中国软件评测中心承担的市场监管总局检验检测促进产业优化升级重点项目—“搭建人工智能检验检测服务平台”，聚焦人工智能产业，构建全方位检测体系，充分发挥检验检测支撑作用，取得显著积极成效，为产业发展注入强大动力。
一、平台助力产业发展拥抱新契机
在人工智能技术和应用快速迭代发展时代，人工智能检验检测可以带动检测的效率和准确率双提升，为质量控制提供了可靠、高效的解决方案，在当今科技高速发展的时代，扮演着越来越重要的角色。
此项目通过构建面向人工智能检验检测的标准体系、建设测试数据基准和检测工具链，完善检测服务生态平台，服务我国人工智能产业上下游企业，改善AI检验检测标准体系落后、法律法规不健全、资源匮乏且难以互通的现状，打造我国自主可控的检验检测标准化体系、数据、工具链和开放的生态平台，规范和促进我国人工智能产业的发展，并抢占人工智能产业国际话语权。
二、多维研究推进，夯实产业基础
一是坚持标准先行，构建面向人工智能检验检测的标准体系，为行业发展提供坚实的规范保障；二是构建多模态数据集，覆盖文本、图像、音频、视频等各模态数据集，覆盖5个以上行业、50家企业。三是建设测试数据基准和检测工具链，构建检测服务生态平台，服务我国人工智能产业上下游企业，改变AI检验检测标准体系落后、法律法规不健全、资源匮乏且难以互通的现状，打造我国自主可控的检验检测标准化体系、数据、工具链和开放的生态平台，规范和促进我国人工智能产业的发展，并抢占人工智能产业国际话语权。四是建设AI检验检测服务平台，构建AI测试资源共建与共享中心，打造“共建+共享”的生态模式，激发产业发展活力。
三、成效显著，为产业发展注入新动能
坚持标准规范先行，系列标准应运而生。研制《通用图形处理器（GPGPU）测试规范》，涵盖GPGPU加速卡基本配置性能、场景化算力、兼容性、安全性及片间互联性能等多个方面的测试方法，规定了核心频率、内存性能、支持数据类型、功耗等加速卡基本配置以及科学计算、工程计算、人工智能等GPGPU主要应用场景下的算力基准测试方法；研制《神经网络处理器（NPU）测试规范》，针对NPU加速卡在人工智能方向的应用，规定了NPU加速卡核心频率、内存性能、功耗等硬件配置性能以及人工智能基础模型和大模型中常用的FP32、TF32、FP16及INT8等不同数据类型场景化算力测试方法；研制《车载AI芯片测试规范》，针对车载人工智能芯片，规定了车载人工智能芯片算力、接口、功耗等配置性能测试规范，重点聚焦智能驾驶场景中常用的框架、模型、算法等内容的支持能力，研发实际智能驾驶测试场景，为车载人工智能芯片提供实际的场景化测试规范；研制国产芯片成熟度评估体系标准，该标准中评估指标体系分为三级，主要从国产高端芯片技术成熟度和市场成熟度切入，一级评估指标包括技术水平、兼容性和生态、演进能力和市场成熟度等四个维度，下设相关二级指标27项、三级指标95项，每条指标包含评估指标、权重值和实施细则；研制《面向云、边、端侧的人工智能加速处理器能效限定值及能效等级》，应用于人工智能芯片领域，指导人工智能芯片能耗测试业务。
数据集加快建设。建设文本类，构建多模态数据集，覆盖文本、图像、音频、视频等各模态数据集完成9.99TB，覆盖21个行业、服务超百家企业。超额完成数据建设任务。构建的人工智能模型库，覆盖工业制造、物流、交通等7个重点行业领域。包括地址信息分类、行人人脸识别、车辆识别等模型，模型以API接口开放。
首创建设测试工具链。测试工具链已完成智能家电检测机器人、智能座舱交互检测机器人、智慧无人实验室、语音交互自动化测试平台的建设。覆盖90%以上的智能语音交互效果评测场景，覆盖智能家居、智能汽车等行业。
来源 | 人工智能研究测评事业部
编辑 | 办公室
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