点击蓝字
关注我们
12月13日，工业和信息化部发布公告，宣布成立人工智能标准化技术委员会（编号：MIIT/TC1）。该委员会的主要职责是针对人工智能领域的评估测试、运营运维、数据集、基础硬件、软件平台、大模型、应用成熟度、应用开发管理以及人工智能风险等多个方面，开展行业标准的制定与修订工作。第一届委员会由41名委员组成，包括1名主任委员、1名常务副主任委员、4名副主任委员、1名兼任秘书长的委员以及34名普通委员，其秘书处由中国信息通信研究院负责运行管理。
今年7月1日，工业和信息化部公示了人工智能标准化技术委员会的筹建方案，并明确了委员会成立后的主要工作规划，涵盖
三大重点方向：
聚焦行业共性需求，加快重点标准研制：针对人工智能领域的基础共性问题，优先制定急需标准，以推动产业高质量发展。 推动标准贯标和应用推广：通过组织标准宣贯活动，支持企业落地实施，提升标准在实际应用中的指导作用。 加快国际标准布局，促进产业国际化合作：积极参与国际标准化组织的工作，推动我国人工智能标准融入国际体系，为全球人工智能技术发展贡献中国智慧。
五大核心领域：
基础通用：制定人工智能术语定义、评估测试、参考架构、运营运维等标准，为行业提供统一的技术语言和基础框架。 基础支撑：制定人工智能数据集、基础硬件、软件平台等标准，强化技术与系统支撑能力。 算法模型：重点制定基础大模型和行业大模型相关标准，以应对人工智能核心算法的发展需求。 运维管理：制定大模型应用指南、应用成熟度和开发管理等标准，提升人工智能系统的运维效率和使用规范性。 安全治理：建立风险识别与防范、安全治理、科技伦理、数据安全、信息安全等标准体系，为人工智能发展提供全面保障。
在标准制定过程中，委员会将坚持“急用先行”的原则，重点布局大模型核心技术相关的基础共性标准，同时推动基础软硬件、行业应用场景、可信治理与科技伦理等关键领域的标准化工作。
Part1
Part2
1. 计算机视觉市场
2. AI语音与语义市场
3. 机器学习平台市场
Part3
1. 美国的人工智能领先地位
2. 中国的人工智能战略布局
近年来，我国在人工智能标准化方面取得了显著进展，逐步形成了覆盖基础、平台支撑、关键技术、产品与服务、应用、安全与伦理等多层次的标准体系。2024年7月2日，工信部等四部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，提出到2026年的发展目标：
新制定国家标准和行业标准50项以上，加快形成引领产业高质量发展的标准体系。
开展标准宣贯和实施推广活动，惠及1000家以上企业，强化标准在企业创新中的支撑作用。
参与国际标准制定20项以上，提升我国在国际标准化领域的影响力。
当前，我国人工智能标准化建设主要呈现以下趋势：
基础标准持续完善：覆盖人工智能术语、评估测试、数据集、基础硬件、算法模型等多个领域的标准逐步出台，奠定了行业发展的规范基础。
行业应用标准加速推进：针对医疗、制造、金融等重点行业，人工智能应用标准化工作不断深化，促进了技术的规模化应用。
国际标准化合作逐步深入：我国加大参与ISO、IEC等国际组织的力度，推动我国标准走向国际化，为全球人工智能技术治理贡献力量。
安全与伦理标准化工作日益重要：随着人工智能技术的深入应用，数据隐私保护、伦理治理和风险防控成为标准化建设的重要方向。
随着人工智能标准化技术委员会的成立，我国人工智能标准化工作将进入加速发展阶段。未来的重点在于推动标准体系与科技创新、产业实践的深度融合，提升我国在国际标准化领域的话语权，同时通过标准的制定与推广，助力人工智能技术的创新发展和产业的规范化、全球化布局。
人工智能在我国各行业的应用案例和市场规模
人工智能在我国各行业的应用日益广泛，市场规模持续扩大。根据国际数据公司（IDC）发布的报告，2023年中国人工智能软件市场规模达377.4亿元人民币，同比增长26.2%。
01
2023年，中国计算机视觉市场规模达101.1亿元人民币，展现出较高的行业成熟度。在上一代人工智能技术浪潮中，计算机视觉已被广泛应用于安防、医疗影像、智能零售等多个场景。而在当前以大语言模型为主导的生成式AI时代，计算机视觉技术的潜力仍有很大挖掘空间，尤其是在多模态融合应用和自动驾驶等新兴领域。
2023年，中国语音与语义市场格局中，尽管头部厂商的市场份额差距较小，市场竞争依然激烈。除主要参与者外，细分领域也涌现了许多专注语音技术的企业。这一领域的核心应用涵盖智能助理、语音识别、情感分析和客服系统等，展现出强大的商业化潜力。
机器学习平台市场
2023年，中国机器学习开发平台市场规模达35.1亿元人民币。随着大模型技术的快速发展，参与者开始积极提供支持大模型训练与调优的产品和服务，以满足生成式AI在企业级应用中的需求。这类平台不仅是技术开发的基础设施，也成为赋能多领域AI创新的重要工具。
当前，AI行业的发展逐步形成了多种成熟的盈利模式，以满足不同市场需求并推动产业生态化布局。通过打造全面的AI能力平台，发展多层次的渠道与生态体系，为企业提供稳定、安全的AI基础设施服务，从而实现平台化收入的持续增长。根据特定行业的需求，企业提供深度定制化的AI解决方案，以解决行业痛点并优化运营效率，从而实现营收规模的快速扩张。此外，行业不断丰富产品形态，推出硬件化、设备化和AIoT化产品，深耕AI硬件市场。例如，智能边缘设备和AI芯片的推出，不仅满足了垂直行业的特定需求，还拓展了AI在工业物联网等领域的应用场景。面向消费者市场，企业积极开发AIGC（生成式AI内容）高潜力应用，包括AI搜索、情感陪伴、AI助理，以及文生图、文生视频等创新场景，为用户提供智能化、个性化的交互体验。这些产品在提升用户满意度的同时，也开辟了新的商业化赛道。通过以上多种盈利模式，AI行业正在实现从技术驱动向应用落地的全面转型，并加速推动经济与社会价值的释放。
中美人工智能领域的竞争态势与政策支持对比
中美两国在人工智能领域的竞争日趋激烈。美国在人工智能的人才、设施、研究和商业化等方面具有领先优势。根据斯坦福大学发布的指数，美国在人工智能创新方面领先于中国，特别是在研究和私人投资等重要指标上。 中国则在人工智能的开发和政府策略支持方面位于世界领先地位。
在政策支持方面，美国主要通过提高人工智能的可解释性、透明性以及信任度，增强其可验证性与可确认性，保护其免受攻击，实现长期的人工智能安全和优化。中国则注重制定人工智能发展规划，推动技术研发和产业应用，建立完善的政策支持体系。
美国的人工智能领先地位
美国的人工智能创新环境具有显著优势，其在私营领域的投资和企业创立方面表现尤为突出。根据报告，2022年美国在人工智能领域的私人投资额达到672亿美元。斯坦福AI指数指导委员会主任雷·佩罗（Ray Perrault）指出，美国在企业融资和公司创立上的领先优势正在不断扩大。这种投资的充沛不仅促使大量AI初创企业崛起，也推动了现有科技巨头在AI领域持续深化布局，形成强大的创新驱动力。
同时，美国也是许多全球顶尖AI企业的所在地，例如Google、Meta以及近年来迅速崛起的OpenAI和Anthropic。这些公司开发了众多具有影响力的AI模型，如OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude，为技术的实际应用和发展树立了标杆。硅谷作为全球技术创新的中心，为这些企业提供了强大的支持生态系统，包括风险投资、技术人才和学术资源的高度集聚，进一步巩固了美国在全球AI领域的主导地位。此外，美国企业还在加速人工智能与各类技术的融合，推动AI与云计算、大数据、物联网（IoT）等前沿技术的深度整合，进一步拓展了AI技术的应用场景。
中国的人工智能战略布局
相较于美国以市场驱动为主的AI发展模式，中国的人工智能发展更多依赖政府的战略规划和政策引导。
中国政府高度重视人工智能的发展，将其作为国家战略重点，提出了一系列战略规划，推动人工智能的快速发展并逐步形成全球竞争力。2017年发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年实现人工智能全面突破，推动中国成为全球人工智能创新中心，构建技术与产业的先发优势。政策工具全面覆盖供给、环境和需求三个层面，提供了从技术研发、市场拓展到人才培养的多维度支持。此外，国家发改委、工信部、科技部等部委与地方政府纷纷响应，通过资源整合与政策激励，形成“京津冀”“长三角”“粤港澳”等区域性人工智能产业集群，进一步助力人工智能的产业化发展。
中国通过顶层设计和政府主导，采取了积极有效的政策支持机制，例如设立人工智能专项基金、鼓励产学研合作以及推动核心技术攻关。在资源分配上，中国政府加大了对基础研究的资金支持力度，同时强化产业应用与落地场景的挖掘，尤其是在安防、医疗、金融、智慧城市等关键领域。相比之下，美国的人工智能发展更多依赖私营资本的驱动和市场自由竞争，而中国的策略优势在于系统性政策支持和快速执行能力。
投融资方面，数据显示，自2013年以来，中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，2017年中国AI企业融资总额占全球的70%。这一现象反映出中国政府引导资本市场与社会资金的积极结合，为人工智能产业的发展提供了坚实的资金保障。同时，中国拥有丰富的数据资源与市场规模，这为人工智能的研发与应用提供了天然的优势。例如，2017年中国人工智能市场规模达到237.4亿元人民币，计算机视觉占据最大份额，为技术开发提供了广阔的应用场景。
同时，中国在人工智能领域的论文总量和高被引论文数量已位居世界前列。中国通过设立人工智能学院、建立人才培养体系以及与国际科研合作，逐步形成了具有全球竞争力的人才储备。然而，与美国相比，中国在顶尖人才比例和基础理论研究方面仍存在差距，仍需进一步加强国际人才引进与自主创新能力。
审核丨梁正 鲁俊群
清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。
新浪微博：@清华大学人工智能国际治理研究院
微信视频号：THU-AIIG
Bilibili：清华大学AIIG
