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              加快國內AI標準化,與國際標準制定接軌。

              發布日期:2022-01-02 閱讀次數:2125

              人工智能端到端完成一個項目至少需要3-6個月的時間,這個過程具有一定的復雜性,需要一系列的選擇方案指南。作為首批成員單位,百度與寒武紀、綏遠科技、云控蜂核、凌云光在論壇現場與中關村智能人工智能研究院(以下簡稱智能研究院)舉行了AI-Rank戰略合作簽約儀式。AI-Rank強調以應用為牽引,旨在通過建立開源基準測試系統,真實客觀地反映人工智能行業的情況。

              人工智能是世界各國爭奪的科技高地。為了避免行業的野蠻增長,各國管理部門、行業組織和協會不斷增加標準化工作,促進行業健康和可持續發展。雖然我國人工智能產業發展較晚,但在技術探索和市場化進程中繼續緊跟全球前沿,努力與國際標準制定接軌。

              加快國內AI標準化,與國際標準制定接軌

              AI商業落地呼叫標準配套。

              人工智能端到端完成一個項目至少需要3-6個月的時間,這個過程具有一定的復雜性,需要一系列的選擇方案指南。過去,行業更注重算法。近年來,算法開始與項目開源并進,越來越重視軟硬件的協調發展。人工智能與大數據、云計算等新信息技術的融合越來越深入。

              今年7月發布的《人工智能標準化白皮書(2021版)》指出,深度學習框架依賴生態建設,測試體系不全面是我國人工智能產業發展中遇到的兩大問題。我國深度學習框架起步較晚,在算法、芯片、終端、場景應用等方面沒有擺脫對國外深度學習框架的依賴。正是百度看到了這樣的發展痛點,將人工智能的發展戰略定位在深度學習框架的探索上,將其開源深度學習平臺的飛槳模型與中國商業飛行、中國工商銀行、寧德時代、國家電網等合作伙伴業務相適應,推動本土開源框架實現場景應用。例如,寧德時代利用飛槳升級了新能源電池質量檢驗生產線。據了解,與傳統檢測算法相比,過殺率降低了66.7%,算法泛化能力、部署效率全面提高,產品成本大大降低。

              然而,人工智能測試系統尚未形成,現有測試基準的測試內容和模型高度重復,功能和性能測試基準尚未形成成熟,將制約人工智能產品開拓市場,獲得市場信任。

              加快國內AI標準化,與國際標準制定接軌

              人工智能標準急需完善行業監管。

              標準,特別是現有國際標準機構制定的標準,可以支持人工智能開發的全球治理。牛津大學人類未來研究所人工智能治理研究中心助理研究員杰克·克里斯特在題為《人工智能治理標準:促進人工智能研發全球合作國際標準》的技術報告中指出,該標準不會實現所有人工智能政策目標,但它們是通往有效全球解決方案的道路。

              近年來,世界各國人工智能標準化進程不斷推進,政策層面對行業標準化和治理的關注度逐年提高,全球人工智能標準化進入加速實施階段。2021年1月,美國國家標準協會(ANSI)發布的《2020年美國標準化戰略》顯示,美國目前正面臨越來越多的新標準制定挑戰,以及人工智能隱私和安全等橫向問題。這些關鍵標準的制定需要跨部門的大力合作;4月,歐盟委員會聯合研究中心發布了《人工智能標準化格局—進展與人工智能監管框架提案關系》,通過制定國際和歐洲標準支持人工智能監管。

              該標準可以通過產品規范來影響特定人工智能系統的開發和部署,可以解釋性、強度和故障安全性。它們還可以影響人工智能的研究、開發和通過過程規范部署的環境。

              加快國內AI標準化進程。

              標準化標準是現階段國內人工智能發展的關鍵詞之一。2019年,我國人工智能產業規模達到1291.4億元,同比增長30.8%。預計到2022年,我國人工智能產業規模將達到2621.5億元。國內人工智能產業發展迅速,場景應用逐步豐富。隨著產業復雜度的提高,相關標準迫切需要解決配套問題。

              為了加強人工智能領域的標準化頂層設計,促進人工智能產業技術研發和標準制定,促進產業健康可持續發展,國家標準化管理委員會、中央網絡信息辦公室、國家發展改革委員會、科技部、工業和信息化部五部委于2020年7月聯合發布了《國家新一代人工智能標準體系建設指南》。

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              標簽:人工智能,ai標準,國際AI制定標準,AI商業標準


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