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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據、物聯網、云計算、邊緣計算、智能傳感器、數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．大數據標準。規范人工智能研發及應用等過程涉及到的數據存儲、處理、分析等大數據相關支撐技術要素，包括大數據系統產品、數據共享開放、數據管理機制、數據治理等標。

２．物聯網標準。規范人工智能研發和應用過程中涉及到的感知和執行關鍵技術要素，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、感知與執行一體化模型標準、多模態和態勢感知標準等。

３．云計算標準。規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。規范人工智能應用涉及的端計算設備、網絡、數據與應用。包括數據傳輸接口協議、智能數據存儲、端端協同、端云協同等標準。

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

６．數據存儲及傳輸設備標準。用于規范數據存儲、傳輸設備相關技術、數據接口等。

（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、系統軟件、開發框架等部分，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、數據交換格式、芯片操作系統的設計及檢測等標準。

２．系統軟件標準。規范人工智能軟硬件優化編譯器、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同優化。

３．開發框架標準。包括機器學習框架和應用系統之間的開發接口、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。規范監督學習、無監督學習、半監督學習、集成學習、深度學習和強化學習等不同類型的模型、訓練數據、知識庫、表達和評價。

２．知識圖譜標準。規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。規范類腦計算算法基本模型、性能和應用，為人工智能系統提供新的計算架構，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、可與外界環境交互信息的實時量子人工智能系統等標準。

５．模式識別標準。規范自適應或自組織的模式識別系統的特點、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、虛擬現實／增強現實、人機交互等部分，如圖７所示。

圖７關鍵領域技術標準