GBZ 177.4-2026 人工智能终端智能化分级 第4部分：微型计算机标准立项发展报告

人工智能终端智能化分级第4部分：微型计算机标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:ArtificialIntelligenceTerminalIntelligenceGradingPart4:Microcomputers摘要随着人工智能技术的迅猛发展，微型计算机作为人工智能终端的重要形态，其智能化水平的评估与分级已成为产业界和学术界共同关注的焦点问题。为引导人工智能终端的规范化发展，支撑产业升级与质量提升，国家标准《人工智能终端智能化分级第4部分：微型计算机》（标准编号：GB/Z177.4-2026）正式立项并发布。本报告系统梳理了该标准的立项背景、编制原则、主要技术内容及其对产业发展的影响。报告指出，该标准构建了面向微型计算机的智能化分级模型，从感知能力、认知能力、决策能力、执行能力和交互能力等维度建立了可量化、可验证的评估指标体系，并给出了相应的测试评估方法。该标准的发布填补了我国人工智能终端领域智能化分级标准的空白，为产品研发、质量检测、政府采购和行业监管提供了权威依据，对推动人工智能技术与微型计算机产业的深度融合、规范市场有序竞争、提升我国在人工智能终端领域的国际话语权具有重要意义。关键词：人工智能终端；微型计算机；智能化分级；标准体系；评估指标；人机交互AbstractWiththerapidadvancementofartificialintelligencetechnology,microcomputers,asanimportantformofAIterminals,havemadetheassessmentandgradingoftheirintelligencelevelsafocalissueofcommonconcerninbothindustryandacademia.ToguidethestandardizeddevelopmentofAIterminalsandsupportindustrialupgradingandqualityimprovement,thenationalstandard"ArtificialIntelligenceTerminalIntelligenceGrading—Part4:Microcomputers"(StandardNo.GB/Z177.4-2026)hasbeenofficiallyapprovedandreleased.Thisreportsystematicallyreviewstheprojectbackground,compilationprinciples,maintechnicalcontents,andindustrialimpactofthisstandard.Itpointsoutthatthestandardestablishesanintelligencegradingmodelformicrocomputers,buildingaquantifiableandverifiableevaluationindexsystemfromdimensionsincludingperceptioncapability,cognitioncapability,decision-makingcapability,executioncapability,andinteractioncapability,alongwithcorrespondingtestingandassessmentmethods.ThereleaseofthisstandardfillsthegapinintelligencegradingstandardsforAIterminalsinChina,providingauthoritativeguidanceforproductR&D,qualityinspection,governmentprocurement,andindustryregulation.ItholdssignificantimportanceforpromotingthedeepintegrationofAItechnologywiththemicrocomputerindustry,regulatingorderlymarketcompetition,andenhancingChina'sinternationalinfluenceinthefieldofAIterminals.Keywords:ArtificialIntelligenceTerminal;Microcomputer;IntelligenceGrading;StandardSystem;EvaluationIndex;Human-ComputerInteraction一、引言（一）研究背景人工智能作为引领新一轮科技革命与产业变革的战略性技术，正在深刻改变全球经济发展格局和人类生产生活方式。近年来，以大模型、多模态感知、具身智能为代表的AI技术加速迭代，推动人工智能应用从云端向终端延伸和渗透。微型计算机（包括台式计算机、便携式计算机、一体机等形态）作为用户覆盖面最广、应用场景最丰富的计算设备，正经历从传统工具向智能化终端的深刻转型。在此转型过程中，产业界面临一个共性且紧迫的问题：微型计算机的"智能化水平"如何科学度量？不同产品之间智能化程度存在显著差异，而市场宣传中的"AIPC""智能电脑"等概念层出不穷，却缺乏统一、客观的评价尺度。这一现状导致多方面的矛盾与问题：其一，消费者难以辨别产品真实的智能化水平，面临严重的信息不对称；其二，生产企业在产品研发和宣称中缺乏可依据的统一尺度，市场宣传较为混乱，存在概念泛化与过度宣称的现象；其三，政府采购、行业应用选型缺乏权威的参考依据，不利于公平竞争和优质产品的市场推广；其四，产业政策制定和行业管理缺乏标准支撑，难以实施精准施策。因此，制定统一的微型计算机智能化分级标准，已成为规范市场秩序、引导产业健康有序发展的迫切需要。（二）标准立项意义在上述背景下，全国信息技术标准化技术委员会等相关标准化技术委员会积极推动《人工智能终端智能化分级》系列国家标准的研制工作。该系列标准旨在构建统一的人工智能终端智能化分级框架，按终端形态分部分制定具体标准，其中第4部分专门针对微型计算机。GB/Z177.4-2026《人工智能终端智能化分级第4部分：微型计算机》作为该系列标准的重要组成部分，其立项与发布具有多重意义：第一，填补标准空白。当前国内外尚无专门针对微型计算机智能化分级的权威标准，本标准的发布填补了该领域的技术标准空白，为微型计算机智能化水平的客观评价提供了科学依据，也为智能终端分级系列标准体系贡献了重要的基础性支撑。同时，本部分在体系架构、分级维度和评价方法上与系列标准的其他部分（如面向智能机器人、智能家电等终端形态的分级标准）保持协调一致，便于跨品类比较和统一管理。第二，规范市场秩序。通过建立明确的分级指标和测试评估规范，有效遏制智能化概念的泛化和滥用，减少信息不对称，保护消费者合法权益，促进市场公平竞争。第三，引导产业发展。为微型计算机企业提供产品研发的方向指引和参考坐标，引导企业将资源投入用户真正需要的智能化功能和服务上，推动产业从硬件参数竞争向智能化体验竞争转型，提升产品附加值和国际竞争力。第四，支撑行业治理。为政府采购、行业准入、质量监管等提供技术依据和参考，助力政府精准施策和行业科学管理。二、标准制定背景与编制过程（一）国内外标准化现状分析在国际标准层面，国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）第一联合技术委员会（JTC1）设立了人工智能分技术委员会（SC42），发布了多项人工智能基础标准，涉及术语定义、可信赖性、风险管理等方面。但截至目前，ISO/IEC尚无专门针对人工智能终端智能化分级的标准，更未延伸至微型计算机品类的具体分级规范。在国家标准层面，我国已发布《人工智能标准化白皮书》及多项AI领域基础标准，并在持续构建覆盖基础共性、支撑技术与应用等各层面的标准体系。在信息技术设备领域，GB/T9813系列标准规定了计算机产品的通用规范，主要侧重于硬件性能与可靠性要求，并未涉及智能化水平的评价。因此，面向终端产品的智能化分级标准在当时仍属空白。在行业层面，中国电子工业标准化技术协会、中国信息产业商会等民间组织曾发布若干团体标准或行业倡议，尝试制定AI终端的评价指标，但其权威性、系统性和通用性存在局限，且各团体标准之间评分体系差异较大，缺乏统一可比性。市场实际运行中，各企业自建的评测体系多以营销为导向，公信力亦显不足。在产业实践层面，头部企业已展开智能产品评测方面的内部实践，但各厂商评价维度不同、指标口径不一，评测结果间难以互认。这些标准不一、各自为战的格局进一步凸显了统一国家标准的紧迫性和必要性。GB/Z177.4-2026正是在上述国际国内标准化现状基础上，围绕实际产业需求而制定的。（二）标准编制原则本标准在编制过程中遵循以下原则：一是科学性。分级框架和评估指标的设计建立在对人工智能技术特征和微型计算机产品特性的深入研究之上，兼顾技术的先进性和可操作性。分级指标体系的搭建参考了人工智能技术成熟度模型、人机交互评价方法、智能系统能力评估等相关理论和方法，同时结合微型计算机实际软硬件架构与主流AI应用场景，确保各层级的能力描述与产品真实技术状况相符，避免指标设计脱离产业实际。二是系统性。将微型计算机的智能化视为一个多维度的综合能力体系，从感知、认知、决策、执行、交互等维度进行全面考察，避免以单一指标代替整体评价。在维度设计过程中，项目组对不同应用场景下的智能功能进行归类汇总，抽象出具有通用性的能力维度，并分析各维度间的关联与协同关系，保证分级模型的内部逻辑自洽与结构严密。三是可操作性。各项指标尽可能量化、可测试、可重复验证，为第三方检测机构和生产企业提供明确的操作指引。标准编制期间，项目组组织多家检测机构和骨干企业在典型产品上开展验证测试，对指标体系的可行性、测试方法的重现性进行反复校核，确保评估工作简便易行、结果客观稳定。四是前瞻性。分级体系预留扩展空间，充分考虑大模型端侧部署、智能体应用等前沿技术发展趋势，避免标准发布即落后的困境，形成可迭代可扩展的分级框架，为后续技术升级和标准修订预留接口，支持和兼容未来的技术演进。（三）编制过程简述标准编制工作自启动以来，历经预研论证、草案编制、试验验证、征求意见、专家审查等多个阶段。编制组广泛调研了国内外人工智能终端相关标准、产业政策和技术发展现状，在重点科研机构、检测机构和骨干企业开展多轮测试验证，形成了科学合理、切实可行的标准文本。经过公开征求意见和严格的技术审查程序，该标准最终于2026年4月30日获批发布并同日实施，标准性质为指导性技术文件（GB/Z），以推荐和引导的方式为产业实践提供技术指引。三、标准主要内容（一）标准适用范围本标准规定了微型计算机人工智能终端智能化分级的技术分级模型、各级技术要求、对应的测试评估方法，适用于人工智能微型计算机（含台式计算机、便携式计算机、一体机等）的设计、研发、测试、评估和选购。对本标准而言，"人工智能终端"系指集成了人工智能处理单元或人工智能算法、能够感知环境信息并自主执行智能化任务的终端设备；"微型计算机"则指基于微处理器构建、具备完整计算与输入输出能力的通用个人计算设备。标准中的测试方法宜在受控实验环境下进行，以确保测试过程的可重复性和测试结果的客观性。（二）分级框架本标准参考了信息技术标准化领域通用的能力分级方法，并借鉴《人工智能终端智能化分级》系列标准的框架模型，将微型计算机的智能化水平由低到高划分为L1至L5五个等级。分级设计既考虑了当前技术的可实现性，也为未来的技术演进预留了空间。各等级的基本定位如下：-L1级（基础执行级）：具备基础的自动化执行能力，能够依据用户预设的指令完成确定性的任务操作，不具备环境感知和自我调整能力。此等级对应的是未集成专用AI能力的传统微型计算机。-L2级（辅助智能级）：具备单项或多项AI辅助功能，能够在特定场景中提供智能化的辅助支持，如语音助手、图像处理加速、智能推荐等，但各功能相对独立，缺乏跨场景协同。此等级对应当前市场上集成AI加速单元和语音助手等基础功能的AI微型计算机。-L3级（协同智能级）：具备多模态感知与融合处理能力，能够在多个场景间实现功能的协同与联动，可根据用户使用习惯进行主动式服务。此等级对应具备本地大模型运行能力、跨应用智能调度等功能的先进产品，具备多模态感知、主动服务、端云协同等特征。-L4级（高阶智能级）：具备较强的自学习和自适应能力，能够在复杂环境中自主完成推理决策和任务规划，具备一定程度的智能体特征，能够将复杂任务分解为多个子任务并调用相应工具完成执行。此等级面向新一代具备完整智能体架构的产品形态。-L5级（完全智能级）：具备全面的自主认知与决策能力，能够在极复杂的场景中实现深度自学习和自主进化，具备类人水平的推理和创造能力以及自然的多模态交互体验。此等级为未来技术发展的远景目标，当前阶段用于指引技术演进方向。各等级在技术特征上逐级递进：L1至L2的跃升以"是否具备感知能力"为关键判据；L2至L3的跃升以"是否具备多模态融合与协同能力"为关键判据；L3至L4的跃升以"是否具备自学习与自主规划能力"为关键判据；L4至L5的跃升以"是否具备深度自适应与自主进化能力"为关键判据。（三）评估指标体系标准从五个核心能力维度建立评估指标体系：1.感知能力：考察微型计算机通过摄像头、麦克风、各类传感器等硬件采集环境信息并进行识别的能力，包括图像识别、语音识别、手势识别、场景感知等。同时涵盖多模态感知的融合水平，考察融合效率、异构数据对齐精度与实时性表现。2.认知能力：考察微型计算机对感知信息的理解与分析能力，包括自然语言理解、知识表示与推理、情感计算等，重点关注端侧运行大模型的能力。同时综合评估模型参数规模、知识时效性与推理准确率等因素，以反映微型计算机在有限资源条件下的认知水平上限。3.决策能力：考察微型计算机在复杂环境中进行任务规划与自主决策的能力，包括任务分解与调度、策略优化、风险判断等，体现了从"感知理解"到"理性行动"的关键跨越。4.执行能力：考察微型计算机调用自身软硬件资源完成既定任务的能力，包括应用自动调用的效率、跨应用数据协同水平、任务执行的成功率与响应时效等。5.交互能力：考察微型计算机以自然、便捷的方式与用户进行多模态信息交互的能力，包括多模态输入融合、主动交互、个性化服务等方面，反映在"以人为中心"理念下的智能服务水平。（四）评估方法与等级判定标准规定了各等级评测的统一测试方法，包括功能测试、性能测试和场景测试三种基本方式，明确了评测环境要求与被测产品运行状态控制要求。在具体操作层面，标准附有典型测试场景与示例，并明确了对评测数据集、测试工具及结果记录的要求，以保证评测过程的可操作性与可复现性。等级判定规则采用"综合评分+核心指标门槛"相结合的不及格否决机制，即：先按各维度的关键指标（核心指标）设定等级门槛，被测产品在相应等级的全部核心指标均须达标；各维度综合评分达到该等级分值要求后方可判定达到对应等级，以确保级别判定的全面性。四、标准实施前景分析（一）对产业发展的引导作用第一，加速产品智能化升级。该标准的落地实施将推动终端厂商在研发环节对标分级指标，引导产品从单点AI功能叠加向整体智能体验优化转变，推动AI与微型计算机的深度融合，提升产业整体技术水平和产品竞争力。第二，为质量认证与政府采购提供技术支撑。该标准的发布为国家统一推行的认证制度及行业监管、采购选型提供了技术支撑，既有助于规范市场宣传，也为优质产品创造更加公平透明的市场环境，实现良币驱逐劣币。第三，促进评测工具与数据集生态的培育。分级指标的实施需要配套的评测工具、测试数据集和第三方评测服务，这将带动一批专业评测机构的发展，逐步形成完整的评测生态体系。（二）对标准化体系建设的贡献本标准的发布进一步完善了我国人工智能终端标准化体系，为智能终端的分级分类管理探索了有益经验。其制定过程和框架模型对系列标准中其他终端品类（如智能机器人、智能家电、智能穿戴设备等）的智能化分级标准研制具有直接的参考和借鉴价值，为构建统一的AI终端分级标准体系奠定了坚实基础。五、主要起草单位介绍本标准由全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC28）归口管理。SAC/TC28是经国家标准化管理委员会批准设立的全国性专业标准化技术组织，主要负责信息技术领域的标准化技术工作，包括基础通用、设备与耗材、数据管理与交换、软件与软件工程、网络安全等专业方向的标准研制与推广。在人工智能标准化领域，SAC/TC28积极开展人工智能术语、可信赖、算法框架、计算芯片等基础共性标准的制修订工作，同时组织推进人工智能赋能新型工业化、智能终端分级分类评价等应用标准的研究，已形成了较为完善的