DB37T 4658.1—2023 人工智能 应用场景分类 第1部分：分类方法

DB37/T 4658.1—2023《人工智能应用场景分类 第1部分：分类方法》是由山东省标准化研究院牵头制定的地方标准，该标准为人工智能应用场景的分类提供了科学、系统的指导。以下是对该标准中一些重要条文的详细解读。

首先，标准明确了人工智能应用场景分类的目的和意义。标准指出，通过统一的人工智能应用场景分类体系，可以更好地促进人工智能技术与各行业的深度融合，推动产业转型升级。这一分类方法有助于政府部门、企业和社会各界准确把握人工智能技术的应用方向和发展趋势，从而优化资源配置，提升应用效果。

其次，标准提出了人工智能应用场景分类的基本原则。这些原则包括科学性、系统性、实用性、前瞻性和可扩展性。其中，科学性要求分类方法基于人工智能技术的本质特征和应用场景的实际需求；系统性强调分类框架应涵盖人工智能技术的主要应用领域，并形成完整的体系结构；实用性则注重分类结果能够直接服务于实际工作，满足不同用户的需求；前瞻性考虑了人工智能技术的发展趋势，确保分类方法具有一定的预见性；而可扩展性则允许随着新技术、新应用的出现，对分类体系进行适时调整和完善。

接着，标准详细描述了人工智能应用场景的分类框架。该框架将人工智能应用场景划分为基础层、支撑层和应用层三个层次。基础层主要包括数据资源、算法模型和计算能力等关键技术要素；支撑层涉及数据预处理、模型训练、部署运行等关键环节；应用层则是具体的应用场景，如智能制造、智慧城市、智慧医疗等领域。这种多层次的分类方式不仅体现了人工智能技术的内在逻辑关系，也为用户提供了清晰的视角来理解和使用人工智能技术。

在具体应用场景的划分上，标准列举了多个典型领域。例如，在智能制造领域，涵盖了生产过程优化、质量检测、设备维护等方面的应用；在智慧城市领域，则涉及交通管理、公共安全、环境监测等内容。每个领域的应用场景都结合了当前的技术水平和行业特点，具有较强的代表性和指导价值。

此外，标准还特别强调了分类方法的应用实践。它建议在实际应用过程中，要根据具体场景的特点选择合适的分类维度，并结合实际情况灵活调整分类标准。同时，鼓励社会各界积极参与到人工智能应用场景的研究和实践中，共同推动标准的不断完善和发展。

综上所述，DB37/T 4658.1—2023《人工智能应用场景分类 第1部分：分类方法》是一部兼具理论深度与实践指导性的标准文件。通过对标准中重要条文的深入解读，我们可以更加全面地理解其内涵，进而更好地应用于实际工作中，助力人工智能技术的广泛应用和创新发展。