當(dāng)前，人工智能發(fā)展迅猛，日益成為引領(lǐng)科技進(jìn)步、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的新引擎，將深刻改變?nèi)祟?lèi)社會(huì)的生產(chǎn)生活方式，并成為新一輪國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。2017 年，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)保持快速增長(zhǎng)，部分技術(shù)接近或達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先水平，產(chǎn)業(yè)規(guī)模、投融資規(guī)模和企業(yè)數(shù)量位居世界前列。

對(duì)2018年形勢(shì)的基本判斷

認(rèn)知性應(yīng)用將成為亮點(diǎn)

AI 芯片、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展引擎。人工智能芯片以圖形處理器（GPU）、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）、特定用途集成電路（ASIC）為發(fā)展方向，寒武紀(jì)、中星微、深鑒科技、地平線機(jī)器人等初創(chuàng)企業(yè)通過(guò)產(chǎn)研結(jié)合的發(fā)展思路，積蓄了一定的研發(fā)實(shí)力。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)中，以靜態(tài)物體識(shí)別技術(shù)發(fā)展最為成熟，動(dòng)態(tài)圖像和場(chǎng)景識(shí)別技術(shù)尚且存在較大上升空間，在企業(yè)方面，百度、曠視科技、商湯科技、格林深瞳等企業(yè)的技術(shù)實(shí)力較為領(lǐng)先。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速，目前行業(yè)識(shí)別準(zhǔn)確率已達(dá)到95%，科大訊飛、百度、搜狗、出門(mén)問(wèn)問(wèn)等企業(yè)有較大技術(shù)優(yōu)勢(shì)。預(yù)計(jì) 2018 年，芯片和算法的優(yōu)化將進(jìn)一步提升計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別的應(yīng)用成熟度。人臉識(shí)別將成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的競(jìng)爭(zhēng)熱點(diǎn)，格靈深瞳等創(chuàng)新企業(yè)有望在動(dòng)態(tài)視覺(jué)檢測(cè)中取得關(guān)鍵突破?？拼笥嶏w等國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)商將利用數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)平臺(tái)化，進(jìn)一步提升多場(chǎng)景下的語(yǔ)言識(shí)別準(zhǔn)確率。

感知智能與認(rèn)知智能進(jìn)一步融合，認(rèn)知性應(yīng)用將成為亮點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)算法得到廣泛應(yīng)用以來(lái)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等感知智能已較為成熟，其中靜態(tài)圖像識(shí)別準(zhǔn)確率已達(dá)99%，語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率已達(dá) 95%，感知智能相關(guān)技術(shù)在“量”上的積累已較為充分，人臉識(shí)別、聲紋識(shí)別等淺層次（是否邏輯判斷型）感知性應(yīng)用得到較為充分的發(fā)展。預(yù)計(jì) 2018年，人工智能技術(shù)可能迎來(lái)新的質(zhì)變契機(jī)，淺層次感知應(yīng)用將與更高水平的認(rèn)知智能融合發(fā)展，能夠在邏輯判斷基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)認(rèn)知推理、情感互動(dòng)、輔助性決策的認(rèn)知性應(yīng)用將成為業(yè)界亮點(diǎn)。

行業(yè)資源整合將持續(xù)推進(jìn)

人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入平穩(wěn)發(fā)展期。近年來(lái)，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模保持穩(wěn)步增長(zhǎng)，投融資更為理性，新增企業(yè)數(shù)量趨緩。產(chǎn)業(yè)規(guī)模方面，2015 年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá) 70.2 億元，2016 年達(dá) 100.6 億元，預(yù)計(jì) 2017 年將達(dá)152 億元，保持平穩(wěn)快速增長(zhǎng)。投融資增長(zhǎng)方面，2015 年全年累計(jì)投融資增長(zhǎng)率為 143%， 2016 年投融資增長(zhǎng)率為 93%，2017 年投融資增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)為 51%，國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)投資更趨于理性。企業(yè)年新增數(shù)量方面，自2015 年達(dá)到 166 家后逐步趨緩，2016 年新增企業(yè)為77 家，2017 年全年預(yù)計(jì)新增企業(yè)數(shù)量不超過(guò)50 家。截至 2017 年 6 月，我國(guó)人工智能企業(yè)數(shù)量為 592 家，其中基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層企業(yè)比例約為 1 ：20 ：22。預(yù)計(jì) 2018 年，國(guó)內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將延續(xù)穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)計(jì)將超過(guò) 230 億元，投融資事件數(shù)量將相對(duì)減少，但單筆金額增大，基礎(chǔ)層企業(yè)將通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)大規(guī)模，技術(shù)層和應(yīng)用層企業(yè)數(shù)量將保持穩(wěn)步增長(zhǎng)。

大公司將在行業(yè)資源整合中扮演更重要角色。2017 年以來(lái)，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭加大力度進(jìn)行戰(zhàn)略合作與投資并購(gòu)，百度先后與北汽集團(tuán)、博世、大陸、哈曼、聯(lián)想之星等企業(yè)達(dá)成戰(zhàn)略合作協(xié)議，投資語(yǔ)音識(shí)別公司涂鴉科技和感知視覺(jué)公司 xPerception。阿里巴巴投資混合智能汽車(chē)導(dǎo)航企業(yè) WayRay，菜鳥(niǎo)物流與北汽集團(tuán)和東風(fēng)汽車(chē)成為戰(zhàn)略合作伙伴。騰訊注資特斯拉和 AR 初創(chuàng)企業(yè) Innovega，并依托騰訊AI lab 發(fā)布“AI in all”戰(zhàn)略。預(yù)計(jì)2018 年，國(guó)內(nèi)平臺(tái)層面資源將加速整合，大企業(yè)將通過(guò)投資并購(gòu)迅速獲得相應(yīng)細(xì)分領(lǐng)域中的前沿核心技術(shù)，降低研發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)，在行業(yè)資源整合中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。百度將以自動(dòng)駕駛作為核心，著力打造技術(shù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用型平臺(tái)生態(tài) ；阿里將以云服務(wù)為生態(tài)基礎(chǔ)，注重消費(fèi)級(jí)人工智能產(chǎn)品研發(fā)，將人工智能賦能于商業(yè)生態(tài) ；騰訊將圍繞用戶(hù)體系組建軟硬件融合的人工智能服務(wù)生態(tài) ；科大訊飛將繼續(xù)深耕語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，基于語(yǔ)音系統(tǒng)建立通用解決方案，打造智能語(yǔ)音開(kāi)放平臺(tái)。

與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合加速

人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合。黨的十九大報(bào)告中明確指出，要推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。人工智能是具有巨大社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益的尖端領(lǐng)域和創(chuàng)新前沿。據(jù)保守估計(jì)，2018 年中國(guó)人工智能將為實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來(lái)超過(guò) 1000 億元的增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)2018 年，新一代人工智能技術(shù)將與實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)滲透融合，為零售、交通、醫(yī)療、制造業(yè)、金融等產(chǎn)業(yè)帶來(lái)提效降費(fèi)、轉(zhuǎn)型升級(jí)的實(shí)際效能。無(wú)人商店、無(wú)人送貨車(chē)、病例細(xì)胞篩查、數(shù)字孿生、智慧工廠、 3D 打印、智能投顧等新產(chǎn)品、新服務(wù)將大量涌現(xiàn)，從而加速培育產(chǎn)業(yè)新動(dòng)能，開(kāi)拓實(shí)體經(jīng)濟(jì)新增長(zhǎng)點(diǎn)，有力推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)。

市場(chǎng)應(yīng)用空間將大步拓展。我國(guó)人工智能市場(chǎng)潛力巨大，應(yīng)用空間廣闊。近年來(lái)，我國(guó)在數(shù)據(jù)規(guī)模和產(chǎn)品創(chuàng)新能力等方面已進(jìn)入世界第一梯隊(duì)。數(shù)據(jù)規(guī)模方面，中國(guó)龐大的人口和發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)提供了任何國(guó)家都難以企及的數(shù)據(jù)規(guī)模和標(biāo)注成本優(yōu)勢(shì)。產(chǎn)品創(chuàng)新能力方面，中國(guó)企業(yè)在經(jīng)歷移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的優(yōu)勝略汰后，已能夠在國(guó)外創(chuàng)新技巧的基礎(chǔ)上，依據(jù)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)特點(diǎn)開(kāi)發(fā)本土創(chuàng)新模式。預(yù)計(jì) 2018 年，上述優(yōu)勢(shì)將與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型發(fā)展充分結(jié)合，情感識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別、語(yǔ)音助手、混合現(xiàn)實(shí)等個(gè)人智能化市場(chǎng)空間將進(jìn)一步拓展，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)絡(luò)安全認(rèn)證、人力資源、辦公智能等企業(yè)智能化重構(gòu)將逐步推進(jìn)，智能制造、智慧醫(yī)療、智慧能源、智能零售等產(chǎn)業(yè)化智能重構(gòu)市場(chǎng)將逐步打開(kāi)，人工智能的市場(chǎng)應(yīng)用空間將大步拓展。

資本支持將趨向集中

頂層設(shè)計(jì)助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展，各地方將積極布局規(guī)劃。近年來(lái)，我國(guó)在國(guó)家層面密集出臺(tái)一系列政策措施助推人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在 2017年，人工智能先后出現(xiàn)在政府工作報(bào)告和黨的十九大報(bào)告中，“人工智能 2.0”納入“科技創(chuàng)新 2030—重大項(xiàng)目”，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》確立“三步走”的發(fā)展目標(biāo)，新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃推進(jìn)辦公室及新一代人工智能戰(zhàn)略咨詢(xún)委員會(huì)宣告成立，未來(lái)將有力推動(dòng)人工智能重大項(xiàng)目落地。預(yù)計(jì) 2018 年，全國(guó)各地方將結(jié)合自身區(qū)位條件和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，積極布局適合本地區(qū)特點(diǎn)的人工智能發(fā)展規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)從中央到地方的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，進(jìn)一步帶動(dòng)人工智能發(fā)揮經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。

資本總量穩(wěn)步增長(zhǎng)，投融資層次將更為豐富。目前，中國(guó)人工智能投融資額占全球總量的近 35%，達(dá)到 635 億元。其中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像、自然語(yǔ)言處理和自動(dòng)駕駛?cè)箢I(lǐng)域投融資額占國(guó)內(nèi)人工智能投融資總量的 60% 以上，成為資本熱捧的焦點(diǎn)。此外，北京、廣東、上海、浙江、江蘇和四川等省市的投融資基礎(chǔ)相對(duì)較好，是資本最為聚集的地區(qū)。2017 年上半年，國(guó)內(nèi)投融資總額為 143 億元，預(yù)計(jì)全年投融資規(guī)模較上年增長(zhǎng)51%，增速較 2016 年下降 40%。預(yù)計(jì) 2018 年，國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域的投融資總量穩(wěn)中有增，資本將更多聚集在應(yīng)用層細(xì)分領(lǐng)域的龍頭企業(yè)，投資事件數(shù)量將減少，單筆投融資數(shù)目將增大，馬太效應(yīng)將日益凸顯。投資焦點(diǎn)將從應(yīng)用層逐步下移，AI 芯片等基礎(chǔ)層和深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用等技術(shù)層將獲得資本市場(chǎng)的更大關(guān)注，投融資層次將更為豐富。

需要關(guān)注的幾個(gè)問(wèn)題

底層技術(shù)基礎(chǔ)差

由于我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)重應(yīng)用技術(shù)、輕基礎(chǔ)理論，底層技術(shù)積累薄弱，存在“頭重腳輕” 的結(jié)構(gòu)不均衡問(wèn)題，使我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)猶如建立在沙灘上的城堡，根基不穩(wěn)。基層技術(shù)積累薄弱使人工智能核心環(huán)節(jié)受制于人，阻礙人工智能領(lǐng)域重大科技創(chuàng)新，不利于國(guó)內(nèi)企業(yè)參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，并使國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)家安全存在遠(yuǎn)期隱憂(yōu)。

從技術(shù)角度而言，國(guó)內(nèi)人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用技術(shù)已接近甚至達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，但在基礎(chǔ)元器件、底層算法和理論研究等方面與國(guó)際水平差距較大，缺乏重大原創(chuàng)科技成果。

從資本角度而言，截至 2017 年 6 月，國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域投融資主要集中于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，人工智能芯片領(lǐng)域的累計(jì)融資額僅占人工智能產(chǎn)業(yè)總?cè)谫Y額的 2.1%。相比之下，美國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的這一比例高達(dá) 31.5%。

從企業(yè)分布角度而言，截至 2017 年 6 月，國(guó)內(nèi)人工智能芯片企業(yè)數(shù)量為 14 家，且均為規(guī)模較小的初創(chuàng)企業(yè)，難以滿(mǎn)足芯片領(lǐng)域技術(shù)和資金門(mén)檻極高的要求，在數(shù)量上僅為美國(guó)的42%，而且缺乏像美國(guó)芯片領(lǐng)域的谷歌、英特爾、IBM、高通、英偉達(dá)等科技巨頭。

應(yīng)用路徑不明朗

我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)處于早期發(fā)展階段，商業(yè)化應(yīng)用路徑尚不明確，商業(yè)落地的痛點(diǎn)突出，這些問(wèn)題都與當(dāng)前不斷高漲的關(guān)注度形成鮮明對(duì)比，形成“雷聲大雨點(diǎn)小”的現(xiàn)象，致使近期的實(shí)際商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)難度較大。

從應(yīng)用對(duì)象角度而言，由于人工智能產(chǎn)業(yè)與外界缺乏深入、有效的宣傳推介、信息交流、資源對(duì)接渠道，傳統(tǒng)行業(yè)和個(gè)人消費(fèi)者對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)仍局限于概念層面，對(duì)其具體的發(fā)展脈絡(luò)、技術(shù)效能和應(yīng)用模式等缺乏清晰認(rèn)識(shí)。在傳統(tǒng)行業(yè)，尤其是部分勞動(dòng)密集型行業(yè)對(duì)應(yīng)用人工智能的改造成本、實(shí)際效益存在疑慮，甚至對(duì)旨在“機(jī)器換人”的人工智能存在認(rèn)知偏差和抵觸情緒。

從應(yīng)用環(huán)境角度而言，人工智能在推廣應(yīng)用時(shí)，面臨資質(zhì)、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)、安全評(píng)估等行業(yè)準(zhǔn)入壁壘。部分行業(yè)存在顯著的數(shù)據(jù)壁壘，例如，部分工業(yè)制造領(lǐng)域尚未完成數(shù)字化，數(shù)據(jù)獲取難度大 ；金融領(lǐng)域敏感性大，數(shù)據(jù)分享面臨較大的政策和行業(yè)阻力。人工智能在數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)、安全評(píng)估管控等方面存在缺失，阻礙其在其他行業(yè)及個(gè)人消費(fèi)領(lǐng)域中的推廣應(yīng)用。

發(fā)展氛圍顯浮躁

人工智能概念雖當(dāng)前火熱，但企業(yè)和政府對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兌現(xiàn)人工智能的近期商業(yè)價(jià)值。產(chǎn)業(yè)發(fā)展氛圍略顯浮躁，面臨同質(zhì)化、碎片化風(fēng)險(xiǎn)，這些都可能延長(zhǎng)人工智能商業(yè)價(jià)值的兌現(xiàn)周期，并加劇產(chǎn)業(yè)未來(lái)發(fā)展的周期性波動(dòng)幅度。

從企業(yè)角度而言，雖然人工智能的企業(yè)數(shù)量和融資規(guī)模迅速攀升，但存在大小企業(yè)一擁而上、炒作概念的現(xiàn)象。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)企業(yè)紛紛改換門(mén)庭，導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)魚(yú)目混珠，企業(yè)技術(shù)水平參差不齊。企業(yè)急于將人工智能商業(yè)價(jià)值變現(xiàn)，對(duì)技術(shù)難度的預(yù)估過(guò)于樂(lè)觀，對(duì)自身技術(shù)產(chǎn)品普遍夸大宣傳，瞄準(zhǔn)的發(fā)力方向存在扎堆現(xiàn)象。同時(shí)，企業(yè)面臨政府、資本、同業(yè)及輿論的多重壓力，在主營(yíng)方向、技術(shù)研發(fā)方面缺乏定力，技術(shù)、產(chǎn)品普遍趨同情況顯著。

從政府角度而言，地方政府雖然對(duì)發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)抱有極大熱情，但對(duì)人工智能等新興產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特征、發(fā)展規(guī)律和培育模式缺乏深刻理解，仍慣于采用傳統(tǒng)的招商引資模式，重引進(jìn)、輕培育，試圖通過(guò)形成政策、資金和資源洼地來(lái)爭(zhēng)奪國(guó)內(nèi)稀缺的人工智能產(chǎn)業(yè)資源。政府在產(chǎn)業(yè)生態(tài)培育、配套資源對(duì)接、業(yè)務(wù)市場(chǎng)開(kāi)拓、公共平臺(tái)建設(shè)等方面缺乏經(jīng)驗(yàn)和耐心，部分省市已發(fā)布的人工智能發(fā)展規(guī)劃缺乏實(shí)質(zhì)內(nèi)容和可操作性，規(guī)劃的實(shí)際效果和扶持政策的可持續(xù)性存疑。

專(zhuān)業(yè)人才不充足

人工智能是新興產(chǎn)業(yè)，雖然技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才，以及兼顧人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界人才不充足，限制了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展。

從人才數(shù)量和質(zhì)量角度而言，我國(guó)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人才數(shù)量不充足、經(jīng)驗(yàn)不豐富。截至 2017 年 6 月，中國(guó)共有 592 家人工智能公司，擁有員工約 39200 名。相比之下，美國(guó)共有 1078 家人工智能公司，共有約 78700 名員工，數(shù)量達(dá)到我國(guó)的 2 倍。據(jù)LinkedIn 數(shù)據(jù)，我國(guó)從業(yè)經(jīng)驗(yàn) 10 年以上的人工智能人才比例不足 40%，而美國(guó)的這一比例則超過(guò) 70%。

從人才分布角度而言，我國(guó)人工智能領(lǐng)域人才分布不均勻，主要集中于應(yīng)用層。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的人才數(shù)量占比分別為 3.3%、34.9% 和61.8%，基礎(chǔ)層人才比例嚴(yán)重偏低，不利于底層基礎(chǔ)理論研究及重大科技創(chuàng)新。相比之下，美國(guó)人工智能領(lǐng)域三個(gè)環(huán)節(jié)的人才數(shù)量占比分別為 22.7%、 37.4% 和 39.9%，人才分布更加合理均衡，有利于產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。

從人才培養(yǎng)角度而言，我國(guó)高校人工智能領(lǐng)域的學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)相對(duì)滯后。人工智能涉及領(lǐng)域?qū)挿?，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W科資源分散，未能形成合力，培養(yǎng)人才的數(shù)量、質(zhì)量有待提升。目前，國(guó)內(nèi)開(kāi)設(shè)人工智能專(zhuān)業(yè)的高校數(shù)量較少、時(shí)間較短，學(xué)科實(shí)力不強(qiáng)。美國(guó)國(guó)家科技委員會(huì)發(fā)布的 2017 年人工智能全球大學(xué)排名中前50 名均位于歐美地區(qū)，我國(guó)大學(xué)無(wú)一上榜。此外，國(guó)內(nèi)缺乏人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行業(yè)的應(yīng)用推廣。

應(yīng)采取的對(duì)策建議

推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新突破

重點(diǎn)突破基礎(chǔ)領(lǐng)域。針對(duì)人工智能底層技術(shù)，加強(qiáng)對(duì)以深度學(xué)習(xí)為代表的底層算法模型的深入研究，并積極布局影響人工智能未來(lái)發(fā)展的前沿基礎(chǔ)理論研究。強(qiáng)化在基礎(chǔ)材料、元器件、芯片、傳感器等領(lǐng)域的研究，加快突破圖形處理器、現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列、專(zhuān)用集成電路等基礎(chǔ)硬件核心技術(shù)。強(qiáng)化相關(guān)各個(gè)基礎(chǔ)領(lǐng)域研究。

推動(dòng)人工智能技術(shù)融合發(fā)展。依托底層的基礎(chǔ)理論、算法模型和核心硬件基礎(chǔ)，開(kāi)發(fā)人工智能算法開(kāi)發(fā)工具、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件等關(guān)鍵軟件，推動(dòng)人工智能開(kāi)源軟硬件平臺(tái)及生態(tài)建設(shè)，促進(jìn)基于人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用技術(shù)的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。加強(qiáng)前沿技術(shù)布局，構(gòu)造未來(lái)融合創(chuàng)新技術(shù)基礎(chǔ)。

強(qiáng)化基礎(chǔ)支撐建設(shè)。建設(shè)滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)等智能計(jì)算需求的新型計(jì)算集群共享平臺(tái)、人工智能開(kāi)源算法及軟件基礎(chǔ)平臺(tái)、多種生物特征識(shí)別的基礎(chǔ)身份認(rèn)證平臺(tái)、人工智能云服務(wù)平臺(tái)等基礎(chǔ)資源及產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺(tái)。構(gòu)建基礎(chǔ)支撐平臺(tái)建設(shè)。

加速融合實(shí)體經(jīng)濟(jì)

推動(dòng)重點(diǎn)領(lǐng)域示范應(yīng)用。精準(zhǔn)選取應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合。促進(jìn)人工智能在工業(yè)領(lǐng)域設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維環(huán)節(jié)的應(yīng)用，提升質(zhì)量效率、降低成本。推動(dòng)鼓勵(lì)人工智能在教育、交通、醫(yī)療、安防等服務(wù)和民生領(lǐng)域的推廣，提升產(chǎn)品、服務(wù)的智能化水平，促進(jìn)無(wú)人零售等新興商業(yè)模式的創(chuàng)新發(fā)展。通過(guò)人工智能在重點(diǎn)領(lǐng)域的示范應(yīng)用，推動(dòng)強(qiáng)化人工智能技術(shù)水平的提升和商業(yè)化路徑的篩選，實(shí)現(xiàn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，促進(jìn)人工智能的規(guī)?；瘧?yīng)用和傳統(tǒng)行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

消除行業(yè)準(zhǔn)入壁壘。重點(diǎn)建設(shè)面向人工智能的公共數(shù)據(jù)庫(kù)、測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)、服務(wù)平臺(tái)等，促進(jìn)各類(lèi)通用軟件和技術(shù)平臺(tái)的開(kāi)源開(kāi)放，形成良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。加速完善人工智能面向行業(yè)應(yīng)用的各項(xiàng)檢驗(yàn)評(píng)測(cè)、標(biāo)準(zhǔn)、安全評(píng)價(jià)體系，消除人工智能向各行業(yè)推廣應(yīng)用時(shí)面臨的資質(zhì)、數(shù)據(jù)接口、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等行業(yè)準(zhǔn)入壁壘，加強(qiáng)宣傳引導(dǎo)和政策規(guī)范，避免產(chǎn)生新壁壘。

完善創(chuàng)新生態(tài)體系

以領(lǐng)軍企業(yè)為龍頭打造產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)。鼓勵(lì)各細(xì)分領(lǐng)域企業(yè)通過(guò)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)提振創(chuàng)新動(dòng)能，構(gòu)建以大企業(yè)為引領(lǐng)的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)。面向市場(chǎng)應(yīng)用需求，突出培育一批具有示范作用的創(chuàng)新企業(yè)集群，并由此形成分領(lǐng)域的投資目標(biāo)。

以地方優(yōu)勢(shì)為亮點(diǎn)打造區(qū)域創(chuàng)新平臺(tái)。結(jié)合地方區(qū)位特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建以共生發(fā)展為特征的區(qū)域創(chuàng)新平臺(tái)。立足區(qū)域發(fā)展，建立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新協(xié)作機(jī)制，孵化一批核心產(chǎn)業(yè)基地。提升招商引資能力，提振區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新水平，形成有利于協(xié)同創(chuàng)新的共生環(huán)境。

以產(chǎn)業(yè)發(fā)展為導(dǎo)向打造開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)。在產(chǎn)業(yè)層面構(gòu)建以集群聯(lián)動(dòng)為特點(diǎn)的開(kāi)源平臺(tái)，促進(jìn)不同企業(yè)間的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)化為能夠引發(fā)創(chuàng)新行為實(shí)質(zhì)互動(dòng)。通過(guò)開(kāi)放開(kāi)源，催生技術(shù)創(chuàng)新的集群效應(yīng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群間建立起多層次的有機(jī)聯(lián)接，形成點(diǎn)、線、群、網(wǎng)相結(jié)合的開(kāi)源開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)體系。

以行業(yè)聯(lián)盟為依托打造技術(shù)競(jìng)合平臺(tái)。利用行業(yè)聯(lián)盟的社會(huì)資源和社會(huì)影響力，打造技術(shù)競(jìng)合平臺(tái)，推動(dòng)各類(lèi)型企業(yè)從不同維度參與人工智能技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用推廣。為行業(yè)層面新產(chǎn)品、新服務(wù)的快速迭代與共同試錯(cuò)提供規(guī)范化的良性競(jìng)合機(jī)制，確保參與企業(yè)與行業(yè)最新前沿技術(shù)的同步，形成技術(shù)創(chuàng)新的良性互動(dòng)格局。

形成開(kāi)放發(fā)展氛圍

促進(jìn)開(kāi)放創(chuàng)新體系建設(shè)。依托中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟等第三方專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)，舉辦中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新大賽等競(jìng)技比賽鼓勵(lì)創(chuàng)新。聚焦重點(diǎn)熱點(diǎn)問(wèn)題，促進(jìn)推進(jìn)人工智能企業(yè)和團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新水平的提高。依托中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基地等產(chǎn)業(yè)載體，為人工智能企業(yè)發(fā)展提供最優(yōu)環(huán)境和優(yōu)秀學(xué)習(xí)范例。

推動(dòng)國(guó)內(nèi)外交流合作。利用中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟等第三方專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)的資源優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)國(guó)內(nèi)行業(yè)交流和國(guó)內(nèi)外技術(shù)發(fā)展交流。以研討會(huì)、交流論壇、學(xué)術(shù)年會(huì)等形式，促進(jìn)我國(guó)同行之間、我國(guó)與國(guó)外知名專(zhuān)家、企業(yè)家和智庫(kù)開(kāi)展合作交流。確?，F(xiàn)階段我國(guó)人工智能總體技術(shù)和應(yīng)用與世界先進(jìn)水平保持同步。

打造聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。加快打造人工智能行業(yè)聯(lián)盟的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，在提升專(zhuān)業(yè)機(jī)構(gòu)資質(zhì)和水平的同時(shí)，以聯(lián)盟標(biāo)準(zhǔn)幫助相關(guān)企業(yè)激發(fā)創(chuàng)新活力、提升開(kāi)放水平、加深合作意識(shí)。

強(qiáng)化人才培養(yǎng)培訓(xùn)

加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科建設(shè)。依托現(xiàn)有的人工智能相關(guān)學(xué)科，大力推動(dòng)學(xué)科間合作和資源優(yōu)化集中，形成研發(fā)和教學(xué)合力，培養(yǎng)人工智能領(lǐng)域內(nèi)跨學(xué)科人才。加快人工智能相關(guān)學(xué)科布局，在有基礎(chǔ)的院校強(qiáng)化人工智能相關(guān)學(xué)科的師資力量，擴(kuò)大高學(xué)歷人才的培養(yǎng)規(guī)模。鼓勵(lì)高校、科研院所加大與人工智能企業(yè)、國(guó)外高校及相關(guān)機(jī)構(gòu)的合作力度，打造多種形式的人才培養(yǎng)平臺(tái)。

加大人才引進(jìn)力度。針對(duì)人工智能芯片、基礎(chǔ)算法模型等重點(diǎn)領(lǐng)域，充分利用現(xiàn)有各類(lèi)人才計(jì)劃，并設(shè)立專(zhuān)門(mén)通道和定向優(yōu)惠政策，加大對(duì)國(guó)際頂級(jí)科學(xué)家和高層次人才的吸引力，加快人才引進(jìn)效率，擴(kuò)大人才引進(jìn)規(guī)模。鼓勵(lì)高校、科研院所和企業(yè)采用項(xiàng)目合作、技術(shù)咨詢(xún)、交流訪問(wèn)等多種形式引進(jìn)人工智能人才，加大技術(shù)合作力度。

注重培養(yǎng)跨界人才。重視培養(yǎng)貫通人工智能基礎(chǔ)理論、軟硬件技術(shù)、市場(chǎng)產(chǎn)品及垂直領(lǐng)域應(yīng)用的縱向跨界人才，以及兼顧人工智能與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、法律等的橫向跨界人才。引導(dǎo)有基礎(chǔ)的高校在原有相關(guān)學(xué)科基礎(chǔ)上拓展教學(xué)內(nèi)容，推動(dòng)人工智能與其他學(xué)科的交叉融合及相關(guān)人才培養(yǎng)。