由广东省智能科学与技术研究院牵头，燧人（珠海）医疗科技有限公司、中国科学院计算技术研究所、北京航空航天大学、中国科学院软件研究所、珠海光安智能科技有限公司、北京航空航天大学江西研究院、中国联合网络通信有限公司智能城市研究院、重庆邮电大学、软通动力信息技术（集团）股份有限公司、重庆中科汽车软件创新中心等单位参与编制的《基于神经网络的智能预警算法模型技术要求》（T/ZGCSC 028-2025）标准由中关村智慧城市产业技术创新战略联盟正式发布。

     当前，随着AI大模型参数规模的不断增长、算法的不断改进、算力的不断增强，AI大模型已具备强大的自然语言处理、图像/视频处理、语音识别能力，推动人工智能实现从判别到生成、从单模态到多模态、从专用到通用的跨越，人工智能大模型正日益成为赋能经济社会高质量发展的重要引擎。国务院印发了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出提升人工智能驱动的监测预测、模拟推演、问题处置等能力，推动构建智能协同的精准治理模式。

基于广东省重点领域研发计划项目《类脑智能关键脑电芯片、整机和计算系统研发以及算法应用示范》（项目编号：2021B0909060002）研究成果复杂系统的预测、预警方法和技术，广东省智能科学与技术研究院提出标准研制，推动科研成果落地转化应用。本标准聚焦基于神经网络的智能预警算法模型全生命周期流程，通过统一技术要求、性能指标及测试方法，实现三大核心目标：

1、以脑电生理信号为典型场景，明确“信号预处理-特征表征-时序建模-临界辨识-调控输出”五层架构及核心参数，填补生物复杂系统智能预警模型技术标准空白，解决行业碎片化问题。

2、针对医疗健康等场景，量化状态辨识准确率、处理延迟等性能指标，以及刺激参数安全阈值、数据加密标准，构建“有效性+安全性”双重底线，保障技术可靠应用。

3、规范接口协议、测试方法与验收规则，为算法开发商、硬件制造商、医疗应用机构提供“通用语言”，降低适配成本，推动技术从实验室走向规模化产业应用。

本标准规范了基于神经网络的智能预警算法模型技术要求，尤其针对EEG等生物医疗场景，创新性提出信号预处理层、特征表征层、时序建模层、临界辨识层和调控输出层五个层次预警模型。信号预处理层：实现生物电信号的去噪、滤波、归一化及数据压缩；特征表征层：通过输入嵌入将预处理后的信号转换为高维特征向量；时序建模层：基于Transformer编码器提取信号的时序关联性与动态特征；临界辨识层：通过临界预警模型分析多维度特征，识别系统临界状态并输出预警；调控输出层：由共谐调控模块生成适配硬件的调控参数，形成闭环干预。

图　预警模型总体架构

     本标准可广泛推广应用于睡眠监测、癫痫预警、认知状态评估等领域。目前，相关技术已在部分医疗设备研发、健康监测产品中初步应用，随着标准的落地，将进一步推动产业链上下游协同，加速技术产业化进程。

      作为本次标准制定的重要参与单位，燧人医疗科技深感荣幸能与各顶尖科研机构、高校及企业携手，共同推动《基于神经网络的智能预警算法模型技术要求》的落地。这一标准的发布，不仅是产学研用深度融合的成果，更是智能医疗预警领域走向规范化、规模化的重要里程碑。

      我们坚信，标准的价值不在于束之高阁，而在于为技术创新与产业协同铺设通途。“人工智能+”浪潮奔涌，标准是桨，创新为帆。燧人医疗愿与各界伙伴一道，以此次标准发布为起点，持续推动智能预警技术从实验室走向临床，从示范走向普及，共同开启精准、主动健康管理的新篇章。