1、复杂智能系统维护性技术要求讲解了复杂智能系统在全生命周期内实现高效、安全、可追溯维护的技术规范与实施路径。该文件明确了复杂智能系统的维护性定义，强调其不仅涵盖传统意义上的软硬件可维修性，更聚焦于数据、模型、算法、AI平台、知识及任务等核心对象的智能化维护能力。文件系统性地提出了维护性的定性要求与定量指标体系，涵盖数据维护性、模型维护性、平台稳定性、功能连续性、安全热更新、知识演化以及任务适应性等多个维度。针对不同人工智能模型架构，如大模型、联邦学习、深度神经网络、Transformer、扩散模型、强化学习及多智能体系统等，分别制定了差异化的维护性技术要求，体现了对当前主流AI技术路径的全面覆盖
2、。同时，依据感知、认知、决策与执行四大功能类型，细化了对应的功能模块维护标准，确保系统在动态不确定环境中持续可靠运行。文件还构建了覆盖需求、设计、训练、测试、运行、维护更新至退役的全生命周期维护过程框架，提出包括运行观测、缺陷预测、智能诊断、安全热更新、恢复保障及持续验证改进在内的关键技术方法，推动实现智能系统的自监测、自诊断、自修复与自演化能力。复杂智能系统维护性技术要求适用于从事人工智能系统研发、部署与运维的科研机构、高新技术企业及工业制造单位，尤其适用于航空航天、国防装备、智能制造、智能交通、能源电力、医疗健康等关键领域中涉及复杂智能系统设计与管理的组织。该标准为系统架构师、AI工程师、运维技术人员、可靠性与安全性评估人员提供了统一的技术依据，支持在系统全生命周期各阶段开展规范化维护活动。同时，适用于第三方测评机构在开展智能系统维护性验证、合规审查与认证评估时作为参考基准。对于高校及研究机构而言，本标准亦可作为人工智能工程化、可信AI与系统保障性研究的重要指导文件，促进理论研究与产业实践的深度融合。
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