人工智能标准化白皮书（2021）
本白皮书提出了以下内容：一是从产业链的角度，分析了人工智能产业现状及发展趋势；二是介绍了当前国际上普遍认可的系统生命周期模型、人工智能生态系统框架和机器学习技术框架；三是梳理了国内外主要人工智能标准化组织的重点工作；四是落实《国家新一代人工智能标准体系建设指南》（国标委联〔2020〕35号）标准体系框架及标准体系明细表；五是结合标准化工作进展及标准体系建设情况，提出我国人工智能标准化重点工作建议。
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人工智能产业链基础层、技术层和应用层：基础层提供了数据及算力资源，包括芯片、开发编译环境、数据资源、云计算、大数据支撑平台等关键环节，是支撑产业发展的基座。技术层包括各类算法与深度学习技术，并通过深度学习框架和开放平台实现了对技术和算法的封装，快速实现商业化，推动人工智能产业快速发展。
应用层是人工智能技术与各行业的深度融合，细分领域众多、领域交叉性强，呈现出相互促进、繁荣发展的态势。
芯片作为算力基础设施，是推动人工智能产业发展的动力源泉。随着人工智能算法的发展，视频图像解析、语音识别等细分领域算力需求呈爆发式增长，通用芯片已无法满足需求。而针对不同领域推出专用的芯片，既能够提供充足的算力，也满足低功耗和高可靠性要求。
国际标准化组织在ISO/IEC 22989《人工智能概念与术语》中提出了人工智能系统生命周期模型，包括初始阶段、设计与开发、验证与确认、部署、运行与监测、重新评估及退出阶段。该生命周期模型源于系统和软件工程系统生命周期，并在此基础上强调了人工智能领域特性方面，包括开发运营、可追溯性、透明度及可解释性、安全与隐私、风险管理、治理等，如图所示。
ISO/IEC JTC 1 /SC 42在ISO/IEC 22989《人工智能概念与术语》国际标准中提出了人工智能生态系统框架，该框架从上至下分别包括：垂直行业及研究的应用层，包含人工智能系统、人工智能服务、机器学习技术框架及工程系统的核心技术层，以及依托云计算、边缘计算、大数据等构成的计算环境和计算资源池及其管理和配置的基础层。
人工智能生态系统框架中的机器学习技术框架部分，在ISO/IEC 23053《运用机器学习的人工智能系统框架》中进行了细化，如图所示。机器学习技术框架体现了近年来机器学习学术、产业应用分支中的新型技术路线。
标准是经济活动和社会发展的技术支撑，是国家基础性制度的重要方面。标准化在国家治理体系和治理能力现代化建设中发挥着基础性、引领性作用。
人工智能标准化对加快技术创新具有重要意义。一方面，促进科技成果转化，推动科技创新成果推广应用、促进产业升级和技术革新。另一方面，能够固化全球先进技术成果，淘汰落后产能，为产业发展释放更多资源和空间。
人工智能标准化为产品和服务质量提供保障。一方面，人工智能企业积极参与标准制定，在追求高标准中创造更多优质产品和服务。另一方面，依据标准开展符合性测试，保障产品和服务的质量。
人工智能标准化是信息安全的坚实保障。一方面，可以有效减少人工智能技术带来的信息安全、个人隐私等问题。另一方面，可以解决应用中伦理道德规范和安全标准滞后于技术发展的问题。
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