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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。

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