2021年发布的《人工智能标准化白皮书》，作为指导我国人工智能产业规范化、高质量发展的重要纲领性文件，系统性地梳理并展望了人工智能标准化工作的关键领域与实施路径。其中，“人工智能基础资源与技术”作为标准化的基石与核心，其标准化建设对于保障人工智能技术稳健发展、促进产业生态协同、提升国际竞争力具有至关重要的意义。
一、基础资源标准化：构建坚实可靠的智能基石
人工智能基础资源主要包括数据、算力与算法模型三大要素。白皮书强调了对此三类资源进行标准化的紧迫性与具体方向。
- 数据资源标准化：数据是人工智能的“燃料”。标准化工作聚焦于数据质量、数据治理、数据安全与共享等方面。这包括制定数据采集、标注、存储、管理、开放共享等环节的技术标准与管理规范，特别是针对训练数据的质量评估标准、隐私保护计算标准、以及跨域数据流通的互操作性标准，旨在解决数据孤岛、数据偏见、隐私泄露等核心挑战，促进数据要素安全、高效、合规地流通与利用。
- 算力资源标准化：算力是人工智能的“发动机”。标准化工作重点在于计算架构、性能评测与互联互通。这涉及人工智能芯片（如GPU、NPU、FPGA等）的架构接口、能效比评测标准，以及人工智能计算中心、云边端协同计算框架的互联互通与调度管理标准。目标是构建开放、协同、高效的算力基础设施体系，降低算力使用门槛，优化资源配置。
- 算法模型资源标准化：算法模型是人工智能的“灵魂”。标准化工作围绕模型开发、管理、部署与评估展开。包括模型表示、转换、压缩、加密等格式与接口标准，模型全生命周期管理规范，以及涵盖准确性、鲁棒性、公平性、可解释性等多维度的模型评测基准与标准。这对于提升模型质量、确保模型安全可信、促进模型复用和交易至关重要。
二、核心技术标准化：引领前沿技术规范发展
白皮书对机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等核心技术的标准化需求进行了深入分析。
- 共性技术标准：针对机器学习，重点制定框架接口、训练流程、分布式训练等方面的标准；针对知识图谱，则关注构建、存储、查询、推理及与深度学习融合的接口与质量规范。这些共性标准旨在减少技术壁垒，提升开发效率。
- 关键技术标准：在自然语言处理领域，需建立词法、句法、语义分析以及多语言处理的基准与接口标准；计算机视觉领域，则聚焦图像/视频理解、生成、质量评估等标准；人机交互领域，强调多模态交互、智能语音、情感计算等技术的接口与评测标准。这些标准直接关系到技术应用的性能和用户体验。
- 前沿交叉技术标准：白皮书也关注人工智能与物联网、边缘计算、区块链等技术的融合应用，提出需制定相应的交叉技术参考架构与接口标准，以赋能更广泛的智能化场景。
三、标准化价值与未来展望
推动人工智能基础资源与技术的标准化，其核心价值在于：
- 促创新、降成本：统一接口与规范，降低研发与集成复杂度，加速技术创新与产品化。
- 保安全、筑信任：通过数据安全、算法公平与可解释性等标准，筑牢安全防线，增进社会对AI的信任。
- 强协同、建生态：打破资源与技术壁垒，促进产业链上下游协作，构建健康、开放的产业生态。
- 提效率、助治理：为行业监管与治理提供技术依据和标准工具，提升治理效率。
人工智能基础资源与技术的标准化工作将更加注重 “统筹布局”与“急用先行”相结合：一方面，需加强顶层设计，构建系统完备、有机衔接的标准体系；另一方面，要紧跟技术发展步伐，优先在数据治理、算法伦理、芯片评测、隐私计算等关键且紧迫的领域取得标准突破。积极参与并引领国际标准制定，将中国实践融入全球人工智能治理体系，是我国从人工智能大国迈向强国的必由之路。《人工智能标准化白皮书（2021版）》为此绘制了清晰的蓝图，其有效实施将有力驱动我国人工智能产业行稳致远。
