2021年發布的《人工智能標準化白皮書》，作為指導我國人工智能產業規范化、高質量發展的重要綱領性文件，系統性地梳理并展望了人工智能標準化工作的關鍵領域與實施路徑。其中，“人工智能基礎資源與技術”作為標準化的基石與核心，其標準化建設對于保障人工智能技術穩健發展、促進產業生態協同、提升國際競爭力具有至關重要的意義。
一、基礎資源標準化：構建堅實可靠的智能基石
人工智能基礎資源主要包括數據、算力與算法模型三大要素。白皮書強調了對此三類資源進行標準化的緊迫性與具體方向。
- 數據資源標準化：數據是人工智能的“燃料”。標準化工作聚焦于數據質量、數據治理、數據安全與共享等方面。這包括制定數據采集、標注、存儲、管理、開放共享等環節的技術標準與管理規范，特別是針對訓練數據的質量評估標準、隱私保護計算標準、以及跨域數據流通的互操作性標準，旨在解決數據孤島、數據偏見、隱私泄露等核心挑戰，促進數據要素安全、高效、合規地流通與利用。
- 算力資源標準化：算力是人工智能的“發動機”。標準化工作重點在于計算架構、性能評測與互聯互通。這涉及人工智能芯片（如GPU、NPU、FPGA等）的架構接口、能效比評測標準，以及人工智能計算中心、云邊端協同計算框架的互聯互通與調度管理標準。目標是構建開放、協同、高效的算力基礎設施體系，降低算力使用門檻，優化資源配置。
- 算法模型資源標準化：算法模型是人工智能的“靈魂”。標準化工作圍繞模型開發、管理、部署與評估展開。包括模型表示、轉換、壓縮、加密等格式與接口標準，模型全生命周期管理規范，以及涵蓋準確性、魯棒性、公平性、可解釋性等多維度的模型評測基準與標準。這對于提升模型質量、確保模型安全可信、促進模型復用和交易至關重要。
二、核心技術標準化：引領前沿技術規范發展
白皮書對機器學習、知識圖譜、自然語言處理、計算機視覺、人機交互等核心技術的標準化需求進行了深入分析。
- 共性技術標準：針對機器學習，重點制定框架接口、訓練流程、分布式訓練等方面的標準；針對知識圖譜，則關注構建、存儲、查詢、推理及與深度學習融合的接口與質量規范。這些共性標準旨在減少技術壁壘，提升開發效率。
- 關鍵技術標準：在自然語言處理領域，需建立詞法、句法、語義分析以及多語言處理的基準與接口標準；計算機視覺領域，則聚焦圖像/視頻理解、生成、質量評估等標準；人機交互領域，強調多模態交互、智能語音、情感計算等技術的接口與評測標準。這些標準直接關系到技術應用的性能和用戶體驗。
- 前沿交叉技術標準：白皮書也關注人工智能與物聯網、邊緣計算、區塊鏈等技術的融合應用，提出需制定相應的交叉技術參考架構與接口標準，以賦能更廣泛的智能化場景。
三、標準化價值與未來展望
推動人工智能基礎資源與技術的標準化，其核心價值在于：
- 促創新、降成本：統一接口與規范，降低研發與集成復雜度，加速技術創新與產品化。
- 保安全、筑信任：通過數據安全、算法公平與可解釋性等標準，筑牢安全防線，增進社會對AI的信任。
- 強協同、建生態：打破資源與技術壁壘，促進產業鏈上下游協作，構建健康、開放的產業生態。
- 提效率、助治理：為行業監管與治理提供技術依據和標準工具，提升治理效率。
人工智能基礎資源與技術的標準化工作將更加注重 “統籌布局”與“急用先行”相結合：一方面，需加強頂層設計，構建系統完備、有機銜接的標準體系；另一方面，要緊跟技術發展步伐，優先在數據治理、算法倫理、芯片評測、隱私計算等關鍵且緊迫的領域取得標準突破。積極參與并引領國際標準制定，將中國實踐融入全球人工智能治理體系，是我國從人工智能大國邁向強國的必由之路。《人工智能標準化白皮書（2021版）》為此繪制了清晰的藍圖，其有效實施將有力驅動我國人工智能產業行穩致遠。
