国内AI领域AI标准化加快进程。

只有做好应用,底层AI芯片和软件技术才能在过程中更加扎实。百度深度学习技术平台高级总监马艳军在前几天举行的第一届全球数字经济大会智能核心发展论坛演讲中表示,人工智能终端完成一个项目至少需要3-6个月,过程复杂,需要一系列选择方案指南。作为第一批成员单位,百度与寒武纪、绥远科技、云控蜂核、凌云光联合在论坛现场,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。

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符合国际标准,国内AI标准化进程加-AI人工智能网络。

AI是世界各国争相抢占的科技高地,为避免行业野蛮增长,各国管理部门、行业组织、协会在标准化工作中不断加码,推动行业健康、可持续发展。尽管我国人工智能产业发展较晚,但在技术探索、市场化进程等方面不断紧跟世界前沿,在标准制定上也力求与国际接轨。

人工智能商业落地呼唤标准配套。

只有做好应用,底层AI芯片和软件技术才能在过程中更加扎实。百度深度学习技术平台高级总监马艳军在前几天举办的第一届全球数字经济大会智能核心发展论坛演讲中表示,人工智能终端完成一个项目至少需要3-6个月的时间,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,越来越注重硬件和软件的协同发展。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和测试系统不足是我国人工智能产业发展中遇到的两个主要问题。中国深度学习框架起步较晚,在算法、芯片、终端和场景应用方面没有摆脱对国外深度学习框架的依赖。百度看到了这样的发展痛点,将人工智能发展战略定位于深度学习框架的探索上,将其开源深度学习平台的桨模型与中国商飞、工商银行、宁德时代、国家电网等合作伙伴业务相匹配,促进了本土开源框架的应用。比如宁德时代,利用桨实现了新能源电池质量检测生产线的升级。据了解,与传统检测算法相比,算法过杀率降低66.7%,算法泛化能力,部署效率全面提高,产品成本大幅降低。

但国内人工智能测试系统尚未形成,现有测试标准的测试内容和模型高度重复,尚未形成成熟的功能、性能测试标准,制约人工智能产品开放市场,获得市场信赖度。

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行业监管迫切需要完善人工智能标准。

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PeterCihon在题为《人工智能治理标准:人工智能管理研究中心助理研究员PeterCihon在题为人工智能管理标准:促进人工智能开发全球合作的国际标准的技术报告中指出,标准不能实现所有人工智能政策目标,但它们是通向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,政策层面对行业规范和管理的关注逐年上升,世界人工智能标准化进入加速着陆阶段。2021年1月,美国国家标准协会(ANSI)发表的《美国标准化战略2020》显示,美国现在面临着越来越多的新标准制定挑战,以及人工智能隐私和安全性等横向问题,这些重要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表了《人工智能标准化结构-进展状况与人工智能监督框架的关系》,通过制定国际、欧洲标准来支持人工智能监督。

PeterCihon在报告中表示,标准可以通过产品规范影响特定人工智能系统的开发和部署,从而解释性、强度和故障安全性。它们还可以影响人工智能的研究和发展,以及通过过程规范部署的大环境。

国内人工智能标准化进程加快。

标准化准是目前国内人工智能发展的关键词之一。据赛迪顾问统计,2019年,中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,中国人工智能产业将达到2621.5亿元。没有规则,没有方圆,国内人工智能产业发展迅速,场景应用逐渐丰富。随着行业复杂性的提高,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、中央网络通信办公室、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》。同年12月,中关村智能人工智能研究院(以下简称智能研究院)、百度和浪潮联合发布了人工智能开源评价基准-人工智能开源评价基准-人工智能开源评价基准-人工智能开源评价基准,旨在客观、全面、系统地反映人工智能产业的现状和发展方向。前几天在北京举办的第一届全球数字经济大会-智能核心发展论坛现场,百度、寒武纪、凌云光五家公司作为第一批成员单位,与智能研究院进行了人工智能产业的现状及其发展方向。孙明俊联合建立了一个世界数字经济大会-智能核心发展论坛。

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