DSISOIEC TR 42106-2026《信息技术 人工智能（AI） AI系统质量特性差异化基准测试概述》标准立项发展报告

DS/ISO/IECTR42106-2026《信息技术人工智能（AI）AI系统质量特性差异化基准测试概述》标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:Informationtechnology–Artificialintelligence(AI)–OverviewofdifferentiatedbenchmarkingofAIsystemqualitycharacteristics摘要随着人工智能技术向各行业深度渗透，AI系统的质量评估与基准测试已成为全球标准化治理的核心议题。现行AI基准测试体系多采用“一刀切”的统一评价模式，难以有效反映不同应用场景、不同风险等级下AI系统的差异化质量需求。在此背景下，国际标准化组织ISO/IECJTC1/SC42人工智能分技术委员会启动了ISO/IECTR42106技术报告的研制工作，旨在系统梳理AI系统质量特性差异化基准测试的概念框架、技术方法与应用路径。本报告基于该国际标准文件的立项背景，深入分析了AI基准测试标准化面临的挑战与机遇，详细阐述了该技术报告的核心内容，包括差异化基准测试的概念模型、质量特性分类体系、测试方法分类框架及典型应用场景。报告认为，ISO/IECTR42106的发布标志着AI基准测试从通用性评估向场景化、差异化评估的重要转变，为后续国际标准研制奠定了概念基础与方法论指引。该标准的实施将对AI产品质量分级、行业准入评估及政府采购验收产生深远影响，建议国内相关单位积极跟踪并开展转化研究。关键词：人工智能；基准测试；差异化评估；质量特性；标准化；ISO/IECTR42106Keywords:ArtificialIntelligence;Benchmarking;DifferentiatedEvaluation;QualityCharacteristics;Standardization;ISO/IECTR42106一、引言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，其发展速度和影响范围已远超预期。根据中国信息通信研究院发布的《人工智能发展报告（2024年）》，全球AI产业规模持续扩大，大模型、生成式AI、具身智能等新兴技术加速成熟，AI系统已从实验室走向规模化部署阶段。然而，AI系统在带来效率提升与模式变革的同时，其不确定性、不可解释性和潜在的偏见与安全风险，也给传统的质量评估体系带来了根本性挑战。基准测试（Benchmarking）作为评估AI系统性能与质量的重要手段，在AI技术研发和产业应用中发挥着“指挥棒”和“度量衡”的关键作用。近年来，各类AI基准测试数据集和评测体系层出不穷，如ImageNet、GLUE、SuperGLUE、MMLU等，在推动AI技术进步方面功不可没。然而，现有基准测试普遍存在评价维度单一、场景适配不足、质量特性覆盖不全等问题，难以全面、客观、准确地反映AI系统在真实应用环境中的综合质量水平。在此背景下，国际标准化组织ISO/IECJTC1/SC42（人工智能分技术委员会）经过充分论证和广泛征求意见，决定立项研制ISO/IECTR42106《信息技术——人工智能（AI）——AI系统质量特性差异化基准测试概述》。该技术报告旨在解决AI基准测试领域“维度碎片化、方法不统一、结果难比较”的核心痛点，为构建分级分类、场景适配的AI基准测试体系提供框架性指引。丹麦标准化组织（DS）已将其采纳为国家标准，编号为DS/ISO/IECTR42106-2026，并于2026年7月20日正式实施。二、标准立项背景与意义（一）AI系统质量评估的现实困境AI系统的质量评估与传统软件系统存在本质差异。传统软件系统的质量可以通过明确的规格说明和确定性的测试用例进行验证，而AI系统的行为在很大程度上由训练数据和学习算法共同决定，具有统计性、不确定性和环境依赖性。这使得传统的“合格/不合格”二元判定模式难以适用，需要建立多维度、多层级、动态化的质量评估体系。当前AI基准测试面临的主要挑战包括：一是质量特性覆盖不全面，多数基准测试侧重于模型精度（Accuracy）等性能指标，对鲁棒性、公平性、可解释性、安全性等重要质量特性关注不足；二是评测场景与真实应用脱节，实验室环境下的评测结果难以准确反映AI系统在实际部署环境中的表现；三是不同评测体系之间缺乏可比性，各家机构自行发布评测数据集和评价方法，结果口径不一致，给用户选择和行业监管带来困扰。（二）国际标准化工作布局ISO/IECJTC1/SC42是国际上专门从事人工智能标准化工作的技术委员会，其工作范围涵盖AI基础标准、可信赖性、计算方法和系统、数据质量等多个方面。截至目前，SC42已发布和正在制定的标准超过40项，形成了较为完整的AI标准体系框架。其中，ISO/IEC25059《软件工程——系统和软件质量要求与评价（SQuaRE）——AI系统的质量模型》为AI系统质量特性提供了基础性的定义框架，而ISO/IECTR42106则在此基础上进一步聚焦于差异化基准测试的方法论层面。ISO/IECTR42106作为一项技术报告（TechnicalReport），其定位是为后续可能研制的国际标准提供前置性研究和方向性指引。技术报告这一标准形式的选择，体现了SC42在AI基准测试这一新兴领域采取“先行探索、逐步固化”的务实策略。通过技术报告的形式，可以快速汇集全球最佳实践和研究成果，为未来正式国际标准的制定奠定基础。（三）产业发展与政策需求从产业需求角度来看，AI基准测试标准化的紧迫性日益凸显。一方面，AI供给侧企业需要统一的评测标准来展示产品的质量水平和竞争优势；另一方面，AI需求侧用户需要可靠的评测工具来指导产品选型和采购决策。政府部门在AI产品的安全监管、质量监督和市场准入等方面，也需要建立科学、权威的评测依据。我国《新一代人工智能发展规划》明确提出要“加强人工智能标准体系研究，建立人工智能产品质量评估体系”。《国家标准化发展纲要》亦要求“加强人工智能等领域标准化工作，以标准化促进技术创新和产业发展”。ISO/IECTR42106的立项和发布，为各国建立AI基准测试体系提供了国际层面的方法论参考，对我国完善AI标准化工作布局具有重要借鉴意义。三、标准主要内容解析ISO/IECTR42106-2026围绕“差异化基准测试（DifferentiatedBenchmarking）”这一核心理念，系统阐述了AI系统质量特性基准测试的概念框架、分类体系和实施路径。该技术报告的主体内容可从以下几个层面进行解读。（一）差异化基准测试的概念模型本技术报告首次在ISO/IEC标准体系内系统定义了“差异化基准测试”的概念。与传统的统一基准测试不同，差异化基准测试强调根据AI系统的应用场景、风险等级、用户群体和部署环境等因素，有针对性地设计评测方案和选取评价指标。这一概念的核心在于承认AI系统质量评估不存在“放之四海而皆准”的单一标准，而需要在通用框架下实现个性化、场景化的评价适配。概念模型主要包含三个层次：首先是基础质量特性层，涵盖功能正确性、性能效率、兼容性等通用质量属性；其次是可信质量特性层，包括鲁棒性、公平性、透明度、问责性等AI系统特有的可信属性；再次是场景适配层，根据不同应用领域和风险类别，确定差异化的质量特性权重和评测方法选择策略。三个层次相互关联，共同构成完整的差异化基准测试方法论。（二）AI系统质量特性分类体系该技术报告对AI系统质量特性的分类进行了系统整合。在参考ISO/IEC25059质量模型的基础上，进一步细化和扩展了适用于差异化的基准测试的质量特性维度。从质量特性大类来看，主要包括：功能与任务性能（如准确率、精确率、召回率、F1分数等）、鲁棒性与稳定性（如在对抗样本、噪声干扰、分布偏移条件下的表现）、公平性与偏见控制（如不同群体间的性能差异）、可解释性与透明度（如决策依据的可理解程度）、安全性与保密性（如对抗攻击的抵御能力、数据隐私保护水平）、效率与资源消耗（如推理时延、计算资源占用）以及适应性与泛化能力（如跨域迁移表现、增量学习能力）等。差异化视角下的分类体系强调，不同类型和用途的AI系统在上述质量特性上的重要性排序和接受阈值应当有所不同。例如，用于医疗诊断的AI系统应重点关注准确性和可解释性，而用于内容推荐的AI系统则可能更关注多样性和时效性。这一分类理念为后续差异化评测方案设计提供了概念基础。（三）区分纬度与测试方法框架本技术报告的核心贡献之一是构建了差异化的区分纬度框架。报告提出，AI系统基准测试的差异化可以从多个纬度展开：场景纬度（通用场景与专用场景）、数据纬度（通用数据集与领域数据集）、任务纬度（单一任务与复合任务）、风险纬度（低风险、中风险、高风险）以及用户纬度（开发者视角、部署者视角、最终用户视角、监管者视角）等。在测试方法框架方面，报告系统梳理了各类AI基准测试方法及其适用条件。从测试数据来源可分为基于公开数据集的评测、基于自建数据集的评测和基于真实运行数据的评测；从测试方式可分为离线评测、在线评测和混合评测；从评价基准可分为绝对评价（与预设阈值比较）和相对评价（与参比系统比较）。报告针对不同差异化场景推荐了相应的测试方法组合，为基准测试方案设计提供了操作性指引。例如，针对高风险应用场景，推荐采用多维度联合评测与对抗性测试相结合的方式；而对于低风险应用场景，则可适当简化评测流程，突出关键性能指标。四、与相关标准的关系分析ISO/IECTR42106在ISO/IECJTC1/SC42的标准体系中具有承上启下的关键地位。深入分析其与其他相关标准的关系，有助于更准确理解和应用该技术报告。（一）与ISO/IEC25059的关系ISO/IEC25059《软件工程——系统和软件质量要求与评价（SQuaRE）——AI系统的质量模型》是SQuaRE系列标准在AI领域的延伸，定义了AI系统的质量特性模型，包括功能性、性能效率、兼容性、易用性、可靠性、安全性、可维护性和可移植性等通用质量特性，以及AI特有的可信赖性质量特性。ISO/IECTR42106与ISO/IEC25059之间是“方法”与“模型”的互补关系。ISO/IEC25059回答了“评估什么”的问题，即AI系统应包括哪些质量特性；而ISO/IECTR42106则侧重于回答“如何评估”和“如何差异化评估”的问题，即在明确质量特性体系的基础上，如何针对不同场景和需求设计差异化的基准测试方案。两者在逻辑上紧密衔接，共同构成AI质量评估的基础性工具。（二）与ISO/IEC22989和ISO/IEC23053的关系ISO/IEC22989《信息技术——人工智能——人工智能概念和术语》是AI领域的基础术语标准，为AI相关概念提供了统一、规范的定义。ISO/IEC23053《人工智能系统框架》则描述了AI系统的通用框架，涵盖机器学习、推理、决策等核心组件。ISO/IECTR42106在术语使用和概念界定方面严格遵循ISO/IEC22989的规定，确保与AI领域基础标准的一致性和兼容性。同时，其差异化基准测试框架的构建也充分考虑了ISO/IEC23053所描述的AI系统架构特点，针对不同系统组件和运行模式提出了差异化的评测考量。这种多层标准之间的协调配合，体现了SC42在标准体系设计上的系统性和前瞻性。（三）与AI风险管理标准的协同ISO/IEC23894《信息技术——人工智能——风险管理指南》为AI系统的风险管理提供了指导框架。该标准强调风险评估应基于AI系统的具体使用场景和潜在影响来确定风险等级和管理措施。ISO/IECTR42106中的差异化理念与ISO/IEC23894的风险分级思想高度契合：AI系统的质量特性评测的差异化程度应当与其风险等级相匹配——风险等级越高的应用场景，所需的评测维度和评测深度就越高。两者的协同实施有助于构建“基于风险的AI质量保障”完整链条。五、标准实施价值与应用前景（一）对产业界的价值对于AI技术研发企业而言，ISO/IECTR42106提供了科学的产品质量度量框架，有助于企业建立覆盖全生命周期的质量管理体系。通过实施差异化基准测试，企业可以更加精准地识别自身产品在特定应用场景下的质量优势和薄弱环节，为产品研发迭代提供明确方向。同时，一个被广泛认可的基准测试框架有助于优质产品脱颖而出，降低优质供给与优质需求之间的信息不对称，优化市场资源配置。对于AI产品的用户单位，该技术报告提供了产品选型和验收的方法论依据。用户在采购AI产品时，可以依据差异化基准测试的理念，结合自身业务场景和风险承受能力，制定合理的评测方案，选择真正适合自身需求的产品。（二）对行业监管的支撑作用从监管视角来看，差异化基准测试为分级分类监管提供了技术支撑。监管机构可根据AI系统的应用领域和风险等级，设定不同的评测要求和准入门槛。对于高风险领域（如自动驾驶、智慧医疗、金融风控等）的AI系统，可参照ISO/IECTR42106的框架制定更加严格的评测规范；对于低风险应用，则可适当简化评测流程，降低合规成本。这种分级分类的监管模式有助于实现“精准监管”和“效能监管”的统一。（三）国际互认与标准转化ISO/IECTR42106作为国际标准化组织发布的技术报告，为各国建立AI基准测试体系提供了通用的概念框架和术语基础。各国在制定本国AI评测标准时，可以此为基础进行本地化适配，有利于促进AI评测结果的国际互认，降低跨境贸易的技术壁垒。对于我国而言，建议全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（TC28/SC42）密切关注ISO/IECTR42106的后续应用情况，及时启动该技术报告的国内转化工作。在转化过程中，应结合我国AI产业发展实际和应用需求，在差异化纬度设置、评测方法选择等方面进行必要的适应性调整。同时，鼓励国内相关机构积极参与SC42后续相关国际标准的研制工作，将我国在AI基准测试领域的实践经验和技术方案贡献给国际标准，提升我国在AI标准化领域的话语权和影响力。六、标准牵头单位介绍——中国电子技术标准化研究院ISO/IECTR42106的制定汇聚了全球多个国家和组织的专家智慧。在此过程中，中国电子技术标准化研究院作为全国信息技术标准化技术委员会人工智能分技术委员会（TC28/SC42）的秘书处单位，深度参与了该技术报告的讨论和研制工作，为标准的成功发布做出了积极贡献。中国电子技术标准化研究院（又称工业和信息化部电子工业标准化研究院，简称“电子标准院”）创建于1963年，是工业和信息化部直属的事业单位，也是我国电子信息领域标准化工作的国家级核心机构。研究院主要承担电子信息领域的标准研制、标准验证、检测认证、试验研究等职能，是我国电子信息技术标准化的“国家队”。在人工智能标准化领域，中国电子技术标准化研究院牵头制定了多项AI领域国家标准和行业标准，包括《人工智能术语》《人工智能机器学习系统技术要求》《人工智能深度学习算法评估方法》等关键标准。该院还是ISO/IECJTC1/SC42的国内技术对口单位，代表我国参加人工智能国际标准化工作，在AI质量评估、可信赖AI、AI风险管理等热点领域提出了多项国际标准提案。在ISO/IECTR42106的研制过程中，中国电子技术标准化研究院的专家团队深度参与了差异化基准测试的概念框架讨论、质量特性分类体系完善和测试方法框架论证等工作，将我国在AI系统评测方面的实践经验和技术方案融入国际标准。该院还联合国内多家AI龙头企业、科研机构和高校，通过开展AI基准测试试点应用，为技术报告的实用性和可操作性提供了实践支撑。此外，中国电子技术标准化研究院在AI标准符合性测试工具开发方面持续投入，正在建设覆盖AI芯片、AI框架、AI产品、AI服务等多个层次的测试验证能力，为标准的落地实施提供了全方位的技术服务保障。未来，该院将继续深耕AI标准化领域，推动我国在AI国际标准制定中从“跟随者”向“引领者”转变。七、结论与展望ISO/IECTR42106-2026《信息技术——人工智能（AI）——AI系统质量特性差异化基准测试概述》的发布，填补了AI基准测试领域在差异化方法论层面的国际标准空白。该技术报告所提出的差异化基准测试概念框架，深刻回应了AI系统质量评估从“通用度量”走向“场景适配”的时代需求，为各国标准化机构、AI产业界和行业监管部门提供了统一的概念基础和可操作的框架指引。从更宏观的视角来看，AI基准测试标准化是一个持续演进的过程。ISO/IECTR42106作为“概述性”技术报告，主要解决概念框架和方法分类的问题，后续还需要在具体质量特性的评测方法、测试数据集构建规范、评测结果可比性保障等方面研制更加细化的标准文件。随着AI技术的快速迭代和应用的持续深化，基准测试标准化面临的挑战也在不断变化——大模型评估、多模态评测、智能体（Agent）评测等新课题已经进入标准化工作者的视野。展望未来，AI基准测试标准化将呈现以下发展趋势：一是从单一性能评测向多维质量评估全面转型，鲁棒性、公平性、安全性等可信特性的评测权重将持续提升；二是从静态数据集评测向动态、自适应评测演进，评测环境将更加贴近真实应用场景；三是从孤立标准研制向系统化标准体系建设推进，基准测试标准将与数据质量、风险管理、应用指南等标准更加紧密地衔接配套。中国作为全球AI产业的重要参与者和贡献者，应当以ISO/IECTR42106-2026的发布为契机，加快推动国内AI基准测试标准化工作，积极参与国际标准研制，推动构建开放、公平、科学的AI评测体系，为全球AI治理贡献中国智慧和中国方案。参考文献[1]I