1 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南 （2024版） 为深入贯彻落实党中央、国务院关于加快发展人工智能 的部署要求，贯彻落实《国家标准化发展纲要》《全球人工 智能治理倡议》，进一步加强人工智能标准化工作系统谋划， 加快构建满足人工智能产业高质量发展和“人工智能+”高水 平赋能需求的标准体系，夯实标准对推动技术进步、促进企 业发展、引领产业升级、保障产业安全的支撑作用，更好推 完善人工智能产业标准体系。 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 彻党的二十大和二十届二中全会精神，认真落实中央经济工 作会议和全国新型工业化推进大会部署要求，完整、准确、 全面贯彻新发展理念，统筹高质量发展和高水平安全，加快 赋能新型工业化，以抢抓人工智能产业发展先机为目标，完 善人工智能标准工作顶层设计，强化全产业链标准工作协 同，统筹推进标准的研究、制定、实施和国际化，为推动我 国人工智能产业高质量发展提供坚实的技术支撑。 到 2026 年，标准与产业科技创新的联动水平持续提升， 新制定国家标准和行业标准 50 项以上，引领人工智能产业 高质量发展的标准体系加快形成。开展标准宣贯和实施推广 的企业超过 1000 家，标准服务企业创新发展的成效更加凸 显。参与制定国际标准 20 项以上，促进人工智能产业全球 化发展。 坚持创新驱动。优化产业科技创新与标准化联动机制， 加快人工智能领域关键共性技术研究，推动先进适用的科技

基础设施：编程语言 LLM 的训练和应用通常使用多种编程语言，取决于任务的需求和团 队的偏好。 。它的广泛使用得 益于其简洁的语法、强大的库支持（如 ）和深度学习框架（如 ）。 此外， ，C++ 有时 用于优化计算密集型任务，而 Java 在企业环境中处理模型部署和系 统集成方面常见。JavaScript 适用于 Web 环境的 LLM 应用。 13 / 32 LLM 基础设施：编程语言 年是大语言模型 (LLM) 之年，Python 作为人工智能领域使用度最高的编程语言，在 2023 年到底有多火？ 从各种开发者报告、编程语言榜单来看。只要出现有关编程语言流行度的排名， ，而 Java、C/C++ 等 同样在 LLM 开发中发挥关键作用的语言紧随其后。 14 / 32 LLM 基础设施：编程语言  2023 年 9 月面向大众开放 创业公司 Modular AI 开 发  结合了 随着国内大模型数量激增，AI 算力需求从 2022 年开始持续上 涨，国内市场出现一卡难求的情况。根据 IDC 预计，到 2026 年 AI 推理的负载比例将进一步提升至62.2%，特别是预训练大 模型几乎成为 AI 开发的标准范式。同时，这一需求也导致了 NVIDIA A100 GPU 的价格在几个月内暴涨超过 50%，而且大 量断货。 根据研究测算，单次 GPT- 3 模型（175B）训练，在规模 300B token

两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵

两种伦理观的差异” 一次性提问复杂逻辑 如何向AI表达需求 需求类型 特点 需求表达公式 推理模型适配策略 通用模型适配策略 1. 决策需求 需权衡选项、评估风险、 选择最优解 目标 + 选项 + 评估标准 要求逻辑推演和量化分析 直接建议，依赖模型经验归纳 2. 分析需求 需深度理解数据/信息、 发现模式或因果关系 问题 + 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 设计能激发AI创新思维的提示语 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 合特定的 格式和风格要求 提升输出一致性 风格元素 + 知识域元素 + 约束条 件元素 格式元素 + 质量控制元素 通过统一的风格和专业领域知识确保输出的一致性，同时使用约束条件和质量 控制维持标准 增强交互体验 迭代指令元素 + 输出验证元素 + 质量控制元素 任务指令元素 + 背景元素 建立动态的交互模式，允许AI进行自我验证和优化，同时根据任务和背景灵活 调整输出 表2-1-1 提示语元素组合矩阵

高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 梳理，以及国际文献的跨语言分析。  幻觉克服：以现有真实数据库作为支撑，借助由专家设 计撰写的提示词，精准规避AI生成中的幻觉问题。  高规范格式输出：所生成的综述文档格式规范、结构清 晰，符合学术论文标准，用户几乎无需进行二次整理。 中科院PubScholar平台 “PubScholar”平台是由中国科学院开发 的公益学术平台，整合了国内外多种学术 资源。该平台提供文献检索、引用分析、 文献推荐等功能，用户可通过平台高效获 术创新进行分类，逻辑性强 内容结构 通过逻辑排序、层次化分段 和观点与事实的清晰区分， 确保生成的内容符合学术写 作标准。内容结构完整，包 括研究现状、简要评述和主 要参考文献等板块。同时， 研究现状部分围绕研究主题 进一步细分为多个研究层次， 结构合理 内容结构完整，格式较一般 综述结构较为标准，在中文 文献分析上具有优势 在写作前，系统会先生成详细的写 作大纲，为文章的结构提供清晰的 框架。文本内容结构清晰，包括历

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 识产权。 （c） 对训练数据进行严格筛选，确保不包含核生化导武器等高危领域敏 感数据。 （d） 训练数据中如包含敏感个人信息和重要数据，应加强数据安全管理， 符合数据安全和个人信息保护相关标准规范。 （e） 使用真实、准确、客观、多样且来源合法的训练数据，及时过滤失 效、错误、偏见数据。 （f） 向境外提供人工智能服务，应符合数据跨境管理规定。向境外提供 人工智能模型算法，应符合出口管制要求。

eek上，不用重复发明轮子  公开蒸馏方法，帮助其他模型提升能力，实现了模型制造模型，犹如工业母机  小模型可部署在企业内电脑或一体机上，使用成本降低，形成分布式推理网络  技术门槛降低， 可标准化、SaaS化部署，下载就能用 DeepSeek颠覆式创新——成本暴跌 35政企、创业者必读 惠及全球人民，科技平权，技术平民化  运营商、云服务可免费用，降低云服务成本  大型企业可使 安全大数据 (攻击样本库、病毒基因库、安全知识库 等)规模全球领先 • 安全人才规模全球领先 • 漏洞挖掘能力全球领先 四个全球领先 世界的360 • 实战能力第一，实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一，相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一，专利申请1.5万件，安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一，覆盖225个国家和地区的15亿终端

次数（50次、100次、150次）对生成内容相似性与创新性的影响， 建立了测量AI触及知识循环边界的方式。 AI的内容生成有一定的边界效应 研究将智能体知识循环边界操作化为生成内容的差异值，衡量标准为生成文本的平均相似度与重复率的加权值。 相似度计算 采用余弦相似度算法，将文本转化为词频向量，计算向量点积 与模长乘积的比值，评估文本间的相似性，取值范围为[-1, 1]， 值越接近1表示相似性越高。该方法广泛应用于信息检索和自 为什么要检验？回归知识的定义：有效性和社会指导性 p 如何检验？实验的方式 探讨智能体生成内容在知识准确性、逻辑一致性和内容创新 性方面的表现。分析其生成知识在不同语境、任务类型中的 适应性。提出衡量生成知识质量的标准与评价框架。 如何检验AI生成知识的创新性和价值 提示语 (Prompt) 是用户输入给Al 系统的指令或信息， 用于引导Al生成特定的输出或执行特定的任务。简单来说，提 示语 就是

它将提供中文翻译结果。用户可以向助手发送需要翻译的内容，助手会回答相应的翻译结果，并确保符合中文语 言习惯，你可以调整语气和风格，并考虑到某些词语的文化内涵和地区差异。同时作为翻译家，需将原文翻译成 具有信达雅标准的译文。"信" 即忠实于原文的内容与意图；"达" 意味着译文应通顺易懂，表达清晰；"雅" 则 追求译文的文化审美和语言的优美。目标是创作出既忠于原作精神，又符合目标语言文化和读者审美的翻译。 USER

（规范性） 强规范约束 （操作路径明确） 弱规范约束 （操作路径开放） Result （结果导向） 目标确定性高 （结果可预期） 目标开放性高 （结果多样性） Route （路径灵活性） 线性路径 （流程标准化） 网状路径 （多路径探索） Responsiveness （响应模式） 被动适配 （按规则执行） 主动创新 （自主决策） Risk （风险特征） 低风险 （稳定可控） 高风险 （不确定性高）