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媒体柏睿丨人工智能方兴未艾,“上海标准”参与全球治理!

发布时间:2021-07-22  |  阅读:

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人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,已被列入我国新基建七大领域之一,在智能制造、智慧城市、智能交通、智能医疗等领域得到广泛应用。人工智能的迅猛发展对标准化也提出了迫切需求。



为进一步确立上海人工智能产业引领地位,推动人工智能“上海高地”建设,在上周闭幕的世界人工智能大会上,上海市成立了人工智能标准化技术委员会,要求在标准体系框架下结合实际应用场景拟定年度标准计划,做好地方标准储备;同时积极跟踪国际和国外先进标准,参与国家标准的研究制定,做好协同与互补,突出地方标准的地域特色,发挥先行先试作用,聚焦人工智能关键技术开展标准研究及制定工作。


01
参与引领全球人工智能标准


上海市经济和信息化委员会副主任张英表示,上海市高度重视人工智能标准制定工作,目前已形成三个工作的重点方向:一是 依托上海市人工智能行业协会,于今年启动了上海市人工智能标准化技术委员会的组建和筹备工作;二是 制定上海人工智能标准体系建设的政策文件;三是 即将在社会关注的重点领域率先启动一批标准研制。

标准化是人工智能发展的重要支撑,随着人工智能进入发展新阶段,亟需通过标准化促进人工智能技术进步,助力人工智能深度应用和产业健康有序发展。

上海具有人工智能产业的先发优势,尤其是在人工智能应用赋能方面,上海已经打造了智能网联汽车、医疗影像辅助诊断、视觉图像身份识别、智能传感器等示范性应用场景,未来将广泛凝聚产业优势资源,围绕具体产业布局和上海城市数字化转型发展路径,在人脸识别应用、AI+制造业、企业智能化转型等重点领域,推进相关团体标准、地方标准制定工作,并鼓励人工智能企业积极参与行业标准、国家标准和国际标准的制修订。

上海市人工智能行业协会、上海市人工智能标准化技术委员会秘书长钟俊浩对第一财经记者表示:“人工智能作为上海的先导产业,上海应该走在标准化的最前沿。上海人工智能技术标准的制定与国家总体组之间要形成差异化,国家是做底层,上海偏重于应用层,同时对接国际标准。”

去年7月,《国家新一代人工智能标准体系建设指南》出台,对人工智能标准化工作进行顶层设计,提出人工智能标准体系建设框架,围绕基础共性、关键通用技术、关键领域技术、安全和伦理等提出标准规划和重点方向。

上海市科学学研究所科技与社会研究室主任王迎春对第一财经记者表示:“上海是人工智能治理的‘国际议事厅’,在中外治理规则的战略链接方面能够发挥积极作用,为中国参与引领全球人工智能标准作出贡献。”

王迎春认为,上海的标准制定工作的一大特点就是“高起点”,能够代表国内领先和国际前沿的标准,体现国际化和新型探索示范作用。

本月早些时候,上海市经济和信息化委员会和上海市市场监督管理局印发《关于推进本市新一代人工智能标准体系建设的指导意见》。目标是到2023年,上海基本建成具有上海特色、国内领先的新一代人工智能标准体系,人工智能标准化各项工作全面实施,有力支撑人工智能深度赋能经济、生活、治理领域数字化转型,成为具有国际影响力的新一代人工智能标准化发展高地;到2030年,上海市新一代人工智能标准体系基本达到国际领先水平,人工智能标准化建设取得明显成效,为全面建成具有全球影响力的人工智能发展高地与科技创新中心奠定坚实基础。

针对人工智能标准的体系建设,钟俊浩对第一财经记者说道:“人工智能作为一个赋能的技术,重塑了人类社会,它基于既有产业之上,改变了既有产业的标准,与其赋能的产业应有所区分。”

另一方面,人工智能已经不再是一个类似于产品或者软件的狭义范畴,还涉及到从业人员的标准制定。“人工智能工程师已经成为了一个新的职业,而具体到不同领域,有计算机视觉、自然语音语义、RPA、深度学习等,因此也应该对人工智能从业人员的标准有所统一。”钟俊浩对第一财经记者表示。

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发挥场景优势和示范作用


上海市人工智能标准化技术委员会近期的规划包括,系统梳理国内外人工智能标准,完成标准体系编制;基于产业应用场景的落地需求,迅速开展人脸识别应用、智能医疗、智能金融、智能制造、智慧城市、智能交通、智能教育等领域的地方标准的标准的立项和起草工作;根据产业发展需求,开展智能语音处理、自然语言处理、计算机视觉人工智能示范应用技术标准化研究工作;开展人工智能数据管理标准研究工作,同步推进在研信息安全和伦理相关标准的切实落地,为人工智能数据管理及信息安全的层面提供保障。

柏睿数据董事长刘睿民对第一财经记者表示:“当前,数据的爆发式增长为AI提供了土壤,是人工智能的基石。数据的多维度、多样与实时性,丰富了AI应用场景;而海量数据则支撑了人工智能模型训练,全效助推了AI的深层发展。

刘睿民认为,上海在人工智能方面的应用场景较多,尤其是在金融、零售、交通、制造业等领域,可以在人工智能标准制定方面发挥场景应用优势和示范作用。

在人工智能赋能医疗场景中,相关的标准化制定工作已经在国家层面展开。7月8日,国家药监局正式发布《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》,明确了人工智能医用软件产品的分类界定。

工信部科技司高新技术处处长徐鹏指出,目前人工智能产业还面临着底层基础技术薄弱、可转化为商业价值的落地场景和应用的技术较少,与实体经济融合门槛较高等问题。

他希望产业界能够推进人工智能关键技术突破,深化人工智能的融合应用赋能,加快在制造、医疗、社会治理等重点行业打造典型应用示范,推行标准化。此外,还需着力优化产业发展环境,强化支撑体系建设,如推动跨行业、跨学科的交叉型、融合型的人工智能标准的制定和实施,强化知识产权保护等。

“技术标准化是一项非常复杂的工作,要求有理论支撑与实际应用。我国大数据产业的发展优势在应用层,并且诞生了很多世界级的大数据应用项目,但在理论与基础层仍落后于欧美等国家。”刘睿民对第一财经记者说道。

他认为,要建立人工智能主要框架接口的标准化,首先就要建立数据库相关的标准化。“数据库作为新一轮技术革命的基础物料,是支撑人工智能、云计算、区块链等新技术的根本,各种利用数据分析而来的应用场景,都是通过庞大数据资源进行计算的结果。”刘睿民对第一财经记者表示。

中国标准化研究院副院长邱月明在谈到“共享新标准”的理念时说道,在标准化战略政策方面,要加强与ISO/IEC等国际区域标准化组织的战略对接,凝聚开放、包容、合作共赢的标准化理念和共识;在标准体系建设方面,要更好统筹引进来和走出去,更高水平参与国际标准制修订,更大范围采用国际标准和国外先进标准,以中国标准走出去带动我国产品技术装备服务走出去;在标准化工作机制方面,要支持外资企业更多参与中国标准化工作,形成更加开放、透明的标准化工作格局。

03
软硬结合、多方参与的标准


根据上海《关于推进本市新一代人工智能标准体系建设的指导意见》,要加快重点领域标准研制,其中包括支撑技术与产品标准、基础软硬件平台标准、智能产品与服务标准的核心产业标准。

具体而言,技术与产品的标准制定包括积极推动大数据、安全计算、智能传感器等基础技术与产品标准研究工作,加快开展数据标准规范研究;加快联邦学习、多方安全计算、区块链、可信执行环境等安全计算领域标准建设,以标准化规范数据互联互通与数据安全管理能力等。

基础软硬件平台标准包括积极推动智能芯片、系统软件、机器学习框架、开源开放平台等基础软硬件平台标准研制工作;加快推进面向云边端的训练或推理芯片对外接口、性能与功耗测试要求等标准研制,强化国产AI芯片与软硬件系统的适配性;加快推动通用算法开源平台、人工智能算力平台、数据训练和测试开放平台等开源开放平台的标准化建设。

在智能产品与服务标准建立方面,积极开展智能机器人、智能驾驶、无人系统、智能终端以及智能服务等智能产品与服务领域标准研制。培育一批智能机器人产品标准,协同机器人CR认证,优先推动在医疗康复、酒店服务、消毒清洁、工业协作等方向的标准化工作;鼓励推动车载智能芯片、车载操作系统、数据分级分类、车载APP等信息安全标准研制。

在智能终端和智能服务方面,鼓励对人工智能新模式、新产品的标准化研究,推进智能可穿戴设备、智能控制终端、智能服务终端等智能终端产品的测试评估方法研究;推动RPA+AI、高精地图与定位、智能客服等标准研制,支持人工智能服务能力评估、智能服务参考架构等标准制定工作。

王迎春认为,标准的制定应该体现“软硬结合”的特点,并将安全伦理标准纳入,在促进产业发展,兼顾安全、隐私、稳定等各方面的价值的同时,还要有包括研究机构、企业用户、场景方、民众等多元主体的参与,体现各方利益诉求。

中国科学院院士何积丰对第一财经记者表示:“实现人工智能数据治理的前提是建立起能够保证其安全可信的标准,给人工智能一个边界。政府和科研人员需共同努力,用统一化的标准提高自身安全等级,优化安全体系,加强对公民的隐私保护,实现公平建模,消除数字鸿沟,规范人工智能伦理、法律责任。”

本届世界人工智能大会上发布的一份《人工智能标准化白皮书(2021版)》,首次通过用户视角和功能视角两个角度,提出了人工智能参考框架,对于建立并推动人工智能标准化共识,以及引导技术产业健康发展具有积极意义。

“安全伦理标准落地,不是纯技术标准,也要把一些社会价值的要求内化的具体的技术路线中,这需要深入研究,同时兼顾各方利益,还要满足与国际对接的需求。“王迎春对第一财经记者表示,”希望上海能将人工智能标准的探索,上升到国家和行业的标准,并体现国家的利益,代表中国参与国际规则的制定。”

钟俊浩认为,安全伦理标准的前提是技术标准的建立。“先要有一个衡量的基础标准,之后才能谈制度和法律。”他对第一财经记者表示。

在谈到如何进行下一步人工智能标准化制定工作的建议时,王迎春对第一财经记者表示:“一方面是要有标准推广机制的保障,另一方面是要依托机制,形成多学科参与的稳定的研究队伍。”

他还表示,人工智能发展方兴未艾,还没有定型和完全成熟,是一个动态发展平衡的过程,这就需要有一个迭代机制,根据形势的发展通过迭代来完善。



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