主要技术内容
随着第四次工业革命的深入推进，人工智能技术正成为工业制造领域转型升级的核心驱动力。工业人工智能模型在质量控制、预测性维护、工艺优化、能源管理、供应链协同等方面展现出巨大潜力。然而，工业场景下的AI模型开发与部署面临着数据质量要求高、环境复杂多变、安全可靠性标准严格、与现有工业系统集成困难等独特挑战。当前，工业AI应用存在模型开发流程不规范、部署过程缺乏标准化、生命周期管理混乱、安全与伦理风险管控不足等问题，严重制约了AI技术在工业领域的规模化、高质量应用。
适用范围
本规范规定了工业领域人工智能模型在开发、验证、部署、运维及退役全生命周期各阶段的管理要求与技术准则。本规范适用于制造业、能源、交通、矿业等工业领域内，用于生产过程优化、设备健康管理、质量检测、安全监控、资源调度等场景的机器学习模型与深度学习模型的开发与部署活动。其他领域类似应用可参照执行。
是否包含专利
否
