市场监管总局将发布AI国家标准

一、政策背景与总体部署

二、核心领域标准内容

1. 算力平台优化
   • 制定深度学习编译器、高质量数据集、计算调度与协同等标准，推动算力资源高效整合与绿色利用，助力培育产业生态。
   • 目标：提升算力利用率，降低能耗成本，支撑 AI 规模化应用。
2. 大模型技术规范
   • 推进机器视觉、多模态等通用大模型标准，以及推理引擎、检索增强等应用技术标准，指导产业研发与选型。
   • 典型案例：已发布大模型通用要求，明确模型性能、数据质量、服务能力等核心指标。
3. 具身智能与智能体发展
   • 布局智能语音交互、计算机视觉、知识图谱等标准，引领前沿技术发展；制定智能终端、办公软件等产品标准，推动设备与服务升级。
4. 行业应用深度融合
   • 针对工业制造、医疗、交通等领域，研制工业大模型、钢铁行业大模型等标准，服务传统产业智能化转型。
   • 例如：医疗场景中，规范 AI 辅助诊断系统的数据标注与模型训练流程。
5. 安全与伦理治理
   • 强化生成式 AI 数据安全标准，覆盖数据标注、训练优化等环节；制定应用安全分类分级、伦理治理等规范，防范算法偏见与隐私泄露风险。

三、实施路径与未来计划

• 跨行业协同：通过国家人工智能标准化总体组，加强跨领域标准协调，启动绿色通道提升供给效率。
• 场景驱动落地：优先在战略意义强、民生关联紧的场景推广标准，如智能制造、智慧医疗等。
• 国际对标与开放：在制定标准时参考国际规范，同时推动中国标准 “走出去”，提升全球话语权。

四、行业影响与战略意义

• 产业规范：标准将统一技术要求，降低企业研发成本，促进行业资源整合与技术迭代。
• 安全保障：通过数据安全与伦理标准，防范 AI 滥用风险，增强公众信任。
• 生态培育：算力与大模型标准的完善，将加速 AI 基础设施建设，支撑千行百业智能化升级。