1、复杂智能系统保障性技术要求TCICC 35005-2026讲解了面向开放不确定环境运行的复杂智能系统的全维度保障性技术体系，明确了保障性的内涵、适用对象与结构化框架。该标准描述了以数据资源、计算资源、算力资源、模型、训练、测试和使用七大类保障对象为核心的技术支撑逻辑，系统界定了保障性定性要求与定量要求的双重约束体系。在定性层面，标准细化至感知、认知、决策、控制、执行等智能闭环环节的保障能力准则，涵盖数据全生命周期（训练/测试/运行）、模型演化能力、平台适配韧性及人机协同可靠性；在定量层面，提出升级回滚成功率、模型更新成功率、迁移成功率、跨平台运行稳定性、数据完整性达标率、数据标注准确率、算力负
2、载均衡度、模型性能变化率等17项可测量指标，形成覆盖能力验证、效能评估与持续演进的量化基线。标准还提出了面向保障性的数据、计算、算力、模型、训练、测试与使用七大类设计技术路径，并将保障性要求贯穿于需求、开发、验证确认、部署、运维、重新评估及报废的全生命周期七阶段活动，强调保障性不是阶段性任务而是内生于系统架构与工程流程的本质属性。复杂智能系统保障性技术要求TCICC 35005-2026适用于从事复杂智能系统研制、集成、测评、部署与运维的科研机构、军工单位、人工智能平台企业、智能装备制造商及第三方检测认证机构。特别适用于承担国家重大科技专项、国防智能化装备研发、城市级AI治理平台建设、高可靠自动驾驶系统、空天智能控制系统、工业智能产线数字孪生系统等高保障性需求场景的组织。该标准亦适用于高校及科研院所开展智能系统可信性、鲁棒性、可维护性与可持续演化能力研究的技术参考，同时为政府主管部门制定AI基础设施保障能力评价指南、行业准入规范与安全审查标准提供核心依据，对构建我国自主可控、安全可信、持续演化的智能系统保障技术生态具有基础性支撑作用。
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