作为一个新兴家当,人工智能的标准特殊是评估评测规范明显是滞后，不止我国，在环球范围内皆是如此，国际海内基本没有相应的行业标准和评估评测规范。
究其缘故原由，一方面，人工智能技能、产品还在快速发展中，业界对人工智能的观点、内涵、运用模式、智能化水平等尚难达成共识，现有标准化事情根本较为薄弱；其次，人工智能标准涉及共性技能领域较多，涉及不同的标准化技能委员会，其在人工智能领域的标准化事情边界有待进一步明晰；末了，干系伦理道德、安全标准每每滞后于技能的发展，这也引发更多不合和争议，对标准制订事情带来新的寻衅。

那么，若何的标准才是有利人工智能家当发展的呢?通过对国内外人工智能的发展现状进行剖析，可以初步得到以下标准化需求剖析：

（1）界定人工智能须要研究的范围。
人工智能从实验室研究转向各运用领域的实用系统，呈现快节奏增长的态势，这须要通过统一的术语进行界定，明确人工智能的内涵、外延和需求的核心观点，勾引家当界精确认识和理解人工智能技能，便于大众广泛利用人工智能技能；

（2）描述人工智能系统的框架。
用户和开拓者在面对人工智能系统的功能和实现时，普遍将人工智能系统看作是一个“黑盒子”，但有必要通过技能框架规范来增强人工智能系统的透明度。
由于人工智能系统运用范围广泛，可能很难给出通用的人工智能框架，更现实的办法是在特定的范围和问题中给出特定的框架。
例如，目前以机器学习为根本的人工智能系统是主流技能，并依赖于包括云打算和大数据在内的技能资源，可以以此为根本构建一个基于机器学习的人工智能系统框架，并对个中组件的功能进行界定；

（3）评价人工智能系统的智能等级。
按智能程度对人工智能系统进行划分一贯存在争议，给出一个标杆来衡量它的智能等级是困难且具有寻衅的事情。
随着不同的运用处所对智能等级评价需求的进一步明确，须要标准化事情来逐步办理该问题；

（4）促进人工智能系统的互操作性。
人工智能系统及其组件有一定的繁芜性，不同的运用处景涉及到的系统及组件不同。
系统与系统之间，组件与组件之间的信息交互与共享，须要通过互操作性来担保。
人工智能互操作性也涉及到不同的智能模块产品之间的互用性，达到数据互通，也便是不同的智能产品须要有标准化的接口。
标准化事情担保人工智能系统的运用程序接口、做事及数据格式，通过标准和兼容接口，定义可互换的组件、数据和事务模型；

（5）进行人工智能产品的评估。
人工智能系统作为工业产品，须要在功能、性能、安全性、兼容性、互操作性等多方面进行评估，才能确保产品的质量和可用性，并为家当的可持续发展供应保障。
评估事情一样平常包括测试、评价等一系列活动，评估工具可以是自动驾驶系统、做事机器人等产品，按照规范化的程序和手段，通过可丈量的指标和可量化的评价系统得到科学的评估结果，同时合营培训、宣贯等手段推进标准的履行；

（6）对关键技能进行标准化。
对已经形成模式，并广泛运用的关键技能，应及时进行标准化，防止版本碎片化和独立性，确保互操作性和连续性。
例如，深度学习框架绑定的用户数据，应该通过明确神经网络的数据表示方法和压缩算法，确保数据交流，且不被平台绑定，保障用户对数据拥有的权柄，其它如人机交互技能、传感器接口、基本算法等根本标准也须要尽快制订；

（7）确保安全及伦理道德。
人工智能从各种设备、运用和网络中网络了大量的个人、生物或者其它特色数据，这些数据并不一定从系统设计之初就能够很好地组织管理并采纳恰当的隐私保护方法。
对人类的安全和生命安全有直接的影响的人工智能系统，可能会对人类构成威胁，须要在这类人工智能系统得到广泛运用之前，就通过标准化等手段对系统进行规范和评估，保障安全性；

（8）针对行业运用特点的标准化。
除了共性技能外，在特定行业中履行人工智能还存在个性化的需求与技能特色，范例的如家居运用、医疗运用、交通运用等，需考虑特定设备的功能性能特色、系统组成构造和相互关系等。

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