人工智能深度学习领域的三大核心，一是深度学习芯片，二是深度学习框架，三是基于框架的深度学习算法网络模型算法。为了落实《新一代人工智能发展规划》，响应《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）推出深度学习模型算法应用专题测评服务，重点关注模型算法场景应用的实用性，推动人工智能落地行业应用，为行业应用高质量发展保驾护航。

一、深度学习模型算法

深度模型算法，基于深度学习芯片和深度网络框架基础之上的深度学习网络模型，解决实际的应用问题。典型的模型有反向传播模型、前馈神经网络FNN、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、递归神经网络、自编码器、深度信念网络与受限玻尔兹曼机、生成对抗网络GAN、图神经网络等。这些模型都是针对具体的应用场景解决具体的问题。

二、测试指标介绍

1.功能性：支持的应用场景，特定应用场景数据集下的推理精度；

2.性能效率：通用基础架构下、特定基础架构下和特定场景数据结构下的资源利用率，训练和推理的时间特性；

3.能耗：对应用的特定场景下的处理能力与功耗比值。

三、已测评典型应用场景

基于5G数据采集下的社会治理图像场景目标检测（城市垃圾自动识别）精度测评项目；

基于5G特定社会治理图像场景城市道路语义分割算法的检测精度测评项目；

云南曲靖市江召公路交通监控系统中多目标检测精度测评服务项目；

在高端制造业房山基地5G自动驾驶示范区道路上不同行驶速度过程中的自动驾驶目标检测精度测评服务项目；

复杂道路中换道和路口通行决策算法的应用据测算法的安全可靠概率测试项目；

校园安全防护系统中的人员的人脸识别，姿态识别与跟踪应用的精测测试项目；

影谱虚拟主播生成系统的技术鉴定测试项目；

等

四、业务联系：

姓  名：杨经理、丁经理

电  话：010-88558781、010-88559245

邮  箱：bigdata@cstc.org.cn

数据和数据系统测评实验室面向大数据应用分析企业、数字化转型企业、政府大数据开放机构、数据应用分析科研院所、数据治理企业等行业企业和用户单位提供支撑、咨询和测评服务。检测对象包括数据基础设施产品类、数据分析产品类、数据应用和解决方案类、数据资源类等。测评服务包括数据基础设施测评服务、数据分析类产品测评服务、数据应用系统的测评服务、数据解决方案的测评服务、数据质量测评服务、数据资产价值评估服务、数据安全风险评估服务、数据安全审计服务等；咨询服务包括数据治理体系建设咨询、数据安全保障体系建设咨询、数据系统质量保障体系咨询等。实验室已建成国家云计算公共服务平台（中国测试云）、工信部大数据测试评估公共服务平台和大数据产业生态联盟数智团公共服务平台。截止2021年底累计认定123项优秀大数据产品、53项优秀大数据解决方案和58项优秀大数据案例。