人工智能技术标准化白皮书
人工智能技术标准化白皮书
目录
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.人工智能标准化现状 (11)
3.1.国际标准化现状 (11)
3.1.1.ISO/IEC JTC 1 (11)
3.1.2.ISO (14)
3.1.3.IEC (14)
3.1.4.ITU (15)
3.2.国外标准化现状 (15)
3.2.1.IEEE (15)
3.2.2.NIST (15)
3.2.3.其它 (16)
3.3.国内标准化现状 (16)
3.3.1.全国信息技术标准化技术委员会 (16)
3.3.2.全国自动化系统与集成标准化技术委员会 (17)
3.3.3.全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 (17)
3.3.4.全国信息安全标准化技术委员会 (17)
3.3.5.全国智能运输系统标准化技术委员会 (18)
3.4.人工智能标准化面临的问题和挑战 (18)
3.5.人工智能标准需求分析 (19)
3.6.人工智能标准化组织机制建设 (20)
4.人工智能标准体系 (22)
4.1.人工智能标准体系结构 (22)
4.2.标准体系框架 (23)
4.2.1.基础标准 (51)
4.2.2.平台/支撑标准 (51)
4.2.3.关键技术标准 (51)
4.2.4.产品及服务标准 (53)
4.2.5.应用标准 (54)
4.2.6.安全/伦理标准 (56)
4.3.近期急需制定标准 (56)
附件人工智能标准明细表 (61)
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。
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〔2017〕315 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，
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
易懂的语言和方式进行阐述。
本文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。
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，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。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，Alan Turing 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 1976年， 机器翻译 1985年， 等项目的 出现了更 强可视化1997年， Deep Blue 战胜2006年， Hinton 和他的学生开始深度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
全球第 界围棋冠军 1976- 1982- 1990s 2000s 2010s 1956-1976
1982 1987 第一次
繁荣期
达特茅斯会议，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
年，“人工智能”这个词首次出现在达特茅斯会议上，标志着其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 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，人工智能又进入了萧瑟期。
1997 年，IBM 深蓝（Deep Blue）战胜国际象棋世界冠军Garry Kasparov。这是一次具有里程碑意义的成功，它代表了基于规则的人工智能的胜利。2006 年，在Hinton 和他的学生的推动下，深度学习开始备受关注，为后来人工智能的发展带来了重大影响。从2010 年开始，人工智能进入爆发式的发展阶段，其最主要的驱动力是大数据时代的到来，运算能力及机器学习算法得到提高。人工智能快速发展，产业界也开始不断涌现出新的研发成果：2011 年，IBM Waston 在综艺节目《危险边缘》中战胜了最高奖金得主和连胜纪录保持者；2012 年，谷歌大脑通过模仿人类大脑在没有人类指导的情况下，利用非监督深度学习方法从大量视频中成功学习到识别出一只猫的能力；2014 年，微软公司推出了一款实时口译系统，可以模仿说话者的声音并保留其口音；2014 年，微软公司发布
全球第一款个人智能助理微软小娜；2014 年，亚马逊发布至今为止最成功的智
能音箱产品Echo 和个人助手Alexa；2016 年，谷歌AlphaGo 机器人在围棋比赛
中击败了世界冠军李世石；2017 年，苹果公司在原来个人助理Siri 的基础上推
出了智能私人助理Siri 和智能音响HomePod。
目前，世界各国都开始重视人工智能的发展。2017 年6 月29 日，首届世界
智能大会在天津召开。中国工程院院士潘云鹤在大会主论坛作了题为“中国新一代
人工智能”的主题演讲，报告中概括了世界各国在人工智能研究方面的战略：2016
年5 月，美国白宫发表了《为人工智能的未来做好准备》；英国2016 年12 月发布
《人工智能：未来决策制定的机遇和影响》；法国在2017 年4 月制定了《国家人工智
能战略》；德国在2017 年5 月颁布全国第一部自动驾驶的法律；在中国，据不完全
统计，2017 年运营的人工智能公司接近400 家，行业巨头百度、腾讯、阿里巴巴等
都不断在人工智能领域发力。从数量、投资等角度来看，自然语言处理、机器人、计
算机视觉成为了人工智能最为热门的三个产业方向。
2.1.2.人工智能的概念
人工智能作为一门前沿交叉学科，其定义一直存有不同的观点：《人工智能——一种现代方法》中将已有的一些人工智能定义分为四类：像人一样思考的系
统、像人一样行动的系统、理性地思考的系统、理性地行动的系统。维基百科上
定义“人工智能就是机器展现出的智能”，即只要是某种机器，具有某种或某些
“智能”的特征或表现，都应该算作“人工智能”。大英百科全书则限定人工智
能是数字计算机或者数字计算机控制的机器人在执行智能生物体才有的一些任
务上的能力。百度百科定义人工智能是“研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的
智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学”，将其视为计算机科学
的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家
系统等。
本白皮书认为，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能的定义对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释，即围绕智能
活动而构造的人工系统。人工智能是知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指不能真正实现推理和解决问题的智能机器，这些机器表面看像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。迄今为止的人工智能系统都还是实现特定功能的专用智能，而不是像人类智能那样能够不断适应复杂的新环境并不断涌现出新的功能，因此都还是弱人工智能。目前的主流研究仍然集中于弱人工智能，并取得了显著进步，如语音识别、图像处理和物体分割、机器翻译等方面取得了重大突破，甚至可以接近或超越人类水平。
强人工智能是指真正能思维的智能机器，并且认为这样的机器是有知觉的和自我意识的，这类机器可分为类人（机器的思考和推理类似人的思维）与非类人（机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式）两大类。从一般意义来说，达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识的人工智能称为“通用人工智能”、“强人工智能”或“类人智能”。强人工智能不仅在哲学上存在巨大争论（涉及到思维与意识等根本问题的讨论），在技术上的研究也具有极大的挑战性。强人工智能当前鲜有进展，美国私营部门的专家及国
家科技委员会比较支持的观点是，至少在未来几十年内难以实现。
靠符号主义、连接主义、行为主义和统计主义这四个流派的经典路线就能设计制造出强人工智能吗？其中一个主流看法是：即使有更高性能的计算平台和更大规模的大数据助力，也还只是量变，不是质变，人类对自身智能的认识还处在初级阶段，在人类真正理解智能机理之前，不可能制造出强人工智能。理解大脑产生智能的机理是脑科学的终极性问题，绝大多数脑科学专家都认为这是一个数百年乃至数千年甚至永远都解决不了的问题。
通向强人工智能还有一条“新”路线，这里称为“仿真主义”。这条新路线通过制造先进的大脑探测工具从结构上解析大脑，再利用工程技术手段构造出模仿大脑神经网络基元及结构的仿脑装置，最后通过环境刺激和交互训练仿真大脑实现类人智能，简言之，“先结构，后功能”。虽然这项工程也十分困难，但都是有可能在数十年内解决的工程技术问题，而不像“理解大脑”这个科学问题那样遥不可及。
仿真主义可以说是符号主义、连接主义、行为主义和统计主义之后的第五个流派，和前四个流派有着千丝万缕的联系，也是前四个流派通向强人工智能的关键一环。经典计算机是数理逻辑的开关电路实现，采用冯?诺依曼体系结构，可以作为逻辑推理等专用智能的实现载体。但要靠经典计算机不可能实现强人工智能。要按仿真主义的路线“仿脑”，就必须设计制造全新的软硬件系统，这就是
“类脑计算机”，或者更准确地称为“仿脑机”。“仿脑机”是“仿真工程”的
标志性成果，也是“仿脑工程”通向强人工智能之路的重要里程碑。
2.2.人工智能的特征
（1）由人类设计，为人类服务，本质为计算，基础为数据。从根本上说，人工智能系统必须以人为本，这些系统是人类设计出的机器，按照人类设定的程序逻辑或软件算法通过人类发明的芯片等硬件载体来运行或工作，其本质体现为计算，通过对数据的采集、加工、处理、分析和挖掘，形成有价值的信息流和知识模型，来为人类提供延伸人类能力的服务，来实现对人类期望的一些“智能行为”的模拟，在理想情况下必须体现服务人类的特点，而不应该伤害人类，特别是不应该有目的性地做出伤害人类的行为。
（2）能感知环境，能产生反应，能与人交互，能与人互补。人工智能系统应能借助传感器等器件产生对外界环境（包括人类）进行感知的能力，可以像人一样通过听觉、视觉、嗅觉、触觉等接收来自环境的各种信息，对外界输入产生文字、语音、表情、动作（控制执行机构）等必要的反应，甚至影响到环境或人类。借助于按钮、键盘、鼠标、屏幕、手势、体态、表情、力反馈、虚拟现实/ 增强现实等方式，人与机器间可以产生交互与互动，使机器设备越来越“理解” 人类乃至与人类共同协作、优势互补。这样，人工智能系统能够帮助人类做人类不擅长、不喜欢但机器能够完成的工作，而人类则适合于去做更需要创造性、洞察力、想象力、灵活性、多变性乃至用心领悟或需要感情的一些工作。
（3）有适应特性，有学习能力，有演化迭代，有连接扩展。人工智能系统在理想情况下应具有一定的自适应特性和学习能力，即具有一定的随环境、数据或任务变化而自适应调节参数或更新优化模型的能力；并且，能够在此基础上通过与云、端、人、物越来越广泛深入数字化连接扩展，实现机器客体乃至人类主
体的演化迭代，以使系统具有适应性、鲁棒性、灵活性、扩展性，来应对不断变化的现实环境，从而使人工智能系统在各行各业产生丰富的应用。
2.3. 人工智能参考框架
目前，人工智能领域尚未形成完善的参考框架。因此，本章基于人工智能的发展状况和应用特征，从人工智能信息流动的角度出发，提出一种人工智能参考框架（如图 2 所示），力图搭建较为完整的人工智能主体框架，描述人工智能系统总体工作流程，不受具体应用所限，适用于通用的人工智能领域需求。
图 2 人工智能参考框架图
人工智能参考框架提供了基于“角色—活动—功能”的层级分类体系，从“智能信息链”（水平轴）和“IT 价值链”（垂直轴）两个维度阐述了人工智能系统框架。“智能信息链”反映从智能信息感知、智能信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与输出的一般过程。在这个过程中，智能信息是流动的载体，经历了“数据—信息—知识—智慧”的凝练过程。“IT 价值链”从人工智能的底层基础设施、信息（提供和处理技术实现）到系统的产业生态过程， 反映人工智能为信息技术产业带来的价值。此外，人工智能系统还有其它非常重要的框架构件：安全、隐私、伦理和管理。人工智能系统主要由基础设施提供者、信息提供者、信息处理者和系统协调者 4 个角色组成。
信息提供者 信息处理者 智能信息 建模、抽取、预处理、训练数据等 运动、 显示、发声、交互、合成等 智能信息感 智能信息表示 知 与形成 智能执行智能推理 智能决策 与输出 管理 基础设施提供者 ... 基础平台 智能芯片 新型传感器 分类、排序、 搜索与匹配等 智能感知信息 系统协调者 安全、隐私、伦理
（1）基础设施提供者
基础设施提供者为人工智能系统提供计算能力支持，实现与外部世界的沟通，并通过基础平台实现支撑。计算能力由智能芯片（CPU、GPU、ASIC、FPGA 等硬件加速芯片以及其它智能芯片）等硬件系统开发商提供；与外部世界的沟通通过新型传感器制造商提供；基础平台包括分布式计算框架提供商及网络提供商提供平台保障和支持，即包括云存储和计算、互联互通网络等。
（2）信息提供者
信息提供者在人工智能领域是智能信息的来源。通过知识信息感知过程由数据提供商提供智能感知信息，包括原始数据资源和数据集。原始数据资源的感知涉及到图形、图像、语音、文本的识别，还涉及到传统设备的物联网数据，包括已有系统的业务数据以及力、位移、液位、温度、湿度等感知数据。
（3）信息处理者
信息处理者是指人工智能领域中技术和服务提供商。信息处理者的主要活动包括智能信息表示与形成、智能推理、智能决策及智能执行与输出。智能信息处理者通常是算法工程师及技术服务提供商，通过计算框架、模型及通用技术，例如一些深度学习框架和机器学习算法模型等功能进行支撑。
智能信息表示与形成是指为描述外围世界所作的一组约定，分阶段对智能信
息进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练数据等。
智能信息推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的信息进行机器思维和求解问题的过程，典型的功能是搜索与匹配。
智能信息决策是指智能信息经过推理后进行决策的过程，通常提供分类、排序、预测等功能。
智能执行与输出作为智能信息输出的环节，是对输入作出的响应，输出整个
智能信息流动过程的结果，包括运动、显示、发声、交互、合成等功能。
（4）系统协调者
系统协调者提供人工智能系统必须满足的整体要求，包括政策、法律、资源
和业务需求，以及为确保系统符合这些需求而进行的监控和审计活动。由于人工智能是多学科交叉领域，需要系统协调者定义和整合所需的应用活动，使其在人工智能领域的垂直系统中运行。系统协调者的功能之一是配置和管理人工智能参考框架中的其他角色来执行一个或多个功能，并维持人工智能系统的运行。
（5）安全、隐私、伦理
安全、隐私、伦理覆盖了人工智能领域的其他4 个主要角色，对每个角色都有重要的影响作用。同时，安全、隐私、伦理处于管理角色的覆盖范围之内，与全部角色和活动都建立了相关联系。在安全、隐私、伦理模块，需要通过不同的技术手段和安全措施，构筑全方位、立体的安全防护体系，保护人工智能领域参与者的安全和隐私。
（6）管理
管理角色承担系统管理活动，包括软件调配、资源管理等内容，管理的功能是监视各种资源的运行状况，应对出现的性能或故障事件，使得各系统组件透明且可观。
（7）智能产品及行业应用
智能产品及行业应用指人工智能系统的产品和应用，是对人工智能整体解决方案的封装，将智能信息决策产品化、实现落地应用，其应用领域主要包括：智能制造、智能交通、智能家居、智能医疗、智能安防等。
3.人工智能标准化现状
近年来，在国际标准化组织、国外标准化组织、以及国内标准化组织都在研究
人工智能问题，并进行相关技术的标准化工作。
3.1.国际标准化现状
3.1.1.ISO/IEC JTC 1
ISO/IEC JTC 1（国际标准化组织和国际电工委员会第一联合技术委员会）
在人工智能领域的标准化工作已有20 多年的历史。前期，在人工智能词汇、人
机交互、生物特征识别、计算机图像处理等关键领域，以及云计算、大数据、传
感网等人工智能技术支撑领域，ISO/IEC JTC 1 均已开展了相关标准化工作。
在词汇领域，ISO/IEC JTC 1 词汇工作组发布了ISO/IEC 2382-28:1995《信息
技术词汇第28 部分：人工智能基本概念与专家系统》、ISO/IEC 2382-29:1999 《信息技术词汇第29 部分：人工智能语音识别与合成》、ISO/IEC 2382-
31:1997《信息技术词汇第31 部分：人工智能机器学习》、ISO/IEC
2382-34:1999《信息技术词汇第34 部分：人工智能神经网络》等4 项标准。
目前，上述标准已经废止，相关术语收录在ISO/IEC 2382:2015《信息技术词汇》标准中。
在人机交互领域，ISO/IEC JTC 1/SC 35（用户界面分技术委员会）开展了语
音交互、手势交互和情感交互等标准项目。语音交互方面有ISO/IEC 30122-1《信息
技术语音命令第 1 部分：框架和通用指南》、ISO/IEC 30122-2《信息技术语
音命令第2 部分：构建和测试》、ISO/IEC 30122-3《信息技术语音命令第3
部分：翻译和本地化》、ISO/IEC 30122-4《信息技术语音命令第 4 部分：语
音命令注册管理》等四个标准项目，其中第2 和3 部分已经发布；手势交互方面
正在进行ISO/IEC 30113-1《信息技术用户界面跨设备基于手势的界面和
方法第1 部分：框架》等 3 个项目；情感交互正进行ISO/IEC 30150《信息技术情感计算用户界面框架》1 个项目。
在生物特征识别领域，ISO/IEC JTC 1/SC 37（生物特征识别分技术委员会）
已发布了共计121 项标准，包括数据交换格式、应用程序接口、样本质量、性能
测试等方面。代表性的标准有ISO/IEC 19794-2:2005《信息技术生物特征识别数据交换格式第 2 部分：指纹细节点数据》、ISO/IEC 19784-1:2006《信息技术生物特征识别应用程序接口第 1 部分：BioAPI 规范》、ISO/IEC 29794-6:2015 《信息技术生物特征样本质量第 6 部分：虹膜样本质量数据》、ISO/IEC 19795-1:2006《信息技术生物特征识别性能测试和报告第 1 部分：原则与框架》等，涵盖了指纹、人脸、虹膜、静脉、数字签名、声纹等模态，形成了较为完备的标准体系。
在计算机图像处理领域，ISO/IEC JTC 1/SC 24（计算机图形、图像处理和环
境数据表示分技术委员会）和ISO/IEC JTC 1/SC 29（音频、图像编码、多媒体及超媒体信息分技术委员会）负责开展标准化工作。ISO/IEC JTC 1/SC 24 正在研制ISO/IEC 8632-1《信息技术计算机图形存储和传送图形描述信息的元文卷第 1 部分：功能规范》、ISO/IEC 8632-3《信息技术计算机图形存储和传送图形描
述信息的元文卷第 3 部分：二进制编码》、ISO/IEC 18039《信息技术混合和增强现实参考模型》等标准。ISO/IEC JTC 1/SC 29 正在研制及发布的标准有
ISO/IEC 15938-13《信息技术多媒体内容描述接口第13 部分：图像搜索用简洁描述符》、ISO/IEC 24800-3《信息技术JP 搜索第 3 部分：查询格式》等。
在云计算领域，ISO/IEC JTC 1/SC 38（云计算和分布式平台分技术委员会）主要研制了云计算通用基础标准、互操作标准、可移植标准、云服务、应用场景、案例分析、云安全等规范。其中对人工智能技术起到支撑平台作用的国际标准有ISO/IEC 19941《信息技术云计算互操作和可移植》、ISO/IEC 19944《信息技术云计算数据和跨设备与云服务的数据流》等。
在大数据领域，ISO/IEC JTC 1/WG 9（大数据标准工作组）主要开展大数据领域通用性标准研制，正在研制及发布的标准有：ISO/IEC 20546《信息技术大数据概述与术语》、ISO/IEC 20547-3《信息技术大数据参考架构第 1 部分：框架与应用》、ISO/IEC 20547-3《信息技术大数据参考架构第 2 部分：用例和需求》、ISO/IEC 20547-3《信息技术大数据参考架构第 3 部分：参考架构》、ISO/IEC 20547-4《信息技术大数据参考架构第 4 部分：安全与隐私》、ISO/IEC 20547-5《信息技术大数据参考架构第 5 部分：标准路线
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业
目录 第1 章智慧农业发展背景 (1) 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1) 1.2 智慧农业及其发展趋势 (8) 第2 章农业智能分析 (12) 2.1 农业数据挖掘 (12) 2.1.1 农业数据挖掘特点 (12) 2.1.2 农业网络数据挖掘 (13) 2.1.3 农业数据挖掘应用 (16) 2.2 农业数据语义分析 (18) 2.2.1 农业数据语义模型 (18) 2.2.2 农业数据存储模型 (19) 2.2.3 农业数据知识发现 (20) 2.2.4 农业数据语义检索 (21) 2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21) 2.3 农业病虫害图像识别 (22) 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24) 2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26) 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27) 2.3.5 农业病虫害模式识别 (28) 2.4 动物行为分析 (29) 2.5 农产品无损检测 (34) 2.5.1 农产品的无损检测 (35) 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36) 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)
2.5.4 问题与展望 (38) 第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40) 3.1 作物生产决策系统 (40) 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40) 3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41) 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41) 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42) 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43) 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 (45) 3.2.1 病害诊断知识表达 (45) 3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47) 3.2.3 病害诊断知识推理 (47) 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48) 3.3 水产养殖管理专家系统 (49) 3.3.1 问题与挑战 (49) 3.3.2 主要进展 (51) 3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52) 3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54) 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54) 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56) 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57) 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58) 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59) 3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59) 3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)
人工智能的核心技术【精选】整理版
人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向
2018年中国人工智能产业白皮书
２０１８年中国人工智能产业白皮书
册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02
册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入 行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效 能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03
(公需科目)人工智能与健康【2020】考试题库(十六)
（公需科目）人工智能与健康【2020】考试题库（十六） 一、单项选择题 1、（）的医生收入主要来自联邦政府直接拨付。 A、英国 B、美国 C、德国 D、澳大利亚 请选择本题答案： A B C D 正确答案：D 2、“拔一毛利天下，不为也；悉天下以奉一身，不取也”是（）观点。 A、孔子 B、墨子 C、杨朱 D、列子 请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 3、“自生人以来，未有如夫子者”出自（） A、《文心雕龙·原道》 B、《文心雕龙·序志》 C、《文心雕龙·宗经》 D、《汉书·艺文志》 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 4、《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据
控制者应在（）小时之内向监管机构报告个人数据的泄露情况。 A、24 B、48 C、72 D、96 请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 5、2017年7月8日国务院出台了（），为推动我国人工智能的长期发展指明了方向。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《新一代人工智能发展规划》 C、《“十三五”战略性新兴产业发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书2018》 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 6、本讲提到，2017年7月，国务院印发并实施（），构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 C、《新一代人工智能发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书（2018版）》
请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 7、大成至圣先师是（）。 A、孔子 B、孟子 C、墨子 D、杨朱 请选择本题答案： A B C D 正确答案：A 8、根据本讲，GUI的专利类型是（） A、发明专利 B、外观设计专利 C、实用新型专利 D、方法专利 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 9、根据本讲，欧盟成员国中有（）个未批准新闻出版物保护的邻接权。 A、8 B、9 C、19 D、20 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 10、根据本讲，协同教育中的基础是（）。 A、学校教育
2019全球人工智能发展白皮书
全球人工智能发展白皮书 （2019年度）
全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹？45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚，中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务：政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗：人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶：主导汽车产业革新75 4.6零售：人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业：智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统86
全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现： 1
全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2
2018年中国人工智能创新应用白皮书
２０１８年中国人工智能创新应用白皮书
报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。
执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。
2019年公需科目：人工智能与健康考试题(四)
2019年公需科目：人工智能与健康考试题（四） 一、判断题(每题2分) 1.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确 2.智慧社区的概念强调的是一种新型的治理形态，即在社区的服务管理过程中是不同于以往的，是用新的技术手段，使这些服务的供给和需求能够更加分散、各自分配的一种方式。 错误 3.智慧社区的概念最终目的是发展互联网、物联网这种新型的治理形态。 错误 4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 5.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最高层次是自我实现。 正确 6.有了智慧养老这些手段，老年人的信息掌握在社区的服务平台上，如果老人一旦遇到了危险，由智慧养老的平台及时地做出响应，更多的责任转移到了政府、社会和社区来了，老人的子女就不用承担主要的责任了。 错误 7.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日常独立生活。错误 8.为了智慧养老服务的更快实现，我国应尽快制定绩效评估标准。 正确 9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 10.习近平总书记指出，网信事业代表着新的生产力、新的发展方向，应该也能在践行新发展理念上先行一步。 正确 11.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 12.2016年，发布报告《人工智能给未来决策带来的机遇及影响》、《机器人技术和人工智能》。正确 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国在人工智能方面取得了较好的成果。 正确 15.2014年7月，日本公布了《机器人白皮书》。 正确 16.韩国第四次工业革命在举行的第四次会议上，通过了人工智能研发战略。 错误 17.GDPR中规定数据控制者应在48小时内向监管机构报告个人数据泄露情况。 错误 18.在中国，人工智能已被纳入国家科研计划。
报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)
报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员 顾问潘云鹤中国工程院院士 指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长 傅永宝工信部信软司软件处调研员 专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙 驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任 编写单位中国电子学会 编写人员李颋周岷峰马良
凌霞李岩张雅妮许华磊 张婵张力陈濛萌樊江洋 朱毅李俊平阎德利谢中业 陈岩 报告链接:https://https://www.360docs.net/doc/dc7417745.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要 （一）编制背景 自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的
新一代人工智能发展白皮书
新一代人工智能发展白皮书
内容摘要 随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。
目录 一、编制概要 (1) （一）编制背景 (1) （二）编制目标 (2) （三）编制方法 (2) （四）特别声明 (3) 1、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应 (3) 2、研究范围聚焦技术和产业发展 (4) 3、研究内容仍有待进一步丰富完善 (4) 二、新一代人工智能研究综述 (5) （一）人工智能简要发展历程 (5) 1、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破..6 2、第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍 (7) 3、第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多 隐忧 (8) （二）新一代人工智能的主要驱动因素 (9) 1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 (10) 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 (10) 3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 (11) 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起 (11) （三）新一代人工智能主要发展特征 (12) 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石 (13) 2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互 (13) 3、基于网络的群体智能技术开始萌芽 (14) 4、自主智能系统成为新兴发展方向 (14) 5、人机协同正在催生新型混合智能形态 (15) 三、新一代人工智能技术框架 (15) （一）新一代人工智能的技术演进 (16) 1、从原有的CPU 架构，转变为GPU 并行运算架构 (16) 2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动 (17) 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 (18) 4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 (18)
人工智能与健康(2020)试题三 满分答案
人工智能与健康（2020）考试题三 满分答案 一、单项选择题 1、（）提出实施健康中国战略。 A、十八大 B、十八大三中全会 C、十九大 D、十七大 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 2、2017年7月8日国务院出台了（），为推动我国人工智能的长期发展指明了方向。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《新一代人工智能发展规划》 C、《“十三五”战略性新兴产业发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书2018》 请选择本题答案：A B C D正确答案：B 3、PDCA循环的第一个流程是（）。 A、策划 B、实施 C、检查 D、处置 请选择本题答案：A B C D正确答案：A 4、根据本讲，“天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物，尊道贵德人有魂，自强厚德行有路”是（）的内容。 A、拜天地 B、拜父 C、敬爱人 D、敬国家 请选择本题答案：A B C D正确答案：A
5、根据本讲，创意产业最早由（）提出。 A、美国 B、英国 C、中国 D、法国 请选择本题答案：A B C D正确答案：B 6、将一件事情相关的一些事写到卡片上，将这些卡片进行归类，这种方法叫做（）。 A、过程决策程序图 B、亲和图 C、流程图 D、网络图 请选择本题答案：A B C D正确答案：B 7、美国的（）中指出人工智能对于劳动力市场的影响具有不确定性，应对政策的关键不在于担心全面失业，而是建立合理的制度和政策以调整工作结构。 A、《人工智能、自动化与经济报告》 B、《国家人工智能研究和发展战略计划》 C、《为人工智能的未来做好准备》 D、《2030年的人工智能与生活》 请选择本题答案：A B C D正确答案：A 8、清楚地说明了道和六经、和圣人之间三位一体的关系的是（）。 A、《文心雕龙·原道》 B、《文史通义》 C、《文心雕龙·宗经》 D、《汉书·艺文志》 请选择本题答案：A B C D正确答案：A
人工智能数据白皮书-CAICT
人工智能数据安全 白皮书 中国信息通信研究院 安全研究所 2019年8月
版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院安全研究所，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。 数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。 本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。
目录 一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)
《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》(PPT全文详解)
《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》（PPT 全文详解） 数据观获悉，近日，在“2017互联网+智慧中国年会”——数字政府与互联网+政务服务论坛上，国脉研究院副院长金婧发表了在数字政府领域的研究成果《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》报告，以下为详情（实录系根据现场速记和录音整理，未经本人审核）。金婧：今天我的主题是《AI时代的数字政府发展指引》。最近大家一直在谈论数字政府，那么数字化概念对大家来说已经不陌生了。从1998年美国前副总统艾伯特·戈尔提出“数字地球”的概念之后，数字国家、数字城市、数字社区等概念都出来了，世界各国将数字治理提升为国家治理，乃至全球治理的战略层面。通过这样一组数据，我们也可以看到近几年在人工智能、共享经济、公益方面出现了很多值得关注的变化。生产关系和社会关系实际上也在经历着数字化洗礼、网络化重塑和分权化再造，这种情况下我们政府治理模式也进入了新的历史阶段。国脉对于数字政府相关研究主要是从基本内涵与表现特征、发展模式与实践案例、评价体系和未来展望这三方面展开的。今天时间有限我就其中观点和要点与大家分享。 一、基本内涵与表现特征
▊信息社会具有一体化、社会联动性高、复杂不确定性的特征，这种背景下需要从三个维度来理解数字政府：○数字政府是一种不断演进的政府形态 在不同的技术条件、需求阶段、社会响应趋势下，其所表现出来的特色、价值和影响等均不一样，本质上，数字政府是在web2.0技术、移动互联网和人工智能不同技术的作用下，不同服务模式的驱动与用户需求的倒逼下，逐渐生成的政府新形态。 ○数字政府是一种数据驱动的组织范式 本质是数据驱动，无论是治理精细化、服务个性化，其背后是对数据价值的挖掘与运营，作为数据驱动的组织，数据作为一种资产、能源和组织灵魂与依归，电子政府、网络政府、智能政府等都是不同的数据价值爆发阶段对数字政府的再 定义。 ○数字政府是一种社会创新的开源平台 数字政府的终极模式是公民社会的成熟与自组织，主动参与政府事务并分担责任贡献力量解决问题，类似于Appstore的应用市场模式将出现，政府以开源平台模式呈现自身能力与资源，为社会创新力量提供二次创新与开发的基础资源。通过数字政府演进路线图可以直观看到以2013年大数据为基点，所有应用、设备、需求都出现爆发式增长和转变，数字化形态也从信息数字化到业务数字化再到组织数字化转变，
人工智能与健康(2020)试题二 满分答案
人工智能与健康(２0２０)考试题二 满分答案 一、单项选择题 １、(),各国陆续出台了健康促进政策，希望通过改变个人生活习惯、加强健康教育等方式促进国民健康。 A、20世纪5０—7０年代 B、20世纪80年代 C、21世纪初Ｄ、１9世纪40年代 请选择本题答案: A ＢＣD正确答案：B ２、()提出实施健康中国战略。 A、十八大 B、十八大三中全会Ｃ、十九大D、十七大 请选择本题答案：Ａ B ＣＤ正确答案:C ３、“结草以报”记载于(）。 Ａ、《论语》B、《汉书·艺文志》C、《左传》D、《后汉书》 请选择本题答案: Ａ B C Ｄ正确答案:C 4、本讲提到,2０17年７月,国务院印发并实施(),构筑我国人工智能发展得先发优势，加快建设创新型国家与世界科技强国。 A、《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》 Ｂ、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2０18－202０年）》 Ｃ、《新一代人工智能发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书(2018版)》
请选择本题答案: ＡＢＣD正确答案:Ｃ ５、本课程使用小孩早饭吃不好得案例,来解释了()。Ａ、因果图B、排列图C、流程图D、控制图 请选择本题答案: A B C D正确答案:A 6、从创业投资领域来瞧,美国面向全产业投资,投资领域遍及基础层、技术层与应用层,而我国接受融资得企业主要集中在( )。 A、基础层 B、技术层 C、应用层 D、前两项正确 请选择本题答案：A B C Ｄ正确答案:C 7、单纯道德说教与简单得惩处不能解决根本问题，需要系统思维来搞好乡村治理,（)文化应运而生。 A、修之于身 B、修之于家 C、修之于乡 D、修之于天下 请选择本题答案: A B C D正确答案:Ｃ ８、根据本讲，(）就是家庭文化环境与谐得环境激励场。 A、亲子关系与谐 B、敬老关系与谐 C、社会关系与谐Ｄ、夫妻关系与谐 请选择本题答案: A B C D正确答案:C ９、根据本讲,“天行健,君子以自强不息;地势坤,君子以厚德载物,尊道贵德人有魂,自强厚德行有路”就是（)得内容。 A、拜天地 B、拜父母 C、敬爱人 D、敬国家 请选择本题答案: A B ＣD正确答案：A
2019年人工智能发展白皮书
2019年人工智能发展白皮书
风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破 相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景 百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立 各领风骚：全球人工智能公司一览 目 录 01 02 03 04
前言 人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。 我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。最后，列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动，我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善，从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。
人工智能与健康(2020)试题二 满分答案
人工智能与健康（2020）考试题二 满分答案 一、单项选择题 1、（），各国陆续出台了健康促进政策，希望通过改变个人生活习惯、加强健康教育等方式促进国民健康。 A、20世纪50—70年代 B、20世纪80年代 C、21世纪初 D、19世纪40年代 请选择本题答案：A B C D正确答案：B 2、（）提出实施健康中国战略。 A、十八大 B、十八大三中全会 C、十九大 D、十七大 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 3、“结草以报”记载于（）。 A、《论语》 B、《汉书·艺文志》 C、《左传》 D、《后汉书》 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 4、本讲提到，2017年7月，国务院印发并实施（），构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 C、《新一代人工智能发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书（2018版）》 请选择本题答案：A B C D正确答案：C
5、本课程使用小孩早饭吃不好的案例，来解释了（）。A、因果图B、排列图C、流程图D、控制图 请选择本题答案：A B C D正确答案：A 6、从创业投资领域来看，美国面向全产业投资，投资领域遍及基础层、技术层和应用层，而我国接受融资的企业主要集中在（）。 A、基础层 B、技术层 C、应用层 D、前两项正确 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 7、单纯道德说教和简单的惩处不能解决根本问题，需要系统思维来搞好乡村治理，（）文化应运而生。 A、修之于身 B、修之于家 C、修之于乡 D、修之于天下 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 8、根据本讲，（）是家庭文化环境和谐的环境激励场。 A、亲子关系和谐 B、敬老关系和谐 C、社会关系和谐 D、夫妻关系和谐 请选择本题答案：A B C D正确答案：C 9、根据本讲，“天行健，君子以自强不息；地势坤，君子以厚德载物，尊道贵德人有魂，自强厚德行有路”是（）的内容。 A、拜天地 B、拜父母 C、敬爱人 D、敬国家 请选择本题答案：A B C D正确答案：A 10、根据本讲，创意产业最早由（）提出。
工业智能白皮书：类型、典型应用、产业发展趋势、技术应用展望
工业智能白皮书 2019年
目录 前言 (1) 一、工业智能的内涵 (2) （一）工业智能发展背景 (2) （二）工业智能的主要类型 (4) 二、工业智能的典型应用 (10) （一）高计算复杂度、少影响因素问题 (11) （二）低计算复杂度、多影响因素问题 (16) （三）高计算复杂度、多影响因素问题 (17) 三、工业智能的关键技术 (18) （一）深度学习基础技术的工业化适配是未来发展方向 (20) （二）知识图谱通用技术的规范化适配成为主要推进方向 (28) 四、工业智能的产业发展 (30) （一）工业智能形成两横两纵产业视图 (31) （二）工业智能通用技术产业发展趋势各异 (34) （三）工业化与智能化双向渗透成为两类核心路径 (36)
前言 人工智能自诞生以来，经历了从早期的专家系统、机器学 习，到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟，工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向，工业智能应运而生。 当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，工业经济数字化、网络化、智能化发展成为第四次工业革命的核心内容。作为助力本轮科技革命和产业变革的战略性技术，以深度学习、知识图谱等为代表的新一轮人工智能技术呈现出爆发趋势，工业智能迎来了发展的新阶段。通过海量数据的全面实时感知、端到端深度集成和智能化建模分析，工业智能将企业的分析决策水平提升到了全新高度。然而，工业智能仍处于发展探索时期，各方对工业智能的概念、类型、应用场景、技术特点及产业发展等尚未形成共识。 在此形势下，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟/AII”）联合多家企业共同编写和发布《工业智能白皮书》（2019讨论稿），本白皮书深入解读了工业智能的背景内涵，分析了工业智能主要类型，并从应用、技术和产业等方面研究和分析工业智能的发展脉络和最新状况，并在一定程度上对未来发展变革方向有所预见。希望能与业内同仁等共享成果，共 谋工业智能新发展。 — 1 —
(公需科目)人工智能与健康【2020】考试题库(一)
（公需科目）人工智能与健康【2020】考试题库（一）、单项选择题1、（）的《公共卫生法案》开 启了国家干预卫生的历史。 A、英国 B、美国 C、德国 D、澳大利亚请选择本题答案： A B C D 正确答案： A 2、（）将统计过程控制的思想引入日本。 A、戴明 B、道奇 C、罗米格 D、休哈特 请选择本题答案：A B C D 正确答案： A 3、（）是实现人工智能的“ 引 擎” 。 A、数据 B、算法 C、计算能力 D、语音识别请 选择本题答案： A B C D 正确答案：B 4、“一心中国梦，万古下泉诗”的作者是（） A、李白
B、白居易 C、郑思肖 D、王安石 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 5、本讲中，不属于卫生应急管理体制原则的是（）。 A、统一领导 B、综合协调 C、属地管理为主 D、依靠科学 请选择本题答案： A B C D 正确答案： B 6、高档商品或奢侈品的价格主要由知识产权的高额附加值决定，知识产权就是它所用的商标和品牌。这体现了专利具有（）。 A、制度价值 B、市场价值 C、文化价值 D、经济价值 请选择本题答案： A B C D 正确答案： D 7、根据本讲，获取信息技术中属于点对点的是（） A、拉技术 B、推技术
C、P2P D、BT 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 8、根据本讲，加强网络环境下的知识产权保护，（）是根本 A、网络安全 B、信息安全 C、依法治理 D、创新驱动 请选择本题答案： A B C D 正确答案： C 9、根据本讲，有关域名的说法错误的是（） A、网站可以通过域名区分位置 B、域名可以商业性使用 C、域名容易和商标发生混淆 D、域名是一种特殊类型的知识产权 请选择本题答案： A B C D 正确答案： D 10、根据本课程内容，负性情绪中的（）是头脑中对当下和过往发生的、未来可能发生的消极的想象，导致对自己和环境过度敏感。 A、焦虑 B、恐惧 C、抑郁 D、易怒
2020腾讯人工智能白皮书
2020腾讯人工智能白皮书 在2020世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯公司副总裁、腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》（以下简称白皮书）。 作为腾讯第一份全面介绍AI、阐述腾讯人工智能布局和思考的白皮书，该书从宏观环境、技术研究、落地应用、创新经济、制度保障五维度，勾勒出了泛在智能的全景全貌。 司晓在演讲中指出：“未来，智能技术会是一个渗入到生活、无所不在的状态，可以说它很重要，因为万物都会依赖于它；也可以说它不起眼，因为智能技术化为无形，融于万物其中了。腾讯正在向着这样的目标努力。” “泛在智能”，是此次白皮书中腾讯对人工智能当前及未来一段时间发展状态的描述。用更通俗的话来说，即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设，且获得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。 在“泛在智能”背后，是人工智能正在走进产业供需融合的新发展期。为此，白皮书还对AI基础技术的发展进程及趋势，疫情背景下AI的落地应用，AI催生创新经济的表现以及相应制度保障进行了专门的分析。 人工智能进入泛在智能阶段 近十余年来，人工智能迎来了高速发展，最早期的学术探索快速转向应用落地，人工智能已经成为企业数字化、产业智能化的全新主动力。 白皮书认为，在疫情之后的近未来，将是全球经济重建的重要时期，也是社会转型的重要时期。这为人工智能的发展打开了新的窗口期，并将提供丰富的实践场，一个“泛在智能”的世界正在加速成为现实。 这一观点的背景，是当前AI和产业互联网的发展阶段和状态。 白皮书指出，国家层面对人工智能的政策支持正在为产业发展按下快进键。自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来，政策从初期的聚焦于体系设计、技术研发以及标准制定，发展至将AI纳入“新基建”范畴。至今，相关政策在5年时间内已经历了4个阶段的发展升级，为我国进一步加快推进“泛在智能”提供了极为有利的条件与机遇。 同时，白皮书提到，泛在智能的加速发展，也依赖于市场需求和供给各方面所具备的资源禀赋。如今，人工智能正在进入供需融合创新的发展期。