未来技术监测信息的技术分类与代码第3部分：人工智能(T-CSSTI 0003—2023).pdf

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1、 ICS 35.020 CCS L70 团体标准 T/CSSTI 0003-2023 未来技术监测信息的技术分类与代码 第 3 部分：人工智能 Classification and Coding of Technologies for Future Technology Monitoring Information Part 3:Artificial Intelligence 2023-03-20 发布 2023-03-20 实施 中国科学技术情报学会 发 布 T/CSSTI 0003-2023 I 目次 前言.II 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 分类原则.1

2、5 编码方法.2 6 代码表.2 参考文献.6 T/CSSTI 0003-2023 II 前言 本文件按照GB/T 1.12020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。本文件由中国科学技术信息研究所提出并归口。本文件起草单位：中国科学技术信息研究所 本文件主要起草人：赵筱媛、苏成、崔怡雯、潘云涛、李曼迪、黄雁宁T/CSSTI 0003-2023 1 未来技术监测信息的技术分类与代码 第 3 部分：人工智能 1 范围 本文件规定了未来技术监测时涉及到的人工智能领域多种类型信息的技术分类体系、分类原

3、则、编码方法，以及技术分类代码。本文件适用于对人工智能领域进行技术监测时，多种类型信息的分类、标引、共享与交换。2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T 101132003 分类与编码通用术语 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。未来技术 future technology 未来技术是以前瞻性思维、超越现实、持续探索、不断推进的前沿性、革命性、颠覆性技术，是面向未来发展的、属于未来科技的关键性技术，是国家科技创新的重

4、要突破口。技术监测 technology monitoring 技术监测是通过数据挖掘、信息收集、知识发现、数据可视化技术等信息科学前沿技术对科学技术活动进行动态观测、分析及评估。技术监测信息 technical monitoring information 技术监测信息是对包含科学知识、研发管理、制度环境且适用于开展技术监测的一类数据信息的统称，如科技产出（论文、专利、报告）、科技项目、科技信息、产业信息、政策信息等。4 分类原则 前瞻性原则 本标准的制定应考虑未来技术的前瞻性特点，注重对未来预期发展趋势很好的技术的及时纳入。时效性原则 本标准的制定应考虑未来技术的新颖性特点，注重新兴技术的

5、及时纳入。交叉性原则 本标准的制定应考虑未来技术的学科融合和多学科性特点，注重交叉融合技术的及时纳入。动态性原则 本标准的制定应考虑未来技术的动态变化特点，及时根据领域技术概念、主题的变化，增加、删除和修改类目设置。灵活性原则 T/CSSTI 0003-2023 2 本标准的制定应考虑未来技术的复杂模糊特点，根据实际工作需求，对类目层级、分类维度等进行灵活调整。通用性原则 本标准的制定应考虑对多类型信息的通用性，类目设置强调对不同类型信息的普适性。兼容性原则 本标准的制定应考虑兼容国内外已有的主流学科体系和主流数据厂商的数据分类体系，类目的内涵边界需具有一定弹性和容纳性。实用性原则 本标准的制

6、定应考虑监测工作的实际需要，类目设置要以应用需求为导向，能够指导实际工作的顺利开展。此外，为保证该分类体系的完备性，增设“其他”类目，用于代指技术名称没有出现在该分类体系类目中的相关技术内容。5 编码方法 技术监测信息的技术分类编码体系由8位代码组成，每个层次用两位数字表示，数字仅表示该学科在本分类体系中的级别和位置，不表示其他含义。如图1所示。xx xx xx xx 四级类目用2位阿拉伯数字表示 三级类目用2位阿拉伯数字表示 二级类目用2位阿拉伯数字表示 一级类目用2位阿拉伯数字表示 图1 技术监测信息代码的构成 6 代码表 人工智能领域技术监测信息的技术分类代码见表1。为保证本分类体系的完

7、备性，增设“其他”类目，用于代指技术名称没有出现在本分类体系类目中的相关技术内容。因本分类体系面向未来技术，存在当前无法准确预知未来可能涌现技术新类目或新方向的情况，故在解释技术类目内涵时根据具体情况采用了举例和范围界定结合的方式进行说明。表1 人工智能领域技术监测信息的技术分类与代码 代码 类目名称 内涵 03 人工智能技术 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。0301 机器学习技术 机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科。研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获

8、取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。030101 监督学习技术 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。03010101 回归技术 回归技术是预测示例的连续数量输出的问题的技术，包括线性回归、逻辑回归、多项式回归、支持向量回归、决策树回归、森林随机回归等。03010102 分类技术 分类技术是预测示例的离散类标签输出的问题的技术，包括二元分类、多类分类等。030102 无监督学习技术 无监督学习技术是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记

9、数据中的结构和规律的技术，包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。T/CSSTI 0003-2023 3 代码 类目名称 内涵 030103 强化学习技术 强化学习技术是指智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大的技术。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。如蒙特卡洛学习、时间差分学习、策略梯度、Actor-Critic(AC),A2C(advantage actor-critic),A3C(asynchronous advantage actor-critic)等。030104 弱监督学习技术 弱监督学习技术是指通过较弱的监督来学习并构建预测模型各种

10、研究的技术总称，包括不完全监督、不确切监督、不准确监督等。030105 迁移学习技术 迁移学习技术是指当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域数据获得的关系进行的学习，包括领域自适应、在线迁移学习、终身迁移学习、异构迁移学习等。030106 主动学习技术 主动学习技术是指通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度的技术。030107 演化学习技术 演化学习技术是指对优化问题性质要求极少，只需能够评估解的好坏即可，适用于求解复杂的优化问题，也能直接用于多目标优化的技术，包括模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法等。03

11、02 知识图谱技术 知识图谱技术是指一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系的技术，本质上是结构化的语义知识库，其基本组成单位是“实体关系实体”三元组，以及实体及其相关“属性值”对。030201 知识表示与处理的基础理论与方法技术 知识表示与处理的基础理论与方法技术是指关于知识表示与处理的一系列基础理论和方法技术。知识表示是指以方便计算机处理的形式合理地描述和存储知识，以便有效地加以利用。知识处理是知识工程研究中的核心问题之一，包括知识的获取、知识的加工、逻辑判断、推理、知识的呈现等。030202 知识表示与自动推理技术 知识表示与自动推理技术是指通过计算机程

12、序实现完全自动或接近完全自动的推理的技术。03020201 知识表示技术 知识表示技术是指将人类知识表示成机器能处理的数据结构和系统控制结构的过程和方法的技术。主要包括逻辑表示、语义网络表示、框架表示、生产规则等。03020202 知识建模技术 知识建模技术是指使用一定的知识表示语言或数据结构将实体的相关信息和知识组织起来的技术，由此所表达的知识可由计算机系统所解释和处理。030203 知识工程与专家系统技术 知识工程与专家系统技术是指运用人工智能的原理和方法，对那些需要具有专门知识和经验才能解决的领域难题提供求解手段的技术，包括知识获取、知识表示、知识推理、推理解释等。03020301 知识

13、工程技术 知识工程技术是指运用现代科学技术手段高效率、大容量地获得知识、信息的技术。03020302 知识库技术 知识库技术是指采用某种知识表示方式在计算机中存储、组织、管理的知识集合的技术。供推理机或者问题求解系统调用，求解相应的领域问题。如基于知识且具有智能性的系统（或专家系统）。03020303 基于知识的系统技术 基于知识的系统技术是指通过知识库提供的知识解决问题的系统的技术，包括基于知识的推理系统、基于知识的仿真系统等。030204 知识发现与数据挖掘技术 知识发现与数据挖掘技术是指结合知识发现与数据挖掘的技术。知识发现是指从大量数据中获得有效、新颖、有潜在应用价值的和最终可理解的模

14、式的高级处理过程。数据挖掘是指从巨量数据中获取正确的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。03020401 知识提取技术 知识提取技术是指与从文本型知识源中抽取出隐含的、有价值的知识的过程相关的技术。包括实体抽取、事件抽取、关系抽取等。030205 知识获取与知识图谱技术 知识获取与知识图谱技术是指将知识获取与知识图谱相结合的技术。知识获取是指从领域专家那里获取知识的过程。泛指从任何知识源或信息源获取和挖掘知识的过程。知识图谱是指将海量知识及其相互联系组织在一张大图中，用于知识的管理、搜索和服务。03020501 知识获取技术 知识获取是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机

15、或智能机）如何获取知识的问题。狭义知识获取包括通过系统设计、程序编制和人机交互的机器获取知识。广义知识获取包括除了人工知识获取之外，机器自动或半自动知识获取。030206 知识演化与因果发现技术 知识演化与因果发现技术是指将知识演化和因果发现相结合，在知识演化过程中发现因果关系的技术。因果发现技术是指从海量数据中提取有用信息，推断出因果关系的数据挖掘技术。030207 分布式知识处理技术 分布式知识处理技术是指处理在认知逻辑中表达的一种认知事实的技术。如分布式拼接处理器。T/CSSTI 0003-2023 4 代码 类目名称 内涵 0303 自然语言处理技术 自然语言处理是计算机科学领域与人工

16、智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。030301 自然语言处理基础理论与方法技术 自然语言处理基础理论与方法技术是指与自然语言处理相关的基础理论与方法技术。自然语言处理是指利用计算机技术对语言文本（句子、篇章或话语等）进行处理和加工，包括对词法、句法、语义和语用等信息的识别、分类、提取、转换和生成等各种处理方法和实现技术。如机器翻译。030302 自然语言认知、理解与推理技术 自然语言认知、理解与推理技术是指计算机对自然语言文本进行分析、处理、判断从而理解该文本的技术。030303 自然语言生成与写作技术 自然语言生成与写作技术是指能够根据

17、一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本的技术，包括基于数据驱动的自然语言生成技术、基于深度神经网络的自然语言生成技术等。030304 文本检索、挖掘与信息抽取技术 文本检索、挖掘与信息抽取技术是指与这三类技术相关的技术。文本检索是指不对文献进行任何标引，直接通过计算机以自然语言中的语词匹配查找的系统。文本挖掘是指即指利用计算机从非结构化的文本中自动发现隐含的、未知的、有价值的信息或知识的过程。如文本分类、文本聚类、概念/实体抽取、观点分析、文档摘要和实体关系模型构建等。信息抽取是指依据一定的原则和方法，对文本中包含的信息进行结构化处理的过程。

18、将未知文本中的相关信息转换成固定格式的无二义性信息（数据），并用结构化的形式组织起来，既可以直接显示给用户，也可以存储于数据库或电子表格中供以后使用。030305 情感计算技术 情感计算技术是指基于系统和设备的研究和开发来识别、理解、处理和模拟人的情感的技术。如情感机器人。0304 人机交互技术 人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换的技术，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。030401 语音交互技术 语音交互技术是一种高效的交互方式，是人以自然语音或机器合成语音同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程和计算机技术等领域的知识。语

19、音交互不仅要对语音识别和语音合成进行研究，还要对人在语音通道下的交互机理、行为方式等进行研究。语音交互过程包括四部分：语音采集、语音识别、语义理解和语音合成。030402 情感交互（智能人机交互）技术 情感交互（智能人机交互）技术是指通过赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互的技术。主要包括情感模型、人脸表情交互、语音信号情感交互、肢体行为情感交互、生理信号情感识别、文本信息中的情感提取和情感仿生代理等。030403 体感交互技术 体感交互技术是指个体不需要借助任何复杂的控制系统，以体感技术为基础，直接通过肢体动作与周边数字设备

20、装置和环境进行自然的交互的技术。依照体感方式与原理的不同，体感技术主要分为三类：惯性感测、光学感测以及光学联合感测。体感交互通常由运动追踪、手势识别、运动捕捉、面部表情识别等一系列技术支撑。030404 脑机交互（脑机接口）技术 脑机交互又称为脑机接口，指不依赖于外围神经和肌肉等神经通道，直接实现大脑与外界信息传递的通路。脑机接口系统检测中枢神经系统活动，并将其转化为人工输出指令，能够替代、修复、增强、补充或者改善中枢神经系统的正常输出，从而改变中枢神经系统与内外环境之间的交互作用。03040401 脑认知的注意、学习与记忆机制的建模与计算技术 脑认知的注意、学习与记忆机制的建模与计算技术是指

21、一类与脑认知的注意、学习与记忆机制相关的建模和计算技术。脑认知是对感知和记忆的编码表达以及对感知的理解和想象，与脑生理和脑成长史有关。03040402 神经信息编码与解码技术 神经信息编码与解码技术是指通过构建外部刺激与神经活动间的定量关系，揭示大脑信息加工机制的技术。神经编码是指从刺激到反应的映射。主要焦点是了解神经元如何响应各种各样的刺激，并构建试图预测对其他刺激的反应的模型。神经解码是指从响应到刺激的反向映射，而挑战则是从它引起的尖峰序列中重建一个刺激或该刺激的某些方面。03040403 脑机接口与神经工程技术 脑机接口与神经工程技术是指一类在大脑和计算机或其他电子设备之间建立的不依赖于

22、常规大脑信息输出通路（外周神经和肌肉组织）的一种全新通讯和控制技术。如康复性脑机接口、辅助性脑机接口。030405 人机混合智能技术 人机混合智能技术是指旨在探索像人一样与环境具有自然交互与学习的“平滑性”的机器智能，解决认知的“不可穿透性”问题，使人在智能回路中用自然方式训练机器，从而使机器在处理动态与不完整信息时具有人的智慧的技术。T/CSSTI 0003-2023 5 代码 类目名称 内涵 0305 计算机视觉技术 计算机视觉技术是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力的技术。如面部识别、增强现实等。030501 计算成像学技术

23、 计算成像学技术是探索人眼结构、相机成像原理以及其延伸应用的科学技术。在相机成像原理方面，计算成像学不断促进现有可见光相机的完善，使得现代相机更加轻便，可以适用于不同场景。030502 文字、文本与图像识别与理解技术 图像理解（文字、文本与图像识别）是通过用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界的技术。030503 动态视觉分析与理解技术 动态视觉分析与理解技术是指分析视频或图像序列，模拟人处理时序图像的技术。通常动态视觉问题可以定义为寻找图像元素，如像素、区域、物体在时序上的对应，以及提取其语义信息的问题。030504 三维视觉技术 三维视觉技术是指研究如何通过视觉获取三维信息

24、（三维重建）以及如何理解所获取的三维信息的技术。三维视觉技术可以广泛应用于机器人、无人驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实等方向。包括多点互动触摸、互动投影、全息投影等。030505 视频编解码技术 视频编解码技术是指通过特定的压缩技术，将视频流进行压缩的技术。030506 虚拟现实/增强现实技术 虚拟现实技术囊括计算机、电子信息、仿真技术于一体，其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境从而给人以环境沉浸感。增强现实技术是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像的技术，是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。包括显示技术、

25、跟踪技术、光学跟踪技术等。0306 生物特征识别技术 生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。030601 语音识别、合成与理解技术 语音识别、合成与理解技术是指将人类的语音中的词汇内容、文本转换为计算机可读的输入、合成为语音的技术。的技术。如智能音箱、地图导航等。03060101 语言模型技术 语言模型技术是指依据语言样本估计出的关于自然语言句子或词串的概率分布的技术。03060102 语音处理技术 语音处理技术是指对语音信号所做的如语音分析、语音压缩、语音识别及语音合成等处理的技术。03060103 语音合成技术 语音合成技术是指通过机械的、软件的方法产

26、生人造语音的技术。030602 人脸识别技术 人脸识别是指将识别人脸进行分类比对从而进行判别的技术。030603 指纹识别技术 指纹识别是指将识别对象的指纹进行分类比对从而进行判别的技术。030604 虹膜识别技术 虹膜识别技术是指基于眼睛中的虹膜进行身份识别的技术。030605 视网膜识别技术 视网膜识别技术是指基于眼睛中的视网膜进行身份识别的技术。030606 皮肤芯片技术 皮肤芯片技术是指通过把红外光照进一小块皮肤并从测定的反射来确认人的身份。030607 基因识别技术 基因识别技术是指对蛋白质编码基因的识别技术，也包括其他具有一定生物学功能的因子，如RNA基因和调控因子。030608

27、静脉识别技术 静脉识别技术是指利用了人体静脉血管中的脱氧血红蛋白对特定波长范围内的近红外线有很好的吸收作用这一特性，采用近红外光对指静脉进行成像与识别的技术。03060801 指静脉识别技术 指静脉识别技术是指对采集到的指静脉近红外图像提取出静脉特征，与特征库进行模式匹配，从而达到身份识别认证的目的。03060802 掌静脉识别技术 掌静脉识别技术是静脉识别的一种，属于生物识别，属内生理特征。030609 步态识别技术 步态是远距离复杂场景下唯一可清晰成像的生物特征，步态识别技术是指通过身体体型和行走姿态来识别人的身份的技术。相比上述几种生物特征识别，步态识别的技术难度更大，体现在其需要从视频

28、中提取运动特征，以及需要更高要求的预处理算法，但步态识别具有远距离、跨角度、光照不敏感等优势。0307 类脑计算技术 类脑计算又被称为神经形态计算，是指借鉴生物神经系统信息处理模式和结构的计算理论、体系结构、芯片设计以及应用模型与算法的总称，广义类脑计算也包括存内计算、忆阻器芯片甚至研制人工智能芯片以支持传统的人工神经网络。030701 存内计算技术 存内计算是指把计算单元嵌入到内存当中的技术。包括基于MRAM（磁性随机存储器）的存内计算、基于SRAM（静态随机存取存储器）的存内计算、基于DRAM（动态随机存取存储器）的存内计算等。030702 忆阻器芯片技术 忆阻器芯片技术是指记忆电阻器技术

29、，它是表示磁通与电荷关系的电路器件，可模拟神经元的一些基本特性。由于忆阻器尺寸小、能耗低，所以能很好地储存和处理信息。030703 神经形态芯片技术 神经形态芯片技术是指利用具有模拟电路的超大规模集成电路来模仿人脑的神经系统，制造仿真人脑芯片的技术，包括数字式神经拟态、模拟式神经拟态等。0308 其他 代指其他暂未被明确列出的技术类别。T/CSSTI 0003-2023 6 参考文献 1 管理科学技术名词审定委员会.管理科学技术名词M.北京：科学出版社,2016.2 崔怡雯,赵筱媛,苏成,李曼迪,赵志远.面向颠覆性创新的技术监测分类体系研究J.情报学报,2021,40(12):1288-1293.3 中国电子技术标准化研究院.人工智能标准化白皮书（2021 版）R.（2021-07-09）.2022-07-19.http:/