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（二）支撐技術與產品標準。

支撐技術與產品標準主要包括大數(shù)據、物聯(lián)網、云計算、邊緣計算、智能傳感器、數(shù)據存儲及傳輸設備等部分，如圖４所示。

圖４支撐技術與產品標準

１．大數(shù)據標準。規(guī)范人工智能研發(fā)及應用等過程涉及到的數(shù)據存儲、處理、分析等大數(shù)據相關支撐技術要素，包括大數(shù)據系統(tǒng)產品、數(shù)據共享開放、數(shù)據管理機制、數(shù)據治理等標。

２．物聯(lián)網標準。規(guī)范人工智能研發(fā)和應用過程中涉及到的感知和執(zhí)行關鍵技術要素，為人工智能各類感知信息的采集、交互和互聯(lián)互通提供支撐。包括智能感知設備標準、感知設備與人工智能平臺的接口和互操作等智能網絡接口、感知與執(zhí)行一體化模型標準、多模態(tài)和態(tài)勢感知標準等。

３．云計算標準。規(guī)范面向人工智能的云計算平臺、資源及服務，為人工智能信息的存儲、運算、共享提供支撐。包括虛擬和物理資源池化、調度，智能運算平臺架構，智能運算資源定義和接口、應用服務部署等標準。

４．邊緣計算標準。規(guī)范人工智能應用涉及的端計算設備、網絡、數(shù)據與應用。包括數(shù)據傳輸接口協(xié)議、智能數(shù)據存儲、端端協(xié)同、端云協(xié)同等標準。

５．智能傳感器標準。規(guī)范高精度傳感器、新型ＭＥＭＳ傳感器等，為人工智能的硬件發(fā)展提供標準支撐，包括傳感器接口、性能評定、試驗方法等標準。

６．數(shù)據存儲及傳輸設備標準。用于規(guī)范數(shù)據存儲、傳輸設備相關技術、數(shù)據接口等。

（三）基礎軟硬件平臺標準。

基礎軟硬件平臺標準主要包括智能芯片、系統(tǒng)軟件、開發(fā)框架等部分，如圖５所示。

圖５基礎軟硬件平臺標準

１．智能芯片標準。規(guī)范智能計算芯片、新型感知芯片及相關底層接口等，為人工智能模型的訓練和推理提供算力支持。包括指令集和虛擬指令集、芯片性能、功耗測試要求、數(shù)據交換格式、芯片操作系統(tǒng)的設計及檢測等標準。

２．系統(tǒng)軟件標準。規(guī)范人工智能軟硬件優(yōu)化編譯器、人工智能算子庫、人工智能軟硬件平臺計算性能等，促進軟硬件平臺的協(xié)同優(yōu)化。

３．開發(fā)框架標準。包括機器學習框架和應用系統(tǒng)之間的開發(fā)接口、神經網絡模型表達和壓縮等標準。

（四）關鍵通用技術標準。

關鍵通用技術標準主要包括機器學習、知識圖譜、類腦智能計算、量子智能計算、模式識別等部分，如圖６所示。

圖６關鍵通用技術標準

１．機器學習標準。規(guī)范監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、集成學習、深度學習和強化學習等不同類型的模型、訓練數(shù)據、知識庫、表達和評價。

２．知識圖譜標準。規(guī)范知識描述的結構形式、解釋過程、知識深度語義的技術要求等，解決知識表示粒度、方式的不確定性問題。

３．類腦智能計算標準。規(guī)范類腦計算算法基本模型、性能和應用，為人工智能系統(tǒng)提供新的計算架構，提高人工智能處理復雜問題的能力。包括類腦智能計算參考架構、腦特征機制計算模型建模和表達、基于生物機制建模的算法要求及其性能評價、類腦智能計算硬件設備通用技術要求等標準。

４．量子智能計算標準。規(guī)范量子計算算法基本模型、性能和應用，為提高人工智能計算能力提供支撐。包括量子計算模型與算法、高性能高比特率的量子人工智能處理器、可與外界環(huán)境交互信息的實時量子人工智能系統(tǒng)等標準。

５．模式識別標準。規(guī)范自適應或自組織的模式識別系統(tǒng)的特點、模型、技術要求和評價方法。

（五）關鍵領域技術標準。

關鍵領域技術標準主要包括自然語言處理、智能語音、計算機視覺、生物特征識別、虛擬現(xiàn)實／增強現(xiàn)實、人機交互等部分，如圖７所示。

圖７關鍵領域技術標準