国家标准化管理委员会、工业和信息化部、科学技术部、国家发展和改革委员会四部门联合发布《人工智能产业标准化体系建设指南（2024年版）》（以下简称《指南》），标志着我国在系统性布局人工智能（AI）产业标准、尤其是推动通用应用系统规范发展方面迈出了关键一步。此举旨在通过构建科学、先进、开放、协同的标准体系，为人工智能技术创新和产业健康、高质量发展提供坚实支撑，并加速AI技术与实体经济深度融合。

《指南》的核心目标在于构建覆盖人工智能基础共性、关键技术、产品服务、行业应用、安全伦理等全链条的标准化体系。其中，针对备受关注的“人工智能通用应用系统”，《指南》提出了明确的标准化路径。这类系统是指具备跨领域、跨任务适应能力的AI系统，如大型语言模型、多模态大模型等，其标准化建设被认为是释放AI泛化潜能、保障应用安全可控的关键。

在通用应用系统领域，《指南》着重部署了以下几方面的标准化工作：

1. 基础能力标准化：聚焦于模型的开发、训练、评测环节。将推动制定统一的训练数据质量标准、模型架构与接口规范、能力评测基准与测试方法等，以提升模型开发的效率、透明度和可比性，促进技术迭代与优化。

1. 服务与应用接口标准化：为确保通用AI能力能够便捷、可靠地集成到千行百业，《指南》强调需规范模型服务（Model-as-a-Service）的接口协议、部署要求、性能指标以及与应用系统的对接方式。这将降低企业使用先进AI技术的门槛，促进生态协同。

1. 可信与安全标准化：这是《指南》的重中之重。针对通用AI系统可能存在的偏见、歧视、隐私泄露、内容安全、鲁棒性不足等风险，将系统性地研制相关标准，涵盖算法公平性评估、数据隐私保护、对抗性攻击防御、生成内容溯源与鉴别、系统稳定性要求等方面，为“负责任的人工智能”划定技术红线。

1. 行业应用适配标准：引导通用AI能力与制造、金融、医疗、教育、交通等具体行业场景相结合。通过制定行业专用的数据治理、模型微调、应用集成和效果评估标准，推动AI解决方案的落地见效和规模化推广。

《指南》的发布，不仅为AI企业，特别是大模型研发机构提供了清晰的技术发展指引和合规参照，也为下游应用方选择和使用AI服务建立了信任基础。通过标准化手段，有望解决当前AI产业，尤其是通用应用系统发展中存在的技术路线纷杂、性能衡量不一、安全伦理担忧、应用成本高昂等问题。

随着这一标准化体系的逐步建立和完善，我国人工智能产业将步入更加规范、有序、高效的创新轨道。标准化将成为打通技术研发、产品转化和市场应用的关键桥梁，加速人工智能通用应用系统从“技术能力展示”走向“规模化价值创造”，为发展新质生产力、构筑国家竞争新优势注入强劲动力。四部门也将持续跟踪国际标准动态，推动国内国际标准协同发展，助力我国在全球人工智能治理中贡献更多中国智慧和中国方案。