城市智能中樞 人工智能平臺總體要求（征求意見稿）

準T/CESAXXXX—202X城市智能中樞人工智能平臺總體要求Cityintelligentcenter——BasicRequirementsforArtificialIntelligencePlatforms202X-XX-XX發(fā)布202X-XX-XX實施中國電子工業(yè)標準化技術協(xié)會發(fā)布 1GB/T42755人工智能面向機器學GB/Z42759智慧城市人工智能技術AI：人工智能(ArtificialIntellig2并利用云端的大規(guī)模計算和存儲資源來處理更復雜的任務，同時可以提高響應速度、減少數(shù)3b)云端協(xié)同是指在云側和終端設備之間的協(xié)作，云端協(xié)同可以通過分布式計算和并行處理技術c)邊緣協(xié)同是指由邊緣端設備與云側設備之間的協(xié)作，邊緣協(xié)同可以在邊緣端設備進行實時數(shù)d)多端協(xié)同是指在多個設備之間的協(xié)作。多端協(xié)同可以通過將任務和數(shù)據(jù)在不同設備之間分配和協(xié)調(diào)，以提供更靈活、高效和交互式的人工智能應用。多端協(xié)同應支持任務在不同終端上g)應支持在線標注，對文本類、音頻類、圖像類、視頻類等多種數(shù)據(jù)類型，實現(xiàn)文本分割、音4d)應支持訓練任務的信息查看，包括但不限于訓練狀態(tài)、訓練進度、訓練結果、訓練失敗原因a)測試內(nèi)容應至少包括：功能測試、性能測試、魯棒性測試、安全性測試、可用性測試、回歸b)測試過程應至少包括：測試環(huán)境準備、測試數(shù)據(jù)準備、測試方案設計、測試人員設定、測試a)支持音視頻、圖像、文本等多種非結構化和半結構化數(shù)據(jù)的智能化推理、多場景算法管理、c)支持獲取接入服務的音頻流，對音頻流進行解碼、音頻塊提取、音頻解析等操作，包括聲紋d)支持獲取接入服務的視頻流，對視頻流進行解碼、幀提取、質(zhì)量檢測、特征及屬性提取等操e)支持獲取接入服務的圖片流，或接收外部接口導入的圖片，對圖片進行解析，包括人臉、人5a)支持對各類數(shù)據(jù)進行匯總融合，提取人、地、事、物、情、組織等實體類型，并根據(jù)其中的屬性聯(lián)系、時空聯(lián)系、語義聯(lián)系、特征聯(lián)系等建立相互的關系，為各單位業(yè)務提供通用的知c)支持包含但不限于聚類分析、分類算法、頻度關聯(lián)分析和推薦系統(tǒng)在內(nèi)的常用數(shù)據(jù)挖掘分析d)支持以事件為核心，展開進行線索挖掘、事件檔案、事件熱點、輿情簡報、關鍵詞共享以及a)模型庫管理功能包括預置常用的AI模型，以及支持模型導本控制等功能。模型開發(fā)通過可視化輔助開發(fā)工具、多模型融合開發(fā)、模型二次訓練等方式b)模型庫管理應支持對算法模型進行全生命周期管理，包括需求分析、算法新建、驗證入倉、6a)支持針對算法創(chuàng)建的任務數(shù)量、任務當前的運行狀態(tài)進行監(jiān)控和管理，能夠對算法進行任務a)支持從數(shù)據(jù)平臺或數(shù)據(jù)資源層導入用于訓練算法的樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式可參考算法模型部署負責將訓練好的算法模型部署到目標環(huán)境中，使其能夠處理實時數(shù)據(jù)并生成預測結79.1概述a)宏觀經(jīng)濟管理：具備分析大量經(jīng)濟數(shù)據(jù)的能力，運用人工智能模型預測城市經(jīng)濟趨勢，提供a)用戶認證服務：通過用戶的用戶名、密碼、證件和生物特征，對用戶登錄進行認證，確保為8b)政務證照識別服務：支持卡證、表單、票據(jù)類文字識別服務，并結構化其文本，輸出結構化數(shù)據(jù)對象，包括但不限于銀行卡、營業(yè)執(zhí)照、駕駛證、飛機行程單、通用表格、通用文字、d)應確保在開發(fā)和訓練模型時，對輸入數(shù)據(jù)進行審查以防止?jié)撛诘膼阂夤簦⑦M行模型的安e)應避免模型受到偏見和歧視的影響，需要審查和清理輸入數(shù)據(jù)集，以確保公正和平等的決策f)應制定和遵守倫理準則，確保人工智能系統(tǒng)的設計和應用符合道德和社會價值觀，并避免人a)運營體系建設：應針對組織崗位設置、規(guī)章制度完善、政務事項清單梳理優(yōu)化、業(yè)務流程梳b)算力運營：應支持算力的監(jiān)控、算力分析報告、算力風險分析報告、算力擴容申請、算力調(diào)9c)算法運營：應支持算法調(diào)優(yōu)、算法版本更新迭代、算法的部署、端側設備與算法適配、算法d)數(shù)據(jù)運營：應支持算法的訓練、調(diào)優(yōu)、運行，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)信息抽取、數(shù)e)業(yè)務場景運營：應對業(yè)務場景進行分解，并進行算法適配和業(yè)務場景的融合。確定算法和場景后，應進行整體方案的設計、輸出、驗證和上線，并將新業(yè)務場景方案入庫，沉淀成為新1人工智能平臺算法任務主要分為人、物、動、態(tài)四個部分。詳細1人234物56動7態(tài)人工智能平臺訓練測試樣本管理