【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣
(簡單初步提綱)
北京前沿未來科技產業發展研究院為貫徹和落實《國務院關于深入實施“人工智能+”行動的意見》(國發〔2025〕11號),推動人工智能與經濟社會各行業各領域廣泛深度融合,讓人工智能賦能千行百業,特推出“人工智能+”系列培訓課程:
【人工智能培訓課程之一】“人工智能+”的頂層設計與政策支撐
【人工智能培訓課程之二】“人工智能+”的基礎理論和關鍵技術
【人工智能培訓課程之三】“人工智能+”的賦能場景與典型案例
【人工智能培訓課程之四】“人工智能+”的保障要素與產業生態
【人工智能培訓課程之五】“人工智能+”的標準制定和應用推廣
【人工智能培訓課程之六】“人工智能+”的行業監管和安全治理
第一部分:構建“人工智能+”的標準化體系
1.1 標準體系的戰略價值與總體框架
1.1.1 標準化的核心價值:保障質量、促進互聯、降低風險、引導創新
1.1.2 標準體系構建原則:急用先行、共性先立、成熟先上
1.1.3 標準層級結構:基礎通用、關鍵技術、產品服務、行業應用、安全/治理
1.2 基礎通用類標準
1.2.1 術語與參考框架:統一核心概念,避免歧義
1.2.2 數據質量與標注:訓練數據標準、標注規范與質量評估
1.2.3 體系架構與評估:系統架構標準、性能評估基準
1.3 關鍵技術類標準
1.3.1 模型與算法:大模型架構、算法接口、模型格式
1.3.2 算力基礎設施:芯片接口、算力調度、綠色低碳
1.3.3 平臺/服務:AI平臺服務能力、開放接口
1.4 安全/治理與倫理類標準
1.4.1 可信AI標準:可解釋性、魯棒性、公平性、隱私保護
1.4.2 安全與合規:產品安全、數據安全、內容安全
1.4.3 治理與倫理:對齊、問責、可持續發展
第二部分:打通“人工智能+”的應用推廣路徑
2.1 建立分階段、多層次的推廣策略
2.1.1 試點示范階段:遴選“標桿場景”,打造“燈塔項目”
2.1.2 行業復制階段:總結“最佳實踐”,形成“行業解決方案”
2.1.3 生態擴散階段:構建“平臺+生態”,實現普惠化應用
2.2 打造標桿示范應用場景
2.2.1 智能制造:智能質檢、預測性維護
2.2.2 智慧金融:智能風控、智能投顧
2.2.3 智慧醫療:輔助診療、醫學影像分析
2.2.4 智慧城市:城市大腦、交通治理
2.3 構建普惠化的應用推廣生態
2.3.1 公共算力平臺:降低中小企業算力成本
2.3.2 模型即服務:提供預訓練模型和微調工具
2.3.3 開源社區:匯聚開發者,加速技術迭代與傳播
2.3.4 供需對接平臺:鏈接技術方與需求方
第三部分:破除“人工智能+”的應用壁壘
3.1 破解技術與成本瓶頸
3.1.1 技術易用性:開發低代碼/無代碼平臺,降低使用門檻
3.1.2 總擁有成本:通過MaaS等方式,將資本支出轉為運營支出
3.1.3 技能短缺:開展普惠培訓,培養復合型人才
3.2 化解信任與數據難題
3.2.1 建立信任機制:通過標準認證和評估,增強用戶信心
3.2.2 促進數據流通:利用隱私計算等技術,實現“數據可用不可見”
3.2.3 明確責任邊界:厘清AI應用中的法律責任與問責機制
3.3 應對組織與文化挑戰
3.3.1 變革管理:推動企業業務流程再造與組織變革
3.3.2 文化融合:培育鼓勵試錯、人機協同的企業文化
3.3.3 投資回報衡量:建立科學的AI項目價值評估體系
第四部分:保障與評估:構建推廣的政策與評估閉環
4.1 完善政策與制度保障
4.1.1 產業政策引導:專項資金、政府采購、稅收優惠
4.1.2 人才政策支持:高端人才引進、在崗技能培訓
4.1.3 創新機制設計:沙盒監管,為創新提供安全空間
4.2 開展應用效果監測與評估
4.2.1 建立評估指標體系:經濟、社會、技術多維度評估
4.2.2 建設產業監測平臺:動態跟蹤應用情況與發展趨勢
4.2.3 定期發布發展報告:總結經驗,發現問題,引導方向
4.3 推動國際標準協同與合作
4.3.1 積極參與國際標準制定:提升話語權與影響力
4.3.2 推動標準國際互認:減少技術壁壘,助力企業出海
4.3.3 構建開放協作生態:共建共享,融入全球創新網絡
授課老師:北京前沿未來科技產業發展研究院院長 陸峰博士
(信息來源:北京前沿未來科技產業發展研究院)
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