GBZ 177.3-2026 人工智能终端智能化分级 第3部分：移动终端标准立项发展报告

人工智能终端智能化分级第3部分：移动终端标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:ArtificialIntelligenceTerminalIntelligenceGradingPart3:MobileTerminals摘要随着人工智能技术的迅猛发展，移动终端作为AI能力落地的核心载体，其智能化水平呈现显著差异，但行业内缺乏统一的分级评价体系，导致产品宣传口径混乱、市场信息不对称、用户选择缺乏依据等问题日益突出。为系统解决上述问题，国家标准指导性技术文件《人工智能终端智能化分级第3部分：移动终端》（标准编号：GB/Z177.3-2026）正式发布实施。本报告对该标准的功能架构、分级指标体系、评测方法及场景适用性进行了全面梳理，系统阐述其在移动终端智能化水平客观量化评估中的基础性作用。报告指出，该标准首次构建了涵盖基础感知能力、智能决策能力、场景自适应能力及多模态交互能力等多维度的分级评价框架，填补了我国人工智能终端领域分级评价标准的空白，为产品研发、市场监督和用户消费决策提供了权威依据。该标准的实施将有效推动移动终端产业从“概念驱动”向“体验驱动”转型，促进形成良性的市场竞争秩序，并为后续人工智能终端系列标准的持续完善奠定坚实基础。关键词：人工智能终端；智能化分级；移动终端；标准体系；评价指标；能力评估KeywordsArtificialIntelligenceTerminal;IntelligenceGrading;MobileTerminal;StandardSystem;EvaluationMetrics;CapabilityAssessment1引言1.1研究背景人工智能技术正以前所未有的速度渗透至经济社会发展的各个领域，终端侧AI已成为推动产业变革的关键力量。近年来，从智能语音助手到端侧大模型部署，从计算机视觉感知到主动式场景服务，移动终端的AI能力经历了从“可用”到“好用”的跨越式演进。据中国信息通信研究院统计，2025年我国人工智能终端市场规模已突破8000亿元，移动终端占比超过65%，成为AI技术落地最为广泛的载体形态。然而，产业高速发展的同时，标准化体系建设面临严峻挑战。一方面，“AI手机”“智能终端”等概念界定模糊，各厂商基于自身产品策略进行差异化解读，导致市场宣传口径严重混乱。另一方面，消费者面对纷繁复杂的产品信息缺乏客观、统一的判断依据，难以准确评估终端产品的真实智能化水平。上述问题的根源在于行业缺乏一套科学、系统、可操作的智能化分级评价标准。1.2标准研制必要性1.3标准定位说明本文件属于国家标准化指导性技术文件（GB/Z），是“人工智能终端智能化分级”系列标准的第3部分。该系列标准的系统规划覆盖了整体框架、通用要求和分类终端三个层次，本部分专门针对移动终端这一核心品类，提出具有品类适配性的分级评价指标体系和评测方法。2标准制定过程2.1立项背景与计划2.2主要编制过程预研阶段（2023年10月至2024年3月）：标准编制组广泛调研国内外人工智能终端评测研究现状、产业实践和政策环境。系统梳理了ITU-T、ISO/IECJTC1等国际标准化组织在AI评估领域已有的研究成果，深入分析了中国信息通信研究院“泰尔测试”等国内评测实践积累的经验，形成标准预研报告和标准草案框架。起草阶段（2024年4月至2024年9月）：编制组汇聚了来自中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院、华为、小米、OPPO、vivo等龙头企业及清华大学、北京邮电大学等高校的四十余位专家，先后召开工作组会议六次，围绕分级框架设计、指标遴选与权重分配等核心问题进行多轮深入研讨，形成标准征求意见稿。征求意见与审查阶段（2024年10月至2025年6月）：标准草案面向社会公开征求意见，共收到来自企事业单位、科研机构和行业组织的反馈意见一百二十余条。编制组逐一进行处理和分析，采纳或部分采纳意见九十余条。经充分协商达成共识，形成标准送审稿并通过全国信息技术标准化技术委员会组织的专家技术审查。报批与发布阶段（2025年7月至2026年4月）：按照标准审查结论修改完善后形成报批稿，经国家标准化管理委员会审批，于2026年4月30日正式发布并同步实施。2.3主要起草单位本文件主要起草单位包括：中国电子技术标准化研究院、中国信息通信研究院、华为技术有限公司、小米通讯技术有限公司、OPPO广东移动通信有限公司、维沃移动通信有限公司、荣耀终端有限公司、清华大学、北京邮电大学、中国移动通信集团有限公司、中国电信集团有限公司等。3标准主要内容解析3.1范围界定本文件规定了移动终端智能化分级的技术分级体系、分级指标要求及对应的测试与评估方法，适用于移动终端产品智能化水平的评价与分级。所指移动终端涵盖智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等具备独立计算能力且可搭载AI功能的便携式智能设备。标准的用户群体包括移动终端制造商、AI技术提供方、检测认证机构、行业监管部门和最终消费者。3.2术语与定义本文件规范了如下核心术语：-人工智能终端：搭载AI计算芯片或处理器，具有感知、认知、决策等能力的终端设备。-移动终端：可由用户随身携带、具备无线通信能力的智能终端产品。-智能化水平：终端利用AI技术实现感知、理解、决策与执行等能力的综合程度。-端侧智能：在终端本地完成AI推理计算，无需依赖云端服务的智能处理能力。-分级：依据统一评价准则，将产品智能化水平归入特定等级的评价活动。3.3分级框架体系本文件参考国际主流评价方法论，结合我国移动终端产业技术发展实际，确立了L1至L5的五级分级体系，形成递进式的智能化评价阶梯：L1级（基础辅助级）：具备基础的自动化执行能力，可在用户明确指令下完成预设操作。典型特征包括语音指令识别与响应、基础规则自动化等，具备初始的感知和执行能力，但不具备自主学习和主动服务能力。L2级（智能增强级）：可在一定场景范围内自主完成较为复杂的任务，具备基于场景的智能推荐能力，支持多模态信息（如语音+图像）的基础融合处理，在用户较少干预的情况下完成操作闭环。L3级（场景智能级）：具备较强的环境感知能力和多场景自适应用户偏好能力，可在动态变化的环境中自主决策，支持跨应用的任务协同执行，如根据日程、位置和习惯主动提供信息和服务建议。L4级（主动服务级）：具备较强的意图理解和预测性服务能力，能够在多数场景下预判用户需求并主动提供方案。具备个人数据建模能力，可实现个性化的主动服务推荐。L5级（自主决策级）：具备深度自学习能力，能够使用户授权下自主完成复杂任务的规划与执行，实现人机自然协同，根据用户习惯和场景状态自主优化终端资源分配与功能配置。3.4分级指标维度针对上述每一等级，本文件从以下五个核心维度设定可量化、可操作的指标要求：基础算力维度：反映终端AI计算硬件的能力水平，包括AI算力（以TOPS为单位的端侧推理算力）、内存带宽与容量配置、能效比（单位功耗下的AI处理能力）、端侧深度学习框架支持度等。感知能力维度：评估终端对多维环境信息的获取与处理能力，涵盖视觉感知（图像识别精度、人脸检测率、OCR准确率）、听觉感知（语音识别准确率、唤醒词响应率、声纹识别精度）、多模态融合感知（多源传感器数据融合能力）等。认知与决策维度：评价终端对信息理解、逻辑推理与方案生成的能力，包括自然语言理解深度（语义理解准确率、意图识别正确率）、知识推理能力、个性化推荐准确性等。交互与服务维度：衡量终端以自然方式服务用户的能力，覆盖多模态交互（语音合成自然度、手势识别率、眼神/表情交互支持度）、主动服务能力、跨应用任务协同能力等。学习与进化维度：评价用户行为建模、模型可迭代性和隐私保护条件下的个性化学习能力，包括端侧模型增量学习能力和个性化模型更新能力等。3.5评测方法针对不同分级指标维度，本文件规定了相应的评测方法和条件要求：客观指标评测：算力类指标采用标准AI基准测试工具（如AIBenchmark、MLPerfMobile等）在标准测试环境下进行测量，要求测试环境温度、电源状态等条件保持一致性。主观体验评测：交互自然度、服务体验类指标采用用户测评方法，评测人员按照规定的任务场景进行操作并对体验质量进行量化评分。场景化测试：围绕典型应用场景（如智能出行、健康管理、办公辅助等）设计标准化的测试案例集，检验终端在真实场景中的综合AI应用表现。评测过程中使用的测试工具、数据集的版本和管理方式均有明确规定，以保障不同机构评测结果的可比性。评测条件方面，统一规定了网络环境、数据采集方式、测试重复次数等要素，确保评测过程的科学性和可重复性。4标准特色与技术亮点本标准的研制充分体现了科学性、前瞻性和产业适配性的统一，在多个维度实现了突破与创新。先进性：标准在制定过程中密切跟踪大模型端侧部署、智能体（Agent）等前沿技术趋势，在指标体系设计中为上述新兴能力预留了评价接口。L5级别首次明确提出了“自主决策”的要求描述，体现了标准的前瞻视野。兼容性：分级框架与指标设计同时兼顾了不同操作系统平台、不同硬件架构（包括各类主流AI芯片方案）的终端产品，确保标准具有良好的技术中立性和普适适用性。可操作性：每一个分级指标均给出了明确量化的评测方法和判定准则，评测过程既支持专业实验室条件下的全项检测，也支持抽样简测模式，方便不同场景下的实施应用。动态性：标准设置了指标体系的定期复审和更新机制，可以根据AI技术的快速演进进行动态调整，从而保持标准的时效性和技术适用性。5标准实施意义5.1对产业发展的规范引领作用本标准的发布实施为移动终端产业提供了权威的分级评价标尺。对于产品研发端而言，标准中明确的分级要求为技术规划提供了清晰的方向指引，有助于企业将有限的研发资源聚焦于能切实提升用户智能化体验的关键技术上，避免低效的同质化竞争。同时，分级认证结果可引导市场良性竞争，形成“以体验论英雄”的优胜劣汰机制，从整体上推动产业技术升级。5.2对用户消费选择的赋能在标准实施之前，用户在选购AI移动终端时面临的典型困境是：厂商的宣传术语如“AI手机”“智慧终端”等概念模糊，不同品牌之间缺乏可比性。本标准实施后，用户可通过终端标注的智能化等级直观了解产品的AI能力水平，降低认知门槛和信息筛选成本，帮助用户基于自身需求做出更精准的消费决策。5.3对标准化体系的补充完善本文件与已发布和正在制定的系列标准共同构成人工智能终端领域系统化的标准解决方案。“第1部分：通用要求”规定了各类人工智能终端共性的分级评价框架与总体原则，“第2部分：智能机器人”和“第3部分：移动终端”分别针对特定终端类别进行细化指标制定。各层级标准之间形成了“总体架构—通用要求—分类细化”的科学递进体系，填补了国内在该领域的标准空白。6主要参与单位介绍中国电子技术标准化研究院作为本文件的核心牵头起草单位，在标准研制过程中发挥了不可替代的组织协调和技术支撑作用。该研究院是工业和信息化部直属的标准化专业科研机构，长期承担电子信息技术领域的国家标准、行业标准的研究制定工作，是全国信息技术标准化技术委员会秘书处的挂靠单位。在参与制定本标准过程中，中国电子技术标准化研究院重点开展了以下方面工作：在组织协调层面，研究院协调组织四十余家产学研用单位成立了标准编制工作组，建立了涵盖制造商、检测机构、高校、运营商的多元协作机制。研究院制定了标准研制进度管理办法，组织各类研讨会议、专家评审会超过十五场，高效解决了标准编制过程中出现的技术争议和管理协调问题。在技术研究层面，研究院联合相关单位围绕移动终端智能化测评开展了大量前瞻性基础研究，包括端侧AI能力基准测试方法研究、智能化体验量化评估模型构建以及人工智能终端分级指标验证等关键课题。研究院下属的实验室承担了标准草案的验证性测试工作，通过多轮比对实验验证了指标体系的科学性和操作可行性。在国际标准化层面，研究院积极推动将国内分级评价实践成果向国际标准化组织输出，参与ISO/IECJTC1相关工作组的人工智能标准化工作，在力所能及的范围内为全球AI终端治理贡献中国方案和中国智慧。7结论与展望展望未来，随着端侧大模型、具身智能、多模态AI等前沿技术的日趋成熟，移动终端的智能化进程将进一步加速演进。建议加快推进系列标准各部分的制定与修订进程，依据技术发展动态适时开展本文件的复审和修订，同时积极推进分级评价的落地推广实施，鼓励第三方检测认证机构开展分级评测服务，扩大标准在市场的实际覆盖面和影响力。可以预见，人工智能终端智能化分级标准体系的日益完善，将持续为我国抢占全球人工智能产业发展制高点、构筑国际竞争新优势提供强有力的标准化支撑。参考文献[1]国家标准化管理委员会.GB/Z177.3-2026人工智能终端智能化分级第3部分：移动终端[S].北京：中国标准出版社,2026.[2]国务院.新一代人工智能发展规划（国发〔2017〕35号）[Z].2017.[3]中共中央、国务院.国家标准化发展纲要[Z].2021.[4]国家标准化管理委员会等.人工智能标准体系建设指南（2021版）[Z].2021.[5]中国信息通信研究院.人工智能终端发展白皮书（2025年）[R].北京：中国信息通信研究院,2025.[6]全国信息技术标准化技术委员会.人工智能标准化与产业研究报告（2026年）[R].2026.[7]ISO/IECJTC1.