1、-_人工智能标准化白皮书（2018 版）指导单位：国家标准化管理委员会工业二部编写单位：中国电子技术标准化研究院二零一八年一月-_编写单位（排名不分先后）中 国 电 子 技 术 标 准 化 研 究 院中 国 科 学 院 自 动 化 研 究 所 北 京 理 工 大 学清华大学北京大学中国人民大学北 京 航 空 航 天 大 学科 大 讯 飞 股 份 有 限 公 司华 为 技 术 有 限 公 司国际商业机器（中国）有限公司阿里云计算有限公司中国科学院计算技术研究所中国电信集团公司腾讯互联网加（深圳）有限公司阿里巴巴网络技术有限公司上海计算机软件技术开发中心上海智臻智能网络科技股份有限公司北京爱奇艺科
2、技有限公司北京有生志科技有限公司极 限 元 （ 北 京 ） 智 能 科 技 股 份 有 限 公 司北 京 字 节 跳 动 科 技 有 限 公 司 （ 今 日 头 条 ） 北 京 商 汤 科 技 开 发 有 限 公 司浙江蚂蚁小微金融服务集团有限公司百度网络技术有限公司英特尔（ 中国） 有 限 公 司 松 下 电 器 （中 国 ） 有限公司重 庆 凯 泽 科 技 股 份 有 限 公 司海 尔 工 业 智 能 研 究 院 有 限 公 司重 庆 中 科 云 从 科 技 有 限 公 司北京格灵深瞳信息技术有限公司-_目录编写单位中 国 电 子 技 术 标 准 化 研 究 院 中 国 科 学 院 自 动
3、 化 研 究 所 北 京 理 工 大 学 .21 前言 .11.1 研究背景 .11.2 研究目标及意义 .22 人工智能概述 .32.1 人工智能的历史及概念 .32.1.1 人 工 智 能 的 起 源 与 历 史 .32.1.2 人 工 智 能 的 概 念 .52.2 人工智能的特征 .72.3 人工智能参考框架 .83 人工智能发展现状及趋势 .113.1 人工智能关键技术 .113.1.1 机器学习 .113.1.2 知识图谱 .133.1.3 自 然 语 言 处 理 .143.1.4 人机交互 .153.1.5 计 算 机 视 觉 .173.1.6 Th物 特 征 识 别 .193.
4、1.7 虚拟现实/增 强 现 实 .213.1.8 人 工 智 能 技 术 发 展 趋 势 .213.2 人工智能产业现状及趋势 .223.2.1 智 能 基 础 设 施 .233.2.2 智 能 信 息 及 数 据 .243.2.3 智 能 技 术 服 务 .253.2.4 智能产品 .253.2.5 人 工 智 能 行 业 应 用 .273.2.6 人 工 智 能 产 业 发 展 趋 势 .313.3 安全、伦理、隐私问题 .323.3.1 人 工 智 能 的 安 全 问 题 .323.3.2 人 工 智 能 的 伦 理 问 题 .333.3.3 人 工 智 能 的 隐 私 问 题 .34
5、3.4 人工智能标准化的重要作用 .354 人工智能标准化现状 .37-_4.1 国际标准化现状 .374.1.1 ISO/IEC JTC 1 .374.1.2 ISO.404.1.3 IEC .404.1.4 ITU.414.2 国外标准化现状 .414.2.1 IEEE.414.2.2 NIST .414.2.3 其它 .424.3 国内标准化现状 .424.3.1 全 国 信 息 技 术 标 准 化 技 术 委 员 会 .424.3.2 全 国 自 动 化 系 统 与 集 成 标 准 化 技 术 委 员 会 .434.3.3 全 国 音 频 、 视 频 和 多 媒 体 标 准 化 技 术
6、 委 员 会 .434.3.4 全 国 信 息 安 全 标 准 化 技 术 委 员 会 .434.3.5 全 国 智 能 运 输 系 统 标 准 化 技 术 委 员 会 .444.4 人工智能标准化面临的问题和挑战 .444.5 人工智能标准需求分析 .454.6 人工智能标准化组织机制建设 .465 人工智能标准体系 .485.1 人工智能标准体系结构 .485.2 标准体系框架 .495.2.1 基础标准 .515.2.2 平台/支 撑 标 准 .515.2.3 关 键 技 术 标 准 .515.2.4 产 品 及 服 务 标 准 .535.2.5 应用标准 .545.2.6 安全/伦 理
7、 标 准 .565.3 近期急需制定标准 .566 人工智能标准化工作重点建议 .59附件 1 人工智能标准明细表 .61附件 2 应用案例 .80-_1 前言1.1 研究背景人 工 智 能 概 念 诞 生 于 1956 年，在半个多世纪的发展历程中，由于受到智能算 法 、 计 算 速 度 、 存 储 水 平 等 多 方 面 因 素 的 影 响 ， 人 工 智 能 技 术 和 应 用 发 展 经 历了 多 次 高 潮 和 低 谷 。 2006 年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉 和 语 音 识 别 等 领 域 取 得 了 极 大 的 成 功 ， 识 别 准 确 性 大 幅 提 升
8、 ， 使 人 工 智 能 再 次受 到 学 术 界 和 产 业 界 的 广 泛 关 注 。 云 计 算 、 大 数 据 等 技 术 在 提 升 运 算 速 度 ， 降 低 计算 成 本 的 同 时 ， 也 为 人 工 智 能 发 展 提 供 了 丰 富 的 数 据 资 源 ， 协 助 训 练 出 更 加 智 能 化的 算 法 模 型 。 人 工 智 能 的 发 展 模 式 也 从 过 去 追 求 “ 用计算机模拟人工智能 ” ，逐 步 转 向 以 机 器 与 人 结 合 而 成 的 增 强 型 混 合 智 能 系 统 ， 用 机 器 、 人 、 网 络 结 合 成新 的 群 智 系 统 ， 以
9、 及 用 机 器 、 人 、 网 络 和 物 结 合 成 的 更 加 复 杂 的 智 能 系 统 。 作 为 新 一 轮 产 业 变 革 的 核 心 驱 动 力 ， 人 工 智 能 在 催 生 新 技 术 、 新 产 品 的 同 时 ， 对 传 统 行 业 也 具 备 较 强 的 赋 能 作 用 ， 能 够 引 发 经 济 结 构 的 重 大 变 革 ， 实 现 社 会 生 产 力的 整 体 跃 升 。 人 工 智 能 将 人 从 枯 燥 的 劳 动 中 解 放 出 来 ， 越 来 越 多 的 简 单 性 、 重 复 性 、危 险 性 任 务 由 人 工 智 能 系 统 完 成 ， 在 减 少
10、 人 力 投 入 ， 提 高 工 作 效 率 的 同 时 ， 还 能 够比 人 类 做 得 更 快 、 更 准 确 ； 人 工 智 能 还 可 以 在 教 育 、 医 疗 、 养 老 、 环 境 保 护 、 城 市运 行 、 司 法 服 务 等 领 域 得 到 广 泛 应 用 ， 能 够 极 大 提 高 公 共 服 务 精 准 化 水 平 ， 全 面 提升 人 民 生 活 品 质 ； 同 时 ， 人 工 智 能 可 帮 助 人 类 准 确 感 知 、 预 测 、 预 警 基 础 设 施 和 社 会安 全 运 行 的 重 大 态 势 ， 及 时 把 握 群 体 认 知 及 心 理 变 化 ， 主
11、 动 作 出 决 策 反 应 ， 显 著 提 高社 会 治 理 能 力 和 水 平 ， 同 时 保 障 公 共 安 全 。 人 工 智 能 作 为 一 项 引 领 未 来 的 战 略 技 术 ， 世 界 发 达 国 家 纷 纷 在 新 一 轮 国 际 竞争 中 争 取 掌 握 主 导 权 ， 围 绕 人 工 智 能 出 台 规 划 和 政 策 ， 对 人 工 智 能 核 心 技 术 、 顶 尖人 才 、 标 准 规 范 等 进 行 部 署 ， 加 快 促 进 人 工 智 能 技 术 和 产 业 发 展 。 主 要 科 技 企 业 不断 加 大 资 金 和 人 力 投 入 ， 抢 占 人 工 智
12、 能 发 展 制 高 点 。 2017 年 ， 我 国 出 台 了 新 一 代 人 工 智 能 发 展 规 划 （ 国 发 2017 35 号 ） 、 促 进 新 一 代 人 工 智 能 产 业发 展 三 年 行 动 计 划 （ 2018-2020 年 ） （工信部科 2017315 号 ）等政策文件， 推 动 人 工 智 能 技 术 研 发 和 产 业 化 发 展 。 目 前 ， 国 内 人 工 智 能 发 展 已 具 备 一 定 的 技术 和 产 业 基 础 ， 在 芯 片 、 数 据 、 平 台 、 应 用 等 领 域 集 聚 了 一 批 人 工 智 能 企 业 ， 在-_部分方向取得阶
13、段性成果并向市场化发展。例如，人工智能在金融、安防、客服等 行 业 领 域 已 实 现 应 用 ， 在 特 定 任 务 中 语 义 识 别 、 语 音 识 别 、 人 脸 识 别 、 图 像 识别 技 术 的 精 度 和 效 率 已 远 超 人 工 。 标准化工作对人工智能及其产业发展具有基础性、支撑性、引领性的作用， 既 是 推 动 产 业 创 新 发 展 的 关 键 抓 手 ， 也 是 产 业 竞 争 的 制 高 点 。 当 前 ， 在 我 国 人 工智 能 相 关 产 品 和 服 务 不 断 丰 富 的 同 时 ， 也 出 现 了 标 准 化 程 度 不 足 的 问 题 。 人 工 智
14、能涉 及 众 多 领 域 ， 虽 然 某 些 领 域 已 具 备 一 定 的 标 准 化 基 础 ， 但 是 这 些 分 散 的 标 准 化 工 作并 不 足 以 完 全 支 撑 整 个 人 工 智 能 领 域 。 另 一 方 面 ， 人 工 智 能 属 于 新 兴 领 域 ， 发 展 方 兴 未艾 ， 从 世 界 范 围 来 看 ， 标 准 化 工 作 仍 在 起 步 过 程 中 ， 尚 未 形 成 完 善 的 标 准 体 系 ， 我 国基 本 与 国 外 处 于 同 一 起 跑 线 ， 存 在 快 速 突 破 的 机 会 窗 口 。 只 要 瞄 准 机 会 ， 快 速 布 局 ，完 全 有
15、 可 能 抢 占 标 准 创 新 的 制 高 点 ， 反 之 ， 则 有 可 能 丧 失 良 机 。 因 此 ， 迫 切 需 要 把握 机 遇 ， 加 快 对 人 工 智 能 技 术 及 产 业 发 展 的 研 究 ， 系 统 梳 理 、 加 快 研 制 人 工 智 能 各领 域 的 标 准 体 系 ， 明 确 标 准 之 间 的 依 存 性 与 制 约 关 系 ， 建 立 统 一 完 善 的 标 准 体 系 ， 以标 准 的 手 段 促 进 我 国 人 工 智 能 技 术 、 产 业 蓬 勃 发 展 。 1.2 研究目标及意义本 白 皮 书 前 期 在 国 标 委 工 业 二 部 和 工 信
16、 部 科 技 司 的 指 导 下 ， 通 过 梳 理 人 工 智能 技 术 、 应 用 和 产 业 演 进 情 况 ， 分 析 人 工 智 能 的 技 术 热 点 、 行 业 动 态 和 未 来 趋 势 ， 从支 撑 人 工 智 能 产 业 整 体 发 展 的 角 度 出 发 ， 研 究 制 定 了 能 够 适 应 和 引 导 人 工 智 能 产 业 发 展的 标 准 体 系 ， 进 而 提 出 近 期 急 需 研 制 的 基 础 和 关 键 标 准 项 目 。 本 白 皮 书 并 不 预 期 成 为 人 工 智 能 领 域 的 全 面 技 术 和 产 业 综 述 ， 不 求 面 面 俱 到
17、， 仅 针 对 目 前 人 工 智 能 领 域 涵 盖 的 技 术 热 点 和 产 业 情 况 进 行 分 析 ， 研 究 提 出 人 工 智 能标 准 体 系 。 人 工 智 能 标 准 化 工 作 尚 处 于 起 步 阶 段 ， 本 白 皮 书 只 作 为 人 工 智 能 领 域 技 术 、产 业 和 标 准 化 之 间 初 始 的 连 接 纽 带 ， 并 将 在 今 后 不 断 根 据 技 术 、 产 业 和 标 准 化 的 发 展需 求 进 行 修 订 。 本 白 皮 书 不 过 多 地 给 出 人 工 智 能 领 域 观 点 性 的 陈 述 ， 力 求 以 较 为 浅 显易 懂 的
18、语 言 和 方 式 进 行 阐 述 。 本白皮书的意义在于与业界分享人工智能领域的研究成果和实践经验，呼吁社会各界共同加强人工智能领域的技术研究、产业投入、标准建设与服务应用， 共同推动人工智能及其产业发展。-_1976年，机 器 翻 译 1985年 ， 等 项 目 的 出 现 了更失 败 及 一 强 可 视 化些 学 术 报 效果的决告 的 负 面 策 树 模型影 响 ， 人 和突破早工 智 能 的 期感知机经 费 普 遍 局限的多1997年， Deep Blue战胜世界国际象棋冠军Garry Kasparov 1987年，LI SP机市场 崩塌2006年，Hi nton和他的学生开始深度学
19、 习2014年， 2016年3 月，微 软 公 AlphaGo以 4司 发 布 比 1战胜 世1956年达特茅斯会 议 提出“ 人工智能 ”全球第 界 围 棋冠 军一款个人智能助理微软小娜李世石1959年，Arthur Samuel 减 少 层 人工神提出了机 器 学 习 经 网 络2010年， 大数据 时代到来2017 年 10月 ， DeepMi nd 团队公布了最强 版 的AlphaGo Zero1950s 1960s 1970s 1980s1976- 1982-1990s 2000s 2010s 2020s1956-1976 19821987第 一 次繁 荣 期达 特 茅 斯 会 议
20、， 确 定了 人 工 智 能 的 概 念 和发 展 目 标第 一 次 第 二 次低 谷 期 繁 荣 期1987-1997第二次低谷期遭 受 质 疑 具 备 逻 辑 技 术领 域再次批 评 ， 运 规 则 推 演 陷入瓶 颈 ，抽算 能 力 不 和 特 定 领 象推理不再被足 、 计 算 域 回 答 解 继续 关注，基复 杂 度 较 决 问 题 的 于符号 处 理的高 、 常 识 专 家 系 统 模型遭到反 对与 推 理 实 盛 行 ， 及现 难 度 较 五 代 计 算大 等 机 的 发展1997-2010复苏期计算性能的提升与互联网技术的快速普及2010-增长爆发期新一代信息技术引发信息环境与
21、数据基础变革，海量图像语音文本等多模态数据不断出现， 计 算能力提高2 人工智能概述2.1 人工智能的历史及概念2.1.1 人 工 智 能 的 起 源 与 历 史人工智能始于 20 世 纪 50 年 代 ， 至 今 大 致 分 为 三 个 发 展 阶 段 ： 第 一 阶 段 （20 世 纪 50 年代 80 年代 ） 。这一阶段人工智能刚诞生，基于抽象数学推理的可编程数字计算机已经出现，符号主义（Symbolism）快速发展，但由于很多事物不 能 形 式 化 表 达 ， 建 立 的 模 型 存 在 一 定 的 局 限 性 。 此 外 ， 随 着 计 算 任 务 的 复 杂 性不 断 加 大 ，
22、 人 工 智 能 发 展 一 度 遇 到 瓶 颈 ； 第 二 阶 段 （20 世 纪 80 年代90 年代末） 。在这一阶段，专家系统得到快速发展，数学模型有重大突破，但由于专家系 统 在 知 识 获 取 、 推 理 能 力 等 方 面 的 不 足 ， 以 及 开 发 成 本 高 等 原 因 ， 人 工 智 能 的 发展 又 一 次 进 入 低 谷 期 ； 第 三 阶 段 （ 21 世纪初至今） 。随着大数据的积聚、理论 算 法 的 革 新 、 计 算 能 力 的 提 升 ， 人 工 智 能 在 很 多 应 用 领 域 取 得 了 突 破 性 进 展 ， 迎 来了 又 一 个 繁 荣 时 期
23、。 人 工 智 能 具 体 的 发 展 历 程 如 图 1 所示。图 1 人工智能发展历史长 期 以 来 ， 制 造 具 有 智 能 的 机 器 一 直 是 人 类 的 重 大 梦 想 。 早 在 1950 年 ， AlanTuring 在 计 算 机 器 与 智 能 中 就 阐 述 了 对 人 工 智 能 的 思 考 。 他 提 出 的 图 灵 测 试是 机 器 智 能 的 重 要 测 量 手 段 ， 后 来 还 衍 生 出 了 视 觉 图 灵 测 试 等 测 量 方 法 。 1956-_年 ， “ 人工智能 ” 这 个 词 首 次 出 现 在 达 特 茅 斯 会 议 上 ， 标 志 着 其
24、 作 为 一 个 研 究 领域 的 正 式 诞 生 。 六 十 年 来 ， 人 工 智 能 发 展 潮 起 潮 落 的 同 时 ， 基 本 思 想 可 大 致 划 分为 四 个 流 派 ： 符 号 主 义 （ Symbolism） 、 连 接 主 义 （ Connectionism） 、 行 为主 义（ Behaviourism） 和 统 计 主 义 （ Statisticsism） （ 注 ： 由 于 篇 幅 原 因 ， 本 白 皮书 不 对 四 个 流 派 进 行 详 细 阐 述 ） 。这四个流派从不同侧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
25、 年，Arthur Samuel 提出了机器学习，机器学习将传统的制造智能演化为 通 过 学 习 能 力 来 获 取 智 能 ， 推 动 人 工 智 能 进 入 了 第 一 次 繁 荣 期 。 20 世 纪 70 年代 末 期 专 家 系 统 的 出 现 ， 实 现 了 人 工 智 能 从 理 论 研 究 走 向 实 际 应 用 ， 从 一 般 思 维规 律 探 索 走 向 专 门 知 识 应 用 的 重 大 突 破 ， 将 人 工 智 能 的 研 究 推 向 了 新 高 潮 。 然 而 ， 机器 学 习 的 模 型 仍 然 是 “ 人工 ” 的 ， 也 有 很 大 的 局 限 性 。 随 着
26、 专 家 系 统 应 用 的 不断 深 入 ， 专 家 系 统 自 身 存 在 的 知 识 获 取 难 、 知 识 领 域 窄 、 推 理 能 力 弱 、 实 用 性 差 等问 题 逐 步 暴 露 。 从 1976 年开始，人工智能的研究进入长达 6 年的萧瑟期。 在 80 年代中期，随着美国、日本立项支持人工智能研究，以及以知识工程为 主 导 的 机 器 学 习 方 法 的 发 展 ， 出 现 了 具 有 更 强 可 视 化 效 果 的 决 策 树 模 型 和 突 破 早期 感 知 机 局 限 的 多 层 人 工 神 经 网 络 ， 由 此 带 来 了 人 工 智 能 的 又 一 次 繁 荣 期 。 然 而 ，当 时 的 计 算 机 难 以 模 拟 复 杂 度 高 及 规 模 大 的 神 经 网 络 ， 仍 有 一 定 的 局 限 性 。1987 年由于 LISP 机市场崩塌，美国取消了人工智能预算，日本第五代计算机项目失败并退出市场，专家系统进展缓慢，人工智能又进入了
