ICS01.040.35 CCSA01 中华人民共和国国家标准 GB/T18184—2025 代替GB/T18184—2008 商业自动化术语 Vocabularyforcommercialautomation 2025-10-05发布 2026-02-01实施 国家市场监督管理总局 国家标准化管理委员会发布目 次 前言 Ⅲ ………………………………………………………………………………………………………… 1 范围 1 ……………………………………………………………………………………………………… 2 规范性引用文件 1 ………………………………………………………………………………………… 3 通用术语 1 ………………………………………………………………………………………………… 4 系统工程术语 3 …………………………………………………………………………………………… 5 商业机具设备术语 7 ……………………………………………………………………………………… 参考文献 10 …………………………………………………………………………………………………… 索引 11 ………………………………………………………………………………………………………… ⅠGB/T18184—2025 前 言 本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 本文件代替GB/T18184—2008《商业自动化术语》,与GB/T18184—2008相比,除结构调整和编 辑性改动外,主要技术变化如下: ———更改了自动化、商业自动化、射频识别的定义(见3.1、3.2、3.12,2008年版的2.1.1、2.1.2、 2.1.11); ———增加了人工智能技术、大数据、大模型、云计算、云部署模型、软件即服务、物联网、增强现实、虚 拟现实等通用术语(见3.3、3.4、3.5、3.7、3.8、3.9、3.11、3.14、3.15); ———删除了决策支持系统、高效顾客反馈系统、多媒体导购系统、自动仓库、计算机系统、操作系 统、网络信息中心、应用程序服务供应商、软件工程等系统工程术语(见2008年版的2.1.6、 2.1.7、2.1.9、2.1.10、2.1.12、2.1.13、2.1.23、2.1.30、2.1.40); ———增加了云原生、微服务架构、开发运维一体化、解耦、数据资产、营销自动化等系统工程术语(见 4.1、4.2、4.3、4.14、4.26、4.39); ———更改了条码阅读器、电子标签的定义(见5.4、5.7,2008年版的2.2.10、2.2.12); ———删除了普通型电子收款机、在线型电子收款机、移动POS、触摸查询一体机、盘点设备、打印 机、液晶电子显示屏、个人购物助理等商业机具设备术语(见2008年版的2.2.1、2.2.2、2.2.4、 2.2.6、2.2.11、2.2.13、2.2.14、2.2.16); ———增加了电子价签、检测器、解码器、智能识别秤、手持终端、客流计数器等商业机具设备术语(见 5.6、5.8、5.9、5.12、5.14、5.19)。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由全国批发与零售市场标准化技术委员会(SAC/TC438)提出并归口。 本文件起草单位:中国商业联合会、多点生活(中国)网络科技有限公司、南方电网互联网服务有限 公司、上海海鼎信息工程股份有限公司、新消费(北京)规划院有限公司、砂之船商业管理集团有限公司。 本文件主要起草人:李祥波、朱玉梅、张峰、张苧兮、蒋作梁、沈洋、程鑫渝、陈品竹、黄泓翔、祝语吟、 靳晓蕾、张曦文。 本文件及其所代替文件的历次版本发布情况为: ———2000年首次发布为GB/T18184—2000,2008年第一次修订; ———本次为第二次修订。 ⅢGB/T18184—2025 商业自动化术语 1 范围 本文件界定了商业自动化的通用术语、系统工程和商业机具设备的术语和定义。 本文件适用于商业自动化的设计、实施、应用、管理等工作。 2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。 3 通用术语 3.1 自动化 automation 机器设备、系统或过程(生产、管理过程)在没有人或较少人的直接参与下,按照人的要求,经过自动 检测、信息处理、分析判断、操纵控制,实现预期目标的过程。 [来源:GB/T44062—2024,3.7] 3.2 商业自动化 commercialautomation 利用计算机技术和软件系统,对商品流通过程中的商流、物流、资金流、信息流进行控制,从而实现 业务流程和经营活动自动化、智能化的过程。 3.3 人工智能技术 artificialintelligencetechnologies 计算算法以及其他相关技术(包括归纳学习、故意非确定性行为、基于规则的系统、计算机视觉、启 发式搜索以及其他技术)的一般描述。 注:该术语属于从广义上进行解释的描述性术语,以涵盖通常不适用于传统软件安全方法的软件。无论其是否涉 及“智能”方面,均不在本文件范围之内。 [来源:GB/T44062—2024,3.3] 3.4 大数据 bigdata 具有体量巨大、来源多样、生成极快且多变等特征并且难以用传统数据体系机构有效处理的包含大 量数据集的数据。 注:国际上,大数据的4个特征普遍不加修饰地直接用volume、variety、velocity和variability予以表述,并分别赋予 了它们在大数据语境下的定义: a) 体量volume:构成大数据的数据集的规模; b) 多样性variety:数据可能来自多个数据仓库、数据领域或多种数据类型; c) 速度velocity:单位时间的数据流量; d) 多变性variability:大数据其他特征,即体量、速度和多样性等特征都处于多变状态。 [来源:GB/T35295—2017,2.1.1] 1GB/T18184—2025 3.5 大模型 large-scalemodel 大规模深度学习模型 large-scaledeeplearningmodel 基于大数据(3.4)训练得到,具有复杂计算结构,能处理复杂任务,具备一定泛化性的深度学习 模型。 注:大模型的参数量由其功能和模态决定,一般不低于1亿。大模型训练使用的数据总量受参数量的影响,达到收 敛的大模型的参数量的对数与其训练数量总量的对数成正比。 [来源:GB/T45288.1—2025,3.1] 3.6 生成式人工智能 generativeAI 能够生成新内容的人工智能技术(3.3)。 注:如文本、图像、视频、代码等。 3.7 云计算 cloudcomputing 一种通过网络将可伸缩、弹性的共享物理和虚拟资源池按需自服务的方式供应和管理的模式。 注:资源包括服务器、操作系统、网络、软件、应用和存储设备等。 [来源:GB/T32400—2015,3.2.5] 3.8 云部署模型 clouddeploymentmodel 根据对物理或虚拟资源的控制和共享方式组织云计算(3.7)的方式。 注:云部署模型包括社区云、混合云、私有云和公有云。 [来源:GB/T32400—2015,3.2.7] 3.9 软件即服务 softwareasaservice;SaaS 为云服务客户提供云能力类型中的应用能力类型的一种云服务类别。 [来源:GB/T32400—2015,3.2.36] 3.10 多租户 multi-tenancy 通过对物理或虚拟资源的分配实现多个租户以及他们的计算和数据彼此隔离和不可访问。 [来源:GB/T32400—2015,3.2.37,有修改] 3.11 物联网 internetofthings;IoT 通过感知设备,按照约定协议,连接物、人、系统和信息资源,实现对物理和虚拟世界的信息进行处 理并作出反应的智能服务系统。 注:物即物理实体。 [来源:GB/T33745—2017,2.1.1] 3.12 射频识别 radiofrequencyidentification;RFID 在频谱的射频部分,利用电磁耦合或感应耦合,通过各种调剂和编码方案,与电子标签(5.7)相互通 信读取电子标签(5.7)唯一身份的技术。 [来源:GB/T29261.3—2012,05.01.01] 2GB/T18184—2025