加快国内AI标准化,与国际标准制定接轨。

人工智能端到端完成一个项目至少需要3-6个月的时间，这个过程具有一定的复杂性，需要一系列的选择方案指南。作为首批成员单位，百度与寒武纪、绥远科技、云控蜂核、凌云光在论坛现场与中关村智能人工智能研究院(以下简称智能研究院)举行了AI-Rank战略合作签约仪式。AI-Rank强调以应用为牵引，旨在通过建立开源基准测试系统，真实客观地反映人工智能行业的情况。

人工智能是世界各国争夺的科技高地。为了避免行业的野蛮增长，各国管理部门、行业组织和协会不断增加标准化工作，促进行业健康和可持续发展。虽然我国人工智能产业发展较晚，但在技术探索和市场化进程中继续紧跟全球前沿，努力与国际标准制定接轨。

AI商业落地呼叫标准配套。

人工智能端到端完成一个项目至少需要3-6个月的时间，这个过程具有一定的复杂性，需要一系列的选择方案指南。过去，行业更注重算法。近年来，算法开始与项目开源并进，越来越重视软硬件的协调发展。人工智能与大数据、云计算等新信息技术的融合越来越深入。

今年7月发布的《人工智能标准化白皮书(2021版)》指出，深度学习框架依赖生态建设，测试体系不全面是我国人工智能产业发展中遇到的两大问题。我国深度学习框架起步较晚，在算法、芯片、终端、场景应用等方面没有摆脱对国外深度学习框架的依赖。正是百度看到了这样的发展痛点，将人工智能的发展战略定位在深度学习框架的探索上，将其开源深度学习平台的飞桨模型与中国商业飞行、中国工商银行、宁德时代、国家电网等合作伙伴业务相适应，推动本土开源框架实现场景应用。例如，宁德时代利用飞桨升级了新能源电池质量检验生产线。据了解，与传统检测算法相比，过杀率降低了66.7%，算法泛化能力、部署效率全面提高，产品成本大大降低。

然而，人工智能测试系统尚未形成，现有测试基准的测试内容和模型高度重复，功能和性能测试基准尚未形成成熟，将制约人工智能产品开拓市场，获得市场信任。

人工智能标准急需完善行业监管。

标准，特别是现有国际标准机构制定的标准，可以支持人工智能开发的全球治理。牛津大学人类未来研究所人工智能治理研究中心助理研究员杰克·克里斯特在题为《人工智能治理标准:促进人工智能研发全球合作国际标准》的技术报告中指出，该标准不会实现所有人工智能政策目标，但它们是通往有效全球解决方案的道路。

近年来，世界各国人工智能标准化进程不断推进，政策层面对行业标准化和治理的关注度逐年提高，全球人工智能标准化进入加速实施阶段。2021年1月，美国国家标准协会(ANSI)发布的《2020年美国标准化战略》显示，美国目前正面临越来越多的新标准制定挑战，以及人工智能隐私和安全等横向问题。这些关键标准的制定需要跨部门的大力合作；4月，欧盟委员会联合研究中心发布了《人工智能标准化格局—进展与人工智能监管框架提案关系》，通过制定国际和欧洲标准支持人工智能监管。

该标准可以通过产品规范来影响特定人工智能系统的开发和部署，可以解释性、强度和故障安全性。它们还可以影响人工智能的研究、开发和通过过程规范部署的环境。

加快国内AI标准化进程。

标准化标准是现阶段国内人工智能发展的关键词之一。2019年，我国人工智能产业规模达到1291.4亿元，同比增长30.8%。预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到2621.5亿元。国内人工智能产业发展迅速，场景应用逐步丰富。随着产业复杂度的提高，相关标准迫切需要解决配套问题。

为了加强人工智能领域的标准化顶层设计，促进人工智能产业技术研发和标准制定，促进产业健康可持续发展，国家标准化管理委员会、中央网络信息办公室、国家发展改革委员会、科技部、工业和信息化部五部委于2020年7月联合发布了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。

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