1）术语标准。用于统一人工智能相关概念、技术、应用行业场景，为其他各部分标准的制定和企业人工智能研究提供支撑，包括人工智能术语相关定义、范畴、实例等标准。2）参考架构标准。规范人工智能相关技术、应用及价值链的逻辑关系和相互作用，为开展人工智能相关标准研制工作提供定位和方向建议。3）测试评估标准。围绕人工智能技术发展的成熟度、行业发展水平、企业能力等方面提取测试及评估的共性需求。包括与人工智能相关的服务能力成熟度评估、人工智能通用性测试指南、评估原则以及等级要求、企业能力框架及测评要求等标准。基础共性标准建设重点：术语标准。结合人工智能发展现状，开展人工智能术语标准制修订工作。参考架构标准。为指明人工智能相关技术、应用及价值链的逻辑关系、相互作用、 发展方向，制定人工智能参考架构等标准。测试评估标准。开展与人工智能相关的服务能力成熟度评估、技术或产品智能能力等级评估、模型质量等标准研制。2、 支撑技术与产品标准支撑技术与产品标准主要包括大数据、物联网、云计算、边缘计算、智能传感器、数据存储及传输设备等部分，如下图所示。

▲支撑技术与产品标准

1）大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素，包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。2）物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素，为人工智能各类感知信息的采集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。3） 云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务，为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度，智能运算平台架构，智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。4）边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。5）智能传感器标准。规范高精度传感器、新型 MEMS 传感器等，为人工智能的硬件发展提供标准支撑，包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。6）数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。支撑技术与产品标准建设重点：大数据标准。重点开展面向人工智能算法和应用的数据服务接口、数据管理能力成熟度评估、数据开放共享要求、开放程度评估以及敏感行业数据治理等标准研制。物联网标准。重点开展新型 MEMS 传感器、多模态感知融合模型与实时化交叉计算方法等标准研制。云计算标准。重点开展面向人工智能的异构计算资源池化、调度和管理等标准研制。边缘计算标准。重点开展云／边人工智能数据传输接口协议和规范、轻量级人工智能模型运行环境要求等标准研制。智能传感器标准。重点开展高精度传感器、新型 MEMS 传感器相关标准制定。数据存储及传输设备标准。重点开展 DAS 存储设备、网络存储及传输设备、存储备份系统相关标准研制。3、 基础软硬件平台标准基础软硬件平台标准主要包括智能芯片、系统软件、开发框架等部分，如下图所示。

▲基础软硬件平台标准

1）智能芯片标准。规范智能计算芯片、新型感知芯片及相关底层接口等，为人工智能模型的训练和推理提供算力支持。包括指令集和虚拟指令集、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准。2）系统软件标准。规范人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、人工智能软硬件平台计算性能等，促进软硬件平台的协同优化。3）开发框架标准。包括机器学习框架和应用系统之间的开发接口、神经网络模型表达和压缩等标准。基础软硬件平台标准建设重点：智能芯片标准。重点开展智能芯片架构和设计、芯片性能、功耗测试要求、数据交换格式、芯片操作系统的设计及检测等标准研制。系统软件标准。重点开展人工智能软硬件优化编译器、人工智能算子库、计算性能评测标准研制。开发框架标准。重点开展机器学习框架应用开发接口、神经网络模型表达与压缩等标准研制。4、 关键通用技术标准关键通用技术标准主要包括机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量子智能计算、模式识别等部分，如下图所示。

▲关键通用技术标准