在国家数字经济等政策推动以及垂直行业高质量发展需求的带动下，人工智能技术和产业持续保持高速发展的态势。技术创新日趋活跃，生成式AI、知识驱动AI、大模型等技术带动各类应用百花齐放；产业融合不断加深，智能自动化、推荐、搜索、决策、广告、风控等技术已经与企业生产运营管理等环节深度融合。但是，人工智能供需双方面临的产品能力参差不齐、用户选型困难、安全可信要求落实不明确等问题愈发突出，亟待通过评测等手段树立技术和产品和标杆，为产业发展提供指引。

近年来，在国家数字经济等政策的推动下，人工智能与产业的融合程度不断加深、产品不断丰富、应用场景持续增加。但是，人工智能供需双方面临的产品能力参差不齐、缺乏行业基准和标杆、用户选型困难、安全可信要求落实不明确等问题愈发突出。

《“十四五”数字经济发展规划 》明确提出加快数字经济建设步伐、完善数字社会发展模式，并以数字化转型为契机整体驱动全社会、各层面向新发展阶段迈进。机器人流程自动化（Robotic Process Automation，RPA）作为典型的“数字员工”，具有落地效率高、投资回报快等特征，已在各类政企单位的众多业务场景得到了应用，并得到了越来越多用户的认可和投入，相关产业已进入成长扩大的关键时期。

人工智能与产业的深度融合，是释放数字化叠加倍增效应、加强传统行业转型、构筑行业竞争优势的必然选择。根据“十四五”规划等政策要求，国家将会加快推进人工智能基础设施建设，支持我国人工智能技术产品推广应用，推进与实体经济深度融合，培育人工智能产业生态。

随着人工智能工程化应用的全面爆发，智能化转型企业的关注从完备易用的工具和平台体系，逐渐转化为数据、算法和模型等AI资产的研发运营和管理。MLOps和ModelOps技术被誉为实现人工智能规模化应用的最佳路径，受到了产业界和人工智能技术应用方的广泛关注。

人工智能具有极强的产业赋能效应，在人工智能技术落地的过程中，人工智能基础设施平台建设至关重要，完备易用的人工智能基础设施平台可以加速人工智能应用的研发和落地。我国高度重视相关的产业发展，一方面，人工智能基础设施平台是人工智能新基建的核心组成；另一方面，我国在“十四五”规划明确指出要“推动通用化和行业性人工智能开发平台建设”。

近年来，在人工智能与实体经济深度融合的浪潮下，智能化逐渐深入产业转型升级的进程。知识是业务决策的重要依据，知识与数据协同建模，能够提升人工智能的效率和水平，推动业务的快速落地。知识管理、知识图谱等工具平台将知识规范化、有序化、体系化，基于知识的搜索、问答、推荐、决策、生成等提升应用的效果与可解释性。目前，以知识图谱平台、知识中台、知识智能平台等为代表的相关产品正在不断赋能行业、助力企业智能化转型。为助推产业健康持续发展，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）和中国人工智能产业发展联盟（以下简称“联盟”）正开展基于知识的人工智能技术和产品系列标准制定工作。

2022年4月19日，由中国信息通信研究院组织的《智能对话平台开发与服务能力评估方法》标准解读暨评测启动会于线上顺利召开。本次会议对《智能对话平台开发与服务能力评估方法》标准中260项指标进行详细介绍，并明确智能对话平台评估分级定义及分数设定，吸引业界众多专家参会交流。