GBZ 177.1-2026 人工智能终端智能化分级 第1部分：参考框架标准立项发展报告

人工智能终端智能化分级第1部分：参考框架标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:ArtificialIntelligenceTerminalIntelligenceGrading—Part1:ReferenceFramework摘要关键词：人工智能终端；智能化分级；参考框架；标准体系；能力评估；人机协同Keywordsartificialintelligenceterminal;intelligentgrading;referenceframework;standardssystem;capabilityevaluation;human-machinecollaboration一、引言人工智能正在从算法实验室加速走向千行百业的实际应用场景，而终端作为AI技术触达用户的"最后一公里"，其智能化水平直接决定了用户对AI价值的感知与体验。从智能语音助手到具身智能机器人，从AI手机到智能网联汽车，AI终端形态持续丰富、能力不断跃升。然而，在产业高歌猛进的背后，"智能"一词的使用却呈现出显著的泛化与滥用趋势——不同厂商对"智能"的理解各异，产品宣传中的"智能化"表述缺乏统一的度量基准，导致市场信息不对称加剧，用户难以对终端产品的智能化水平进行客观比较与理性选择。在此背景下，构建一套科学、系统、可操作的AI终端智能化分级标准体系，已成为产业界的共同呼声。国家标准GB/Z177.1-2026《人工智能终端智能化分级第1部分：参考框架》正是在这一时代需求下应运而生的顶层设计文件。作为该系列标准体系的基石，本部分标准旨在明确AI终端智能化分级的基本概念、分级对象、分级维度和总体参考框架，为后续各类型终端专项分级标准（如智能机器人分级、智能座舱分级等）的研制提供统一的方法论基础和框架指引。本报告将从该标准的立项背景出发，系统介绍标准的编制过程、核心技术内容、主要参与单位以及实施展望，以期为相关领域的标准研制、产业应用和政策制定提供参考与借鉴。二、标准立项背景与编制过程（一）产业发展驱动：AI终端市场亟需"度量衡"当前，AI已深度融入终端产品的各个环节。据中国信息通信研究院测算，2025年我国AI终端市场规模已突破万亿元，智能终端产品正从单一功能型设备向多模态感知、自主决策的智能体方向演进。与此同时，产业界面临的核心痛点是"智能"尚无客观度量。在移动通信领域，手机信号强弱有dBm指标；在能效领域，家电产品有能效等级；而在AI终端领域，L1、L2的自动驾驶分级已为智能网联汽车建立了参照系，但面向更广泛的AI终端形态，尚缺乏类似的分级规范。这一缺失引发了多重负面影响：其一，企业宣传中的"智能化"缺乏约束，概念营销和伪智能产品扰乱市场秩序；其二，行业用户在采购AI终端设备（如智能客服机器人、智能安防终端等）时缺乏可量化的选型依据，招投标环节的技术评审往往流于主观描述；其三，第三方检测机构和认证机构缺乏一致性判定基准，无法开展权威的符合性测试与分级认证；其四，国际贸易和技术合作中缺少互通互认的分级语言，制约了我国AI终端产品的国际化进程。（二）政策法规支撑：标准建设迎来战略窗口期国家层面高度重视人工智能标准体系建设。2023年，国家标准化管理委员会会同工业和信息化部等部门联合印发《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》，明确提出要加快构建覆盖人工智能基础共性、关键技术和行业应用的标准体系。2024年《政府工作报告》进一步强调"深化人工智能等新技术研发应用"，并首次提出"人工智能+"行动，将AI与实体经济的深度融合提升至国家战略高度。2025年，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2025年版）》修订发布，对AI终端等新兴领域明确提出研制智能化分级与评估标准的要求。GB/Z177.1-2026的编制工作正是在上述政策背景下启动的。全国信息技术标准化技术委员会（TC28）根据行业急需和产业共识，于2023年底正式下达该标准立项计划。标准编制组汇聚了国内AI终端领域的主要研究机构、龙头企业、检测机构和高等院校，经过多轮研讨、草案评审和意见征集，最终形成标准报批稿。（三）国内外标准化现状分析国际层面，国际电信联盟（ITU）、国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）等机构围绕AI术语、AI管理体系、算法治理等发布了系列标准，但在AI终端智能化分级方面尚无系统性成果。ISO/IEC22989《人工智能概念与术语》为AI领域提供了基础术语框架，但未涉及终端分级。自动驾驶领域的SAEJ3016分级标准是最为成熟的行业参考，但其仅针对自动驾驶场景，难以拓展至更宽泛的AI终端。国内层面，我国此前发布的GB/T41867-2022《信息技术人工智能术语》奠定了AI领域的基础术语基础，GB/T43593-2023《智能机器人语义地图描述方法》等面向具体技术环节的标准陆续出台，但在终端层级的分级参考架构层面仍属空白。GB/Z177.1-2026正是立足这一缺口，首次从终端整体视角提出分级参考框架的国家标准，其指导性技术文件（GB/Z）的属性定位，也赋予其更大的灵活性和引领性。三、标准主要内容解读（一）标准定位与适用范围GB/Z177.1-2026是一项指导性技术文件（GuidingTechnicalDocument），其定位是为各类AI终端产品的智能化分级提供统一的参考框架和方法论基础。标准适用于具备一定智能处理能力的终端设备或系统——包括但不限于AI手机、智能穿戴设备、智能家居终端、智能服务机器人、智能座舱、AI边缘计算设备等——其智能化水平的评估和分级，同时也可为相关国家标准、行业标准、团体标准的制修订提供参考。（二）核心术语界定标准首先对有歧义的基础术语进行了明确界定。其中最为核心的术语包括：-人工智能终端（AIterminal）：搭载AI芯片或具备AI算法运行能力，能够通过感知、认知、决策、执行等环节实现智能化功能的终端设备或系统。该定义从功能构成和核心技术特征两个维度对AI终端进行界定，确立了分级对象的边界，使"AI终端"的外延有据可依，避免概念泛化。-智能化分级（intelligentgrading）：依据规定的维度要求和评估方法，对AI终端的智能化程度进行等级划分的活动。-感知能力（perceptioncapability）：终端通过传感器等硬件获取并初步处理多模态信息的能力，涵盖视觉、听觉、触觉、位置感知等多种模态。-认知能力（cognitioncapability）：终端对感知信息进行理解、推理、学习和知识构建的能力。-决策能力（decision-makingcapability）：终端在既定目标和约束条件下，自主生成行动方案或策略的能力。-执行能力（executioncapability）：终端将决策方案转化为物理或数字层面的实际行动的能力。上述术语界定既参考了ISO/IEC22989等国际通行的AI概念框架，又充分结合了终端产品的技术特征和工程实践，力求做到科学性与可操作性的平衡。（三）智能化分级参考框架标准构建了一个系统化的分级参考框架，核心结构包括"两个维度、一个流程、一个机制"。1.分级维度体系标准提出从五个核心维度综合评价AI终端的智能化水平：-感知能力维度：评估终端对外部环境及用户状态的感知广度、精度和融合程度，涉及传感器配置水平、多模态感知融合能力、感知信息预处理能力等。-认知能力维度：评估终端的理解、推理和学习能力，涉及对感知数据的语义理解水平、知识表示与推理深度、模型持续学习与自适应更新能力等。-决策能力维度：评估终端在复杂场景下自主生成行动策略的能力，涉及决策的自主性程度、多目标优化能力、不确定性处理能力等。-执行能力维度：评估终端将决策转化为实际行动并完成任务的能力，涉及动作执行精度、任务完成质量、多任务协调调度能力等。-交互与协同能力维度：评估终端与用户、其他终端及云端系统之间的交互质量和协同水平，涉及自然人机交互水平（如语音、手势、情感识别）、多终端协同能力、云端协同水平（端云配合程度）、交互主动性与个性化适配能力等。上述五个维度之间存在递进关系，感知是基础输入环节，认知与决策体现了终端的"思考"深度，执行是行动输出环节，而交互与协同则反映了终端在真实场景中与人、环境及其他系统的融合能力。五维度的划分兼顾了技术逻辑的完整性、工程评估的可操作性和面向未来的扩展性。2.分级等级模型在上述五维分析框架的基础上，标准提出了AI终端智能化水平的六级渐进模型，整体走向设定为由"被动响应型智能"逐步向"完全自主型智能"演进：-L1级（基础智能）：终端仅具备预设规则驱动的单项智能功能。如仅支持固定唤醒词控制的智能音箱，其行为模式完全依赖预先设定的触发条件与操作序列，不存在自主适应能力。-L2级（增强智能）：终端在L1基础上能够在限定场景中执行较为复杂的智能任务，且具备初步的自主学习能力。系统能够在运行过程中积累用户使用数据并优化自身参数，但其学习能力限于任务内调优，不跨越应用场景边界。-L3级（条件智能）：终端在特定场景和条件下可实现自主决策与行动，具备较完备的感知融合、上下文理解能力和一定程度的跨域泛化能力。在既定条件下（如限定环境范围、任务类型），系统决策无需人的干预，但对超出条件范围的输入仍不具备有效处理能力。-L4级（高度智能）：终端具备跨场景的自适应学习能力，能够在较为广泛的环境条件下自主决策、执行任务并持续优化自身行为策略，同时具备良好的多终端协同能力。模型可自主完成数据选择与增量训练，并在不断运行中持续进化。-L5级（完全自主智能）：终端在各种场景下均能实现自主感知、认知、决策、执行与协同，具有接近甚至超越人类专家的综合智能化水平。该级别为远景目标级，是技术演进的方向引领而非当前产业的现实要求。该六级模型与自动驾驶L0-L5的分级逻辑既有呼应又有区别——前者聚焦于终端整体的智能化水准，后者针对驾驶任务的自动化程度——二者在不同领域提供可操作的分级参照。3.分级判定流程标准规定了AI终端智能化分级的基本判定流程，包括四个关键步骤：(1)确定分级对象的范畴与应用场景，明确评估边界和约束条件；(2)依据五维度指标采集评估数据，包括实验室测试数据、实际运行数据和厂商声明指标等；(3)对照分级判定规则进行逐维度评估与综合评定；(4)形成分级结论并出具分级报告。在评估方法上，标准推荐采用"客观指标测量+主观体验评估+场景任务验证"相结合的多元化评估路径，以确保分级结论的科学性和可信度。4.动态调整机制考虑到AI终端具有通过软件更新持续升级智能水平的特性，标准引入了分级动态调整机制——当终端的智能化水平因软件升级、硬件扩展或功能迭代而发生显著变化时，可重新进行分级评估。这一机制的引入充分体现了AI终端不同于传统硬件产品的"软硬融合、持续进化"特性，确保了分级结果可以实时反映产品的真实智能水平。（四）标准的创新点GB/Z177.1-2026的核心创新体现在以下几个方面：创新点一：首次构建了面向终端整体的智能化分级参考框架。区别于此前仅面向特定功能（如自动驾驶、智能客服）的分级思路，该标准从终端作为完整系统的角度出发，提出了涵盖感知、认知、决策、执行、交互协同的全局能力视图，填补了国家层面AI终端分级参考框架的空白。创新点二：提出了能力维度与等级演进相耦合的矩阵式分级路径。五维度为每一级智能水平提供了差异化的能力要求——从L1到L5，每一级别的跃升不是简单的能力叠加，而是质变式的架构跃迁，体现了系统化的设计思维。创新点三：引入分级动态调整机制。鉴于AI终端普遍具备在线升级和持续学习能力，标准的动态调整设计为终端的持续演进和持续符合性评价提供了灵活的技术路径。四、主要编制单位介绍本标准由全国信息技术标准化技术委员会（TC28）提出并归口，由中国电子技术标准化研究院（CESI）牵头起草。作为标准研制的核心力量，CESI在该标准的研制过程中充分发挥了引领与组织作用。中国电子技术标准化研究院（工业和信息化部电子工业标准化研究院）是工业和信息化部直属的事业单位，成立于1963年，是我国电子信息领域标准化的国家级核心科研机构。该院长期从事电子信息技术领域的标准研究、制修订、检测验证和合格评定工作，是我国参与ISO/IEC等国际标准化活动的重要支撑单位。在人工智能领域，CESI深度参与了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》的编制，牵头制定了多项AI基础共性标准，并在AI芯片测试、智能语音交互、计算机视觉等关键技术方向的标准化工作中积累了丰富的经验。在本标准的研制过程中，CESI主要承担了以下关键工作：在前期预研阶段（2022年11月至2023年6月），CESI组织产业调研和课题预研，形成了中国AI终端智能化分级体系的初步思路框架。为系统掌握各类型终端产品的技术特征，CESI对手机、机器人、智能座舱、AIPC等主要品类开展了专项摸底，甄别其共性分级需求与特性化约束条件。在标准起草阶段（2023年7月至2024年10月），CESI牵头组建了由25家单位参与的标准起草组，涵盖华为、小米、百度、科大讯飞、商汤科技、之江实验室、中国信通院等产业链各环节头部力量。起草组先后召开十余次工作组会议和专家研讨会，对分级维度的合理性、等级划分的科学性和判定流程的可操作性进行了多轮论证。在征求意见阶段（2024年11月至2025年3月），CESI完成了面向全社会的标准草案意见征集工作，共收到来自行业企业、检测机构、科研院校及社会公众的反馈意见80余条，并逐条进行了充分讨论和处理，确保了标准技术内容的科学性与行业共识度。2025年底，该标准报批稿通过全国信息技术标准化技术委员会专家审查，于2026年4月正式获批发布。五、标准实施展望（一）应用场景与预期效益GB/Z177.1-2026的发布实施，预计将在多个领域发挥重要的引导和规范作用。在产业引导方面，该标准为企业产品研发和战略规划提供了明确的技术路线图参照。企业可以依据分级框架分析自身产品所处的发展坐标，明确智能化升级方向和目标等级，从而优化研发资源配置。标准的分级体系还将引导产业从追逐概念热点转向聚焦真实能力提升，推动形成良性竞争生态。在检测认证领域，该标准为第三方检测评估机构开展AI终端智能化分级测试提供了方法依据。后续配套的分级评估实施规范和各类型AI终端专项分级标准的研制（如智能服务机器人分级、智能座舱分级等），都将以本参考框架为基础进行具体展开。有望推动形成自愿性的分级认证制度，为市场提供可比的、可信的智能化质量信号。在招标采购方面，政府机构和行业用户在采购AI终端设备时可以使用分级等级作为技术标评审的重要维度，将分级要求纳入采购技术规格书，以标准化语言替代主观定性描述，提高采购评审的科学性、透明度与可比较性。分级标注机制也将有效规范市场宣传，使消费用户获得更清晰的知情选择依据。在国际合作方面，该标准发布后将为国际AI终端分级标准化工作贡献"中国方案"——随着我国AI终端产业的国际影响力持续增强，推动该参考框架在"一带一路"沿线国家和亚太区域的应用推广，有助于促进我国标准的国际转化，为全球AI治理和产业互认提供中国智慧。（二）后续重点工作方向展望未来，围绕GB/Z177.1-2026的贯彻实施和配套完善，需