhì)量第5部分：人臉圖像數(shù)據(jù)》等指紋、人臉、虹膜等標準研制。1全國自動化系統(tǒng)與集成標準化技術委員會（SAC/TC159）下設SC2機器人裝備分技術委員會工作范圍主要涉及工業(yè)機器人整機、系統(tǒng)接口、零部件、控制器等領域，制定了《工業(yè)機器人末端執(zhí)行器自動更換系統(tǒng)詞匯和特征表示》全國音頻、視頻和多媒體標準化技術委員會（SAC/TC242）主要圍繞音視健康養(yǎng)老產(chǎn)品分類及描述全國信息安全標準化技術委員會（SAC/TC260）在生物特征識別、智慧城域，開展了《信息安全技術汽車電子系統(tǒng)網(wǎng)絡安全指南》標準研制；在智能制全國智能運輸系統(tǒng)標準化技術委員會（SAC/TC268）主要在智能交通領域12部分：媒體訪問控制層和物理層規(guī)范34部分：設備應用》等標準。人工智能標準化面臨的問題和挑戰(zhàn)（2（3）人工智能作為國內(nèi)外關注的前沿技術，行業(yè)巨頭正在加快謀篇布局，（4）人工智能各類技術在不同領域的融合應用，涉及部門、領域、廠商眾多，工作協(xié)調(diào)難度大；（5）相關倫理道德、安全標準往往滯后于技術的發(fā)展，將會引發(fā)更多分歧和爭議，對標準制定工作帶來新的挑戰(zhàn)。人工智能標準需求分析（1）界定人工智能需要研究的范圍。人工智能從實驗室研究轉向各應用領（2）描述人工智能系統(tǒng)的框架。用戶和開發(fā)者在面對人工智能系統(tǒng)的功能和實現(xiàn)時，普遍將人工智能系統(tǒng)看作是一個“黑盒子，但有必要通過技術框架（3）評價人工智能系統(tǒng)的智能等級。按智能程度對人工智能系統(tǒng)進行劃分（4）促進人工智能系統(tǒng)的互操作性。人工智能系統(tǒng)及其組件有一定的復雜手段，通過可測量的指標和可量化的評價系統(tǒng)得到科學的評估結果，同時配合培訓、宣貫等手段推進標準的實施；（6）對關鍵技術進行標準化。對已經(jīng)形成模式，并廣泛應用的關鍵技術，應及時進行標準化，防止版本碎片化和獨立性，確?；ゲ僮餍院瓦B續(xù)性。例如，（7）確保安全及倫理道德。人工智能從各種設備、應用和網(wǎng)絡中收集了大（8）針對行業(yè)應用特點的標準化。除了共性技術外，在特定行業(yè)中實施人人工智能標準化組織機制建設20181際標準化工作并開展國際標準化交流合作?？傮w組秘書處設在中國電子技術標準人工智能標準體系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、相人工智能標準體系結構人工智能標準體系結構包括“A基礎”“B平臺/支撐”“C關鍵技術”、“D產(chǎn)品及服務”、“E應用”、“F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，如圖4所示。自然語言處理人機交互計算機視覺生物特征識別VR/AR其它A基礎A基礎C關鍵技術F安全/倫理E應用其它測試評估數(shù)據(jù)參考架構術語其它大數(shù)據(jù)B平臺/支撐邊緣智能計算智能芯片智能感知與互聯(lián)云計算人工智能平臺機器學習D產(chǎn)品及服務其它智能服務智能終端智能運載工具智能機器人其它智能金融智能家居智能物流智能醫(yī)療智能交通智慧城市智能制造平臺/支結構中起承上啟下的作用；C關鍵技術標準主要針對自然語言處理、人機交互、計算機視覺、生物特征識別和VR/AR等領域，為人工智能實際應用提供支撐；D產(chǎn)品及服務標準包括在人工智能技術領域中形成的智能化產(chǎn)品及新服務模式安全/標準體系框架//倫理六個部分組5所示。精品文檔可編輯的精品文檔術參考數(shù)測術參考數(shù)測試其語架構據(jù)評估它智能大云感數(shù)計知據(jù)算與互聯(lián)等級與評價模型測試規(guī)范與指南其它人工智能標準體系框架基人工智能標準體系框架基礎平臺/支撐關鍵技術產(chǎn)品及服務應用安全/倫理其它邊緣智智能能芯計片算人工智能平臺其它機器學習自然語言處理計算機視覺人機交互生物特征識別VR/AR智能智智能運能能其機載終服它器工端務人具智智智智智能慧能能制城交醫(yī)造市通療智智智能能能物家金流居融其它系統(tǒng)級開與放其工共它具享級產(chǎn)品智能智信能息運其存算它儲平與臺管理智智能能智智網(wǎng)感能能絡知網(wǎng)感其信節(jié)絡知它息點接設互標口備通識神經(jīng)學網(wǎng)習絡模其表型它示性方能法智生生智息能抽其語取它義規(guī)庫范信圖視形圖像頻狀像其處接建識它理口模別語服人多音務機模其技接交式它術口互交系互統(tǒng)能物識物特別特征設征其識備識它別要別數(shù)求接據(jù) 口其它50精品文檔可編輯的精品文檔基礎標準平臺/MEMS傳感器VR/AR等關鍵技術。時，神經(jīng)網(wǎng)絡表示方法與模型壓縮、機器學習算法性能評估等標準也是后續(xù)標準化工作的重點方向。在自然語言處理方面，國內(nèi)外自然語言處理技術及產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于起步階段，下一步可以開展以下標準化工作：語義庫方面，包括語義庫的結構、數(shù)據(jù)規(guī)范、（元數(shù)據(jù)、多類數(shù)據(jù)形式等，定義數(shù)據(jù)的格式、構建計算機視覺數(shù)據(jù)庫（例如采用單一還是多種數(shù)據(jù)形式、關聯(lián)多類數(shù)據(jù)形式等DNA、步態(tài)等新興模態(tài)識別技術的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)金融等應用場景的增多，亟需制定DNA數(shù)據(jù)質(zhì)量、呈現(xiàn)攻擊檢測、安全評估及安全防范等標準，支撐生物特征識別產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在VR/AR方面，國內(nèi)VR/AR領域目前已經(jīng)開展了場景建模信息表示、增強現(xiàn)實術語、頭戴式顯示設備通用規(guī)范以及舒適度和安全測試方面的標準，但是VR/AR（智能網(wǎng)聯(lián)汽車SaaS服務方式向行業(yè)提供綜合性解決方案，也包括利用人工智能技術改變傳統(tǒng)IT服務。與之相應的標準化需求正在興起，如不同商家點加強人工智能服務能力成熟度評價、智能服務參考架構等標準制定工作。應用標準要求部署，結合人工智能技術在智能制造中的應用，重點開展個性化定制、SCADA數(shù)據(jù)分析、智能在線監(jiān)測、預測性維護、高級排產(chǎn)和工藝優(yōu)化、智能機器人、基于VR/AR的維修保養(yǎng)等標準研究?；障到y(tǒng)。在智能政務領域，電子政務技術及產(chǎn)業(yè)發(fā)展不斷創(chuàng)新，新興技術不斷涌現(xiàn)，“十三五”提升庭審效率。安全/安全/倫理標準包括與人工智能安全、倫理、隱私保護等相關的標準規(guī)范。人工智能安全/例如，在智慧城市領域，可重點開展公共安防、安全管理體系、數(shù)據(jù)安全、5.3近期急需制定標準3所示：表3人工智能近期急需研制的標準明細表序號一級分類二級分類標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)1.基礎術語信息技術人工智能術語——擬研制序號一級分類二級分類標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)2.參考架構信息技術人工智能參考架構——擬研制3.測試評估信息技術人工智能等級要求及評估指南——擬研制4.平臺/支撐人工智能平臺信息技術人工智能平臺任務調(diào)度及資源管理能力要求——擬研制5.信息技術人工智能基本服務接口規(guī)范——擬研制6.信息技術人工智能平臺計算框架能力要求——擬研制7.信息技術人工智能平臺通用要求——擬研制8.邊緣智能計算邊緣智能計算參考架構——擬研制9.智能芯片智能芯片性能評估指南——擬研制10.關鍵技術機器學習信息技術神經(jīng)網(wǎng)絡表示與模型壓縮——擬研制11.信息技術學習模型性能評估規(guī)范——擬研制12.計算機視覺信息技術計算機視覺術語——擬研制13.智能監(jiān)控結構化視頻數(shù)據(jù)交換格式——擬研制14.智慧傳媒智能分析元數(shù)據(jù)規(guī)范——擬研制15.視頻圖像身份識別系統(tǒng)技術要求——擬研制16.人機交互信息技術智能語音交互系統(tǒng)第1部分：通用規(guī)范——擬研制17.信息技術智能語音交互評測第1部分：語音處理——擬研制18.信息技術智能語音交互評測第2部分：識別——擬研制19.信息技術智能語音交互評測第3部分：語義理解——擬研制20.信息技術智能語音交互評測第4部分：合成——擬研制21.信息技術智能語音交互評測第5部分：語音評測——擬研制22.信息技術語音交互應用第1部分：通用系統(tǒng)規(guī)范——擬研制23.信息技術智能音箱評估指南——擬研制序號一級分類二級分類標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)24.VR/AR信息技術虛擬現(xiàn)實頭戴式顯示設備舒適度測試方法——擬研制25.信息技術虛擬現(xiàn)實頭戴式顯示設備安全測試方法——擬研制26.增強現(xiàn)實人臉結構定位與特效數(shù)據(jù)格式規(guī)范——擬研制27.產(chǎn)品機器人智能客服機器人通用技術規(guī)范——擬研制28.應用/服務智能家居信息技術智能家居通信交互協(xié)議規(guī)范——擬研制29.信息技術智能家居人機交互界面要求——擬研制30.智能醫(yī)療醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)技術要求——擬研制31.安全信息技術人工智能安全態(tài)勢感知技術要求——擬研制人工智能標準化工作重點建議人工智能標準化建設是我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵因素之一，是保證我國（一）加強人工智能標準化頂層設計“”（二）加強人工智能核心關鍵技術研究（三）推進人工智能重點標準研制“急用先”（四）搭建標準符合性測試公共服務平臺構進行孵化。（五）完善安全、倫理和隱私等相關標準法律政策精品文檔可編輯的精品文檔附件1人工智能標準明細表根據(jù)人工智能標準體系框架，對已發(fā)布、在研及擬研制的人工智能相關標準進行整理，形成人工智能標準明細表，如表4所示：表4人工智能標準明細表序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)1.基礎術語GB/T5271.28-2001信息技術詞匯第28部分：人工智能基本概念與專家系統(tǒng)——已發(fā)布2.GB/T5271.29-2006信息技術詞匯第29部分：人工智能語音識別與合成——已發(fā)布3.GB/T5271.31-2006信息技術詞匯第31部分：人工智能機器學習——已發(fā)布4.GB/T5271.34-2006信息技術詞匯第34部分：人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡——已發(fā)布5.信息技術人工智能術語——擬研制6.數(shù)據(jù)GB/T31916.5-2015信息技術云數(shù)據(jù)存儲和管理第5部分：基于鍵值（Key-Value）的云數(shù)據(jù)管理應用接口——已發(fā)布7.20141179-T-469信息技術系統(tǒng)與軟件工程系統(tǒng)與軟件產(chǎn)品質(zhì)量要求和評價（SQuaRE）第12部分：數(shù)據(jù)質(zhì)量模型——在研8.2010-2210T-SJ信息技術服務外包第4部分：非結構化數(shù)據(jù)管理與服務規(guī)范——在研9.參考架構20141190-T-469信息技術大數(shù)據(jù)技術參考模型——在研10.GB/T32399-2015信息技術云計算參考架構——已發(fā)布11.——信息技術人工智能參考架構——擬研制12.測試評估——信息技術人工智能等級要求及評估指南——擬研制13.平臺/支撐大數(shù)據(jù)20160598-T-469信息技術大數(shù)據(jù)存儲與處理平臺技術要求——在研14.20171081-T-469信息技術大數(shù)據(jù)存儲與處理系統(tǒng)功能測試規(guī)范——在研15.20160597-T-469信息技術大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)基本功能要求——在研16.20171065-T-469信息技術大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)功能測試規(guī)范——在研17.20171067-T-469信息技術大數(shù)據(jù)開放共享第1部分：總則——在研序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)18.20171068-T-469信息技術大數(shù)據(jù)開放共享第2部分：政府數(shù)據(jù)開放共享基本要求——在研19.20171069-T-469信息技術大數(shù)據(jù)開放共享第3部分：開放程度評價——在研20.20171066-T-469信息技術大數(shù)據(jù)面向應用的基礎計算平臺基本性能要求——在研21.20171084-T-469信息技術大數(shù)據(jù)系統(tǒng)通用規(guī)范——在研22.智能感知及網(wǎng)絡GB/T33905.1-2017智能傳感器第1部分：總則——已發(fā)布23.GB/T33905.2-2017智能傳感器第2部分：物聯(lián)網(wǎng)應用行規(guī)——已發(fā)布24.GB/T33905.3-2017智能傳感器第3部分：術語——已發(fā)布25.GB/T33905.4-2017智能傳感器第4部分：性能評定方法——已發(fā)布26.GB/T33905.5-2017智能傳感器第5部分：檢查和例行試驗方法——已發(fā)布27.20120545-T-469傳感器網(wǎng)絡標識解析和管理規(guī)范——在研28.20141553-T-469信息技術傳感器網(wǎng)絡第903部分：網(wǎng)關：邏輯功能接口技術規(guī)范——在研29.20171073-T-469物聯(lián)網(wǎng)感知控制設備接入第1部分：總體要求——在研30.20150049-T-469物聯(lián)網(wǎng)感知對象信息融合模型——在研31.云計算GB/T31915-2015信息技術彈性計算應用接口——已發(fā)布32.GB/T31916.1-2015信息技術云數(shù)據(jù)存儲和管理第1部分：總則——已發(fā)布33.GB/T31916.2-2015信息技術云數(shù)據(jù)存儲和管理第2部分：基于對象的云存儲應用接口——已發(fā)布34.20153697-T-469信息技術云數(shù)據(jù)存儲和管理第3部分：分布式文件存儲系統(tǒng)應用接口——在研35.20153674-T-469信息技術云計算云存儲資源管理技術規(guī)范——在研36.20153703-T-469信息技術云計算分布式塊存儲系統(tǒng)總體技術要求——在研37.20153698-T-469信息技術云計算虛擬機管理通用要求——在研38.20153707-T-469信息技術云計算云服務運營通用要求——在研39.20120544-T-469PaaS平臺參考架構——在研序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)40.人工智能平臺——信息技術人工智能平臺任務調(diào)度及資源管理能力要求——擬研制41.——信息技術人工智能基本服務接口規(guī)范——擬研制42.——信息技術人工智能平臺計算框架能力要求——擬研制43.——信息技術人工智能平臺通用要求——擬研制44.邊緣智能計算——邊緣智能計算參考架構——擬研制45.智能芯片——智能芯片性能評估指南——擬研制46.關鍵技術機器學習——信息技術神經(jīng)網(wǎng)絡表示與模型壓縮——擬研制47.——信息技術學習模型性能評估規(guī)范——擬研制48.計算機視覺——信息技術計算機視覺術語——擬研制49.20141209-T-469信息技術形狀建模信息表示第1部分：框架和基本組件——在研50.20141210-T-469信息技術形狀建模信息表示第2部分：特征約束——在研51.20141203-T-469信息技術形狀建模信息表示第3部分：流式傳輸——在研52.20141204-T-469信息技術形狀建模信息表示第4部分：存儲格式——在研53.——智能監(jiān)控結構化視頻數(shù)據(jù)交換格式——擬研制54.——智慧傳媒智能分析元數(shù)據(jù)規(guī)范——擬研制55.——視頻圖像身份識別系統(tǒng)技術要求——擬研制56.自然語言處理20151549-T-469智能客服語義庫技術要求——在研57.人機交互20171072-T-469信息技術手勢交互系統(tǒng)第1部分：技術要求——在研58.20171075-T-469信息技術手勢交互系統(tǒng)第2部分：系統(tǒng)接口——在研59.20141231-T-469信息技術中文語音識別終端服務接口規(guī)范——在研60.GB/T21023-2007中文語音識別系統(tǒng)通用技術規(guī)范——已發(fā)布61.GB/T21024-2007中文語音合成系統(tǒng)通用技術規(guī)范——已發(fā)布62.SJ/T11380-2008自動聲紋識別（說話人識別）技術規(guī)范——已發(fā)布63.GB/T34145-2017中文語音合成互聯(lián)網(wǎng)服務接口規(guī)范——已發(fā)布64.GB/T34083-2017中文語音識別互聯(lián)網(wǎng)服務接口規(guī)范——已發(fā)布序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)65.——信息技術智能語音交互系統(tǒng)第1部分：通用規(guī)范——擬研制66.20153685-T-469信息技術智能語音交互系統(tǒng)第2部分：智能家居——在研67.20153686-T-469信息技術智能語音交互系統(tǒng)第3部分：智能客服——在研68.20153687-T-469信息技術智能語音交互系統(tǒng)第4部分：移動終端——在研69.20153688-T-469信息技術智能語音交互系統(tǒng)第5部分：車載——在研70.2014-0419T-SJ信息技術智能電視語音識別測試方法——在研71.2014-0420T-SJ信息技術智能電視語音識別通用技術要求——在研72.——信息技術智能語音交互評測第1部分：語音處理——擬研制73.——信息技術智能語音交互評測第2部分：識別——擬研制74.——信息技術智能語音交互評測第3部分：語義理解——擬研制75.——信息技術智能語音交互評測第4部分：合成——擬研制76.——信息技術智能語音交互評測第5部分：語音評測——擬研制77.——信息技術語音交互應用第1部分：通用系統(tǒng)規(guī)范——擬研制78.——信息技術智能音箱評估指南——擬研制79.生物特征識別GB/T26237.1-2010信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第1部分：框架ISO/IEC19794-1：2006修改已發(fā)布80.GB/T26237.2-2011信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第2部分：指紋細節(jié)點數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-2：2005修改已發(fā)布81.GB/T26237.3-2011信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第3部分：指紋型譜數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-3：2006修改已發(fā)布82.GB/T26237.4-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第4部分：指紋圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-4：2005修改已發(fā)布83.GB/T26237.5-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第5部分：人臉圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-5：2005修改已發(fā)布序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)84.GB/T26237.6-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第6部分：虹膜圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-6：2005修改已發(fā)布85.GB/T26237.7-2013信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第7部分：簽名/簽字時間序列數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-7：2007修改已發(fā)布86.GB/T26237.8-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第8部分：指紋型骨架數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-8：2006等同已發(fā)布87.GB/T26237.9-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第9部分：血管圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-9：2007修改已發(fā)布88.GB/T26237.10-2014信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第10部分：手型輪廓數(shù)據(jù)ISO/IEC19794-10：2007等同已發(fā)布89.20080532-T-469信息技術生物特征識別數(shù)據(jù)交換格式第14部分：DNA數(shù)據(jù)——在研90.SJ/T11607-2016指紋識別設備通用規(guī)范——已發(fā)布91.SJ/T11608-2016人臉識別設備通用規(guī)范——已發(fā)布92.20151546-T-469信息技術生物特征識別指紋處理芯片通用規(guī)范——在研93.20160129-T-469信息技術生物特征識別指紋識別設備通用規(guī)范——在研94.20152000-T-469信息技術虹膜識別設備通用規(guī)范——在研95.GB/T33767.1-2017信息技術生物特征樣本質(zhì)量第1部分：框架ISO/IEC29794-1：2009等同已發(fā)布96.20141198-T-469信息技術生物特征樣本質(zhì)量第4部分：指紋圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC29794-4：2010等同在研97.20141199-T-469信息技術生物特征樣本質(zhì)量第5部分：人臉圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC29794-5：2010等同在研98.20153692-T-469信息技術生物特征樣本質(zhì)量第6部分：虹膜圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC29794-6：2015等同在研99.GB/T28826.2-2014信息技術公用生物特征識別交換格式框架第2部分：生物特征識別注冊機構操作規(guī)程ISO/IEC19785-2：2006修改已發(fā)布100.GB/T33844-2017信息技術生物特征識別用于生物特征十指指紋采集應用編程接口（BioAPI）ISO/IEC等同已發(fā)布序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)101.GB/T32629-2016信息技術生物特征識別應用程序接口的互通協(xié)議ISO/IEC等同已發(fā)布102.GB/T33842.2-2017信息技術GB/T26237物特征數(shù)據(jù)交換格式的符合性測試方法第2——已發(fā)布103.GB/T33842.4-2017信息技術GB/T26237定義的生物特征數(shù)據(jù)交換格式的符合性測試方法第4部分：指紋圖像數(shù)據(jù)——已發(fā)布104.20151550-T-469信息技術GB/T26237定義的生物特征數(shù)據(jù)交換格式的符合性測試方法第5部分：人臉圖像數(shù)據(jù)ISO/IEC29109-5：2014修改在研105.20141196-T-469信息技術生物特征識別多模態(tài)及其他多生物特征融合ISO/IEC修改在研106.20153999-T-469信息技術移動設備生物特征識別第1部分：通用要求——在研107.VR/AR20130388-T-469信息技術增強現(xiàn)實第1部分：術語——在研108.20171076-T-469信息技術虛擬現(xiàn)實頭戴式顯示設備通用規(guī)范——在研109.20172574-T-469信息技術虛擬現(xiàn)實應用軟件基本要求和測評方法——在研110.——信息技術虛擬現(xiàn)實頭戴式顯示設備舒適度測試方法——擬研制111.——信息技術虛擬現(xiàn)實頭戴式顯示設備安全測試方法——擬研制112.——增強現(xiàn)實人臉結構定位與特效數(shù)據(jù)格式規(guī)范——擬研制113.產(chǎn)品機器人GB/T33267-2016機器人仿真開發(fā)環(huán)境接口——已發(fā)布114.GB/T29825-2013機器人通信總線協(xié)議——已發(fā)布115.GB/T33266-2016模塊化機器人高速通用通信總線性能——已發(fā)布116.GB/T33262-2016工業(yè)機器人模塊化設計規(guī)范——已發(fā)布117.GB11291.2-2013機器人與機器人裝備工業(yè)機器人的安全要求第2部分：機器人系統(tǒng)與集成ISO10218-2：2011等同已發(fā)布118.GB/T29824-2013工業(yè)機器人用戶編程指令——已發(fā)布119.GB/T12642-2013工業(yè)機器人性能規(guī)范及其試驗方法——已發(fā)布120.GB/T20868-2007工業(yè)機器人性能試驗實施規(guī)范——已發(fā)布序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)121.GB/T33261-2016服務機器人模塊化設計總則——已發(fā)布122.GB/T34454-2017家用干式清潔機器人性能測試方法——已發(fā)布123.GB/T33265-2016教育機器人安全要求——已發(fā)布124.——智能客服機器人通用技術規(guī)范——擬研制125.智能終端GB/T30284-2013移動通信智能終端操作系統(tǒng)安全技術要求（EAL2級）——已發(fā)布126.GB/T32927-2016信息安全技術移動智能終端安全架構——已發(fā)布127.GB/T33776.4-2017林業(yè)物聯(lián)網(wǎng)第4部分：手持式智能終端通用規(guī)范——已發(fā)布128.GB/T34132-2017智能變電站智能終端裝置通用技術條件——已發(fā)布129.SJ/T11592-2016智能電視概念模型——在研130.2014-0421T-SJ智能電視智能化技術評價方法——在研131.2014-0418T-SJ智能電視手勢識別技術要求及測試方法——在研132.2015-1604T-SJ智能電視娛樂操控編碼規(guī)則及測量方法——在研133.智能運載工具JB/T5063-2014搬運機器人通用技術條件——已發(fā)布134.SJ20569-1996無人偵察飛機綜合無線電系統(tǒng)通用規(guī)范——已發(fā)布135.GB10827.1-2014工業(yè)車輛安全要求和驗證第1部分：自行式工業(yè)車輛（除無人駕駛車輛、伸縮臂式叉車和載運車）——已發(fā)布136.應用/服務智能家居GB/T30246.1-2013家庭網(wǎng)絡第1部分：系統(tǒng)體系結構及參考模型——已發(fā)布137.GB/T30246.2-2013家庭網(wǎng)絡第2部分：控制終端規(guī)范——已發(fā)布138.GB/T30246.3-2013家庭網(wǎng)絡第3部分：內(nèi)部網(wǎng)關規(guī)范——已發(fā)布139.GB/T30246.4-2013家庭網(wǎng)絡第4部分：終端設備規(guī)范音視頻及多媒體設備——已發(fā)布140.GB/T30246.5-2014家庭網(wǎng)絡第5部分：終端設備規(guī)范家用和類似用途電器——已發(fā)布141.GB/T30246.6-2013家庭網(wǎng)絡第6部分：多媒體與數(shù)據(jù)網(wǎng)絡通信協(xié)議——已發(fā)布142.GB/T30246.7-2013家庭網(wǎng)絡第7部分：控制網(wǎng)絡通信協(xié)議——已發(fā)布143.GB/T30246.8-2013家庭網(wǎng)絡第8部分：設備描述文件規(guī)范XML格式——已發(fā)布144.GB/T30246.9-2013家庭網(wǎng)絡第9部分：設備描述文件規(guī)范二進制格式——已發(fā)布序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)145.GB/T30246.11-2013家庭網(wǎng)絡第11部分：控制網(wǎng)絡接口一致性測試規(guī)范——已發(fā)布146.——信息技術智能家居通信交互協(xié)議規(guī)范——擬研制147.——信息技術智能家居人機交互界面要求——擬研制148.智能物流GB/T32404-2015基于M2M技術的移動通信網(wǎng)物流信息服務總體技術框架——已發(fā)布149.GB/T32405-2015移動通信網(wǎng)面向物流信息服務的M2M協(xié)議——已發(fā)布150.GB/T32406-2015移動通信網(wǎng)面向物流信息服務的M2M平臺技術要求——已發(fā)布151.GB/T32407-2015移動通信網(wǎng)面向物流信息服務的M2M通信模塊技術要求——已發(fā)布152.智能制造20170053-T-339工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)總體網(wǎng)絡架構——在研153.20170057-T-469智能制造對象標識要求——在研154.20170054-T-339智能制造標識解析體系要求——在研155.20170039-T-604數(shù)字化車間通用技術要求——在研156.20170038-T-604數(shù)字化車間機床制造信息模型——在研157.智慧城市GB/T33356-2016新型智慧城市評價指標——已發(fā)布158.GB/T34678-2017智慧城市技術參考模型——已發(fā)布159.20151993-T-469智慧城市領域知識模型第1部分：核心概念模型——在研160.20151994-T-469智慧城市數(shù)據(jù)融合第2部分：數(shù)據(jù)編碼規(guī)范——在研161.20151995-T-469智慧城市數(shù)據(jù)融合第1部分：數(shù)據(jù)概念模型及描述規(guī)范——在研162.20151996-T-469智慧城市信息與服務公共支撐平臺第2部分：目錄管理與服務要求——在研163.20151997-T-469智慧城市信息系統(tǒng)運維指南——在研164.20151998-T-469智慧城市頂層設計指南——在研165.GB/T34680.1-2017智慧城市評價模型及基礎評價指標體系第1部分：總體框架及分項評價指標制定的要求——已發(fā)布166.20130390-T-469智慧城市評價模型及基礎評價指標體系第2部分：信息化應用和服務——在研序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)167.GB/T34680.3-2017智慧城市評價模型及基礎評價指標體系第3部分：信息資源——已發(fā)布168.智能交通GB/T31024.1-2014合作式智能運輸系統(tǒng)專用短程通信第1部分：總體技術要求——已發(fā)布169.GB/T31024.2-2014合作式智能運輸系統(tǒng)專用短程通信第2部分：媒體訪問控制層和物理層規(guī)范——已發(fā)布170.20130075-T-469車路協(xié)同專用短程通信第3部分：網(wǎng)絡層和應用層——在研171.20130076-T-469車路協(xié)同專用短程通信第4部分：設備應用——在研172.智能醫(yī)療GB/T24466-2009電子健康記錄體系架構需求——已發(fā)布173.20161920-T-469智慧城市智慧醫(yī)療第1部分：框架及總體要求——在研174.20152350-T-339智慧城市智慧醫(yī)療第2部分：移動健康——在研175.20150079-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第1部分：總則——在研176.20150081-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第2部分：體溫計——在研177.20150076-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第3部分：血氧儀——在研178.20150074-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第4部分：心電測量儀——在研179.20150075-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第5部分：血壓計——在研180.20150073-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第6部分：血糖儀——在研181.20150077-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第7部分：能量監(jiān)測儀——在研182.20150078-T-361醫(yī)療健康物聯(lián)網(wǎng)感知設備數(shù)據(jù)命名表第8部分：位置標識——在研183.2017-0289T-SJ智慧家庭健康管理腕式可穿戴設備技術要求——在研184.2017-0290T-SJ智慧家庭健康養(yǎng)老產(chǎn)品分類及描述——在研185.2017-0291T-SJ智慧家庭健康養(yǎng)老服務平臺參考模型——在研186.2017-0292T-SJ智慧家庭老人手環(huán)（手表）技術規(guī)范——在研187.——醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)技術要求——擬研制序號一級分類二級分類國家/行業(yè)標準編號/計劃號標準名稱采用標準號及采用程度狀態(tài)188.智能金融JR/T0093.1-2012中國金融移動支付遠程支付應用第1部分：數(shù)據(jù)元——已發(fā)布189.JR/T0093.2-2012中國金融移動支付遠程支付應用第2部分：交易模型及流程規(guī)范——已發(fā)布190.GB/T27912-2011金融服務生物特征識別安全框架——已發(fā)布191.安全20141145-T-469信息安全技術物聯(lián)網(wǎng)感知層接入通信網(wǎng)的安全要求——在研192.20151593-T-469信息安全技術物聯(lián)網(wǎng)安全參考模型及通用要求——在研193.20152012-T-469信息安全技術物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸安全技術要求——在研194.20152014-T-469信息安全技術物聯(lián)網(wǎng)感知層網(wǎng)關安全技術要求——在研195.20152007-T-469信息安全技術物聯(lián)網(wǎng)感知設備安全技術要求——在研196.20171113-T-469信息安全技術信息系統(tǒng)等級保護安全設計技術要求第4部分：物聯(lián)網(wǎng)——在研197.GB/T31167-2014信息安全技術云計算服務安全指南——已發(fā)布198.GB/T31168-2014信息安全技術云計算服務安全能力要求——已發(fā)布199.20170565-T-469信息安全技術基于可信環(huán)境的生物特征識別身份鑒別協(xié)議——在研200.——信息技術人工智能安全態(tài)勢感知技術要求——擬研制附件2應用案例根據(jù)人工智能應用場景，本白皮書選編了10個典型應用案例，限于篇幅，每個案例僅是簡要介紹，感興趣的讀者可以聯(lián)系案例單位獲取進一步信息。案例一：城市大腦在城市公共資源優(yōu)化配置的創(chuàng)新實踐與應用應用領域：城市治理案例提供者：阿里云計算有限公司（1）客戶需求和方案簡介AI能力，很難把數(shù)據(jù)的價值很好的挖掘和利用起來。城市大腦是支撐未來城市可持續(xù)發(fā)展的全新基礎設施,其核心是利用實時全①城市治理模式突破②城市服務模式突破③城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展突破（2）具體解決方案介紹ET城市大腦是在依托阿里云大數(shù)據(jù)一體化計算平臺基礎上，通過阿里云數(shù)據(jù)資源平臺對包括企業(yè)數(shù)據(jù)、公安數(shù)據(jù)、政府數(shù)據(jù)、運營商等多方城市數(shù)據(jù)的匯ETEB數(shù)據(jù)資源平臺：全網(wǎng)數(shù)據(jù)實時匯聚，讓數(shù)據(jù)真正成為資源。保障數(shù)據(jù)安全，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過數(shù)據(jù)調(diào)度實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。IT服務平臺：開放的IT服務平臺，繁榮產(chǎn)業(yè)生態(tài)。通過數(shù)據(jù)資源的消耗換來自然資源的節(jié)約。城市大腦子產(chǎn)品子系統(tǒng)圖展示了智能數(shù)據(jù)應用各個子系統(tǒng)模塊的內(nèi)容，具體（3）方案實施后的價值或成果在交通領域，全球首個互聯(lián)網(wǎng)+聯(lián)信號燈平臺在廣州成功推出并取得實戰(zhàn)結（試點路口失衡指數(shù)下降261992%案例二：醫(yī)療AI影像的成功應用應用領域：醫(yī)療影像應用場景：臨床醫(yī)療影像輔助診斷案例提供者：騰訊互聯(lián)網(wǎng)加（深圳）有限公司（1）客戶需求和方案簡介隨著醫(yī)學成像技術的不斷進步，近幾十年中X光、超聲波、計算機斷層掃（CT（R（2）具體解決方案介紹“肺癌早期篩查子系統(tǒng)“糖網(wǎng)智能分期識別子系統(tǒng)“乳腺癌早期篩查子系統(tǒng)”構成，支持食管癌良惡性識別、肺結節(jié)位置檢測、肺癌良惡性識別、糖網(wǎng)識別、糖網(wǎng)分期、乳腺癌鈣化和腫塊檢測、乳腺癌良惡性識別等臨床需求。（3）方案實施后的價值或成果騰訊醫(yī)學影像智能篩查系統(tǒng)目前已經(jīng)在全國多個省市的數(shù)十家三甲醫(yī)院中2周即發(fā)現(xiàn)22位患者確診后,進行早癌手術。早發(fā)現(xiàn)早治療，大大提高了患者生存率，降低治療費用，保障術后生活質(zhì)量。地區(qū)醫(yī)院應用廣東中山大學附屬腫瘤醫(yī)院食管癌早期篩查系統(tǒng)廣東南山區(qū)人民醫(yī)院食管癌早期篩查系統(tǒng)肺癌早期篩查系統(tǒng)眼底糖網(wǎng)篩查系統(tǒng)廣東廣東省第二人民醫(yī)院肺癌早期篩查系統(tǒng)食管癌早期篩查系統(tǒng)浙江浙江省人民醫(yī)院食管癌早期篩查系統(tǒng)浙江溫州市中心醫(yī)院食管癌早期篩查系統(tǒng)廣西廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院眼底糖網(wǎng)篩查系統(tǒng)食管癌早期篩查系統(tǒng)江蘇蘇州科技城醫(yī)院肺癌早期篩查系統(tǒng)四川四川省中醫(yī)二院肺癌早期篩查系統(tǒng)陜西西安第四醫(yī)院眼底糖網(wǎng)篩查系統(tǒng)利用基于人工智能的騰訊醫(yī)學影像智能篩查系統(tǒng)進行輔助醫(yī)學圖像診斷相案例三：語音評測在英語聽說考試的成功應用應用領域：教育考試應用場景：中考、高考中的英語聽說測試案例提供者：科大訊飛股份有限公司（1）客戶需求和方案簡介“啞巴英語”、“洋涇浜英語”56％的學生“大部分”10%（2）具體解決方案介紹實現(xiàn)了英語聽說考試全過程的自動化與智能化。訊飛英語聽說智能測試系統(tǒng)由“命題制卷子系統(tǒng)”“考務管理子系統(tǒng)”“現(xiàn)場考試子系統(tǒng)”“閱卷評分（3）方案實施后的價值或成果科大訊飛英語聽說智能測試系統(tǒng)目前已經(jīng)在全國23個省市地區(qū)的中、高考230萬人次，累計測試人數(shù)達1900萬人次。科大訊飛英語聽說智能測試系統(tǒng)的具體應用情況，如下所示：地區(qū)考試類型考試成績作用廣東高考英語聽說考試總分15分，直接計入高考總分中考廣州、深圳、東莞、江門、中山等9個地市開展，成績直接計入中考總分北京中考北京市中考從2018年起，英語總分100分，其中60分為卷面考試成績，40分為聽力、口語考試，與統(tǒng)考筆試分離，學生有兩次考試機會。高考2017302021加口語考試，口語加聽力考試共計50150分。上海高中學業(yè)水平考試作為高考外語相關專業(yè)錄取參考分高考從2017年1月份起，上海高考全面啟動英語聽說口語考試，采用一年兩考的形式，考試成績計入高考總分，總分10分重慶高職單招英語學科不再進行紙筆考試，聽說考試成績直接作為高職院校招生錄取成績中考綦江、江津、黔江等區(qū)縣開展，總分30分，直接計入中考總分江蘇中考總分30分，直接計入中考總分浙江中考2010年，溫州正式開始測試，總分30分，直接計入中考總分安徽中考總分30分，直接計入中考總分，目前合肥開展山東中考口語成績30分，直接計入中考總分，目前青島、淄博、威海開展青海中考總分30分，直接計入中考總分，目前西寧開展貴州高考高考加試，2014年全省全面應用湖北高考高考加試福建中考口語成績10分，中考錄取參考分，目前三明正式開展沈陽中考總分20分，15年正式考試，16年直接計入中考總分在2012年廣東省科技鑒定中，科大訊飛智能語音評測技術的計算機評分相關度超過所有專家，平均誤差低于所有專家，整體效果方面全面超過人工。注：相關度是衡量評分者對考生打分排序合理性的指標，反映了評分的公平性。介于0-1之間，越接近1越好；平均誤差是衡量評分者評分準確程度的一種指標，平均誤差越小表示評分準確度越