1、GB/T41867-2022目次前言1范围12规范性引用文件13术语和定义131基础术语32关键通用技术相关术语233关键领域技术相关术语634安全/伦理相关术语7参考文献9GB/T41867-2022前言本文件按照GB/T1.1一2020标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口。本文件起草单位：中国电子技术标准化研究院、华为技术有限公司、山东省计算中心（国家超级计算济南中心)、中电长城网际系统应用有限公司、中国医学科学院生物医学工程
2、研究所、北京电信规划设计院有限公司，浪潮软件科技有限公司、上海依图网络科技有限公司、北京旷视科技有限公司、江苏诺安科技有限公司，北京百度网讯科技有限公司、北京眼神科技有限公司、沈阳新松机器人自动化股份有限公司、抗州海康威视数字技术股份有限公司、曙光信息产业股份有限公司、清华大学、北京智谱华章科技有限公司、国际商业机器（中国）有限公司、北京海天瑞声科技股份有限公司、北京电子工程总体研究所、中国人民解放军国防科技大学、杭州中奥科技有限公司、西北工业大学、上海商汤智能科技有限公司、上海仪电（集团）有限公司、小米通讯技术有限公司、中国科学院软件研究所、中科极限元（杭州）智能科技股份有限公司、中国科学院
3、自动化研究所、徐州医科大学、浙江省杭州市余杭区数据资源管理局、中国航空综合技术研究所、行为科技（北京）有限公司、深圳云天励飞技术股份有限公司、海尔优家智能科技（北京)有限公司、中国食品药品检定研究院、磅客策（上海）智能医疗科技有限公司、上海人工智能研究院有限公司、上海木木机器人技术有限公司、云从科技集团股份有限公司、北京小马智行科技有限公司、泾丰科技（深圳）有限公司、南京大学、上海智能制造系统创新中心有跟公司、上海智能制造功能平台有限公司、中国信息通信研究院、金税信息技术服务股份有限公司、苏州中德宏泰电子科技股份有限公司、英飞智信（北京）科技有限公司、杭州方得智能科技有限公司。本文件主要起草人
4、：鲍薇、董建、吴国纲、曹晓琦、杨磊、徐祥、尤坊、钱恒、高永超、闵京华、马万钟、蒲江波、冯明、韩霄、李婷、王功明、赵春吴、杜云鹏、张健、吴月升、杨春林、张锋、任文奇、张栋栋、唐杰、左家平、程海旭、郝玉峰、许程、杨绍武、史殿习、郑申俊、陆韵、孙云、杨刚、姚远、孙宁、马珊珊、汪小娟、马骋吴、张琦、蒋慧、吴庚、章建兵，赵群、孟令中、温正棋、陶建华、刘斌、吴响、泮科伟、王炜、刘新建、宋文林、贾一君、李斌斌、孟思宏、胡文泽、王先庆、郝烨、张兆东、沈濒，梁恒康、李军、郝峥嵘、任军民、状金菊、王飞、谭李诺、刘项、秦爱民、李磊、罗陨飞、彭黔平。GB/T41867-2022信息技术人工智能术语1范围本文件界定了信
5、息技术人工智能领域中的常用术语及定义。本文件适用于人工智能领域概念的理解和信息交流，以及科研、教学和应用。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义3.1基础术语3.1.1分布式人工智能distributed artificial intelligence人工智能系统实现的一种方式，其中数据与指令在一组以特定拓扑结构相互连接的节点之间传递和处理，以完成人工智能任务，注：节点连接拓扑一般包含去中心化结构、星形结构、环形结构、树形结构等。3.1.2人工智能artificial intelligence;Al学科人工智能系统(3.1.8)相关机制和应用的研究和开发。3.1.3人工智能服务
6、器artificial intelligence server信息系统中能够为人工智能应用提供高效能计算处理能力的服务器。注1：以通用服务器为基础，配备人工智能加速卡后，为人工智能应用提供专用计算加速能力的服务器，称人工智能兼容服务器。注2：专为人工智能加速计算设计，提供人工智能专用计算能力的服务器，称人工智能一体机服务器。3.1.4人工智能集群artificial intelligence cluster遵循统一控制的，人工智能计算功能单元的集合。注1：人工智能计算功能单元可包含人工智能加速处理器、人工智能服务器、人工智能加速模组等，注2：当由人工智能服务器组成时，人工智能集群可称为人工智能
7、服务器集群，其中的人工智能服务器可称为节点。3.1.5人工智能加速处理器artificial intelligence accelerating processor人工智能加速芯片artificial intelligence accelerating chip具备适配人工智能算法的运算微架构，能够完成人工智能应用运算处理的集成电路元件。GB/T41867-20223.1.6人工智能加速模组artificial intelligence accelerating module专为固定领域人工智能计算设计，部署在边缘计算场景中的扩展加速部件。注：人工智能加速模组一般用于执行智能摄像机、机器人、无
8、人机等设备的人工智能计算任务。3.1.7人工智能设施包artificial intelligence portfolio一种组成人工智能应用解决方案，帮助用户实现不同规模的业务逻辑的软硬件包。注：典型的人工智能设施包包括人工智能加速处理器、云计算资源池、加速处理器算子库等，3.1.8人工智能系统artificial intelligence system针对人类定义的给定目标，产生诸如内容、预测、推荐或决策等输出的一类工程系统。注1：该工程系统使用人工智能(3.1.2)相关的多种技术和方法，开发表征数据、知识、过程等的棋型，用于执行任务，注2：人工智能系统具备不同的自动化级别。3.1.9异构资
9、源池heterogeneous resource pool一种将不同架构、不同实现方式的人工智能计算资源组织起来，自动按需满足不同计算需求的统一调度软件集合。注1：异构资源池提供一补可仲缩计算架构，有利于合理分配计算资源，为不同运行环境（例如云，集样，移动设备、物联网)的人工智能应用系统的开发和部署提供计算能力，存储，带宽和延时保障，注2：人工智能计算资源包括中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、神经网络处理单元(NPU),现场可绵程逻辑门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)等，3.2关键通用技术相关术语3.2.1贝叶斯网络Bayesian netwo
10、rk一种使用贝叶斯推理进行概率计算并表示为有向无环图的概率模型。3.2.2半监督机器学习semi-supervised machine learning在训练过程中，能够同时使用标注数据和无标注数据进行训练的一种机器学习任务。3.2.3测试数据test data评价数据evaluation data用于评估最终机器学习模型性能的数据。注：测试数据与训练数据，验证数据无交集，3.2.4长短时记忆网络long short-term memory network:LSTM network一种含有区块结构并能够对不定时间长度的数值形成记忆，决定输入的记忆及输出的循环神经网络。注：长短时记忆网锋对处理长、短程相关性序列数据均具备良好性能，3.2.5迭代iteration针对一批样本，重复地执行系列步骤直至完成训练的过程。