适用范围：本文件规定了基于烟花-遗传融合算法（以下简称“融合算法”）的复杂制造业多目标排程技术的术语和定义、算法原理、技术要求、实施流程、验证评估、数据安全与维护。 本文件适用于复杂制造业（包括航空航天装备、汽车整车及零部件、高端装备、电子信息产品等）中多品种、小批量、多约束（设备负载、工艺顺序、交货期）的生产排程场景，排程目标包括但不限于最小化最大完工时间、最小化生产总成本、最小化设备负载率偏差、最大化订单准时交付率

适用范围：本文件规定了融合人工智能与生态感知的智慧水文监测技术体系，涵盖监测系统架构、智能传感设备、数据分析处理、预警预报模型及平台建设要求。本文件适用于江河、湖泊、水库、地下水等水体的智能监测，以及水生态监测、水灾害预警、水资源优化调度等工作。 本文件规定了融合人工智能与生态感知的智慧水文监测技术体系，涵盖监测系统架构、智能传感设备、数据分析处理、预警预报模型及平台建设要求

适用范围：本文件规定了智能工厂全链路数据与AI模型协同追溯系统（以下简称“追溯系统”）的集成技术要求，包括数据采集与传输、数据处理与存储、AI模型构建与部署、系统接口集成、追溯功能实现、系统性能评估、安全保障及运维管理等内容。 本文件适用于离散制造（如汽车、电子、机械）、流程制造（如化工、冶金、食品）等领域智能工厂追溯系统的设计、开发、部署与运维，其他相关制造领域可参照执行

适用范围：本文件规定了人工智能大模型知识库建设的基本原则、数据内容及质量、知识库设计、开发实施、管理活动与要求。 本文件适用于开展大模型知识库设计、开发、部署与评估活动的企业、研究机构、政府部门等组织。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了人工智能大模型知识库建设的数据内容及质量、知识库设计、开发实施、管理活动与要求。本文件适用于开展大模型知识库的设计、开发、部署与评估活动的企业、研究机构、政府部门等组织。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 34960.5-2018 信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范 GB/T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 36344-2018 信息技术 数据质量评价指标 GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T 42131-2022 人工智能 知识图谱技术框架 GB/T 45288.1-2025 人工智能 大模型 第1部分：通用要求 （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）缩略语：给出了适用于本文件专业用词的英文缩略语。 （5）基本原则：规定了人工智能大模型知识库建设中应遵循的基本原则，包括权威可信、安全可控、持续演进、智能驱动、开放兼容与价值导向原则。 （6）知识库设计：规范了知识库设计的主要环节，包括需求分析、功能设计、知识建模、逻辑设计、物理设计。 （7）数据内容及质量：针对大模型知识库中的数据内容进行规范，包括基础内容（结构化文本数据、非结构化文本数据、多模态数据、领域知识数据）、元数据以及扩展数据（实时更新数据、用户生成内容、跨语言数据）；以及数据质量的特性，包括准确性、完整性、一致性、时效性、多样性、安全合规等。 （8）开发实施：规范了大模型知识库的开发实施流程以及流程中应遵循的相关规定，包括数据采集、文件解析、数据清洗、数据切片、数据标注、检索与召回。 （9）管理活动与要求：规范了大模型知识库建立后的管理活动，包括安全与权限管控、知识维护与更新、运营分析与优化、质量评估与管理、备份与恢复、系统监控与优化

适用范围：本文件规定了面向数据管理的智能体的建设原则、典型建设场景、建设流程、建设安全和建设保障的要求。 本文件适用于数据管理智能体的建设需求方、技术服务方以及第三方机构智能体的建设。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了面向数据管理的智能体的建设原则、建设场景、建设流程、建设安全和建设保障等要求。本文件适用于建设数据管理智能体的建设需求方、技术服务方以及第三方机构。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 22080 网络安全技术 信息安全管理体系要求 GB/T 22239 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 GB/T 28448 信息安全技术 网络安全等级保护测评要求 GB/T 31168 信息安全技术 云计算服务安全能力要求 GB/T 35273 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 35295 信息技术 大数据术语 GB/T 37973 信息安全技术 大数据安全管理指南 GB/T 41867 信息技术 人工智能 术语 GB/T 43697 数据安全技术 数据分类分级规则 （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）缩略语：给出了本文件中所涉及专业术语的缩略语。 （5）建设原则：规定了面向数据管理的智能体建设原则，包括业务驱动原则、开放性原则、可扩展性原则、持续改进原则、多方参与原则、安全性原则。 （6）建设场景：给出了数据战略、数据治理、数据资产、数据架构、数据安全、数据质量、数据标准、数据生存周期、数据应用流通场景九个数据管理领域下的智能体建设场景，如信息跟踪、战略编制、战略执行、组织建设等。 （7）建设流程：规范了数据管理的智能体的建设过程中建设需求方与技术服务方的建设内容，包括建设准备、建设实施、运行维护、评价改进。 （8）建设安全：规范了面向数据管理的智能体建设中的服务安全、数据处理安全、智能体运行安全三个方面。 （9）建设保障：给出了数据管理智能体建设中应形成的保障，包括制度保障、组织保障、生态保障、服务保障

适用范围：本文件规定了数据管理过程中数据血缘管理的技术要求，包括数据血缘的采集、解析、存储、可视化、分析、管理、接口与集成、安全与合规的要求。 本文件适用于开展数据血缘管理工作的使用方与提供方的数据血缘管理。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了数据管理过程中数据血缘管理的技术要求，包括数据血缘的采集、解析、存储、可视化、分析、管理、接口与集成、安全与合规。本文件适用于开展数据血缘管理工作的使用方与提供方。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范 GB/T 37973-2019 信息安全技术 大数据安全管理指南 GB/T 39477-2020 信息安全技术 政务信息资源共享 数据安全管理要求 JR/T 0218-2021 金融业数据能力建设指引 （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）缩略语：给出了本文件中专业用词的英文缩略语。 （5）总体要求：规定了数据血缘管理工具的基本要求，包括全链路覆盖能力、高精度解析、强安全可控、合规性以及易集成扩展等。 （6）技术要求：规定了数据血缘管理工具技术架构以及应符合的技术要求，包括数据血缘的采集、解析、存储、可视化、分析、管理、接口与集成、安全与合规要求。 （7）附录A给出了血缘质量评估指标方法，包括解析准确率、孤表率、链路完整性；附录B给出了数据血缘工具的功能、性能与安全性测试方法；附录C给出了测试用例模板

适用范围：本文件规定了电网高分卫星（高分一号、二号、六号七号等）影像智能标注质量评价的原则、质量指标、方法、流程及持续改进。 本文件适用于电网高分卫星（高分一号、二号、六号七号等）影像智能标注的质量评价

适用范围：本文件规定了人工智能管理能力成熟度模型以及相应的成熟度等级，给出了评估流程及成熟度等级判定方法。 本文件适用于提供或使用人工智能系统产品或服务的组织开展成熟度等级的评估。 本标准主要包含以下内容： （1）范围：本文件规定了人工智能管理能力成熟度模型以及相应的成熟度等级，给出了战略与治理、数据集、资源保障、风险管理、业务应用、人工智能系统生存周期、安全可信、合规管理八个能力域中各项能力的成熟度等级要求与人工智能管理能力成熟度评估的具体流程。本文件适用于提供或使用人工智能系统的产品或服务的组织。 （2）规范性引用文件：下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件。不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语 GB/T 42129-2022 数据管理能力成熟度评估方法 GB/T 36073-2018 数据管理能力成熟度评估模型 GB/T 45988-2025 数字化转型管理 能力体系建设要求 YD/T 4929-2024 面向多智能体系统的计算平台技术要求 T/ISC 0028-2023 人工智能模型风险管理能力成熟度模型 ISO/IEC:22989:2022 Information technology—Artificial intelligence—Artificial intelligence concepts and terminology （3）术语和定义：给出了本文件需要界定的术语和定义。 （4）管理能力成熟度模型：给出了模型组成框架内容，包括8项能力域，30项能力项。明确模型管理能力等级，规定了初始级、规范级、协同级、创新级、引领级五个等级要求，规定了模型能力要求，对各能力项进行了介绍，并且对各能力项在各等级下的要求进行了说明。 （5）评估流程：明确了人工智能管理能力成熟度模型评估流程，主要包括受理评估申请、组建评估组、资料收集、资料评审、人员访谈、人工智能系统审核、沟通评估发现、编制评估报告环节。 成熟度等级判定方法：给出了人工智能管理能力成熟度模型等级的计算方法、判定方法、各能力域权重

适用范围：本文件规定了数智建筑一体化管控平台的集成总体架构、网络拓扑设计、平台功能要求、子系统集成要求、集成安全、图纸交付要求等。 本文件适用于新建及改造类工程，尤其适用于存在存量系统利旧接入、分期建设、多厂商并存，且明确要求实现统一监测、受控联动、能耗分析与运维管理的项目。适用场景涵盖党政机关办公园区、产业与研发园区、校园与教育园区、医院与医疗园区、商业综合体、交通枢纽配套建筑、会展中心、文体场馆、酒店及大型公共建筑群等，需进行多专业子系统一体化集成设计的各类工程项目

适用范围：本文件规定了配电设备运行监测的系统总体架构，以及数据采集、边缘计算、通信传输、智能监 测与分析、终端应用的要求。 本文件适用于10kV及以下电压等级电力用户的配电设备监测系统设计、建设和运维