人工智能算子接口标准第1部分：基础数学类、第2部分：神经网络类是一门面向人工智能领域开发者、研究人员、软硬件工程师及标准化工作者的专业课程。本课程围绕我国最新发布的GB/T 46069-2025《人工智能 算子接口》国家标准，系统解读其核心内容、技术规范与实际应用，旨在帮助学员深入理解人工智能算子接口的标准化设计思路，掌握其在实际开发中的实施方法，提升AI算法在不同硬件平台上的部署效率与兼容性。

一、课程背景与意义

随着人工智能技术的快速发展，我国在AI研究、开发与应用方面已成为全球重要力量。然而，由于缺乏统一的算子接口标准，不同AI硬件平台、开发框架和应用软件之间存在显著的兼容性问题，导致重复开发、资源浪费、算法迁移成本高等问题。为此，国家标准化管理委员会组织研制了《人工智能 算子接口》国家标准，旨在推动AI技术的规范化、高效化与产业化发展。

本课程以此为背景，结合国际标准IEEE 2941.1-2022，系统讲解我国在AI算子接口方面的标准化成果，把握技术趋势，提升工程实践能力。

二、课程内容体系

本课程分为两大部分：基础数学类算子接口与神经网络类算子接口。

1. 基础数学类算子接口

该部分标准规定了AI领域中基础数学类算子的接口规范，涵盖术语定义、数据结构、算子接口要求、元素类型、形状信息、设备信息、布局信息等核心内容。

2. 神经网络类算子接口

该部分标准针对神经网络中常见的12类算子进行了详细定义，采用“功能描述—前向接口参数—前向接口返回值—后向接口参数—后向接口返回值”的五段式接口范式，确保接口设计的无二义性与可扩展性。涵盖的算子类型包括激活函数、损失函数、正则函数、归一化函数、池化函数、卷积函数、评估函数、循环网络函数、编码操作、视觉函数、优化器等。

三、标准价值与应用实施

本课程不仅深入解读标准内容，更高度聚焦于其在真实场景中的应用价值：通过统一接口显著提升算法部署效率，实现算法在不同硬件平台间的快速迁移，使部署时间缩短；同时适配高性能计算技术，有效优化计算性能，提升处理速度；在增强算法通用性方面，课程展示了标准对多种AI算法的广泛支持，助力模型精度提升；最终，通过减少重复开发工作，有力推动软硬件生态的协同发展，从而实现开发成本的大幅降低。

四、适合人群

AI算法工程师、框架开发者、硬件加速工程师、标准化研究人员、技术决策者、高校与研究机构中从事AI相关研究的师生、希望了解AI技术标准化趋势的行业从业者。

五、总结

该课程是一门结合国家标准、技术原理与工程实践的综合性课程。通过学习，学员将掌握AI算子接口的核心设计理念与实现方法，具备在多平台、多场景下高效部署与优化AI模型的能力，为我国人工智能产业的标准化与高质量发展贡献力量。