人工智能安全标准白皮书-中国电子技术标准研究院
人工智能安全保护AI系统免受攻击与滥用培训课件
隐私保护技术在AI系统中有广泛的应用场景，如智能推荐、智能医疗、智能家居 等。在这些场景中，需要收集和处理大量用户数据，而隐私保护技术可以确保用 户数据的安全和隐私。
合规性挑战和最佳实践
合规性挑战
在使用AI系统时，需要遵守相关法律法规和政策要求，确保数据的合规性使用。然而， 由于法律法规的复杂性和多样性，以及技术发展的快速性，实现合规性使用是一个巨大
模型篡改
攻击者直接修改AI模型结 构或参数，使模型输出符 合预期结果，从而控制AI 系统行为。
逃逸攻击
攻击者利用对抗样本等手 段，规避AI系统安全检测 机制，实现非法访问或操 作。
典型案例分析：AI系统被攻击实例
自动驾驶汽车攻击
攻击者通过干扰传感器或篡改控制指 令，使自动驾驶汽车发生安全事故。
人脸识别系统攻击
的挑战。
最佳实践
为应对合规性挑战，可以采取一些最佳实践，如建立完善的数据管理制度、加强员工培 训和意识提升、定期进行合规性检查和评估等。同时，积极与监管机构和相关方沟通合
作，共同推动AI系统的合规性使用。
04
模型鲁棒性与对抗性训练策略
模型鲁棒性概念及其意义
模型鲁棒性定义
指模型在面对输入数据中的噪声、异常值或恶意攻击时，能够保持其性能和预测准确性的能力。
社会监督与参与
鼓励社会各界积极参与AI技术的监 督和管理，共同推动AI技术的健康 、可持续发展。
07
总结回顾与未来展望
ห้องสมุดไป่ตู้
关键知识点总结回顾
人工智能安全概念
阐述了人工智能安全的基本定义、重要性以及涉及的主要 领域。
攻击类型与防御策略
详细介绍了针对AI系统的各种攻击类型，如数据投毒、模 型窃取、对抗样本等，以及相应的防御策略和技术。
中国信息技术服务标准(ITSS)白皮书第一版
《中国信息技术服务标准(ITSS)白皮书》（第一版）国家信息技术服务标准指导协调组组 长： 陈 伟副组长： 郭建兵 陈 英 高素梅 戴 红 胡 燕 林 宁何小龙 侯建仁秘书长： 尹洪涛成 员： 任利华 何海林 姜广智 朱宗尧 陈少媚 池 宇陈建共国家信息技术服务标准工作组组 长： 林 宁副组长： 马洪杰 赵国祥 于 跃 张 帆 欧阳树生邱善勤 陈渌萍 秘书长： 周 平Ⅱ编写组王宝艾 高 林 周 平 潘纯峰 左天祖 马洪杰 张 帆 陈世林 高 巍 范 勇 欧阳树生 寸丹梅 廖 昕 崔 静 李 娜 王春涛 贺东锋 李慧敏子 毛立新 李 新 刘瑞慧 白 璐 王永华参加单位（排名不分先后）中国电子技术标准化研究所神州数码系统集成服务有限公司中国软件与技术服务股份有限公司东软集团股份有限公司上海翰纬信息管理咨询有限公司山东浪潮齐鲁软件产业股份有限公司南天电子信息产业股份有限公司快威科技集团有限公司成都勤智数码科技有限公司上海宝信软件股份有限公司广州市金禧信息技术服务有限公司ⅢCopyright © 2010 版权所有前 言2009年4月15日，国务院正式发布《电子信息产业调整和振兴规划》（以下简称：规划），在强化自主创新能力建设方面明确提出“加快制定信息技术服务标准和规范”。
为了贯彻落实规划要求，2009年4月23日，工业和信息化部软件服务业司成立了信息技术服务标准工作组（以下简称：工作组），负责研究并建立信息技术服务标准体系，制定信息技术服务领域的相关标准。
该工作组的成立得到了国家标准化管理委员会、工业和信息化部运行监测协调局、科技司、电子信息司以及北京、上海、广东、江苏、湖北、重庆、成都、沈阳、杭州等省市工业和信息化主管部门的大力支持。
目前，工作组主要围绕信息系统建设、运行维护、服务管理、治理、外包等专业领域开展标准研究制定工作，并针对云计算服务新兴领域开展前期标准预研工作。
工作组形成的标准成果对修订我国《软件产业统计报表制度》、《国民经济行业分类》（GB/T 4754）发挥了重要的支持作用；同时，通过《软件产业统计报表制度》的实施，初步掌握了我国信息技术服务业的总体规模、增长速度及发展趋势；另外，标准在WTO服务贸易多边磋商、中欧服务贸易谈判中也得到了应用。
中国电子技术标准化研究所
人工智能标准制定
参与制定人工智能标准，推动 人工智能技术在各行业的普及
和应用。
云计算标准制定
参与制定云计算相关标准，促 进云计算技术在企业信息化、 政务信息化等领域的应用。
技术转移转化与产业化
技术转移
将研究所的研究成果转移给企 业，推动科技成果的产业化。
技术推广
通过技术推广活动，将先进技 术普及到各个行业，提高行业 的技术水平。
标准化研究
研究所制定了一系列重要的电子技术标准 ，包括基础标准、产品标准和测试方法标 准等。
开展了多项电子技术领域的标准化研究项 目，为国家和行业提供了技术支持和指导 。
国际合作
人才培养
积极参与国际标准化活动，与国际标准化组 织（ISO）和国际电工委员会（IEC）等建立 了广泛的合作关系。
为国家和行业培养了大批电子技术标准化 人才，促进了电子技术标准化领域的人才 交流与合作。
绿色信息技术应用
03
研究所将研究成果应用于各行业，促进节能减排和可持续发展，
推动生态文明建设。
03
国际合作与交流
国际标准化组织参与情况
参与国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）的标准化工作，担任相关技术委员 会秘书处或工作组组长/成员。
参与国际标准化组织/国际电工委员会标准制定，主导或参与制定多项国际标准，推动中国 标准走向世界。
积极参与国际标准化组织/国际电工委员会技术交流活动，加强与其他国家和地区的合作与 交流。
国际合作项目与成果
1
与多个国家和地区开展标准化合作项目，共同制 定国际标准、区域标准或国家标准。
2
成功实施多个国际合作项目，取得丰硕成果，为 全球电子技术标准化发展做出贡献。
生物特征识别白皮书(2019年版)
编写人员
赵 波 杨建军 王文峰 宋继伟 王思翔 杨春林 于雪平 何召峰 樊 磊 钟 陈 刘倩颖 张 璋 耿 力 刘贤刚 林冠辰 徐持衡 谢玉凤 冷 霜 李 军 朱亚军 张立华 郝春亮 孙 彦 宋方方 张亚浩 李星光 赵 静 姚青予 宁 静 温 浩 林 野 张丝潆 方 宁 高升杰 叶明芝 邬晓钧 黄小妮 孙荣荣 刘 刚 陈书楷 林晓清 王丹丹 王晓亮 于 欢 胡文矛 郭 明 胥建民 李 梅 郑晓薇 李志伟 田启川 任敬辉 翁 斌 张 楚 刘 爽 陈 磊 王 栋 吴 斌 蔡春水 胡俊义 张堃博 李 俊
1) 产业链基本形成，市场规模快速增长 从整个产业链来看，我国生物特征识别企业已经覆盖从基础 层的基础器件、基础硬件和基础软件开发、到技术层的模组、算 法和识别系统研发、再到应用层的识别产品和解决方案（如图 2 所示）。
图 2 生物特征识别产业链示意图
目前，我国在生物特征识别领域的企业数量超过 4000 家。2013 年至 2018 年，我国生物特征识别领域新增企业数量呈逐年增长趋
2) 自主企业发展迅速，部分产品已达国际先进水平 总体来说，国外公司提供核心技术的产品在我国生物特征识别 市场仍然占据一定比例，但是部分自主产品已经可以与国际先进 产品相抗衡，且部分企业已在全球范围内具有较高的知名度。 例如在指纹防伪方面，国内相关企业已研制出高性价比的基于 深 度 卷 积 特 征 的指 纹 活 体检 测 方 法和 基于 SVM-RFE （Support Vector Machine-Recursive Feature Elimination，支持向量机 递归特征约减算法）特征选择的假指纹检测方法，该方法无需增 加任何额外硬件辅助；在人脸识别算法方面， 2018 年 11 月 23 日，美国商务部国家标准与技术研究院发布的 2018 年人脸识别测 试结果显示，全球 39 种人脸识别算法中排名前 5 的均来自中国。 3) 多种识别技术蓬勃发展，竞争主体开始合作共赢。 目前，在我国生物特征识别产业中，指纹识别技术和产品仍然 占据主导地位，占比超生物特征识别技术整体市场的 1/3。技术难
AI框架发展白皮书
AI框架发展白皮书中国信息通信研究院2022年2月No.202201（2022年）版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。
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AI助力当前经济社会步入智能经济时代。
世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期，人工智能（AI，Artificial Intelligence）作为其中重要的使能技术，对激活实体经济具有溢出带动性很强的“头雁效应”，对构筑国家科技影响力具有举足轻重的意义。
人工智能成为了全球各国新的科技热点，人工智能基础设施建设也成为重要抓手与着力点。
未来十年是全球发展数字经济、迈入智能经济社会的黄金发展期，着力发展人工智能基础设施，将为我国人工智能产业发展壮大、数字经济蓬勃发展提供强大牵引力。
AI框架是智能经济时代的操作系统。
作为人工智能开发环节中的基础工具，AI框架承担着AI技术生态中操作系统的角色，是AI 学术创新与产业商业化的重要载体，助力人工智能由理论走入实践，快速进入了场景化应用时代，也是发展人工智能所必需的基础设施之一。
随着重要性的不断凸显，AI框架已经成为了人工智能产业创新的焦点之一，引起了学术界、产业界的重视。
在此背景下，白皮书致力于厘清AI框架的概念内涵、演进历程、技术体系与作用意义，通过梳理总结当前AI框架发展现状，研判AI 框架技术发展趋势，并对AI框架发展提出展望与路径建议。
由于AI 框架仍处于快速发展阶段，我们对AI框架的认识还有待持续深化，白皮书中存在的不足之处，欢迎大家批评指正。
一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系 (1)(一) AI框架演进步入深化阶段 (1)(二) AI框架技术演化出三个层次 (5)(三) AI框架重要性愈加突显 (13)二、全球AI框架繁荣发展，多元化竞合态势渐显 (14)(一)供给主体方面，企校贡献最活跃 (14)(二)开源生态方面，全球进入活跃期 (16)(三)市场格局方面，双寡头持续引领 (18)(四)支撑应用方面，科研与产业齐驱 (20)(五)推广途径方面，三条路齐发并进 (25)三、应对未来多样化挑战，AI框架有六大技术趋势 (27)(一)泛开发：AI框架将注重前端便捷性与后端高效性的统一 (27)(二)全场景：AI框架将支持端边云全场景跨平台设备部署 (28)(三)超大规模：AI框架将着力强化对超大规模AI的支持 (29)(四)科学计算：AI框架将进一步与科学计算深度融合交叉 (31)(五)安全可信：AI框架将助力提升AI模型可解释性与鲁棒性 (32)(六)工程化：AI框架将加速AI应用产业规模级工程化落地 (34)四、AI框架生态远未成熟，未来发展空间可观 (36)(一)从硬件适配向算子接口标准化演进 (36)(二)强化开源社区打造与开源氛围营造 (36)(三)重视与高校科研院所广泛开放合作 (37)(四)推进融入AI基础设施布局落地 (37)(五)支持深度赋能大模型及科学计算 (38)图目录图1 AI框架技术演进 (2)图2 AI框架核心技术体系 (5)表目录表1 Github社区中主流AI框架情况（2022.1） (16)表2 Gitee社区中主流AI框架情况（2022.1） (18)AI框架发展白皮书（2022年）一、AI框架技术持续演进，已形成较为完整的体系AI框架是AI算法模型设计、训练和验证的一套标准接口、特性库和工具包，集成了算法的封装、数据的调用以及计算资源的使用，同时面向开发者提供了开发界面和高效的执行平台，是现阶段AI算法开发的必备工具。
可信人工智能标准化发展综述
可信人工智能标准化发展综述摘要：可信人工智能标准体系建设，可以加强人工智能发展的潜在风险研判和防范，确保人工智能应用安全、可靠、可控。
通过研究分析国际主要标准化组织、领先国家可信人工智能领域标准研究现状及重点推进方向，结合国内可信人工智能标准方面的工作推进情况，分析总结出全球可信人工智能标准化的发展现状和趋势以及标准化发展存在的问题。
关键词：人工智能；可信人工智能；标准；标准体系Abstract: Construction of trustworthy AI standard system can strengthen the research, judgment and prevention of potential risks in the development of AI, and ensure the safety, reliability and control of AI application. Through the research and analysis of major international standardization organizations and leading countries in the field of trustworthy AI standards research status and key promotion direction, combined with the domestic trustworthy AI standards work progress, we analyze and summarize the development status and trend of global trustworthy AI standardization as well as the existing problems in standardization development.Key words:artificial intelligence (AI); trustworthy artificial intelligence; standard;standard system引言可信人工智能概念解释繁多，各个国家概念虽然表达形式不一，但究其背后的定义，都关注鲁棒性、透明度、隐私保护、安全、责任、公平等方面。
人教中图版(2019)高中信息技术 4.1认识人工智能
4.1 认识人工智能➢一、《课程标准》要求●内容要求通过对人工智能典型案例的剖析，了解智能信息处理的巨大进步和应用潜力，认识人工智能在信息社会中的重要作用。
●学习目标了解人工智能的产生与发展，体会人工智能对社会发展的影响。
通过典型实例理解人工智能技术，感受人工智能的魅力。
➢二、教学要点无所不在的人工智能，正成为推动人类进入智能时代的决定性力量，引领着新一轮的产业变革。
本节主要帮助学生了解人工智能的产生与发展，体会人工智能对当前社会发展的影响，了解典型的人工智能技术及其应用案例，感受人工智能的魅力。
本节是本章学习的开篇，教学中要突出学生的应用体验，激发学习兴趣和探索欲望，为后续学习和项目任务的完成做好准备。
➢三、内容解析本节的“体验探索”活动通过人机博弈发展历程中的“三盘棋”引发学生对人工智能科学的学习兴趣。
接着，重点介绍“人工智能的产生与发展”和“感受人工智能的魅力”两部分内容。
● 1.人工智能的产生与发展本小节从人机对弈入手创设情境，由思考活动“图灵测试与人工智能”展开对机器如何获得智能的讨论，从而引出人工智能及其发展的系统学习。
人工智能的概念界定目前有多种，教科书中，采用的是中国电子技术标准化研究院组织编写的《人工智能标准化白皮书(2018版)》中的人工智能定义。
而在介绍人工智能的发展时，主要分析了我国在人工智能领域的重要进展，包括阅读拓展中的“吴文俊与吴氏方法”，以此激发学生的民族自豪感、社会责任感和使命感，提高努力学习新知识和新技术的热情。
● 2.感受人工智能的魅力本小节主要介绍了人机交互、图像识别与生物特征识别、自然语言处理和机器学习等人工智能技术的核心原理和应用价值。
通过三个实践活动，带领学生体验人工智能技术在语音识别、图像识别和机器翻译等方面的应用，在感受人工智能技术魅力的同时，理性反思技术实现的方法以及适用的领域和改进的方向。
➢四、教学建议教学活动建议人工智能的应用无所不在，在教学中不必局限于教科书中的案例，可以根据学生和学校的具体情况，为学生提供更多人工智能与实际生活相关的实例，比如数字化校园中人工智能技术的应用，让学生真正感受到人工智能与日常生活的密切联系。
智能驾驶行业：智能驾驶计算芯片性能评测标准化白皮书
2023.9目录一、智能驾驶计算芯片产业现状 (3)1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况 (3)2、智能驾驶计算芯片应用需求 (7)3、智能驾驶计算芯片标准需求 (8)二、智能驾驶计算芯片标准与评测 (9)1、智能驾驶计算芯片国内外政策和标准现状 (9)2、智能驾驶计算芯片性能评测标准 (11)3、智能驾驶计算芯片标准典型应用案例 (16)三、总结与展望 (28)四、参考文献 (29)一、智能驾驶计算芯片产业现状汽车产业正在被人工智能技术重构。
如同蒸汽机之于工业革命的意义，智能驾驶已经成为人类社会自发明汽车以来的一大颠覆性创新，持续推动汽车产品、整车市场格局和产业链变革，而数据和算力是驱动汽车智能化加速的两大动力。
关于智能驾驶发展的趋势，业内普遍认同的观点是：智能驾驶汽车将在2025年前后开始一轮爆发式增长。
智能驾驶汽车在传统驾驶的电子电气架构基础上，引入基于智能驾驶芯片的智能驾驶模块，搭载各类车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合了现代通信、网络和计算技术，使得车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，从而大大提升驾驶的自动化和智能化。
未来，汽车将从最常用的交通工具变成最大的智能终端，具备高度电动化、网联化、智能化、共享化的特征，传统汽车企业势必将重新定义和塑造自身的商业模式，传统汽车行业的市场也将向芯片厂商、互联网科技公司、造车新势力等逐步打开，生态格局不断走向开放。
1、国内外智能驾驶计算芯片发展情况——车载计算芯片成为行业竞争热点，国内外企业竞相发力随着智能驾驶技术的不断发展和汽车市场的逐渐开放，作为汽车智能化的核心，智能驾驶芯片的发展在全球范围内日益瞩目，市场也呈现出井喷式的增长态势。
除了传统的汽车制造商，科技公司也开始在智能驾驶芯片市场布局。
例如，英伟达的智能驾驶芯片“Drive”已经被包括奔驰、特斯拉和沃尔沃在内的多家汽车制造商采用。
此外，谷歌旗下的Waymo、苹果、百度和滴滴也都在智能驾驶芯片领域进行了大量尝试。
人工智能在医学影像辅助诊断中的应
人工智能(artificial intelligence,AI)作为一门交叉前沿学科,其诞生于计算机领域。
2018年,我国《人工智能标准化白皮书(2018年)》中也给出了人工智能的定义:人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器,通过模拟、延伸和扩展人类的智能,来感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统[1]。
AI 技术是计算机科学、数学、控制论以及信息论等多种学科的交叉[2]。
在大量的数据库中,使用数学模型提取各种复杂的非线性关系[3],将计算机所采集的数据自动计算和预测,可达到自主学习的效果[4]。
21世纪以来,基于深度卷积神经网络技术的飞速发展和应用,AI 技术在计算机视觉领域的进展获得突破,其与医[基金项目]2022年度连云港市科协软课题(Lkxyb22007)。
[作者简介]周建国(1980-),男,硕士,副主任医师,研究方向为医学影像诊断。
[通信作者]王珩(1983-),男,硕士,副主任医师,研究方向为临床医学及行政管理,E-mail:136****************。
DOI:10.16659/ki.1672-5654.2022.20.249人工智能在医学影像辅助诊断中的应用现状及前景分析周建国,符大勇,卢明聪,孟云,王珩南京中医药大学连云港附属医院放射科,江苏连云港222004[摘要]人工智能(artificial intelligence,AI)作为信息技术革命的核心内容,已成为传统行业转型以及升级的重要驱动力。
在医疗卫生领域,AI 技术在解决医疗资源短缺、分配不均以及医患关系紧张等方面具有积极的应用价值。
医学影像与AI 的结合是最具发展前景的领域,在医学影像学辅助诊断方面,AI 不仅提高了疾病筛查的阳性率,在诊断效率以及疾病分级分期方面也提供了参考依据。
本文总结AI 技术在医学影像诊断中的应用现状,分析AI 技术所存在的问题、机遇以及挑战,展望AI 技术在医学影像辅助诊断中的发展前景。
对象标示符(OID)白皮书_201507
对象标识符(OID)白皮书(2015)中国电子技术标准化研究院2015年7月——————————————————————版权声明——————————————————————本白皮书1版权属于中国电子技术标准化研究院（工业和信息化部电子工业标准化研究院），凡转载或引用本文的观点、数据，请注明来源。
中国电子技术标准化研究院OID注册中心拥有本报告内容的永久的、非专有的、免费的全球性的版权许可，未经OID注册中心的书面授权，不得以任何方式复制、抄袭、影印、翻译本报告的任何部分。
1本白皮书由我国OID白皮书以及国际OID白皮书组成，版权声明及前言仅适用于我国OID白皮书。
前言进入二十一世纪以来，随着信息技术的迅速发展，我国信息化建设的步伐也在不断加快，物联网、云计算等新兴技术层出不穷，使得信息处理的对象从传统的计算机等终端设备扩展至日常生活中的各种事物，延伸了网络通信的外延和内涵，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信。
为了更好地实现不同应用、不同系统间的互连互通，我们需要建立兼容性强、技术成熟的标识体系，对我国各类对象进行标识管理。
国务院发布的《推进物联网有序健康发展的指导意见》中主要任务部分指出“加快物联网编码标识等基础共性标准研究制定”；在国家发展改革委、工业和信息化部、科技部等部门联合印发的《物联网发展专项行动计划》中，在标准制定、技术研发、政府扶持措施、法律法规等多个部分中明确指出要加强物联网标识标准、标识解析平台、标识解析和管理技术、标识等资源立法等各方面工作。
建立我国标识管理体系，首先是未来信息化建设发展的技术需求，传统的TCP/IP协议地址分配已经无法满足数量庞大、形态各异的信息终端互连的需求；其次是各应用领域实现信息交互与共享的需求，不同对象间的通信、各应用领域的互联互通等需要各应用领域在兼容原有机制的同时，将其基础建设纳入到国家体系下；再次是安全保障的需求，我国信息资源实现科学有序的标识管理，既是信息化产业发展的客观需求，也是保障我国信息安全、信息资源自我管理和利用、维护国家主权的重要手段。
中国智能制造能力成熟度模型白皮书
编写单位（排名不分先后）
中国电子技术标准化研究院 江苏海宝软件股份有限公司 中国航空综合技术研究所 北京和利时系统工程有限公司 浙江中控技术股份有限公司 中车株洲电力机车有限公司
北京机械工业自动化研究所 上海明匠智能系统有限公司 宁夏共享集团股份有限公司 石化盈科信息技术有限责任公司 四川长虹电器股份有限公司
智能制造
图1-1各国不同的制造业转型途径
对比各国关于制造业转型发展的战略规 划，我们不难发现，在这场占据制造业产业变 革制高点的争夺中，各国都将发展智能制造作 为其战略核心，不断推动制造业向数字化、网 络化、智能化发展，向绿色化、服务化转型。 在可以预见的未来，以智能制造为代表的新一 轮产业革命，将是释放未来竞争力的关键，发 展智能制造是制造业转型升级的必经之路。
集成了网络产生的数据和信息，包括了制造型 和供应链型企业所涉及的实时分析、推理、设 计、规划和管理等各方面，即制造智能，可通 过广泛的、全面的、有目的地使用基于传感器 产生的数据进行分析、建模、仿真和集成，为 企业提供实时的决策支持。
侧重柔性生产、协同 供应链、能源和资源 利用等智能制造目标
侧重数据与信息的获 取、建模、应用、分 析等
工业4.0就绪度可以视作是解决此矛盾一 个有效的参考方案。工业4.0就绪度是由德国 机械设备制造业联合会（VDMA）提出，旨在 解决德国制造业面临的两大问题：一是当前德
中国智慧园区标准化白皮书
白皮书的发布，旨在与业界分享我们在智慧园区领域的思考和经验 标准 化工作是基础性工程，希望致力于智慧园区建设的合作伙伴们共同关注我国智 慧园区标准体系建设，切实促进我国智慧园区标准全面、健康、可持续发展。
中国智慧园区标准化白皮书
目录
第一章：智慧园区发展概况.................................................................................... 1 1.1 发展概况 ................................................................................................... 2 1.2 概念内涵 ................................................................................................... 7 1.3 建设目标 ................................................................................................... 8
4.1认识人工智能教学设计人教_中图版高中信息技术必修1
第 4 章走进智能时代4.1 认识人工智能教学设计教学背景信息科技是现代科学技术领域的重要部分，主要研究以数字形式表达的信息及其应用中的科学原理、思维方法、处理过程和工程实现。
当代高速发展的信息科技对全球经济、社会和文化发展起着越来越重要的作用。
义务教育信息科技课程具有基础性、实践性和综合性，为高中阶段信息技术课程的学习奠定基础。
信息科技课程旨在培养科学精神和科技伦理，提升自主可控意识，培育社会主义核心价值观，树立总体国家安全观，提升数字素养与技能。
教材分析本节课的教学内容选自人教/地图出版社第 4 章走进智能时代 4.1 认识人工智能，信息技术的发展与普及为我们创造了一个全新的数字化生活环境。
它们在给我们带来生活便利的同时，也在逐渐地改变着我们的生活方式。
在 2018 年的上海科技博览会上，有一位声音甜美、行动自如的机器人“小i”，受到了人们的关注。
“你会唱歌吗？”“可不可以给我讲个笑话？”“明天的天气怎么样？”人们争抢着和这个可爱的机器人对话。
小 i 不仅逐一回答了它所“听”到的每一个问题，还不时地用一个个笑话、萌劲十足的表情，以及语气逗乐了现场的观众。
其实，它是我国一家智能科技公司开发的一款具有自我学习能力的实体机器人。
该科技公司在自然语言处理、语义分析和理解、知识工程和智能大数据等方面走在了世界前列，它研发的相关智能技术已经在我国的金融、医疗、交通等领域得到广泛应用。
同学们，想想还有哪些人工智能技术就在我们的生活中？它有哪些奇妙之处？又如何影响着我们的生活？现在，就让我们一起走进这神奇的人工智能artificial intelligence，简称 AI）世界吧！本章我们将以“智能交互益拓展”为主题开展项目活动，体验人工智能对日常生活的影响，了解人工智能的关键技术，认识人工智能在信息社会中的重要作用。
学情分析此节课针对的对象是高一年级的学生，学生对信息技术的关键技术以及信息技术对生活与学习的影响有一定的了解，但对所学内容只是体验性和经验性的认识。
_大数据标准化白皮书v2_0_发布大数据标准体系框架
12月22日，无人机系统标准化协会理事会及技术委员会成立大会在北京召开。
大会由无人机系统标准化协会（筹备）主要发起，中国航空综合技术研究所的徐明总工程师主持。
来自工业和信息化部、中国民用航空局、国家标准化管理委员会、中国航空工业集团公司等59家单位的160名代表参加大会。
在理事会第一次扩大会会议上，理事会成员及协会成员针对无人机系统设计生产单位基本条件及评价方法、无人机系统行业发展与标准化现状等议题展开了讨论。
同时，全体技术委员会专家对《无人机系统术语》和《民用无人机系统分类及分级》两项团体标准进行了审查，经过专家讨论与质询，两项标准最终通过技术委员会的审查。
近年来，中国无人机系统产业市场规模在逐年扩大，这个新兴产业的发展需要标准的引领和规范。
我国无人机系统产业亟需标准提升企业竞争力、打造高效产业链、规范市场秩序。
协会的成立为夯实产业发展基石、拓展市场空间提供强有力的支撑服务。
目前，无人机产业技术创新联盟已发布了《民用无人机系统通用要求》1项联盟标准，民用无人机系统性能测试方法联盟标准“第1部分：多旋翼飞行平台”“第2部分：直升机飞行平台”“第3部分：无线射频性能”、《民用无人机系统身份识别技术要求》和《民用无人机飞控系统技术要求》5项联盟标准立项，正在研究制定中。
（摘编自深圳市标准化研究院网站）12月29日，中国电子技术标准化研究院网站发布了《大数据标准化白皮书v2.0》，新版大数据标准化白皮书展示了由中国电子技术标准化研究院提出的“大数据标准体系框架”。
大数据标准体系由基础标准、技术标准、产品和平台标准、安全标准、应用和服务标准五个类别的标准组成。
（1） 基础标准为整个标准体系提供包括总则、术语、参考模型、元数据等基础性标准。
（2） 技术标准该类标准主要针对大数据相关技术进行规范。
包括大数据集描述与评估、大数据处理生命周期技术和互操作技术三类标准。
其中，大数据集描述与评估主要针对描述模型、分类方法、质量模型、评估和数据溯源等方面进行规范。
2020-2021年人工智能工程化白皮书
前言近年来，人工智能迎来了第三个发展高峰期。
在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下，人工智能技术得以大幅度提升。
在很多应用领域，人工智能被给予很大期望，最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。
过去几年里，中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期，适逢人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的人工智能（主要是机器视觉）在安防行业迅速落地，诞生了一系列初具成效的应用，也存在虚张声势的营销。
批评者指出，人工智能当前的主要矛盾，是业界的营销能力和PPT水准，远远领先于用户的真实需求和实战准备；人工智能序幕揭开，算法仍有很多发展空间，对于算法落地难、实战差，工程化是今后要解决的问题。
实践者认为，任何一项技术，其生命力由商业化应用的程度决定，只有将技术转化为产品，形成解决方案，最终转化为用户的有效利用，才能形成技术和价值的良性循环。
在顶层设计方面，中国政府对人工智能发展战略的高度重视。
自2015年6月以来，中国密集发布了7项关于人工智能的政策与规划，并倡导将人工智能技术应用于公共安全领域，进行技术创新、产品创新和应用创新。
在技术创新层面，传统的安防企业、新兴的AI初创企业，都开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新，探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术，具备了原创性技术的突破能力。
在产品应用层面，很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品，理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。
人工智能技术的不断进步，传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。
智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟，因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。
挑战与机遇并存，从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地，智慧安防仍然面临众多难题，诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。
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目录CONTENTS一、人工智能概述 (1)1.1 人工智能迎来第三次发展浪潮 (1)1.2 人工智能技术与应用进展显著 (2)1.3 人工智能产业链初具规模 (4)1.4 我国人工智能应用场景广阔 (6)1.5 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段 (7)二、人工智能安全法规政策和标准化现状 (9)2.1 人工智能安全法律法规和政策 (9)2.1.1 国际国外情况 (9)2.1.2 国内情况 (15)2.2 主要标准化组织人工智能安全工作情况 (17)2.2.1 ISO/IEC JTC1 (17)2.2.2 ITU-T (18)2.2.3 IEEE (18)2.2.4 NIST (21)2.2.5 TC260 (22)2.2.6 其他标准化组织 (25)2.3 人工智能伦理道德工作情况 (26)三、人工智能安全风险分析与内涵 (29)3.1 新的攻击威胁 (29)3.2 人工智能安全隐患 (31)3.2.1 算法模型安全隐患 (31)3.2.2 数据安全与隐私保护隐患 (33)iv目录CONTENTS3.2.3 基础设施安全隐患 (36)3.2.4 应用安全隐患 (37)3.2.5 人工智能滥用 (38)3.3 安全影响 (39)3.4 人工智能安全属性和内涵 (41)四、人工智能安全标准体系 (44)4.1 人工智能安全标准化需求分析 (44)4.2 人工智能安全标准与其他领域标准的关系 (46)4.3 人工智能安全标准体系 (46)4.3.1 人工智能基础性安全标准 (47)4.3.2 人工智能数据、算法和模型安全标准 (48)4.3.3 人工智能技术和系统安全标准 (48)4.3.4 人工智能管理和服务安全标准 (49)4.3.5 人工智能测试评估安全标准 (50)4.3.6 人工智能产品和应用安全标准 (50)五、人工智能安全标准化工作建议 (51)附录A 人工智能相关安全标准 (55)A.1 TC260人工智能安全标准研究项目 (55)A.2 TC260人工智能安全相关标准 (56)A.3 ISO/IEC JTC1/SC42人工智能安全相关的标准 (57)附录B 人工智能应用安全实践案例（排名不分先后） (58)B.1 百度人工智能安全实践 (58)B.2 猎户星空人工智能安全实践 (61)v目录CONTENTSB.3 清华大学人工智能安全实践 (63)B.4 依图人工智能安全应用实践 (66)B.5 IBM人工智能安全实践 (69)B.6 深信服人工智能安全实践 (72)B.7 360 人工智能安全实践 (75)B.8 阿里巴巴人工智能安全实践 (78)B.9 华为人工智能安全实践 (82)参考文献 (85)vi一、人工智能概述人工智能，是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统[1]。
人工智能相关技术的研究目的是促使智能机器会听（如语音识别、机器翻译等）、会看（如图像识别、文字识别等）、会说（如语音合成、人机对话等）、会行动（如机器人、自动驾驶汽车等）、会思考（如人机对弈、定理证明等）、会学习（如机器学习、知识表示等）[2]。
1.1 人工智能迎来第三次发展浪潮早在1950年，阿兰图灵在《计算机器与智能》中阐述了对人工智能的思考，并提出以图灵测试对机器智能进行测量。
1956年，美国达特茅斯学院举行的人工智能研讨会上首次提出人工智能的概念：让机器能像人类一样认知、思考并学习，这标志着人工智能的开端。
人工智能在20世纪50年代末和80年代初两次进入发展高峰，但受制于技术、成本等因素先后进入低谷期（如图1-1所示）。
近年来，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展[2]，人工智能在算法、算力和数据三大因素的共同驱动下迎来了第三次发展浪潮。
1图1-1 人工智能发展历程图1.2 人工智能技术与应用进展显著人工智能技术不断发展，尤其是以深度学习为代表的机器学习算法，及以语音识别、自然语言处理、图像识别为代表的感知智能技术取得显著进步。
专用人工智能即面向特定领域的人工智能，由于其具备任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单等特征，陆续实现了单点突破，在计算机视觉、语音识别、机器翻译、人机博弈等方面可以接近、甚至超越人类水平。
与此同时，机器学习、知识图谱、自然语言处理等多种人工智能关2键技术从实验室走向应用市场（如图1-2所示）。
机器学习主要研究计算机等功能单元，是通过模拟人类学习方式获取新知识或技能，或通过重组现有知识或技能来改善其性能的过程。
深度学习作为机器学习研究中的一个新兴领域，由Hinton等人于2006年提出。
深度学习又称为深度神经网络（层数超过3层的神经网络），是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。
在传统机器学习中，手工设计特征对学习效果很重要，但是特征工程非常繁琐，而深度学习基于多层次神经网络，能够从大数据中自动学习特征，具有模型规模复杂、过程训练高效、结果训练准确等特点[3]。
知识图谱，本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系。
自然语言处理，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
人机交互，主要研究人和计算机之间的信息交换，包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换。
计算机视觉，是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。
生物特征识别，是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。
智能语音，主要研究通过计算机等功能单元对人的语音所表示的信息进行感知、分析和合成。
3图1-2 人工智能关键技术1.3 人工智能产业链初具规模从全球范围来看，人工智能市场发展迅速、潜力巨大。
我国作为全球最为重要的科技创新和应用主体，持续发力，促进人工智能产业快速发展。
2018年，我国人工智能产业规模约为344亿元，人工智能领域融资额达796.9亿元[5]。
截至2019年9月，我国人工智能相关公司总数已超过2500家[5]，主要从事计算机视觉、语音识别和语言技术处理等相关业务[6]。
《新一代人工智能发展规划》更是提出到2030年国内人工智能核心产业规模要超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元，为人工智能产业持续快速增长指出宏伟目标。
当前，全球人工智能产业链已初具规模，形成多层产业结构（见图451-3），其中基础层是人工智能的基础支撑，提供计算力、数据等基础资源；技术层是人工智能的技术体系，提供算法开发的软件框架、算法模型、关键技术；应用层实现人工智能应用，提供人工智能产品、服务、行业应用解决方案等。
图1-3 人工智能产业链结构人工智能产业链主要涉及智能基础设施厂商、智能信息及数据提供商、智能技术服务厂商、智能产品和服务提供商、智能应用解决方案提供商等。
智能基础设施厂商，主要包括智能芯片、智能服务器、端侧设备等为人工智能提供基础计算能力支持的厂商及传感器等硬件厂商。
智能信息及数据提供商，主要包括数据集提供商，及提供人工智能数据采集、标注、分析、处理相关服务的厂商。
智能技术服务厂商，依托基础设施和大量数据提供智能技术服务，主要包括提供人工智能的软件框架或技术平台、提供人工智能算法模型和关键技术咨询、提供人工智能在线服务等。
智能产品和服务提供商，即提供智能机器人、智能运载工具、智能终端、生物特征识别产品、自然语言理解产品、计算机视觉产品等人工智能产品数据(集)图像处理数据集语音处理数据集自然语言处理数据集.....行业应用智能安防智能机器人智慧金融自动驾驶智慧医疗人脸识别系统智能家居智能客服智能交通智能风控 ..........产品和服务关键技术计算机视觉多种神经网络模型自然语言理解朴素贝叶斯智能语音支持向量机人机交互决策树知识图谱k均值 ..........算法模型软件框架TensorFlow LiteTensorFlow Caffe Paddle-mobile PyTorch Core ML Paddle paddle NCNN MXNet ..........Caffe2go和服务的厂商[7]，这些产品和服务可以软硬件产品、云服务、API服务等形式存在。
智能应用解决方案提供商，即人工智能在智能金融、智能制造、智能交通、智能家居、智能医疗、智能金融等垂直行业和应用场景的解决方案提供者。
1.4 我国人工智能应用场景广阔近年来，我国陆续出台多项政策推动人工智能产业发展，多角度促进人工智能与经济社会深度融合发展。
工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，中央深改委会议审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，科技部印发了《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》。
截止2019年，全国已建立15个国家级人工智能开放平台，21个省市地区政府出台了人工智能产业相关政策[5]。
在国家和地方政策扶持、数据资源丰富等多因素的驱动下，我国广阔的人工智能应用市场成为发展优势。
从垂直行业来看（见图1-4），人工智能在安防、金融、零售、医疗、政务、交通、制造、家居等行业领域得到应用。
相关报告显示，当前机器人、安防、医疗成为热门应用场景，智能军事、智能写作、无人船等领域相对处于起步阶段[5]。
人工智能在金融领域应用最为深入，在零售行业各环节多点开花，在医疗行业智能应用发展迅速，在政务和安防领域发展前景广阔，在制造业领域有待进一步开发应用潜力[6]。
6图1-4 人工智能行业应用示意1.5 人工智能总体发展水平仍处于起步阶段目前，人工智能在大数据、算力和深度学习算法的驱动下迎来了新一代发展浪潮，但如考虑到人工智能的研究目的是“探索智能本质”，人类尚无法研制出具有类人智能的智能机器。
因此，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段，主要表现在三个方面：一是通用人工智能研究与应用依然任重道远[2]。
当前专用人工智能领域虽然已取得突破性进展，但是专用智能主要是弱人工智能，即缺乏自主意识，不能真正实现概念抽象、推理决策和解决问题。
通用人工智能，也称为强人工智能或类人智能，通常是指达到人类水平的、能够自适应地应对外界环境挑战的、具有自我意识和思维能力的人工智能。
比如，人的大脑就是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题。
通用智能目前还处于起步阶段，距离人类智能仍有许多差距。
二是人工智能技术距离“很好用”还存在诸多瓶颈。