1T/GXDSL212—2025工業(yè)人工智能（AI）模型開發(fā)與部署管理規(guī)范一、引言工業(yè)人工智能是新一代工業(yè)革命的核心驅(qū)動力，通過將人工智能技術(shù)與工業(yè)知識深度融合，正在重塑制造業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)全價值鏈。然而，工業(yè)場景具有高復(fù)雜性、高可靠性要求、強環(huán)境制約等特點，通用的人工智能模型開發(fā)與部署方法難以直接滿足工業(yè)應(yīng)用需求。當前工業(yè)AI應(yīng)用中普遍存在模型開發(fā)流程不規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、模型性能不穩(wěn)定、部署環(huán)境不兼容、安全倫理風(fēng)險突出等問題，嚴重制約了工業(yè)AI從實驗驗證走向規(guī)?；瘧?yīng)用和價值創(chuàng)造。為系統(tǒng)性地解決這些問題，推動工業(yè)AI技術(shù)健康、有序、可信地應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)實踐，亟需建立一套覆蓋模型全生命周期、兼顧技術(shù)與管理、符合工業(yè)領(lǐng)域特殊要求的開發(fā)與部署管理規(guī)范。本規(guī)范旨在為工業(yè)AI項目提供標準化的實施框架和操作指引，確保模型從概念設(shè)計到退役下線的全過程均處于受控狀態(tài)，從而實現(xiàn)模型性能可靠、部署安全、管理高效、結(jié)果可信。本規(guī)范由廣西產(chǎn)學(xué)研科學(xué)研究院聯(lián)合工業(yè)制造企業(yè)、人工智能技術(shù)供應(yīng)商、科研院所及行業(yè)組織共同研制，立足于我國工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的實際需求，力求為各類工業(yè)AI項目的實施提供科學(xué)依據(jù)和質(zhì)量保障，促進工業(yè)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的規(guī)范化和成熟化發(fā)展。本規(guī)范確立了工業(yè)人工智能模型從需求分析、數(shù)據(jù)準備、模型開發(fā)、驗證測試、部署上線到運維監(jiān)控、版本更新及退役下線的全生命周期管理要求。本規(guī)范適用于所有在工業(yè)制造、能源電力、交通運輸、資源開采等工業(yè)領(lǐng)域進行人工智能模型開發(fā)、部署、運維及相關(guān)管理活動的組織與個人，包括但不限于工業(yè)企業(yè)的人工智能技術(shù)部門（如廣西產(chǎn)學(xué)研科學(xué)研究院下屬的智能制造實驗室）、第三方人工智能服務(wù)提供商、系統(tǒng)集成商以及相關(guān)軟硬件供應(yīng)商。涉及的技術(shù)類型包括機器學(xué)習(xí)（特別是深度學(xué)習(xí)）、計算機視覺、自然語言處理、預(yù)測性維護、工藝優(yōu)化、質(zhì)量控制、智能調(diào)度等典型工業(yè)AI應(yīng)用。本規(guī)范的制定嚴格遵循國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》等戰(zhàn)略部署，并參考了國際國內(nèi)在人工智能治理、數(shù)據(jù)安全、工業(yè)軟件等方面的法律法規(guī)與標準體系，旨在促進工業(yè)AI技術(shù)應(yīng)用的安全可控和健康發(fā)展。二、規(guī)范性引用文件下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T1.1-2020標準化工作導(dǎo)則第1部分：標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則GB/T37988-2019信息安全技術(shù)數(shù)據(jù)安全能力成熟度模型GB/T39335-2020信息安全技術(shù)個人信息安全影響評估指南GB/T40685-2021信息技術(shù)服務(wù)數(shù)字化營銷服務(wù)數(shù)據(jù)治理要求GB/T41867-2022信息技術(shù)人工智能機器學(xué)習(xí)模型及系統(tǒng)的質(zhì)量要素和評測方法GB/T42454-2023信息技術(shù)人工智能面向過程的質(zhì)量管理指南《工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級指南（試行）》（工信廳信發(fā)〔2020〕107號）《網(wǎng)絡(luò)安全標準實踐指南—人工智能倫理安全風(fēng)險防范指引》《人工智能研發(fā)運營一體化（MLOps）能力成熟度模型》ISO/IEC22989:2022Informationtechnology—Artificialintelligence—AIconceptsandterminologyISO/IEC23053:2022FrameworkforArtificialIntelligence(AI)SystemsUsingMachineLearning2T/GXDSL212—2025三、總體原則與治理框架工業(yè)人工智能模型的開發(fā)與部署管理，應(yīng)立足于工業(yè)系統(tǒng)的本質(zhì)特征，遵循“安全可靠、性能為先、融合知識、持續(xù)演化”的核心原則。首要原則是安全性與可靠性至上原則。工業(yè)系統(tǒng)對安全、連續(xù)、穩(wěn)定運行的要求極高，任何因AI模型引入的誤判、失效或異常行為都可能導(dǎo)致生產(chǎn)中斷、設(shè)備損壞、質(zhì)量事故甚至安全事故。因此，必須將功能安全、信息安全、運行可靠性作為模型開發(fā)和部署的剛性約束。模型在設(shè)計之初就應(yīng)考慮失效模式與容錯機制，確保在輸入異常、網(wǎng)絡(luò)延遲、硬件故障等情況下具備確定的、可預(yù)測的降級處理或安全停車能力。所有涉及工業(yè)控制回路或安全聯(lián)鎖的AI模型，其安全完整性等級應(yīng)遵循相關(guān)標準進行評估與設(shè)計。其次是領(lǐng)域知識與數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動原則。工業(yè)AI的成功不僅依賴于海量數(shù)據(jù)，更離不開深刻的領(lǐng)域知識（如工藝機理、設(shè)備原理、專家經(jīng)驗）。模型開發(fā)過程必須是與領(lǐng)域?qū)＜疑疃葏f(xié)同的過程。應(yīng)將物理規(guī)律、業(yè)務(wù)規(guī)則、約束條件等先驗知識以可解釋、可驗證的方式融入模型架構(gòu)、損失函數(shù)或后處理邏輯中，發(fā)展“知識嵌入”或“物理信息”的AI模型，提升模型的外推性、可解釋性和對稀缺數(shù)據(jù)場景的適應(yīng)能力。數(shù)據(jù)作為驅(qū)動要素，其采集、標注、治理必須遵循工業(yè)級質(zhì)量標準，確保數(shù)據(jù)的代表性、準確性、一致性和時效性。第三是全生命周期管理與持續(xù)運營原則。工業(yè)AI模型并非一次性開發(fā)交付的靜態(tài)軟件，其性能會隨著設(shè)備磨損、工藝調(diào)整、原料變化、環(huán)境變遷而發(fā)生衰減。必須借鑒并強化DevOps理念，建立覆蓋開發(fā)、部署、監(jiān)控、再訓(xùn)練的工業(yè)AI運維（MLOps）體系。這意味著從項目啟動就需規(guī)劃模型的持續(xù)監(jiān)控指標、更新觸發(fā)機制、版本管理策略和回滾方案，確保模型在產(chǎn)線全生命周期的性能維持與適應(yīng)進化。管理活動應(yīng)貫穿需求定義、數(shù)據(jù)工程、模型實驗、部署發(fā)布、線上監(jiān)控、模型重訓(xùn)的每一個環(huán)節(jié)，并形成標準化的文檔與知識沉淀。第四是透明可信與合規(guī)可控原則。工業(yè)應(yīng)用要求決策過程可追溯、可審計。在不完全依賴“黑箱”模型做出關(guān)鍵決策的同時，應(yīng)著力提升模型的可解釋性，開發(fā)并提供對模型預(yù)測結(jié)果的歸因分析、置信度評估及不確定性量化。模型的開發(fā)、部署和運行必須嚴格遵守國家在數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、個人信息保護、算法治理等方面的法律法規(guī)，建立覆蓋數(shù)據(jù)采集、標注、使用、傳輸、存儲全流程的安全管理制度。涉及跨境數(shù)據(jù)流動或使用開源組件時，需進行專門的安全風(fēng)險評估。為實現(xiàn)上述原則，組織應(yīng)建立相適應(yīng)的工業(yè)AI治理框架。該框架至少應(yīng)包括：一個明確的治理機構(gòu)（如工業(yè)AI倫理與安全委員會），負責制定戰(zhàn)略、審批重大項目、評估風(fēng)險、監(jiān)督合規(guī)；一套覆蓋模型全生命周期的管理制度與流程文檔；一套與現(xiàn)有工業(yè)自動化體系（如MES、SCADA）和IT管理體系（如ISO27001）相融合的技術(shù)標準與操作規(guī)范；以及一支具備交叉學(xué)科知識（人工智能、工業(yè)工程、自動化、網(wǎng)絡(luò)安全）的專業(yè)團隊。廣西產(chǎn)學(xué)研科學(xué)研究院等研發(fā)機構(gòu)應(yīng)在框架中承擔技術(shù)標準制定、共性平臺研發(fā)與高級人才培養(yǎng)的職責。四、開發(fā)階段管理要求開發(fā)階段是決定模型質(zhì)量與適用性的基礎(chǔ)，必須實施嚴格的流程控制與技術(shù)評審。需求分析與可行性論證是首要環(huán)節(jié)。應(yīng)組建跨職能團隊，清晰定義業(yè)務(wù)目標、成功指標（如將某類缺陷檢出率從95%提升至99.5%）、性能約束（如單次推理耗時不超過100毫秒）及非功能性需求（如可解釋性要求、硬件資源限制）。必須進行全面的可行性分析，評估數(shù)據(jù)可獲取性、技術(shù)路徑成熟度、與現(xiàn)有系統(tǒng)集成復(fù)雜度、預(yù)期投資回報率及潛在風(fēng)險，形成詳盡的需求規(guī)格說明書與項目計劃。數(shù)據(jù)工程管理是工業(yè)AI項目的基石。依據(jù)《工業(yè)數(shù)據(jù)分類分級指南》，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行分類分級管理。數(shù)據(jù)采集方案需確保覆蓋設(shè)備全工況、工藝全流程、產(chǎn)品全系列，樣本分布應(yīng)具有代表性，時間T/GXDSL212—20253序列數(shù)據(jù)需保證時間一致性。數(shù)據(jù)預(yù)處理與標注過程必須建立質(zhì)量控制點，標注規(guī)則需由領(lǐng)域?qū)＜覍彾ǎ瑯俗⒁恢滦詰?yīng)達到95%以上。應(yīng)構(gòu)建版本化的數(shù)據(jù)倉庫或特征庫，對原始數(shù)據(jù)、清洗后數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)實施嚴格的版本控制和訪問權(quán)限管理。訓(xùn)練集、驗證集、測試集的劃分必須科學(xué)，防止數(shù)據(jù)穿越，確保模型評估的公正性。對于涉及個人信息的數(shù)據(jù)，處理活動需符合GB/T39335等相關(guān)要求。模型設(shè)計與訓(xùn)練應(yīng)遵循結(jié)構(gòu)化、可復(fù)現(xiàn)的流程。鼓勵基于共享的模型實驗管理平臺（如廣西產(chǎn)學(xué)研科學(xué)研究院可提供的工業(yè)AI開發(fā)平臺）進行，記錄每一次實驗的超參數(shù)、代碼版本、數(shù)據(jù)版本、環(huán)境配置及結(jié)果指標，確保實驗的可復(fù)現(xiàn)性。模型架構(gòu)選擇需兼顧性能與效率，優(yōu)先考慮適合邊緣部署的輕量化模型。訓(xùn)練過程中需監(jiān)控損失曲線、驗證集指標，防止過擬合或欠擬合。應(yīng)采用交叉驗證等方法穩(wěn)健評估模型性能。對于關(guān)鍵模型，應(yīng)進行魯棒性測試，驗證其對噪聲、對抗樣本、輸入分布偏移的抵抗能力。驗證與測試是模型交付前的關(guān)鍵質(zhì)量gate。必須建立獨立于開發(fā)團隊的驗證測試流程。測試應(yīng)包括：離線性能測試，在預(yù)留的測試集上全面評估精度、召回率、F1分數(shù)、均方誤差等核心指標，并與需求定義的性能基準進行比對；離線業(yè)務(wù)邏輯測試，驗證模型輸出是否符合工業(yè)常識和業(yè)務(wù)規(guī)則；仿真環(huán)境測試，將模型置于高度模擬真實生產(chǎn)環(huán)境的數(shù)字孿生或仿真系統(tǒng)中，測試其在動態(tài)工況下的綜合表現(xiàn)；此外，還需進行安全性測試（如對抗攻擊測試）、公平性測試（如檢查對不同批次、不同設(shè)備數(shù)據(jù)是否存在歧視性偏差）及資源消耗測試。所有測試需形成報告，并由項目負責人、領(lǐng)域?qū)＜液唾|(zhì)量管理人員共同評審?fù)ㄟ^。五、部署與運維階段管理要求模型通過驗證后，進入部署與運維階段，此階段直接關(guān)系到模型價值的實現(xiàn)與持續(xù)。部署發(fā)布管理需制定詳盡的部署方案。方案需明確部署環(huán)境（云端、邊緣端、工控機）、硬件資源配置、軟件依賴關(guān)系、與現(xiàn)有系統(tǒng)（如PLC、DCS、MES）的接口協(xié)議與數(shù)據(jù)流。部署過程應(yīng)采用容器化等標準化技術(shù)，確保環(huán)境一致性。必須建立嚴格的模型版本管理制度，每個上線模型應(yīng)有唯一的版本號，并關(guān)聯(lián)其對應(yīng)的代碼、數(shù)據(jù)、文檔及測試報告。部署前需在準生產(chǎn)環(huán)境進行最終驗證。生產(chǎn)部署應(yīng)采用藍綠部署或金絲雀發(fā)布等策略，逐步擴大流量，密切監(jiān)控初期表現(xiàn)，并預(yù)設(shè)快速、可靠的回滾機制，確保生產(chǎn)系統(tǒng)穩(wěn)定性。線上監(jiān)控與性能管理是模型上線后的常態(tài)化工作。必須建立全面的模型監(jiān)控體系，監(jiān)控指標至少應(yīng)包括：業(yè)務(wù)指標（如模型決策帶來的實際效益提升）、模型性能指標（如在線推理的準確率、響應(yīng)時間、吞吐量）、系統(tǒng)資源指標（如CPU/GPU/內(nèi)存使用率）以及數(shù)據(jù)健康度指標（如輸入數(shù)據(jù)分布與訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布的偏移度）。建議對關(guān)鍵模型設(shè)置性能衰減預(yù)警閾值，例如，當在線準確率持續(xù)低于離線測試值的3個百分點，或輸入數(shù)據(jù)分布偏移度（如通過PSI指數(shù)計算）超過0.25時，應(yīng)觸發(fā)告警。所有監(jiān)控數(shù)據(jù)應(yīng)可視化，并支持歷史回溯與分析。模型更新與重新訓(xùn)練管理是模型持續(xù)生命力的保障。應(yīng)建立模型性能衰減的定期評估機制（如每月評估一次）。當觸發(fā)更新條件（如監(jiān)控告警、工藝重大變更、積累足夠新數(shù)據(jù)）時，需啟動模型更新流程。更新過程應(yīng)重回開發(fā)階段的部分管理流程，包括新數(shù)據(jù)準備、模型重訓(xùn)或微調(diào)、離線驗證測試等。更新后的模型需經(jīng)過與初版模型同樣嚴格的測試和評審，才能發(fā)布上線。應(yīng)謹慎評估是否需要進行A/B測試以比較新舊模型效果。所有更新活動應(yīng)有完整記錄，形成模型迭代的知識圖譜。模型退役管理是生命周期的終點。當模型因技術(shù)過時、業(yè)務(wù)不再需要或存在無法修復(fù)的缺陷而需下線時，應(yīng)執(zhí)行正式的退役流程。流程包括：業(yè)務(wù)影響評估