有效防止SQL注入攻击

人工智能行业应用具有跨行业、跨专业、跨领域、多应用场景的特点，不同行业的侧重点不同。在标准规划研究过程中，应以市场驱动为主、行业引导、政府支持相结合，立足行业需求，兼顾技术迭代体系建设。

1.智能制造领域。规范工业制造中信息感知、自主控制、系统协同、个性化定制、检测维护、过程优化等方面技术要求。

2.智能农业领域。规范在应用环境复杂、应用场景多样的农业环境下专用传感器、网络、预测数据模型等技术要求，用于辅助农产品生产与加工，提高农作物产量。

 

1.智能机器人标准。结合《国家机器人标准体系建设指南》工作部署，在服务机器人方面，完善服务机器人硬件接口、安全使用以及多模态交互模式、功能集、服务机器人应用操作系统框架、服务机器人云平台通用要求等标准；在工业机器人方面，重点在工业机器人路径动态规划、协作型机器人设计等开展标准化工作。

2.智能运载工具标准。开展人工智能技术应用在智能运载工具领域的通用标准体系建设和标准研制，包括高性能协同传感技术、车载互联及通信技术、智能化与网联化安全技术等方面。重点围绕行驶环境融合感知、智能决策控制、复杂系统重构设计和多模式测试评价等共性关键技术开展标准化工作。

3.智能终端标准。开展人工智能技术应用在智能终端领域的标准研究，重点围绕移动智能终端产品图像识别、人脸识别、ＡＩ芯片等相关技术开展标准化工作。

4.智能服务标准。包括图像识别、智能语音、自然语言处理、机器学习算法等标准。重点开展人工智能服务能力成熟度评价、智能服务参考架构等标准制定工作。

 

1.自然语言处理标准。规定自然语言处理基础、信息提取、文本内容分析等方面的技术要求，解决计算机理解和表达自然语言过程中的数据、分析方法和语义描述的一致性问题。自然语言处理标准包括语言信息提取、文本处理、语义处理、应用扩展四个部分。

2.智能语音标准。规范人机语言通信的技术和方法，确保语音识别、语音合成及其应用的准确性、一致性、高效性和可用性。智能语音标准包括语音设施设备、语音处理、语音识别、语音合成、语音接口五个部分。

3.计算机视觉标准。规定计算机及视觉感知设备对目标进行检测、识别、跟踪的技术要求，解决图片或视频采集、处理、识别、理解和反馈等各环节的一致性和互联互通问题。计算机视觉标准包括视觉设施设备、数据及模型、图像识别与处理三个部分。

4.生物特征识别标准。规范计算机利用人体所固有的生理特征（指纹、人脸、虹膜、声纹、ＤＮＡ等）或行为特征（步态、击键等）来进行个人身份鉴定的技术要求，解决生物特征描述、数据、接口的一致性问题。

5.虚拟现实／增强现实标准。为用户提供视觉、触觉、听觉等多感官信息一致性体验的通用技术要求。

6.人机交互标准。规范人与信息系统多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求，解决语音、手势、体感、脑机等多模态交互的融合协调和高效应用的问题，确保高可靠性和安全性交互模式。人机交互标准包括智能感知、动态识别、多模态交互三个部分。


 

（编辑：江门站长网）

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