人工智能标准化白皮书培训资料（DOC 111页）

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化研究所 北京理工大学 2
1 前言 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究目标及意义 2
2 人工智能概述 3
2.1 人工智能的历史及概念 3
2.1.1 人工智能的起源与历史 3
2.1.2 人工智能的概念 5
2.2 人工智能的特征 7
2.3 人工智能参考框架 8
3 人工智能发展现状及趋势 11
3.1 人工智能关键技术 11
3.1.1 机器学习 11
3.1.2 知识图谱 13
3.1.3 自然语言处理 14
3.1.4 人机交互 15
3.1.5 计算机视觉 17
3.1.6 Th物特征识别 19
3.1.7 虚拟现实/增强现实 21
3.1.8 人工智能技术发展趋势 21
3.2 人工智能产业现状及趋势 22
3.2.1 智能基础设施 23
3.2.2 智能信息及数据 24
3.2.3 智能技术服务 25
3.2.4 智能产品 25
3.2.5 人工智能行业应用 27
3.2.6 人工智能产业发展趋势 31
3.3 安全、伦理、隐私问题 32
3.3.1 人工智能的安全问题 32
3.3.2 人工智能的伦理问题 33
3.3.3 人工智能的隐私问题 34
3.4 人工智能标准化的重要作用 35
4 人工智能标准化现状 37
4.1 国际标准化现状 37
4.1.1 ISO/IEC JTC 1 37
4.1.2 ISO 40
4.1.3 IEC 40
4.1.4 ITU 41
4.2 国外标准化现状 41
4.2.1 IEEE 41
4.2.2 NIST 41
4.2.3 其它 42
4.3 国内标准化现状 42
4.3.1 全国信息技术标准化技术委员会 42
4.3.2 全国自动化系统与集成标准化技术委员会 43
4.3.3 全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 43
4.3.4 全国信息安全标准化技术委员会 43
4.3.5 全国智能运输系统标准化技术委员会 44
4.4 人工智能标准化面临的问题和挑战 44
4.5 人工智能标准需求分析 45
4.6 人工智能标准化组织机制建设 46
5 人工智能标准体系 48
5.1 人工智能标准体系结构 48
5.2 标准体系框架 49
5.2.1 基础标准 51
5.2.2 平台/支撑标准 51
5.2.3 关键技术标准 51
5.2.4 产品及服务标准 53
5.2.5 应用标准 54
5.2.6 安全/伦理标准 56
5.3 近期急需制定标准 56
6 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

 

 

内容摘要
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，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。

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