2024人工智能 服务能力成熟度评估.docx

人工智能服务能力成熟度评估前SII1范围12规范性引用文件13术语和定义14缩略语15概述15.1 服务能力成熟度评估模型25.2 服务能力框架25.3 成熟度等级36评估指标56.1 A1.基础服务能力56.2 A1.业务服务能力67成熟度模型评分77.1 A1.基础服务能力77.2 A1.业务服务能力12冏录A人工智能服务能力成熟度评估1葩围本文件提出了人工智使服务能力成熟度评估模型，规定了成熟度等级、使力框架、评估指标和评估方法.本文件适用于对服务提供商提供的人工智能服务能力的成熟度评估，以及服务能力成熟度模型中某项能力主域、能力子域的通项评估.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H期的引用文件.仅该H期时应的版本适用于本文件：不注I1.期的引用文件，其G新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。G1.VT41867-2022信息技术人工智能术语3术语和定义GB/T41867-2022界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1能力子I页CaPabi1.itysub-item能力子域中构成成熟度的若干特性指标单项。3.2能力子项权承factorofcaabiIitysub-item对应能力子项在所述旎力子域评估中的权重因子.3.3服务可用性serviceavai1.abi1.ity服务客户发起服务请求后极务可访问的时间占总服务时间的比例.注i可用性的计算是在系列预定义的时间段中,限务可用时间之和占预定义时间段之和的比例.即柞除允许的收务不可用时间.4缩略语AI：人工智能(Artificia1.Inte1.1.igence)5概述5.1服务镜力成熟度评估模型服务能力成熟度评估模型见图1,包括能力框架、评估指标体系和成蚣度等级.f能力根柒Mi指标体系（成熟度等级优秀拨检他爆发收嫌起的爆卓雄火IiI1人工智能股务能力成熟度评估模型能力框架由多个能力主城组成,邮个能力主域代表成熟度等被评估中主要的筑域划分，由组相关的健力子域组成.每个能力子域代表该使力主城中构成成熟度水平的若干技术能力领域,由TI相关的能力子项组成，评估指标体系由三级指标构成，分别与能力主域、能力子域和能力子项时应，越个能力子项代衣该能力子域构成成熟度的若干特性指标.在扶得各项特性指标数据后综合计W狭褥某一成熟度等s.成熟度等级是从基础服务旎力、业务眼务能力等方面对人工智能极务能力的分级评估结果.5.2 服务能力框架人工智使用务使力框架应分为AI基础服务能力、A1.业务服务使力.各能力主域的能力干城和能力千按照衡收相关能力所需的技术水平、系统性能、可扩展性、安全性等维度诳行规定，其框架见表1,表1人工智能服务能力框架能力主域能力于域能力子项A1.整砒眼务能力存站数据管理多样性分布式可拓展其他itn数据计算型擀效率8;定性可扩展性灵活性能力主域傥力干域健力子项统计览控数幅结构化处理与决抽桁定性可用性时收性可曾祥性可扩展性机学习全生存周期训练性能兼容性灵活性9Jf1.tt算法件安全与他私协议安全致M磔私和就法安全i据加率网络隔离权以管理和整权行为审计恢SI2份A1.业务服务能力智能用音陪在山别if1.音介成声效识掰自然i)理解词法'句法分析信息抽取倡息检索谓义推理情形分析知以图谱智能对话MW知IR型问答任务导向对话情aw话后发式对话多模态对话招能图像视频分析识别饯力理就使力业务拓展性取务检定性5.3成熟度等级5.3 1成熟度等级划分及判定人工智能服务能力成熟度等级分为5级：起始级、发展级、稳健级、优秀级、卓越级，并用(一、(->.(三).(四)、五表示.如图2.图2人工智能服务能力成熟度等级每个成熟度等级表明人工智能服务使力所达到的成熟度水平.人工智使眼务能力的改进和成熟度提升是通过渐进的方式来实现的，较高的成熟度等级涵萩了低于其成熟度等级的全部要求，人工智能服务能力、某项旎力主城、能力子域成熟度分级评分见表2,根据褥到的相应的成熟度得分，对照相应的服务能力成熟度评饭：袁2人工智能朋务能力成熟度分级参考规则等线特征起始统IW得分V1.5人工押能邛门徒第提供坛本的人匚智能服务.AI基岫服务能力域的评分流足M帐的要求,AI业务限务能力域的评分满足i蛙的要求.发联微1.5<m分V2.5人匚网能平台傥好提供可拓联的人工W饯服务.AIAH8暇务能力域的评分满足中呼的要求,A1.业务服务能力域的评分满足域低的要求。粒健级25至得分<3.5人工智能平台使城;提供枪定的人工当能服务，R1.珞础米务能力域的讨分满足中等的要求，AI业务故分能力域的评分满足中等的要求，优秀缓3,5W得分V4.5人工招除平台僮笏提供优为的人工智能服务.RI珞岫展分俺力城的评分法足我岛的要求.AI业务限务能力域的评分满足中等的要求.卓越统4.5W分W5人工智能中台健绯提供卓靖的人工智能服务.A1.基明服务能力域的评分谪足以高的耍求，AI业务取务能力域的评分满足收岛的要求，5.3.2成熟度分级规则服务能力成熟度分级可枭用评分用化的方式进行，服务能力成熟度等般的评分UJ参考如下公式。其中,各能力主域和能力子域的评分可分别适用相关公式进行评估：a）成熟度等级得分=以勘主城kx朴主琳重k：其中，Ife力主域k为构成成熟度评估卷考模型的能力主城。b）能力主域k成熟度得分="触子协衿种婚D其中，能力子域j为能力主域k下的能力子域.0能力子域j成熟度得分三£的“X丽三D其中.能力子项i为能力子域j下的能力子项.5.3.3能力项权重使用成熟度评估模型时，血根据不同应用场景构建不同的能力子项评估要素.基于家用智能设备场景、智能医疗诊疗场景、工业设备预测性维护场景等能力子项权重见冏录A.1。6评估指标1.1 A1.思础服务能力1.1.1 存储存储能力应包括：a）存储管理：数据存储系统的整体管理能力，包括支持的存储容麻、数抵条目数收等：b）多样性：支持多种类型数据、多种开发语言的能力：c）分布式可拓展：支持分布式架构的集群系统业务负我感知、降低运维红杂度的能力：d）其他：存储服务效率、设备故障预警和报警能力、存储数据恢复能力、接口便捷性和服务可用性等方面.1.1.2 计算计第能力应包括:8）数据计算：支持和大规模分布式计算、批献计稣、流式计算、图计匏、机器学习计籁和边缘计算等复杂计算任务的能力：b）集群效率：简单高效的提供大规模集群的部詈、调度、扩展和管理眼务的能力：C）柩定性：分布式架构部署的稳定性，包括保证故障自动恢发、快速迁移、连续运行时长等能力；d）可扩展性：计算资源扩容、提供扩展接口的旎力：e）灵活性：根据业务变化和仇我清况灵活调累的健力，以及是否能蝌供便捷易用的自动化工具，支持多种框架、控制分、应用程序携程接1.1.和软件开发包的能力：f）统计监控：数据流、数据收发状态的统计监控、报警触发的能力。1.1.3 数据结构化处理与决策数据结构化处理与决策业务服务能力应包括；a）枪定性：数据处理模型对抗噪声和数据攻击的能力：b）可用性：系统与用户的瓦协作能力：提供精碉的数据分析结果，并给出可用决策建议的能力：在维护和调整时的在线实时服芬能力等：C）时效性：提供实时性和变化国知的使力：d）可解择性：数据处理和决策过程中模里的可斛择性与流程的透明性：e）可扩屣性：鹫领域、ISifi多个场景的迁移能力和可犷展度，1.1.4 机器学习机器学习支撑能力应包括：a）全生存周期：支撑包含数据框架（采集'筛迭.僮标注、标注和脱敏等）、特征探索、模型开发（训练、评估和预测>、模型部若、模型管理、应用发布等全生存周期过程的能力：b）训练性能：支拽具备高性能的运免能力：c）兼容性：兼容其他训练模型代码的能力，包括主流的API和训练模型代码等：<0灵活性：灵活分配计算资源的能力，包括训练时灵活分型计算资源的时间颗粒度、灵活的计疑计费机制等：e）易用性：愫控人工智能服务所使用工具支持可视化的拖拽布局编程服务，祖合各种数据源、S1.件、算法、模型和评估模块的能力：f）算法库：支持提供插件式算子注入，支持多类算子及算法、时空分析、频繁项挖姐等能力.1.1.5 安全与隐私安全与隐私保护能力应包括：a）协议安全：协议使用可信通道.确保用户的猛人不能被第三方窃听的能力：b）轨则险私和算法安全：数据存储中关于川户个人限私的相关数抠乘用Ifi幺脱股存储、考虑算法安全机制,能筋避免通过统计数据反推算法逻辑的能力：C）数据加密：对他博数据进行加密存储的Ife力；d）网络隔离：对不同用途和环境的设在进行必要的网络隔离、对不同安然别的运骅环境之间的互通进行权限检查的能力：e）权限管理和鉴权：时数据和服务调用进行签权的能力：f）行为审计；对各种操作行为进行审计的使力；g）馔更备份：支拄数据恢空与备份的能力.1.2 A1.业务服务转力6. 2.1智能语音智能谱音业务服务能力应包括：a）语音识别：噪声场景中唤解词识别和将语音转换为文本的能力；b）语音合成：将文本利换为语音的能力：c）省纹识别：通过声音判别说话者身份的技术能力.7. 2.2自然语言理解自然语言理斛业务服务能力应包括：a）司法.句法分析：支挣司法分析、句法分析、语义分析的能力：b）信息抽取；从文本、音频、图像、视频等数据中抽取知识单元的能力：c）信息检索：根据用户需求，查找出所需信息的能力：d）语义推理：根据1.1.有的知识，用规则或模型，扩展相关知识或产生出新知识的能力：e）情感分析：通过对自然语言文本的分析，识别文本作青或文本所描述的个体的陆感的能力：f）知识图谱：构建知识图谱并利用知识图谱诳行知识计算和推理等方面的能力。6.2.3智能对话智能对话业务服务能力包括：)d)1/1/abCde阳麻：闲林时话中上下文衔接和提高用户粘性的能力：知识型问答：为用户提供知识内容、知识搜索等答疑解惑服务的能力：任务导向时话：响应并引导用户的益求，达成任务的能力：情博时话：马人对话，站合主题、情爆等考虑时人进行情爆支持的能力；启发式对话：在用户不知道如何做或者能做什么时.给用户提示，引导用户继续对话.考虑信息的利用程度、自主性以及学习的能力；f）多模态对话：在对话中可以同时考虑语音、视频、动作、事怖入，以及表情、动作、i吾音等多模态输出,考虑模态数收、模态选择策略、学习的施力.6.24智能图像视频分析智能图像视频分析业务服务能力应包括：a）识别能力：支持至少一项识别服务的能力,如人脸识别，物体识别、文字识别等：识别过程中防攻击的能力，例如防呈现击；b）理解能力：准确和高效埋解图像内容伯息的能力：C）业务拓展性：支持不同设备能力情况下的多种不同要求的极务业务的能力：d）服务稳定性：提供图像视频稳定性的倍力，包括容错和负我均衡等。7成熟度模型评分7.1 A1.基础服务能力7.1.1 存储存储能力子域的能力子项成熟度评估分值见表3.表3存储能力子项成熟度评估分值（1-5分）建力干项评估谿述分值致拈许理麻：支持5种或以上异构数据的一体化的数ft!柔笑技术、EB汲分布式才站平台；支持千亿以上故拼务H的表格存俅系统.5中I支持2种或以上异构BdK的体化的数据聚典技术、较强优力的存储中台.3怔：支持1种结构t据的体化采集技术,受很健力的存储千台。1多样性«：支拈5种或以上的自由存砧系统,总括关系鼓舞许、KY存储限务、文件存站服务.结构化存储服务、俾性涧息队列等I支持5种或以上语言SOK包括JRVa、Python、PIP.JavaScript>NOdaj3、CO等语言。5中：支持2种或以上的存储系统以及2种或以上语言SI）K.3文持1种存俅系统及1种特定ifi；TSDK-1分布式可拓展ffi：支挣分布式架构的维样系统系统他!的H方便增“威疗减少服务器1,点个数以应对业务负代的变化，井旦这样的操作是自动化的，M少运旌负担.5中：支持分布式架构的集群系统.但无法白动I小JtR好业务负找得整版务器介散.送堆成本适中，3tt：不支后分布式架构的集群系统.服务器1,点变化对于用户影哂杖大.运维成本较i,I其他高：提供安全高效的存储服务,自动故障迂移与负i衢.共备底哙货源双可用区妇心数据丸致保证；票统给M户提供简单易怖的蚱和接口,方便用户使用.5中：支持安全的存储服务,对IR务各故障可以快速响应.3t1.对叔务战故Ki1.花收政想,无法提供安全描效的存储服务.注：以上能力未达到处低评分要求成不na核能力项功能的应评为o分。7.1.2 计算计Vf能力子域的能力子项成熟度评估分值见表4.表4计算能力子项成热度评估分值（1T分）能力子项评估描述分值数据i1.灯府：支持堪广云计N喘Itt化技术的统大赛根分布式计算的刻用平台I丈Q批地计算.流式计篮、闻ii?和机JS学习if用笠复杂任务：支持大规模机涔学习平台和异构深度学习平台.5中：支持版横分布式计算的通用平台:支持批设计减式计算.图计算和机台学习计算等爱杂任务.3饪：不具备大规模的数掂计力能力无法支持杂发依淘的数据计"任务.1第讲效率ifiif危前小席效的提供大赛模奥海的部署，调收，扩展和管理腹务.5.能较高效的提供较大规模象群的然黑.同度，炉展和管理服务.但便捷性仃限。3tt:能提供初步规模集群的出署、调度.扩展和管理服务，便庆性较低.1稔定性高，具答底层费源双可用区支镇,保证故城力动恢虹、快速迂移,提供724f1.i可用服务。5中：保证修分故障健彩自动恢熨和迂移,提供7x24小时基OIH务.3tt.无法保证故障健第自动假女和迁移.不能提供7x24小时收分.1可犷展性高：支持低时证（如杪缎水平）扩容，提供谕油的JS定义扩展接口，用户可以从较假计"规模扩联到较大规校而运行应用程序的方式并不会因此变犯复杂-5中：支持较低时延（多于秒级水平）扩容,提供犷履接口.3饪：犷容时延牧大，不餐供犷展接口.1灵活性ifii：能电IWK业务变化和负或倩况,对计材资源进行舛性仲缩,保i£计篥性能:提供便决招用的自动化工具，支持多种常用枢JCHMcb控制台、Ap1.和SDK等.5中：能蜉根据业务变化和领较俯况之一对it算负源进行再整：提供自动化工具.丈拈部分常用枢架和Neb控制台、API和Swi等.3低：不能完仝根掀业务变化和负我情况对计切资淑进行苗郎：及行自动化工具只支持个别常用框架、加SM台、AP1.或SM1.1统it监拄高：健筋策化整体数据流的政粼吸收情况,实时统计各模训的敝据延退和收发状态.提供数据港全链路监挖,在数据异常和服分异常时能根据斓则岫发报警.5中：健舔聚化蔺分数据流的数班货情况.能舔统计各模块的敝据值退和收发状态.提供数据流能分链路监控，在数据弁常和忸分异常出现之一时可以Ii发推警，3钺：无法充怦值化数据流的故据册况.没仃完善统计各模块的数据延迟和收发状态,提供数据流少Irt俵路的筮拄，只物极个别效据异常和取分异常时在报警机制，1注I以上徒力未达到城低评分要求或不用芾该徒力项功修的应评为。分.7.1.3 数据结构化处理与决策数据结构化处理与决策的能力子项成熟度评估分值应符合友5的规定.表5智能数据处理与决策能力子项成熟度评估分值（1-5分）能力干项评Vf描述分的稔定性fii:系统能克至管理且容妙配贸：计对赚声污柒.对抗故掂攻击等俯影所提供的数据智能分析业务也定，输出结果一致.5中：基本可管理，配置W一定难发,仅能针对喋，M污型提佻右尔的业务桧定性.3fit.完全不可管理.ft!HM4.所提佻的数据智能分析业务仅能在较为理划的条件下提供业务,扰功下输出结果可能不一致.1可用性Ait代作提供高准碇率（大于等于蝌）、虹错误率（小于等于5）.t¾（XTT95）.高特异性5¼）的分类精度：决策科学合理可行性很高，埸于接受；支拈用户在数据处理与决策的全过程中实时交互，同时系统可为标（，工用户建立自近血的协同模型；牧务可在不但停用务的同时开暇完全的系统维护和算法，模型等模块更籍.5中r能笏提供较高准确本（大于等于80&小于95%）、较低错误率（大于S小ff20*）.较岛灵敏收（大于等于80.小于95、），较高特异性（大于净于80%,小于95%）的分类精底，筋误分类可使降能生产力；决策基本合理、可行，可以接受，在大部分环节中（大于6CR.小于K1.g）支持用户在效榭处理与决策中与系统交互.系统可为群分用户建立Hifi应的协同核型：梯过50W!低TIMft的东统推护和*法、模型等模块更新操作时,无能桁蜉服务.3低I仅能提供较高准胞率（大于等于96,小于9淤）,但可能出现灵收小于8ff）或将井性较低情形（小于8%）.影响用户时分类结果的使用'决策不含理.不可行，无效，无法接受：仅在较少环节（小干2）V支持用户在数据处理与决策中与系统交H.系统不支持为用户珑立自适应协同埃格：系统维护和N法、根型等模块见斜时甯智件服务.1时效性R）：快速反应.在一定的时间假州和耍求内能移快速处理并给出结果.井感知变化，如果方案已绘过时，可根据新的怙况及时作出用整，5中：及时反应.在一定的时间以利和要求内能够及时处理井给出结果.保持实惚期间的粗时自定性，3低：廷咫反应.在:处理和决策时拖延时间.决策的效敌低.甚至会因何BS的件版发生极本变化,而使决策无效.I可解抑性:教需处理流程和分析结果具fi完全的可解择性和可依测性.处理和决策过程可理解,业务可削界性高，可呈现为供有资质第二方中式的文本（超过90、），不存在取生，5能力子项评估描述分值中：数推处理施程存在无法自纠的随机分支.处理和袂策过程可韭本理解.业务可从本州仔.决施模型方法基本可解仟说明（Ji1.5Cr）.怛更飘同架域共他数舞集时,90、以上分析结果可仗测.3低：数据处理流程可解界性整，处理和决策过程珞理忸，业务无法用转，决策行为俄碓甚至无法解彝说明（低jfg）.ni,Wtt高：面向一个领域的服务易于迂移至另一业务领域，同时使练踪合多种智能处理和决策方法,可处理多个场段的如识,并做出有败决策.S中：仅能针对某生共性领域开展也定可SS的眼务，通用某些场景的如IH处理tt-对某些特定的问期可做出有效决策.3低：仅计对某一特定籁域提供服务或只适用于用个特定场家.1注：以上能力未达到以低评分要求或不具备该能力项功能的砂0分.7.14机器学习机器学习支撑能力子域的能力子项成熟度评估分值见表6。表6机器学习集群能力子项成熟度评估分值（1-5分）能力子项评估播述分竹全生存冏期麻：支持包含数据框架（采型、啼透.ffi标注、标注、验物等）.特怔探索、怏型开发（训练、评伯和预测）、模鞭部署.横?a管感.应Jf1.发布等全生存周期过粗.5中：支持以上所述则或以上的生命周期过程3只支持以上所述5»九或以上的生命周期过程.1VWttftti丽支持超蒲性能GPU运算（例1）'IDIATes1.aK80）.区箸支椅牧海内在以上的值机运算能力；支持数据并行和模型并行、值机算卡和多机多卡的分布式训族；同时A备CP1.H务器Jfte1.虚拟机集群计算能力.5中：支持校高性能W1.运算具备支持普通内存以1:的冷机爆电能力：麻分支持数期并行和根取并行.电机多卡和多机多卡的分布式讽域I部分具稿CroJK务器集群、拟机泵杵计"能力.3tt：不支持卜性能MU运算能力,只有筒值的并行HK能力；不能完善的具备CpI服务粉集用蜘机集楙计算健力.1兼齐性高：支持5种成以上的深度学习框栗的标准AP1.（例如TenSorFIg等），花容常见的MPU代色（例如Gooq1.eC1.oudMD.相同模型代码可在不同云平台上训练.5中：支持2种或以上的浣度学习枢栗的标准AP】，般在渔分Sf1.M）IeS代码.3H：支持自身设备的深度学习枢梁的AH.不族字或他Amp1.es代PJ.1灵活性ffi：支持披露申请和分IKePtJ、内存和CPU贵猊.5中I在部分维度上支持按雷申清和分配CPt、内存和GPU资源.3低：不支持按;C中谙和分配CR：、内存和GPt资源，i昼M性高：支持5种或以上的单垢用的命令行工具（例如可在1.inuxWindr>v*操作系统及者DoCker中运行）.可以通过APhSDK或竹呢b制台使用云深度学习眼务支持易用的方式提交云联训协，支持5种或以上主流深度学习框架和郝誓致门助询优等功健；支持可视化的桢投布均焉用服务,维合各种数据源、组件、尊法、枪型和评估校块.5中I支持2种或以上易用的工具,部分可以通过API、SDK或者呢b控刖台使用云深度学3能力子项评估描述分依习服务：支持云或调支持酢分功能的即初化.任：所使用的工J!易用性不跖，无法通过APhSDK或不检b控制台使用云温度学习IK务：不支持匕湍训练：不支持可视化.1算法叫支持提供箱件式3子注入能力t支持70种类察以上的算子及算法，支持时空分析.支持领繁现挖摞.5中：支持30种的以上算法健力.3低：只支持个别的或不支持以上的算法能力.I注：以上加力未达到足低评分要求或不具备该能力项助他的用1分.7.1 5安全与隐私安全与隐私能力子域的能力子项成熟度评估分值见表7。表7安全与隐私能力子项成熟度评估分值（1-5分）能力于艰祁Vi描述分（ft协议安仝.:支持5种或以上的接入协仪均总于可怡通遒透行（例如使用SS1./T1.S.对诸如RbSoCket连接，使用ires罅安全协议1对RESTfU1.谛求，使用ImPS安全协议.僮弱完善的阿保用户的输入不会被第三方身听.5'1.'支持2种或以上接入协议通过可信通道进行，能终郃分确保用户的输入不被第三方划听.3狂：支持I种的接入协设通过可信通道进行,不便确保用户输入不被第三方初历，I数据电私和算法安全高：数据席中95、以上用户电卷相关的数据采用用户idC石化等机制税饮存储.JIJ户数据上传时经过用户知情同您，用户就像等心和数据提取使川时只提供川户特征胧性分布，城免单个用户Sa私泄露：其行算法盼私，即机制，能婚防序得到分法超辑.5'1'.故据曲中50、的用户K）私相关的数据具备脱软存储.部分用户数据上传时经过用户知情同志：用户Bt像等电私攻据提取使用时没有完售的Iia私泯语评控：不具备打法电机保护机制。3u数加蹿中没有用户Ia私相关的数据脱成存储机w部分用户数据上传时经过用户知Mi1.司忠：用户做像等隐私数据提取使用时没皆完善的隐私涓？3?代控；不具备鲸法也私保护机M.1敏热加密岛：对亚要的俄造数据行足舔可年的加密机制完或加密存休.加密时开发人员和数据评管理人员均守效，5中：对冲要的敏感致据仃鲁迪的加密机制完成加招存储，加密对部分的开发人员和tt据库修理人员芍收.3乞：对用耍的敏透攻柢只右筒弧的加澎机制.开发人员或钛粼脩管理人员可以烧开加密机刎读取数据.1网络儒离高：对不同用途和环境的机器.进行产格的网络隔离：线上生产环境和线下涧试开发环境不健互相访问C5中:对不同用途和环境的机潺.有网络隔海机制:找上生产环境和线下规试开发环境物简单访句的拽制，3低：对不同用途和环境的机器.没行完善的网络网熟机制：线上生产环境和线下测试开发环境没有访问控制.1H权尔省理和叁权廊对服务间调用建立了上千密码学和权限列我的访问拄制.避免通过AP1.me用户数据：病安全级别的运算环境和低安全级别的运宽环境只有通过产格的权限检式后才可互通.5机对服务向训用建立了权取舛表的访问控制，但没有完*的加密机材不同安全级利的运灯环境之间的互通行的服的权限校本机制.3低：时服务间调用没竹完善的权限列表的访H控制|不同安全纵别的运口环境之间的互通没行权RI检衣机制.I行为审法fii：对Iocr、?录后的操作送行记录，花0要的时间受的内可以透行检费.S中：对"R或以上的量液下的操作透行记液,在牧短的时何鱼W内可以进行投行.3tt：没存完善的操作记求机制无法在一定时间施围内进行检点.1恢复备份,而饿纭数也、JK务的完整性而（大于等1勺9、）.允许致招，服务的中断时长他.（小于5分怜）.5中I诙史牧史、服务的完整性-Hi（大于等于8屿小于99%）,允许数榭、服务的中断时长般（大于警于$分铮,小于30分的）.3tt.快发牧如、服务的完整性灯（小广80%）.允许数M，服务的中断时长高（大于30W）.1注：以上徒力未达到以低评分要求或不R箔该能力项功能的应泞为O分.7.2 A1.业务服务能力7.2.1智能语音智能语音能力子域的能力子项成熟度评估分也见表8°表8智能语音能力子项成熟度评估分值（1-5分）（代力了项评估栖述分的帝音识别ffi：在不同心啖比状态下,识别率很高（大90*）而且谀识率很低.S中,在不同信啖比状态下.识别率较海（小于等于9伙.舟干等于80、）而且误识率牧帐.3tt.在不同伯啖比状态下.识别率较做（小于断）或仔误识率较痛.1语白合成四：分词准确，句读雄帽，用户可以准碇理解，与自然人类发声没有般署区别。5中：分诃较准确,句读较为流畅,用户J6本可以理解,与自然人类发声有一定区别.3低:分词不准确,句读不流畅,影响用户理解,与自然人类发声中较大区别.由权识别海：精谀接爻率小干等FO.25%铺误拒绝率小F等1.5%.S中：常设接受车小于等干0.9%,错误也纳率小于等于K。3饪：钻改按殳率小于等Po.75%,常误拒绝与小于容于51注：以上能力未i到以低评分要求或不具备该能力项功能的招。分.7.22自然语言理露自然语言理解能力子域的能力子项成熟度评估分值应符合表9的规定.表9自然语言理解能力子项成熟度评估分值1-5分）能力子JH螂估描述分值词法、句法分析乩：字、i三I.句双别和i吉义理解锚决率双低（小于5*）、"网率高（或称命中年不低J三）.可以根据上下文理解发杂句子,响应时间符合自然人类问答习惯，完全不影响A1.语音根为功解和语音交互用户体S.S中I字、词.句供别和语义理解错谖本较低（小于10%）、In用车较高（或林命中率不低J?附.可以理解S1.杂句子,对A1.in帝服务功能和语许久互用户体验行少置的影响.3ii字、词'句M别和镐义理解锚设车较i（大于的于2M.:RI语白服务功能和语当交互用户体脸行明显影厢.1得息抽取Iii1.能提取关键词，命中实体及实怵间的显示语义关来，结合上下文提取实体间的芝含阴义关系.否疑知识、常识知识.5中I能提取美但词.命中实体及实体间的显示语义关东.结A上下文提取实体间的依含噜义关系.3IJ1能摄取关键词，命中实体及馍体间的显示语义关东J信检索ft：满足所右倍需求，根品用户意图对结果做M：确推样.S中：满足埴本和重要信息需求,晚够对结果做简单排序.3tt.港足基本信息甯求.诺义推理花可以实现通用的逻辑推理.井扪有常识,潴确率大于等于9W,召回率（或称命中率）不低rso.5可以实现特定领域的速辑推理准确率大于售于90乐回率（或除命中率）不低750%.3fi1.不能进行推理，1Wiie分析Ifti1.可以准嫦区分IQ种以上（包括但不限于快乐.Iifa.to.热情、那视、J1.饬等）不同的情绪.每种情绪K分至少3个统制（准确率大13、）.5中：可以准确区分（准确率大于90%）正面'负ifH或中性的情绪.3怔：无法相对巾确地区分正曲.负面或中性的情绪.：知M图常i可以支持地用领域和专用领域知识图诺的构健,支持利用知识图谱进行跻领域的知识计算和推理，支持多个塘种.5支持专用第城知识图常的构建.支持利用知识图请邃行知识计算和推理，支椅多个培种.3tt支持专用邻城知识图谱的构建.支持利用知识图进行知识计算和推理,支持单个晦种.注I以上俄力未达到最低评分要求或不凡番该徒力项功能的儆分.7.2.3智能对话智能对话能力子域的能力子项成熟度评估分值应符合去io的规定,表10智能对话能力子项成熟度评估分值（1-5分）能力子项评侪描述分更俞：平均对话/轮次敛高上下文衔接很流物.5平均对话加轮次数中.上下文衔接很较流畅.3低：iF均对话中轮次i低,上下文衔接不渝村,1如风型向存福:能修在限定和公开的知识库中根据关犍词森询答案：根榭标注数据,学会使用明确的语法来表示用户的Ma2,并自动陆殃为不同知识库支持的ift询潘句I极据己有的知识图诺识别用户意图.给出相应回复.能幡根据交互及世界知识1*1动进1.取图谱扩充和完善：根据用户何磔和答案，自助学会使川语法表示用户向Ia及执行杳询:根据已有会话.自动识别其中的上下文.以及如何相应的应答策略I依赫少限标注数据和用户反馈，便逐步学会网答新领域吧的何区.51'：傥舔在尔定和公开的知识阵中根蛤大VE词式前答案：根据己仃的知旗图谓识别M户感图,给出相应同盯利用上下攵侑总的能力，依靠少M标注数据和用户反愦.能逐步学会回答新领域里的问题.3能：只能在现定较域的知识库中根第犬键词fi找答案.1任务导向对话而能够完成出句指任务和轮交现型任务.在多轮交互型任务上.支特帝有国定JK务目标的对话引导；可以在用户目标及其目标何寻找最优目标If1.合,JFUUtf1.I合目标为基础.支持城产用户个性化敏期的帝”标的任务型对话,并能自上选推呆住的交互模态,可参数化设定性傥指标.5中:能够完成冷句指令任务和多轮交互型任务.在多轮交互曼任务上,支持帝6冏定JR务目标的对话明导.3蛙：能够完成n句指令任务和多轮交互型任务.I情修对话ffi：在多轮对话中.理解并引好用户情绪,支持视箱等多模态交互：在与用户会话过程中,仅根据用户的反储，自劝学会应对不同的用户情鳍、主磔和场景:可以发赃用户面临的问题或此找.并提出新的猊点.并引导网户接受新观点,可参放化设定性能指标”5'1'.在多粒对话中.能城以别主人情将，能姑合当肺七理和情景，格予合适应答以达成情!支持目的：可以根据标注数据.学会应对不同的用户情绪,主题和场景.3低I班轮对话中，归明识别主人的正向、位向.中性的侪空，并采M相应情融拧。1舄发式对话fii：根据标注好的效掂，学会新的Itt发条件和引吩方式;根据用户IS饮、儿有相近用户曲像的用户交互历史,预浦用户触可能彤兴趣的对话内容t可以从已有的交互记戏以及用户对历史引导的反总数搦中.力动学会何时以及怎样引导用户Irt好：可以根据用户对引导的反馈,自主Wi祭引导策略I能修卷教化设定性能指标,5根据标注好的数据,学会新的期发条件和引导方式t根料用户画像、具行相近用户H值的用户交互历史,Ja测用户城可能密兴趣的对话内容。3低I根据定的策第和推存块则给出问题，使自然过没到预先设定的目标话题.1多怏态对话高：满足所有信息需求，僮根据用户总BI对结果避行准确排序,尤要结JR置顶.51'：满足所力"信息需未，便对结果进行简单排序.3岐：满足些本和巾瞿伟思需求.1注：以上俄力未达到最低评分要求或不只番该徒力项功能的神。分.7.24智能图像视频分析智能图像视频分析广域的能力顶成熟位评估分值应符合表11的规定.表11智能图像视频分析能力子项成熟度评估分值（1-5分）伤力子项评估描述分位识别能力Ah至少支特项识别HR务如人脸识别.物体识别.文字识别等.识别准碇率较Mh支持防5种或以上呈现攻击形式（3D、2D、»志图像、动志图像、|川具、头校等的鳍力,防呈现攻击能力较i.5:至少支持项识别服务如人依识别、物体识别、文字识别等识别准确率一次:支持2种或以上呈现攻击形式能力,防呈现攻击能力7匕3低：只支持特定的识别服务.识别准礴率较低:防呈现攻击健力弱或牛不具备比较本易进行攻击.1理斛能力i能够IQ好斛读图像的内容信患.识别正确奉鸟于等于9仇.睇波效率高.用时ttt完全不影胸用户体验,5中：傥好完成解读图像内容他总的功能.识SnF碉率校RiT等T80、.低众M解读效率和用时适中,只少影啊用户体验.3低：能够完成解读图像内容伯患的功健.识别正确率明髭影响用户体验（低于8«）.解读效率低,用时较长.1业务拓展性跖：支持不同设备能力情况下的5种或以上不同要求的服务业务.支扑些F云平台和近墙的议觉服务。S.支持2种或以上不同要求的股务业务,仅支持基于近端的机觉服务.3低r仪支技对于时任更求不破建的业务，仪支持魅于近端的视觉做务.1服务心定性h提供由多台i性能服务器现成的集群的服务后台，棚在较匾的容任和负故均衡能力.为客户提供浇定高效的图像视频服务.5机服务处理能力强,不能移提供持帙桎定的服务.3低：服务处理能力较弱不能舔叔供持续相定的服务.1注：以上袋力未达到足低评分要求或不具备该能力项功能的血分.附录A（规范性）能力于项权圭及成熟度模型评分A.1能力子项权支以卜为家用智能设备场景、智能医疗诊疗场景、工业设符预测性维护场奥分别提供能力主域、能力子域、能力子顶权期.谷项权重依拉各类因素影响用户体验的柬要程度为依掂.具体权重值见表A.1、表A.2、表A.3：表A.1家用智能设备场景能力子项权重能力主域使力子域饯力子项能力子项权重M切的服务建力（权重50、）