差点因为代码写得差把我直接给开掉

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。

 

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。
 

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。

标准研制方向明细表见附表。

（二）人工智能标准体系框架

人工智能标准体系框架主要由基础共性、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键通用技术、关键领域技术、产品与服务、行业应用、安全／伦理八个部分组成，如图2所示。

（编辑：常州站长网）

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