国家市场监督管理总局（国家标准化管理委员会）会同中央网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合发布了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》（以下简称《指南》）。这份重量级文件的出台，旨在系统性构建和完善人工智能（AI）产业的标准化体系，为产业健康、有序、创新发展提供坚实的技术支撑和制度保障。其中，对“人工智能行业应用系统集成服务”的标准化建设提出了明确要求和方向指引，具有极其重要的现实意义和战略价值。
一、 《指南》的核心目标与“系统集成服务”的战略定位
《指南》的总体目标是到2026年，初步建成支撑人工智能产业高质量发展的标准体系，引领技术进步、规范产业发展、促进应用落地。在这一宏大蓝图中，“人工智能行业应用系统集成服务”被视为连接底层技术、通用产品与具体行业场景的关键桥梁和“最后一公里”。它并非简单地将AI模型或软件进行堆叠，而是指基于对特定行业（如制造、医疗、金融、交通、城市管理等）业务需求的深刻理解，将各类AI技术组件、软硬件平台、数据资源、业务流程进行深度融合、定制化开发与部署，形成可落地、可运营、可维护的整体解决方案的服务过程。
二、 《指南》对行业应用系统集成服务标准化的关键指引
- 强调基础共性标准的支撑作用：《指南》首先要求夯实人工智能基础共性标准，包括术语、参考架构、数据集、模型与算法评估、安全与隐私、可信赖AI等。这些是系统集成服务的“通用语言”和“质量基线”。例如，统一的系统架构标准有助于集成商规划清晰的解决方案框架；可信赖AI标准则确保集成的系统在安全性、公平性、可解释性等方面符合伦理与法规要求，降低应用风险。
- 突出关键技术与产品标准的衔接：《指南》关注智能芯片、系统软件、开发框架、模型服务等关键环节的标准。对于系统集成商而言，遵循这些标准意味着能够更高效、兼容地整合不同供应商的优质技术组件，降低集成复杂度和成本，避免“烟囱式”系统或供应商锁定问题，从而构建更开放、灵活、可持续的解决方案。
- 聚焦行业应用标准的深度定制：这正是《指南》赋予“系统集成服务”标准化的核心任务。它要求结合智能制造、智慧医疗、智能交通、智慧城市等重点领域，制定与行业知识、业务流程、监管要求深度融合的应用标准。例如，在智能制造领域，需要定义AI质检系统与MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）集成的数据接口标准、部署实施规范、运维服务标准等。这些标准将引导集成服务从“项目制”的经验模式，走向“产品化”、“可复制”的成熟服务模式，加速AI在垂直行业的规模化落地。
- 强化系统与服务标准的全过程规范：《指南》特别提出要完善系统与服务的评价标准，这直接针对系统集成服务的质量保障。针对AI行业解决方案，可能建立起从需求分析、方案设计、开发集成、部署实施到运营维护、效能评估的全生命周期服务标准与评价体系。这将帮助用户更科学地选型、评估服务商，也倒逼集成服务提供商提升专业能力和服务质量。
三、 对产业生态的深远影响与未来展望
《指南（2024版）》的发布，为人工智能行业应用系统集成服务市场带来了清晰的规范化发展信号：
- 对系统集成商：提出了更高的专业要求。未来的竞争将不仅是技术整合能力，更是对行业Know-How的理解深度、基于标准构建可复制解决方案的能力，以及提供全栈式、可信赖服务的能力。头部集成商和深度垂直领域的专业服务商将迎来发展机遇。
- 对技术提供商（芯片、算法、平台公司）：需要更加关注产品的标准化、模块化和开放性，以便更好地融入各类集成解决方案，扩大市场触达范围。
- 对行业用户（企业、政府机构）：降低了采用AI技术的门槛和风险。标准的完善有助于用户更清晰地定义需求、评估方案、保障投资回报，推动AI从“试点探索”走向“全面赋能”。
- 对监管与治理：为行业监管提供了技术依据和尺度，有利于在促进创新的确保AI应用的安全、合规、可控。
随着《指南》的贯彻落实和相关标准的陆续出台，我国人工智能行业应用系统集成服务将逐步告别早期的无序和碎片化，走向标准化、专业化、规模化的高质量发展新阶段。一个以标准为纽带，技术提供商、系统集成商、行业用户、检测认证机构协同共进的健康产业生态将加速形成，有力推动人工智能从“技术能力”转化为实实在在的“产业动能”和“社会效益”，为发展新质生产力注入强劲动力。
