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2025年1月13-24日，國(guó)際電信聯(lián)盟電信標(biāo)準(zhǔn)分局第二十一研究組（ITU-T SG21）于瑞士日內(nèi)瓦召開(kāi)全體會(huì)議。由中國(guó)信息通信研究院（簡(jiǎn)稱“中國(guó)信通院”）牽頭的10個(gè)結(jié)項(xiàng)項(xiàng)目、5個(gè)新立項(xiàng)項(xiàng)目和1個(gè)文稿更新項(xiàng)目順利通過(guò)。

其中，結(jié)項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)圍繞數(shù)據(jù)標(biāo)注、云平臺(tái)建設(shè)、模型測(cè)評(píng)等多個(gè)大模型產(chǎn)業(yè)化環(huán)節(jié)展開(kāi)，聚焦智能體感知評(píng)估、機(jī)器人流程自動(dòng)化、代碼生成、駕駛員行為檢測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域，標(biāo)志著中國(guó)在大模型國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，推動(dòng)了人工智能及相關(guān)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)。

結(jié)合中國(guó)信通院與ITU官網(wǎng)發(fā)布內(nèi)容，中國(guó)信通院上海工創(chuàng)中心對(duì)10項(xiàng)結(jié)項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)的已公開(kāi)內(nèi)容進(jìn)行了梳理匯總。

01 Technical specification forartificial intelligence cloudplatform:Data annotation

人工智能云平臺(tái)技術(shù)規(guī)范：數(shù)據(jù)標(biāo)注

標(biāo)準(zhǔn)從人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注全流程的角度出發(fā)，共分為數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)標(biāo)注、智能標(biāo)注、數(shù)據(jù)交付和生產(chǎn)管理五個(gè)部分。

簡(jiǎn)介 / INTRODUCTION

由于數(shù)據(jù)標(biāo)注在改進(jìn)人工智能算法模型訓(xùn)練中的作用，其重要性正日益受到關(guān)注。因此，評(píng)估數(shù)據(jù)標(biāo)注的能力非常重要。本提案概述了人工智能云平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)注能力的一般要求，這些要求有助于行業(yè)參與者分析和優(yōu)化其產(chǎn)品，同時(shí)也幫助用戶構(gòu)建和選擇符合這些要求的產(chǎn)品。

02 Technical requirements andevaluation methods of AI-baseddriver behaviour detectionapplication

駕駛員行為檢測(cè)應(yīng)用的技術(shù)要求與評(píng)估方法

標(biāo)準(zhǔn)以駕駛員行為檢測(cè)為核心，明確行為檢測(cè)應(yīng)用通用框架，涵蓋數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)預(yù)處理、計(jì)算與決策及輸入等模塊，規(guī)范其可檢測(cè)的行為狀態(tài)及通用檢測(cè)方法和檢測(cè)流程。

概要 / SUMMARY

駕駛員行為檢測(cè)是車輛駕駛安全助手系統(tǒng)中最重要的部分之一。它有助于防止人類引起的安全風(fēng)險(xiǎn)，并大大減少嚴(yán)重事故的發(fā)生。因此，如何實(shí)現(xiàn)成熟的駕駛員行為檢測(cè)應(yīng)用程序引起了公眾的關(guān)注。需要考慮駕駛員，汽車和環(huán)境之間的信息和連接，以在現(xiàn)實(shí)的駕駛場(chǎng)景中充分了解駕駛員行為。該項(xiàng)目主要關(guān)注使用車輛中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的駕駛員行為應(yīng)用程序。該建議旨在為駕駛員行為檢測(cè)應(yīng)用提供一種一般框架，要求和評(píng)估方法，并幫助公司和行業(yè)增強(qiáng)對(duì)多媒體應(yīng)用程序上駕駛員行為檢測(cè)的開(kāi)發(fā)。

03 Framework andrequirements for the foundationmodel platform

基礎(chǔ)模型平臺(tái)框架與要求

標(biāo)準(zhǔn)圍繞大模型的數(shù)據(jù)工程、模型預(yù)訓(xùn)練模型調(diào)優(yōu)、模型交付、模型運(yùn)營(yíng)、平臺(tái)能力和監(jiān)控七個(gè)維度，構(gòu)建了面向大模型全生命周期的功能要求框架，以及各維度的能力要求。

概要 / SUMMARY

多媒體中的基礎(chǔ)模型平臺(tái)旨在解決應(yīng)用程序障礙，資源和計(jì)算能力需求以及復(fù)雜的內(nèi)容生產(chǎn)過(guò)程。它為多媒體應(yīng)用提供了AI功能。該基礎(chǔ)模型平臺(tái)框架的表述填充了多媒體領(lǐng)域中基礎(chǔ)模型的平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)的真空，幫助生產(chǎn)者企業(yè)指導(dǎo)產(chǎn)品研究并標(biāo)準(zhǔn)化其基礎(chǔ)模型平臺(tái)的構(gòu)建，并為企業(yè)用戶選擇基礎(chǔ)模型平臺(tái)產(chǎn)品提供參考。

04 Assessment criteria for foundation models:Benchmark

基礎(chǔ)模型的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：

基準(zhǔn)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)提供了大模型基準(zhǔn)評(píng)測(cè)的參考架構(gòu)、技術(shù)要求和評(píng)估方法，包括測(cè)試能力、測(cè)試數(shù)據(jù)集、測(cè)試方法以及測(cè)試工具四個(gè)部分。概要 / SUMMARY該建議著重于基礎(chǔ)模型的要求和評(píng)估方法。它涵蓋了基礎(chǔ)模型基準(zhǔn)的概述，并確定了基礎(chǔ)模型的要求和評(píng)估方法。這對(duì)于確保不同基礎(chǔ)模型的一致性，透明度和可比性，實(shí)現(xiàn)公平評(píng)估并明智的決策很重要。它可以幫助行業(yè)參與者分析和優(yōu)化基礎(chǔ)模型，并幫助用戶構(gòu)建和選擇與這些要求保持一致的產(chǎn)品。

05Technical requirements and evaluation methods of Al based codegeneration in multimedia applications

多媒體應(yīng)用中基于AI的代碼生成技術(shù)要求及評(píng)價(jià)方法

標(biāo)準(zhǔn)圍繞代碼大模型相關(guān)的通用能力、專用場(chǎng)景能力和應(yīng)用成熟度，從輸入多樣性、任務(wù)多樣性、語(yǔ)言完備度、結(jié)果可接受性、結(jié)果準(zhǔn)確度等維度，提出了全棧技術(shù)要求和評(píng)估方法。

概要 / SUMMARY

該建議制定基于基礎(chǔ)模型的代碼生成技術(shù)要求和評(píng)估方法。它旨在指導(dǎo)代碼生成能力構(gòu)建，并提供一般用戶指南。

06 Requirements and evaluation methods of artificial intelligence agents based on large scale pre-trained model

基于大模型的智能體能力要求與評(píng)估方法

標(biāo)準(zhǔn)主要涉及評(píng)估智能體感知和認(rèn)知、規(guī)劃、記憶和執(zhí)行的功能和性能能力。從智能體實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，部分涉及智能體與智能體群、智能體與外部環(huán)境間的交互能力。

概要 / SUMMARY

該建議旨在為基于預(yù)訓(xùn)練的智能體提供要求和評(píng)估方法的框架。它試圖幫助企業(yè)和用戶了解智能體，并幫助他們更快，更準(zhǔn)確地構(gòu)建和實(shí)施產(chǎn)品和應(yīng)用程序。此外，該建議旨在促進(jìn)行業(yè)的健康發(fā)展。

07 Functional capabilities for artifigial intelligence development within the Al cloud platform: Automated machine learning

人工智能云平臺(tái)中面向人工智能開(kāi)發(fā)的功能能力:

自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)包括數(shù)據(jù)處理、模型開(kāi)發(fā)、模型部署以及管理和維護(hù)四部分，關(guān)注人工智能多媒體應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程中各環(huán)節(jié)所應(yīng)具備的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和算法，以及平臺(tái)底層支撐能力。

概要 / SUMMARY

該建議草案?jìng)?cè)重于AI云平臺(tái)內(nèi)人工智能開(kāi)發(fā)的自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AUTOML）功能，涵蓋了術(shù)語(yǔ)，功能和參考設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)面向業(yè)務(wù)的智能多媒體應(yīng)用開(kāi)發(fā)。

08 Requirements and evaluation methods for retrieval augmented generation of large scale pre-trained model

大模型檢索增強(qiáng)生成技術(shù)要求與評(píng)估方法

標(biāo)準(zhǔn)從檢索增強(qiáng)生成流程出發(fā)，劃分為數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)、信息檢索、答案生成和應(yīng)用生態(tài)四個(gè)階段，分別明確了關(guān)鍵能力點(diǎn)，并構(gòu)建了統(tǒng)一的評(píng)估方法

概要 / SUMMARY

標(biāo)準(zhǔn)建立了基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的檢索增強(qiáng)生成技術(shù)要求和評(píng)估方法的框架，將為用戶更好地了解檢索增強(qiáng)生成技術(shù)，并幫助他們更快，適當(dāng)?shù)卦O(shè)置檢索增強(qiáng)應(yīng)用程序。

09 The technical requirements and evaluation methods of robotic process automation system

機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)技術(shù)要求與評(píng)估方法

標(biāo)準(zhǔn)從RPA系統(tǒng)功能評(píng)估的角度出發(fā)，劃分為管理監(jiān)控、開(kāi)發(fā)測(cè)試、流程運(yùn)行和 AI增強(qiáng)四個(gè)模塊，涵蓋了系統(tǒng)部署與監(jiān)控、機(jī)器人開(kāi)發(fā)與優(yōu)化、任務(wù)執(zhí)行與數(shù)據(jù)收集，以及能力融合的功能要求。

概要 / SUMMARY

該建議提供了機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)的技術(shù)要求和評(píng)估方法，設(shè)置了一些評(píng)估機(jī)器人流程自動(dòng)化系統(tǒng)功能的關(guān)鍵指標(biāo)。

10 Technical requlrements and assessment methods of generative artificial intelligence enabled multimedia applications

生成式人工智能對(duì)多媒體應(yīng)用服務(wù)的技術(shù)要求和評(píng)估方法(凍結(jié))

標(biāo)準(zhǔn)從技術(shù)能力、產(chǎn)品能力、基礎(chǔ)能力、交互能力等多角度，全方位構(gòu)建了對(duì)于生成式人工智能應(yīng)用的評(píng)價(jià)體系。此外，針對(duì)以下在研標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)信通院現(xiàn)面向產(chǎn)、學(xué)、研、用各界啟動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)參編征集工作；針對(duì)上述結(jié)項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，將依托人工智能關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用評(píng)測(cè)工業(yè)和信息化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室“可信AI評(píng)測(cè)”體系啟動(dòng)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)符合性驗(yàn)證工作。中國(guó)信通院希望攜手各方，持續(xù)推進(jìn)大模型等關(guān)鍵領(lǐng)域的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)研究制定和實(shí)施推廣，促進(jìn)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)研制應(yīng)用形成有效閉環(huán)。