【機床商務(wù)網(wǎng)欄目 市場分析】人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，正在引領(lǐng)全球經(jīng)濟發(fā)展。如何準確、客觀、全面衡量當(dāng)前人工智能系統(tǒng)能力，成為產(chǎn)學(xué)研用各界關(guān)注的重要問題。為提升產(chǎn)業(yè)規(guī)范化水平和促進技術(shù)路線收斂，完善配套評測基準，打造智能化時代的新“標尺”，電子標準院會同產(chǎn)學(xué)研用優(yōu)勢機構(gòu)，共同打造“求索”人工智能國家標準評測基準體系。圍繞算力、大模型、軟硬協(xié)同等重點方向，孵化了12項國家標準，開發(fā)了系列評測基準工具：人工智能系統(tǒng)性能測試基準(AISBench)；大模型評測基準(LMBench)；人工智能軟硬件適配測試工具(AICL)。
 

　　21日會上，“求索”人工智能國家標準評測基準體系由中國電子技術(shù)標準化研究院副院長劉賢剛、國家能源集團數(shù)據(jù)中心總經(jīng)理張延生、中國物流集團有限公司科技創(chuàng)新部總經(jīng)理張暉、中國建筑集團有限公司信息化管理部副總經(jīng)理王劍濤、中國鐵建股份有限公司科數(shù)部副總經(jīng)理隋舟、中石油昆侖數(shù)智科技有限責(zé)任公司首席技術(shù)專家羅革新、中國鋼研科技集團有限公司人工智能首席張云貴、中國移動研究院管理運營部副總經(jīng)理劉偉東、中國電信研究院大數(shù)據(jù)與人工智能研究所所長王峰、中國電力科學(xué)研究院人工智能研究所黨委書記/副所長周飛、南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司副總經(jīng)理梁壽愚、寶山鋼鐵股份有限公司數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新中心主任張偉共同發(fā)布。
 

　　人工智能算力測試基準(AISBench):對標MLPerf、SPEC等國際先進計算基準，聚焦我國計算產(chǎn)業(yè)發(fā)展特色需求，圍繞人工智能加速卡、服務(wù)器、集群、人工智能計算中心等多種計算產(chǎn)品形態(tài)，建設(shè)涵蓋評測指標、評測方法、模型負載、評測工具等多項關(guān)鍵要素的智能算力測試基準體系，對人工智能計算能力進行全面和量化的評估。AISBench旨在提供一個公平且可重復(fù)的基準框架，確保不同智能計算系統(tǒng)能夠在相同條件下進行比較，有效指導(dǎo)用戶選型。
 

　　基礎(chǔ)通用大模型測試基準和行業(yè)大模型測試基準(LMBench):通過主客觀相結(jié)合的大模型評測方法，從語言、語音、視覺、多模態(tài)等任務(wù)領(lǐng)域，以及通用性、智能性等系列維度指標開展大模型能力驗證，以大模型評測平臺為支撐開展大模型測評，幫助用戶優(yōu)中選優(yōu)。LMBench也可為智能體、具身智能、空間智能等前沿領(lǐng)域的大模型技術(shù)創(chuàng)新提供有力支撐，以及推動大模型技術(shù)在不同產(chǎn)業(yè)場景中的深度融合與協(xié)同發(fā)展。
 

　　人工智能軟硬件適配測試工具(AICL):面向異構(gòu)人工智能計算設(shè)備協(xié)同以及軟硬件南北向互聯(lián)互通需求，建立跨架構(gòu)、跨平臺的標準化適配技術(shù)體系，指導(dǎo)大規(guī)模人工智能軟硬件系統(tǒng)和算力設(shè)施兼容適配。AICL旨在實現(xiàn)人工智能計算接口“大一統(tǒng)”，清除CUDA、oneAPI、OpenCL等國外適配體系的技術(shù)路線限制，引領(lǐng)自主智能算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)。為適應(yīng)人工智能計算技術(shù)日新月異的趨勢，AICL依托開源開放社區(qū)，根據(jù)技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況動態(tài)更新、實時滾動。
 

　　目前，AISBench、LMBench、AICL已經(jīng)得到50余家單位的支持和參與，形成了科學(xué)化、體系化的基準體系。未來，以國家標準為核心指引的“求索”人工智能國家標準評測基準體系，將持續(xù)秉持開放合作的態(tài)度，持續(xù)完善人工智能基準評測標準規(guī)范，不斷優(yōu)化評測指標、評測方法和評測工具，及時回應(yīng)產(chǎn)業(yè)界、學(xué)術(shù)界對人工智能規(guī)范化發(fā)展的熱切關(guān)注，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)，更好滿足人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展對標準化的迫切需求，有力支撐人工智能賦能新型工業(yè)化。