看点：政策已开始全面推动人工智能的发展。

1、 指导思想

全面贯彻党的十九大和十九届二中、 三中、 四中全会精神，落实党中央、 国务院关于发展新一代人工智能的决策部署， 以市场驱动和政府引导相结合， 按照“ 统筹规划， 分类施策，市场驱动， 急用先行， 跨界融合， 协同推进， 自主创新， 开放合作” 原则， 立足国内需求， 兼顾国际， 建立国家新一代人工智能标准体系， 加强标准顶层设计与宏观指导。

加快创新技术和应用向标准转化， 强化标准的实施与监督， 促进创新成果与产业深度融合。注重与智能制造、 工业互联网、 机器人、 车联网等相关标准体系的协调配套。深化人工智能标准国际交流与合作， 注重国际国内标准协同性， 充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用， 为高质量发展保驾护航。

2、 建设目标

到 2021 年， 明确人工智能标准化顶层设计， 研究标准体系建设和标准研制的总体规则， 明确标准之间的关系， 指导人工智能标准化工作的有序开展， 完成关键通用技术、 关键领域技术、 伦理等 20 项以上重点标准的预研工作。

到 2023 年， 初步建立人工智能标准体系， 重点研制数据、算法、 系统、 服务等重点急需标准， 并率先在制造、 交通、 金融、 安防、 家居、 养老、 环保、 教育、 医疗健康、 司法等重点行业和领域进行推进。建设人工智能标准试验验证平台， 提供公共服务能力。

1、 人工智能标准体系结构

人工智能标准体系结构包括“ A 基础共性” 、 “ B 支撑技术与产品” 、 “ C 基础软硬件平台” 、 “ D 关键通用技术” 、“ E 关键领域技术” 、 “ F 产品与服务” 、 “ G 行业应用” 、“ H 安全/伦理” 等八个部分

其中， A 基础共性标准包括术语、 参考架构、 测试评估三大类， 位于人工智能标准体系结构的最左侧， 支撑标准体系结构中其它部分；

B 支撑技术与产品标准对人工智能软硬件平台建设、 算法模型开发、 人工智能应用提供基础支撑；

C 基础软硬件平台标准主要围绕智能芯片、 系统软件、 开发框架等方面， 为人工智能提供基础设施支撑；

D 关键通用技术标准主要围绕机器学习、 知识图谱、 类脑智能计算、 量子智能计算、 模式识别等方面， 为人工智能应用提供通用技术支撑；

E 关键领域技术标准主要围绕自然语言处理、 智能语音、计算机视觉、 生物特征识别、 虚拟现实/增强现实、 人机交互等方面， 为人工智能应用提供领域技术支撑；

F 产品与服务标准包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准；

G 行业应用标准位于人工智能标准体系结构的最顶层， 面向行业具体需求， 对其它部分标准进行细化， 支撑各行业发展；

H 安全/伦理标准位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分， 为人工智能建立合规体系

1、 基础共性标准

基础共性标准主要针对人工智能基础进行规范， 包括术语、 参考架构、 测试评估等部分， 

1）、 术语标准。用于统一人工智能相关概念、 技术、 应用行业场景， 为其他各部分标准的制定和企业人工智能研究提供支撑， 包括人工智能术语相关定义、 范畴、 实例等标准。

2）、 参考架构标准。规范人工智能相关技术、 应用及价值链的逻辑关系和相互作用， 为开展人工智能相关标准研制工作提供定位和方向建议。

3）、 测试评估标准。围绕人工智能技术发展的成熟度、 行业发展水平、 企业能力等方面提取测试及评估的共性需求。包括与人工智能相关的服务能力成熟度评估、 人工智能通用性测试指南、 评估原则以及等级要求、 企业能力框架及测评要求等标准。

基础共性标准建设重点：

术语标准。结合人工智能发展现状， 开展人工智能术语标准制修订工作。

参考架构标准。为指明人工智能相关技术、 应用及价值链的逻辑关系、 相互作用、 发展方向， 制定人工智能参考架构等标准。

测试评估标准。开展与人工智能相关的服务能力成熟度评估、 技术或产品智能能力等级评估、 模型质量等标准研制。

2、 支撑技术与产品标准

支撑技术与产品标准主要包括大数据、 物联网、 云计算、 边缘计算、 智能传感器、 数据存储及传输设备等部分

1）、 大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、 处理、 分析等大数据相关支撑技术要素， 包括大数据系统产品、 数据共享开放、 数据管理机制、 数据治理等标准。

2）、 物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素， 为人工智能各类感知信息的采集、 交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、 感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、 感知与执行一体化模型标准、 多模态和态势感知标准等。

3）、 云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、 资源及服务， 为人工智能信息的存储、 运算、 共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、 调度， 智能运算平台架构， 智能运算资源定义和接口、 应用服务部署等标准。

4）、 边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、 数据与应用。包括数据传输接口协议、 智能数据存储、端端协同、 端云协同等标准。

5）、 智能传感器标准。规范高精度传感器、 新型 MEMS 传感器等， 为人工智能的硬件发展提供标准支撑， 包括传感器接口、 性能评定、 试验方法等标准。

6）、 数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、 传输设备相关技术、 数据接口等。

支撑技术与产品标准建设重点：

大数据标准。重点开展面向人工智能算法和应用的数据服务接口、 数据管理能力成熟度评估、 数据开放共享要求、开放程度评估以及敏感行业数据治理等标准研制。

物联网标准。重点开展新型 MEMS 传感器、 多模态感知融合模型与实时化交叉计算方法等标准研制。

云计算标准。重点开展面向人工智能的异构计算资源池化、调度和管理等标准研制。

边缘计算标准。重点开展云/边人工智能数据传输接口协议和规范、 轻量级人工智能模型运行环境要求等标准研制。

智能传感器标准。重点开展高精度传感器、 新型 MEMS 传感器相关标准制定。

数据存储及传输设备标准。重点开展 DAS 存储设备、 网络存储及传输设备、 存储备份系统相关标准研制。

3、 基础软硬件平台标准

基础软硬件平台标准主要包括智能芯片、 系统软件、 开发框架等部分

1）、 智能芯片标准。规范智能计算芯片、 新型感知芯片及相关底层接口等， 为人工智能模型的训练和推理提供算力支持。包括指令集和虚拟指令集、 芯片性能、 功耗测试要求、 数据交换格式、 芯片操作系统的设计及检测等标准。

2）、 系统软件标准。规范人工智能软硬件优化编译器、 人工智能算子库、 人工智能软硬件平台计算性能等， 促进软硬件平台的协同优化。

3）、开发框架标准。包括机器学习框架和应用系统之间的开发接口、 神经网络模型表达和压缩等标准。

基础软硬件平台标准建设重点：

智能芯片标准。重点开展智能芯片架构和设计、 芯片性能、功耗测试要求、 数据交换格式、 芯片操作系统的设计及检测等标准研制。

系统软件标准。重点开展人工智能软硬件优化编译器、 人工智能算子库、 计算性能评测标准研制。

开发框架标准。重点开展机器学习框架应用开发接口、 神经网络模型表达与压缩等标准研制。

4、 关键通用技术标准

关键通用技术标准主要包括机器学习、 知识图谱、 类脑智能计算、 量子智能计算、 模式识别等部分

5、 关键领域技术标准

关键领域技术标准主要包括自然语言处理、 智能语音、 计算机视觉、 生物特征识别、 虚拟现实/增强现实、 人机交互等部分

6、 产品与服务标准

产品与服务标准包括智能机器人、 智能运载工具、 智能终端、 智能服务等部分

7、 行业应用标准

根据国务院印发的《 新一代人工智能发展规划》 （ 国发〔 2017〕 35 号） ， 结合当前人工智能应用发展态势， 确定人工智能标准化重点行业应用领域包括：智能制造、 智能农业、智能交通、 智能医疗、 智能教育、 智能商务、 智能能源、 智能物流、 智能金融、 智能家居、 智能政务、 智慧城市、 公共安全、智能环保、 智能法庭、 智能游戏等

8、 安全/伦理标准

安全/伦理标准包括人工智能领域的安全与隐私保护、 伦理等部分。

1）、安全与隐私保护标准。包括基础安全， 数据、 算法和模型安全， 技术和系统安全， 安全管理和服务， 安全测试评估，产品和应用安全等六个部分。

其中， 人工智能基础安全标准是人工智能安全标准体系的基础性标准， 用于指导人工智能安全工作的全过程， 主要包括人工智能概念和术语、 安全参考架构、 基本安全要求等。

人工智能数据、 算法和模型安全标准是针对人工智能数据、 算法和模型中突出安全风险提出的， 包括数据安全、 隐私保护、 算法模型可信赖等。

人工智能技术和系统安全标准用于指导人工智能系统平台的安全建设， 主要包括人工智能开源框架安全标准、 人工智能系统安全工程标准、 人工智能计算设施安全标准、 人工智能安全技术标准。

人工智能安全管理和服务标准主要是为保障人工智能管理和服务安全， 包括安全风险管理、 供应链安全、 人工智能安全运营、 人工智能安全服务能力等。

人工智能安全测试评估标准主要从人工智能的算法、 数据、 技术和系统、 应用等方面分析安全测试评估要点， 提出人工智能算法模型、 系统和服务平台安全、 数据安全、 应用风险、测试评估指标等基础性测评标准。

人工智能产品和应用安全标准主要是为保障人工智能技术、 服务和产品在具体应用场景下的安全， 可面向智能门锁、智能音响、 智慧风控、 智慧客服等应用成熟、 使用广泛或安全需求迫切的领域进行标准研制。

2）、 伦理标准。规范人工智能服务冲击传统道德伦理和法律秩序而产生的要求， 重点研究领域为医疗、 交通、 应急救援等特殊行业。

安全/伦理标准建设重点：

1）、人工智能基础安全标准。重点开展人工智能安全术语、人工智能安全参考框架、 人工智能基本安全原则和要求等标准的研制。

2）、人工智能数据、 算法和模型安全标准。重点开展匿名用户数据使用管理、 人工智能数据安全、 人工智能数据标注安全、 人工智能算法模型可信赖等标准研制。

3）、人工智能技术和系统安全标准。重点开展人工智能开源框架安全、 人工智能应用安全指南等标准的研制。

4）、人工智能安全管理和服务标准。重点开展人工智能供应链安全管理实践指南、 人工智能安全服务能力要求等标准的研制。

5）、人工智能安全测试评估标准。重点开展人工智能算法模型、 系统和服务平台安全、 数据安全、 应用风险、 测试评估指标等基础性测评标准的研制。

6）、人工智能产品和应用安全标准。重点开展智能门锁、 智能音箱、 智慧风控、 智慧客服等应用广泛或安全需求迫切领域的标准研制。、

7）、人工智能伦理标准。重点开展基于人工智能技术的医疗、应急等涉及伦理道德范畴的标准研制。

智东西认为， 自2013年开始，许多国家在经济振兴、科技创新、机器人、互联网等方面的政策中就已引入有关人工智能的内容。当前，世界主要经济体已将发展人工智能上升为国家战略。现在，这份《国家新一代人工智能标准体系建设指南》更是明确地将人工智能技术提升到国家层面，从八个标准体系规划出了我国人工智能发展的大框架，相信按照这份顶层设计，我国人工智能发展会如虎添翼，跻身世界一流人工智能梯队。