人工智能概念誕生于 1956 年，在半個多世紀的發展歷程中，由于受到智能算法、計算速度、存儲水平等多方面因素的影響，人工智能技術和應用發展經歷了多次高潮和低谷。2006 年以來，以深度學習為代表的機器學習算法在機器視覺和語音識別等領域取得了極大的成功，識別準確性大幅提升，使人工智能再次受到學術界和產業界的廣泛關注。云計算、大數據等技術在提升運算速度，降低計算成本的同時，也為人工智能發展提供了豐富的數據資源，協助訓練出更加智能化的算法模型。人工智能的發展模式也從過去追求“用計算機模擬人工智能”，逐步轉向以機器與人結合而成的增強型混合智能系統，用機器、人、網絡結合成新的群智系統，以及用機器、人、網絡和物結合成的更加復雜的智能系統。

　　作為新一輪產業變革的核心驅動力，人工智能在催生新技術、新產品的同時，對傳統行業也具備較強的賦能作用，能夠引發經濟結構的重大變革，實現社會生產力的整體躍升。人工智能將人從枯燥的勞動中解放出來，越來越多的簡單性、重復性、危險性任務由人工智能系統完成，在減少人力投入，提高工作效率的同時，還能夠比人類做得更快、更準確；人工智能還可以在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域得到廣泛應用，能夠極大提高公共服務精準化水平，全面提升人民生活品質；同時，人工智能可幫助人類準確感知、預測、預警基礎設施和社會安全運行的重大態勢，及時把握群體認知及心理變化，主動作出決策反應，顯著提高社會治理能力和水平，同時保障公共安全。

　　人工智能作為一項引領未來的戰略技術，世界發達國家紛紛在新一輪國際競爭中爭取掌握主導權，圍繞人工智能出臺規劃和政策，對人工智能核心技術、頂尖人才、標準規范等進行部署，加快促進人工智能技術和產業發展。主要科技企業不斷加大資金和人力投入，搶占人工智能發展制高點。2017 年，我國出臺了《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017〕35 號）、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》（工信部科〔2017〕315 號）等政策文件，推動人工智能技術研發和產業化發展。目前，國內人工智能發展已具備一定的技術和產業基礎，在芯片、數據、平臺、應用等領域集聚了一批人工智能企業，在部分方向取得階段性成果并向場化發展。例如，人工智能在金融、安防、客服等行業領域已實現應用，在特定任務中語義識別、語音識別、人臉識別、圖像識別技術的精度和效率已遠超人工。

　　標準化工作對人工智能及其產業發展具有基礎性、支撐性、引領性的作用，既是推動產業創新發展的關鍵抓手，也是產業競爭的制高點。當前，在我國人工智能相關產品和服務不斷豐富的同時，也出現了標準化程度不足的問題。人工智能涉及眾多領域，雖然某些領域已具備一定的標準化基礎，但是這些分散的標準化工作并不足以完全支撐整個人工智能領域。另一方面，人工智能屬于新興領域，發展方興未艾，從世界范圍來看，標準化工作仍在起步過程中，尚未形成完善的標準體系，我國基本與國外處于同一起跑線，存在快速突破的機會窗口。只要瞄準機會，快速布局，完全有可能搶占標準創新的制高點，反之，則有可能喪失良機。因此，迫切需要把握機遇，加快對人工智能技術及產業發展的研究，系統梳理、加快研制人工智能各領域的標準體系，明確標準之間的依存性與制約關系，建立統一完善的標準體系，以標準的手段促進我國人工智能技術、產業蓬勃發展。

　　本白皮書前期在國標委工業二部和工信部科技司的指導下，通過梳理人工智能技術、應用和產業演進情況，分析人工智能的技術熱點、行業動態和未來趨勢，從支撐人工智能產業整體發展的角度出發，研究制定了能夠適應和引導人工智能產業發展的標準體系，進而提出近期急需研制的基礎和關鍵標準項目

　　本白皮書并不預期成為人工智能領域的全面技術和產業綜述，不求面面俱到，僅針對目前人工智能領域涵蓋的技術熱點和產業情況進行分析，研究提出人工智能標準體系。人工智能標準化工作尚處于起步階段，本白皮書只作為人工智能領域技術、產業和標準化之間初始的連接紐帶，并將在今后不斷根據技術、產業和標準化的發展需求進行修訂。本白皮書不過多地給出人工智能領域觀點性的陳述，力求以較為淺顯易懂的語言和方式進行闡述。

　　本白皮書的意義在于與業界分享人工智能領域的研究成果和實踐經驗，呼吁社會各界共同加強人工智能領域的技術研究、產業投入、標準建設與服務應用，共同推動人工智能及其產業發展。