【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广

【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广

（简单初步提纲）

北京前沿未来科技产业发展研究院为贯彻和落实《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号），推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，让人工智能赋能千行百业，特推出“人工智能+”系列培训课程：

【人工智能培训课程之一】“人工智能+”的顶层设计与政策支撑

【人工智能培训课程之二】“人工智能+”的基础理论和关键技术

【人工智能培训课程之三】“人工智能+”的赋能场景与典型案例

【人工智能培训课程之四】“人工智能+”的保障要素与产业生态

【人工智能培训课程之五】“人工智能+”的标准制定和应用推广

【人工智能培训课程之六】“人工智能+”的行业监管和安全治理

第一部分：构建“人工智能+”的标准化体系

1.1 标准体系的战略价值与总体框架

1.1.1 标准化的核心价值：保障质量、促进互联、降低风险、引导创新

1.1.2 标准体系构建原则：急用先行、共性先立、成熟先上

1.1.3 标准层级结构：基础通用、关键技术、产品服务、行业应用、安全/治理

1.2 基础通用类标准

1.2.1 术语与参考框架：统一核心概念，避免歧义

1.2.2 数据质量与标注：训练数据标准、标注规范与质量评估

1.2.3 体系架构与评估：系统架构标准、性能评估基准

1.3 关键技术类标准

1.3.1 模型与算法：大模型架构、算法接口、模型格式

1.3.2 算力基础设施：芯片接口、算力调度、绿色低碳

1.3.3 平台/服务：AI平台服务能力、开放接口

1.4 安全/治理与伦理类标准

1.4.1 可信AI标准：可解释性、鲁棒性、公平性、隐私保护

1.4.2 安全与合规：产品安全、数据安全、内容安全

1.4.3 治理与伦理：对齐、问责、可持续发展

第二部分：打通“人工智能+”的应用推广路径

2.1 建立分阶段、多层次的推广策略

2.1.1 试点示范阶段：遴选“标杆场景”，打造“灯塔项目”

2.1.2 行业复制阶段：总结“最佳实践”，形成“行业解决方案”

2.1.3 生态扩散阶段：构建“平台+生态”，实现普惠化应用

2.2 打造标杆示范应用场景

2.2.1 智能制造：智能质检、预测性维护

2.2.2 智慧金融：智能风控、智能投顾

2.2.3 智慧医疗：辅助诊疗、医学影像分析

2.2.4 智慧城市：城市大脑、交通治理

2.3 构建普惠化的应用推广生态

2.3.1 公共算力平台：降低中小企业算力成本

2.3.2 模型即服务：提供预训练模型和微调工具

2.3.3 开源社区：汇聚开发者，加速技术迭代与传播

2.3.4 供需对接平台：链接技术方与需求方

第三部分：破除“人工智能+”的应用壁垒

3.1 破解技术与成本瓶颈

3.1.1 技术易用性：开发低代码/无代码平台，降低使用门槛

3.1.2 总拥有成本：通过MaaS等方式，将资本支出转为运营支出

3.1.3 技能短缺：开展普惠培训，培养复合型人才

3.2 化解信任与数据难题

3.2.1 建立信任机制：通过标准认证和评估，增强用户信心

3.2.2 促进数据流通：利用隐私计算等技术，实现“数据可用不可见”

3.2.3 明确责任边界：厘清AI应用中的法律责任与问责机制

3.3 应对组织与文化挑战

3.3.1 变革管理：推动企业业务流程再造与组织变革

3.3.2 文化融合：培育鼓励试错、人机协同的企业文化

3.3.3 投资回报衡量：建立科学的AI项目价值评估体系

第四部分：保障与评估：构建推广的政策与评估闭环

4.1 完善政策与制度保障

4.1.1 产业政策引导：专项资金、政府采购、税收优惠

4.1.2 人才政策支持：高端人才引进、在岗技能培训

4.1.3 创新机制设计：沙盒监管，为创新提供安全空间

4.2 开展应用效果监测与评估

4.2.1 建立评估指标体系：经济、社会、技术多维度评估

4.2.2 建设产业监测平台：动态跟踪应用情况与发展趋势

4.2.3 定期发布发展报告：总结经验，发现问题，引导方向

4.3 推动国际标准协同与合作

4.3.1 积极参与国际标准制定：提升话语权与影响力

4.3.2 推动标准国际互认：减少技术壁垒，助力企业出海

4.3.3 构建开放协作生态：共建共享，融入全球创新网络

授课老师：北京前沿未来科技产业发展研究院院长 陆峰博士

（信息来源：北京前沿未来科技产业发展研究院）