近年来，人工智能工程化受到业界的高度关注，Gartner连续两年将其列为重要的战略趋势。产业界已经开始聚焦人工智能工程化开展了大量的工作。从产品侧来看，各类面向人工智能开发、部署、管理和评价的工具已经成为产业创新重点；从应用侧来看，企业在建设开发部署平台简化应用开发难度的同时，已经开始将模型全生命流程管理及效能评价提升到越来越重要的高度。

为进一步推动我国人工智能的工程化进程，人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室（简称：AI实验室）拟成立工程化推进委员会（简称：AI工程化推进委员会）。该委员会将聚集产业各方力量，以产业活动、研究报告、标准和评测、最佳实践等手段推动人工智能工程化相关的额工具、系统、流程和治理体系的完善。

AI工程化推进委员会拟设立工具和平台，AI研发运营和管理，大模型应用，知识计算应用和AI数据集治理五个研究方向。现诚挚的邀请人工智能工程化相关产品企业、用户企业和研究机构参与工作。如有意向，请填写申请表并发送至联系人邮箱。申报时间长期有效。

AI实验室拟于年底发布第一批合作企业名单。如需了解更多信息，可与联系人联系。

联系人：

曹峰，13811659138，caofeng@caict.ac.cn

王颖，18630392456，wangying5@caict.ac.cn 

 

附件：

1.人工智能关键技术和应用评测重点实验室工程化推进委员会参与单位申请表 ( 请点击资料下载 )

 

2.人工智能关键技术和应用评测工业和信息化部重点实验室

2017年10月初，工业和信息化部正式批复中国信息通信研究院承建人工智能关键技术和评测工业和信息化部重点实验室。实验室将在人工智能关键硬件（包括芯片、传感器等），关键软件（包括软件平台、算法、数据集等），典型行业应用研究、验证测试，人工智能安全风险防控、安全风险预警、标准制定及知识产权等领域开展工作，构建具有一定规模的试验环境，研发相应的测试评估工具，成为我国在人工智能领域基础理论、核心技术、评估评测等领域，研究深入、技术标准覆盖广、开放性高、产业化推动能力强的领先实验室，为我国提高在人工智能领域的自主创新能力，提供强有力的创新支撑环境。

 

3.各研究方向简介

工具和平台：面向人工智能开发、部署相关的工具、平台等开展研究,研究制定功能、安全、性能等通用标准，AutoML、敏捷开发等专项标准，并依据相关标准开展评测。

研发运营和管理：面向企业级人工智能大规模开发、部署、运维、管理的生命流程，针对数据、算法、模型等要素的全生命周期，建设管理、治理和评价标准体系和最佳实践，并向产业各方推广。

大模型应用：针对各类大模型的功能、性能、安全以及部署、应用、管理相关能力开展标准和研究。

知识计算应用：面向知识驱动的人工智能解决方案架构开展研究，包括但不限于知识集构建及管理、知识计算工具及引擎、知识计算平台的开发运营管理，并研究面向知识驱动的预测、推荐等应用的相关评估评价标准。

数据集治理：面向人工智能数据集涉及到的采集、处理、质检、管理、共享和安全等全生命要素，对数据集项目质量、系统工具平台、生态建设以及交付组织建设、制度规范、人员意识、技术能力、管理流程等进行研究和标准制定。

 

关键词： 人工智能技术 应用评测 实验室 工程化

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