人（rén）工智（zhì）能是新（xīn）一轮产（chǎn）业变革（gé）的核心驱动力量，将推动（dòng）数万（wàn）亿数（shù）字经济产业转型升级。三（sān）次工业革命历史表明，不论机械技术、电力技术和信息技术，都可（kě）以极大地促进生（shēng）产标准化（huà）、自（zì）动（dòng）化（huà）、模块化，具有很强的通（tōng）用性，人（rén）工（gōng）智能技术同样具（jù）有（yǒu）类似的特征（zhēng），应用潜力巨大。国务（wù）院《新一代人工（gōng）智能（néng）发展规（guī）划》指出，到2025年中国（guó）人工智能（néng）核心产业（yè）规模（mó）超过4000亿（yì）元，带动相（xiàng）关产业规模超过（guò）5万亿（yì）元。

    人工智能是新一轮科技竞赛（sài）的制高（gāo）点，对经（jīng）济增长和（hé）国家安全均至关重要。在这一场全（quán）球竞（jìng）争中，中国的优势在于（yú）百度、华为、阿里等平台型（xíng）公司积累了扎实的技术基础、丰富（fù）的应用场景和海量（liàng）数据，在新基建大战略下（xià），将为国家发展打造竞（jìng）争新优势、注（zhù）入增长新动（dòng）能，有望（wàng）成为人工智能新基建（jiàn）的（de）领军力量。当然，在基础科研、基础算法、核心（xīn）芯（xīn）片、高端（duān）人才等方面我国仍存短板。大国（guó）科技实力（lì）是（shì）国家实力的（de）核心，能否（fǒu）抓住智（zhì）能时代的（de）变革机遇，是中国建设（shè）现代（dài）化（huà）强国的关键。

    迎接智能新时（shí）代1.1 人工（gōng）智能是数字经济（jì）时代的“新电能”

    人工智能是第四次工业革命的（de）重要组成部分（fèn），将推（tuī）动数（shù）字（zì）经济产业转型升（shēng）级。自（zì）18世纪以来，人（rén）类社会共发生过三（sān）次大型的技术革命，分别是蒸汽机革命、电力革（gé）命和信（xìn）息互联网革命。人（rén）工智能（néng）将（jiāng）是第（dì）四次技（jì）术革命中的重要技（jì）术，自1956年达（dá）特茅斯会议上首次（cì）提出人工智能（Artificial Intelligence）以（yǐ）来（lái），人工智能已经发展60多年。一般认（rèn）为，计算机需（xū）要通（tōng）过不断地自我（wǒ）学习、扩充知识库（kù），进（jìn）而掌握人（rén）类拥有的（de）“画画、唱（chàng）歌（gē）、读书、设计（jì）”等众（zhòng）多技能，便是“智（zhì）能”的（de）表现。中国信（xìn）通院在（zài）《人工智能发展白皮书（2018）》中提到（dào），人（rén）工（gōng）智能可以理解为用机器不（bú）断感知、模拟人类的思维过程，使机器达到甚至超（chāo）越（yuè）人类的智（zhì）能，即人工（gōng）智能需具备类人的感知、思考和决策能力。人工（gōng）智能基础层、技术层和应用（yòng）层快（kuài）速发展，诸多（duō）应用已经深入日常生活。基（jī）础层包括硬件、算法和海量数据三部分，其中硬件的核（hé）心是具备（bèi）高运算能力的芯片（piàn），例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等，算法的（de）核（hé）心是机器学（xué）习，包括深度学习、浅层学习和强化学习等。技术（shù）层包（bāo）括计算机（jī）视觉、语音、自然（rán）语言处理（lǐ）等技（jì）术（shù）。应用层则是人工智（zhì）能产（chǎn）品、服务和解决方案，适（shì）用于家电、金融、机（jī）器人、汽车、医疗（liáo）等领域。近10年来人（rén）工智能快速发展，面（miàn）对日益（yì）增（zēng）长的需求，一（yī）些例如百度、华为（wéi）、阿里等具（jù）备（bèi）长期研发经验（yàn）的企业也陆（lù）续推出（chū）人工智能开发平台或人工智能系（xì）统（tǒng），有望成为人工智能新基建的领军（jun1）力（lì）量。尽管与（yǔ）科幻小说和电影里对人工智能的（de）构想有较大差（chà）距，人（rén）工智能产品（pǐn）和服（fú）务已经（jīng）普遍存在我们现实生（shēng）活当（dāng）中（zhōng），小到多语言翻译（yì）软件、智（zhì）能音箱，大（dà）到（dào）自动（dòng）驾驶系统、城市安防系统、城市（shì）大（dà）脑等，人工智能的发展已经远远超（chāo）出早期构想，政府、企（qǐ）业、非营利机构都开（kāi）始积极拥抱这项技（jì）术。

    从“+人工智能”走（zǒu）向“人工（gōng）智能+”

    人工智能已经（jīng）在众多（duō）垂直（zhí）领域实现应用，目前较为成（chéng）熟的领域包括家居（jū）、金融（róng）、交（jiāo）通、医疗等。通（tōng）过与诸多垂（chuí）直领域（yù）相结合，人工智能技术可以通过两方面（miàn）进行产业赋能：一方面提高生（shēng）产效率、降（jiàng）本增效，即“+人工（gōng）智（zhì）能”；二是创造新的需求（qiú）和增长点（diǎn），即（jí）“人工智能+”。

    “+人工智能”可以（yǐ）快速高效处理数据，同时兼顾普通和长尾用户，提高生产效率，实现降本增效。以（yǐ）金融行业为（wéi）例，目（mù）前人（rén）工智（zhì）能主要用于风控、支付、理赔、投顾（gù）等方面（miàn），其中（zhōng）智（zhì）能投（tóu）顾应用最为成（chéng）熟。人工智能通过海（hǎi）量数据学习、精准算（suàn）法分（fèn）析，结（jié）合用户（hù）提供的风险（xiǎn）承受水平、收益目标（biāo）、市场的动态，进行（háng）个性化定制服（fú）务。对（duì）比（bǐ）人工服务（wù），智能投顾投资（zī）门槛最（zuì）低至500美元、管理费（fèi）率约0.02%-1%。目前，例如招商银行、工（gōng）商银（yín）行（háng）等国内主流金融机（jī）构也推出智（zhì）能投（tóu）顾产（chǎn）品，其他机构（gòu）也加（jiā）强研（yán）发（fā）具（jù）备类似功能的（de）产品（pǐn）和服（fú）务（wù）。

    在此次新冠肺炎（yán）疫（yì）情防控中人工智能也发挥（huī）了巨大作用，主要覆盖疫（yì）情监控、体温（wēn）检测、病毒检测（cè）、复工复产等（děng）方面（miàn）。春节（jiē）时（shí）期新冠疫情爆发，对病毒（dú）检测（cè）、追踪（zōng）、隔离防控等工作带来巨大挑战，人工（gōng）智能的应用，以数据为支撑，主要帮（bāng）助（zhù）时态追踪和（hé）疫情研判“人工智能+”是创造（zào）新需求、新商业模式（shì）、新（xīn）的经济增长点。以汽车为例，其中智能网（wǎng）联是人工（gōng）智能在汽车行业（yè）应用最（zuì）受关注的领域（yù）。智能网联（lián）一方面可以提升汽车的（de）智（zhì）能化，包括自（zì）动驾驶、智能语音、智能座舱等（děng）；另一方面与（yǔ）5G相结合，提（tí）高汽车信息（xī）沟通（tōng）能力，实现网（wǎng）联（lián）化（huà），包（bāo）括人员和车辆安全管理、城（chéng）市道路交通规划等。

    2020年4月19日，百度（dù）Robotaxi上（shàng）线百度地图及百（bǎi）度APP智能小程（chéng）序Dutaxi，向长沙市民全（quán）面开放试乘服务。这意（yì）味着在（zài）相关法律法规（guī）指（zhǐ）导下，百度率先推动（dòng）Robotaxi在湖（hú）南湘江新区进入常（cháng）态化的测（cè）试试乘阶段。在场（chǎng）景端，ApolloRobotaxi开放的打车范围约130平（píng）方公里，行（háng）车路线覆（fù）盖长沙当地的居民区、商业休闲区及工业园区等多维度实用生活场景。在（zài）产品端，Apollo Robotaxi的可视化界面能够（gòu）还原360度视野范围内的障碍物（wù）及动态预测，呈现途（tú）经车（chē）辆、车道、路口、红绿灯等路况，并伴有限速提示及变（biàn）道提醒，用户可通过（guò）屏幕（mù）实（shí）时关（guān）注时速、剩（shèng）余（yú）里程等驾驶信息。百度等企业（yè）在自动驾驶、车路协同、智（zhì）能车联等平台技术（shù）的研发积累，有（yǒu）望（wàng）进一步复制到智能（néng）信控、智能公交（jiāo）、智（zhì）能停车（chē）、智能货运等应用场景，不仅带动（dòng）传（chuán）感器、芯片、自动驾驶算法、智能座舱、车云服务等产业发展，而（ér）且可以提升出行效（xiào）率、降低出行成本，有望（wàng）成为（wéi）智慧出（chū）行的重（chóng）要增长（zhǎng）点（diǎn）。

    人工智能技（jì）术制高点之争（zhēng）

    人（rén）工智能产（chǎn）业竞争是（shì）各（gè）国政策、基础研究、技术、资本等各方（fāng）面综合实力的竞争。目前各（gè）国政府（fǔ）高度（dù）重视，在基础设（shè）施搭建、基础科研（yán）、人（rén）才培养、资（zī）助研（yán）发、合作（zuò）交（jiāo）流等方面给予支持鼓励。资（zī）本和企（qǐ）业也（yě）积（jī）极寻求（qiú）商业落地场（chǎng）景（jǐng），协助技（jì）术转化。技术落地于垂直领域，继而产生新的数据，促进算法更新迭代，又可以进一步服务于（yú）垂直领（lǐng）域，如此循环往复、不断发展（zhǎn）。这（zhè）场全球竞赛中，中国的优势（shì）在于（yú）拥有（yǒu）海量数据和实践经验，但在基础（chǔ）科研、基础（chǔ）技术、前沿拓展方面（miàn）仍存在薄弱环节。

    政（zhèng）策：全球主要（yào）国家和地（dì）区（qū）均高度重视

    以AlphaGo事件（jiàn）为分（fèn）水岭，人工智能获（huò）得空前关注，主要国家和地区纷纷（fēn）加入这（zhè）场事关未来大国科（kē）技（jì）实（shí）力的竞争当中。因为基础设施尚未（wèi）普及、技术超前、理论分支众多（duō）等原因（yīn），人（rén）工智（zhì）能的发展经（jīng）历过三次（cì）潮起（qǐ）潮落，直到2016年DeepMind公司研发的AlphaGo挑战世界（jiè）围棋顶尖棋手（shǒu）李世石，并获得最终胜利，才让全球（qiú）又重新感受到人（rén）工智能所带来的魅力。

    从发布的（de）政策规（guī）划来看，各国和地区认同人（rén）工智能对未来的人才、产业（yè）升级、社会福祉、全（quán）球（qiú）影响力的（de）重（chóng）要性，并作为国（guó）家级战略进行推进。根据各国科研实力、人才汇集程度、基础设施完备（bèi）度（dù）、国情等因素，各国和地区的侧重点有所不同。

    美国致力于维持全球科（kē）技霸主地位，人（rén）工智（zhì）能位于（yú）其科技版（bǎn）图的核心。欧盟（méng）重点关注工业、制（zhì）造业（yè）、医疗（liáo）、能源等（děng）领（lǐng）域，强调发挥创新创造力，应用人工智能使制造业及相关领域智能升级。日本（běn）由于面临严峻的少子化老龄化问题，着重研究（jiū）人工智能在机器人、医疗、汽车交通（tōng）等领域的应（yīng）用。

    中国人（rén）工（gōng）智能呈三阶（jiē）段（duàn）逐步推进，重（chóng）视与制造业和（hé）服务业的融（róng）合。自（zì）2015年起（qǐ），我国人工智能相关政策从智能制（zhì）造时期，“互联网+”时（shí）期（以《“互联网+”人工智（zhì）能三年行动实施方案》为代表（biǎo）），到“智能+”国家战略时期演变（biàn）（以（yǐ）《新一代人工智能发展规划》为代表）。政策重心（xīn）也从（cóng）核心（xīn）技术攻克到实际场景应用，从（cóng）特定行业（yè）到（dào）跨界（jiè）融合，从单项技术到（dào）人机协同。与美国和欧（ōu）盟（méng）类似（sì），我（wǒ）国也强调建立相关（guān）试点项目（mù），包（bāo）括（kuò）技（jì）术示（shì）范（fàn）试点、政策试验、社会实（shí）验。

    基础科研（yán）：美国（guó）最强，中国快速追赶（gǎn）

    中国（guó）人工智能（néng）领域论文数（shù）量（liàng）增（zēng）长（zhǎng）较快，但论（lùn）文质量与美国依然存在差距。全球累计共（gòng）发布人（rén）工智能论（lùn）文（wén）超70万（wàn）篇，中国、美国是论文发表大国，2018年中美两国分别发布论（lùn）文2.5万（wàn）篇和1.6万篇，全球合计（jì）占比46.5%。从增长趋势来（lái）看（kàn），美（měi）国保持匀速（sù）增长（zhǎng），中国自2014年后增长较（jiào）快，中国论文数量占（zhàn）全球总量比重从（cóng）1998年的8.9%上升（shēng）为2018年的（de）28.2%。从代表论文（wén）质量的FWCI指（zhǐ）数（平均加权（quán）引（yǐn）用影（yǐng）响指数）来看，中国论文质（zhì）量也在稳步提升，从1998年的0.43提升至2018年的1.39。美国保持全球最高水平（píng），长年保（bǎo）持在2左右，2018年（nián）FWCI指数达2.38。

    FWCI指数：FWCI标准（zhǔn）化为1，当某国（guó）或机构的FWCI指数为1时，表明（míng）该国或机构（gòu）的引用影（yǐng）响（xiǎng）力在世界平（píng）均水平（píng）。如（rú）果（guǒ）某（mǒu）国或机（jī）构的FWCI指数（shù）为（wéi）1.2，表明该国或机构论（lùn）文被引用次数超出世界平均（jun1）水平20%。如果某（mǒu）国或机（jī）构（gòu）的FWCI指数为0.8，表明该（gāi）国（guó）或机（jī）构论文被引用次数低（dī）于世界平均水平20%。

    从（cóng）论文发表机构类型来看，包括中国、美国、欧盟27国等在内的各国和地区均以高校为核心科研（yán）力量，2018年三（sān）者高校（xiào）论（lùn）文产出占各自总产出的92.1%、84.6%、90.7%。除高校外，中美（měi）两国的主力科研（yán）主（zhǔ）体有所（suǒ）不同（tóng），2018年中国科研（yán）机（jī）构（gòu）产出约为中国企业（yè）产出的3倍，而同期美国（guó）企业产出约为（wéi）美国科研机构产出的1.6倍。

    数据量：人（rén）工智能时代的“原（yuán）材料”，中国具有（yǒu）规模（mó）优势

    电脑和智能手机的（de）普及（jí）、互（hù）联网和移（yí）动互联网所累积的数据（jù）爆发（fā），是促（cù）进（jìn）人（rén）工智能技术和应用突破（pò）的重要原因之一。人工（gōng）智能需要做（zuò）到“感知、思考、决（jué）策（cè）”，首先（xiān）就（jiù）是需要（yào）足够多、足够好的原始数据对计算机进行训练，犹如培育良驹（jū），得喂足新（xīn）鲜的牧草。“足（zú）够多”代（dài）表数据的数量要大，电脑的发明让（ràng）运算简化，并让信（xìn）息以电子化形（xíng）式保存，智能（néng）手机（jī）的（de）普（pǔ）及让全球网民（mín）渗透大幅提高，两者令大量的数据被保存。“足够好”代表数据的质量要佳，互联网的诞生极大地缩短信息交流（liú）的物理距离、提高传播速度，各类互（hù）联网（wǎng）类服务应用诞生（shēng），其产（chǎn）生的（de）数据类型也更加多样，包括浏览网页喜好、外（wài）卖点单频（pín）率、行程记录等，多元（yuán）丰富的数据才能应对各（gè）种训练人工智能的要（yào）求。

    数据增长和运用依赖于信息和物理的基础设施构建，中国（guó）将成为全球最大的数据中心（xīn）。得益（yì）于人口数量、互联网渗透率、智能手机渗透率、网速等，2018年中国拥有数据量7.6ZB，占全（quán）球数据总（zǒng）量的（de）23.4%。随（suí）着5G、物联网等（děng）发展，通讯设（shè）备接入数量和（hé）承载能力提高，终端（duān）消费者增多，中国的数据（jù）量将在2025年达48.6ZB，占（zhàn）全球数据（jù）总量的27.8%，成为（wéi）全球最大的数据集中地，将（jiāng）极（jí）大的（de）促进和丰（fēng）富人工智（zhì）能训练，相关模型结（jié）构和结果（guǒ）也更精准。

    技术：深度学习推（tuī）动（dòng）本次人工智能热潮

    足够多、足够好的数（shù）据支撑人工智能“感知”阶段，而（ér）人工智能算法使（shǐ）计算机（jī）拥有思维，从而达到“理（lǐ）解、决（jué）策”，深度（dù）学习在这过程（chéng）作出巨大贡献。深度学习是一（yī）类模式分（fèn）析方法的统称（chēng），计算（suàn）机（jī）通过学习样本（běn）数据来掌握内在逻辑和规律，从而拥有分析能（néng）力，这项研究最（zuì）早可以（yǐ）追溯到1958年弗（fú）兰克（kè）·罗森布（bù）拉特发明的感知机（Perceptron）。利用（yòng）感（gǎn）知机（jī），可（kě）以进行图（tú）像区分训（xùn）练，例如最常见的从水（shuǐ）果（guǒ）堆中选出“苹（píng）果”或者“香蕉”。然（rán）而当时缺少足量的数据，该项研究陷入瓶颈（jǐng），并出现过度拟合（Overfitting）问题（tí），例如学生希望通过练习相似的题目来掌握一种题型（xíng），但是训练量不够大、并没有理解（jiě）题型背（bèi）后的知识点，考（kǎo）试（shì）一旦发生些许（xǔ）变（biàn）化便无（wú）法（fǎ）解出答案。后来，科学家通过研究（jiū）人脑，试图模（mó）仿人脑神经网络机制来进行图像、声音（yīn）等分类工作，逐渐演化成（chéng）如今的深度学习。

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    深度学习的发展推动人工智能基（jī）础应用技术突破，自2010年起，全球包括计算机视觉（jiào）、语音语义等（děng）基础应用技（jì）术的专利申请量急速（sù）增（zēng）长。

    计算机（jī）视（shì）觉技术主（zhǔ）要（yào）是（shì）让计算机拥有（yǒu）人类（lèi）的眼睛，学会“看”图片、文字、视频等，经常用于图像识（shí）别、人脸识别等，适用于（yú）自动驾驶、安防（fáng）、人脸支付等领域。从计算（suàn）机（jī）视觉和图像识别相关（guān）的技术申请情况来（lái）看，截至2018年12月（yuè）31日，全球共申请14.3万项同族专利，中国、美国（guó）、韩国成为全球申请数量前三（sān）国家，分（fèn）别为5.3万项、2.4万项、2.3万项。从技术授权情（qíng）况来看（kàn），美国（guó）技术授权量全球（qiú）最（zuì）高、达1.3万项，日本和中国（guó）排为第（dì）二（èr）、第（dì）三（sān），分别为1.04万项和1万项（xiàng）。从（cóng）申请人来看，佳能、东芝、三星为前（qián）三申请人，申请数（shù）量分别为2900项、2700项、2300项。

    语音语（yǔ）义技（jì）术（shù）主要是（shì）让计算机学会“听、读（dú）”文字、段落、文章等（děng），经常用于文字识别、语（yǔ）音情感（gǎn）分析、人机对（duì）话、声音定位（wèi）等（děng），适用于翻译软件、车载操作系统、智能音箱、语音助手等领域。从语音语义技术相关的技术申请（qǐng）情况来看，截至2019年12月20日，全（quán）球共申请4.3万（wàn）项（xiàng）专（zhuān）利族，中美两（liǎng）国依然是这个领域的（de）主要申请国（guó），合计占（zhàn）比超过75%。从（cóng）申请人来看，语音语义领域（yù）的（de）申请人以企业为主，其中IBM、三星（xīng）、微（wēi）软为前三申请人，申请专利量（liàng）分别为1741项、890项、821项。从（cóng）专利授权（quán）人来看，微软、IBM、Nuance为（wéi）前三（sān）授权人，授权量分别为672项、468项、440项。从国内企业情况来（lái）看，百度成为唯一一（yī）家在（zài）语音（yīn）语义（yì）技术领域申请量（liàng）和授权量均列全球前十的企业。

    中国人工（gōng）智能领域的专利申请（qǐng）量呈逐年上升趋（qū）势，据国家（jiā）工业信息安全发展（zhǎn）研究中心《人（rén）工智（zhì）能中国专利技术分析报告（gào）》数据，2018年国内专利申请量达94539件，为2010年申请量（liàng）的10倍。截至2019年10月（yuè），百度、腾讯、微软、浪潮、华（huá）为分（fèn）别（bié）以5712、4115、3978、3755、3656件专利申请量位列国（guó）内人工（gōng）智能专利申请量前五。

    人工智能芯（xīn）片（piàn）的出现显著提（tí）高数据处理速（sù）度，支撑日益复杂的算（suàn）法（fǎ）处理庞杂数据，是（shì）人工智能发展（zhǎn）的重要（yào）基础。随着处理的数据（jù）量（liàng）增多、从（cóng）通用场景到各（gè）类特定场景，算法模（mó）型设计的框架和（hé）层数也越来越复（fù）杂（zá），这对（duì）基础硬（yìng）件提出更高的运算要（yào）求。从相关专利申请（qǐng）情况来看，中美（měi）两国是申请大国，截至2019年10月，中美两国人工智能芯片专利申（shēn）请量分别为1.6万项和1.1万（wàn）项（xiàng）。从相（xiàng）关申请人（rén）来看，传统（tǒng）芯（xīn）片和半导体企业更（gèng）有优（yōu）势，其中三星、日立和IBM是该领域的前（qián）三专利申请人，从近年申请趋势来看，三（sān）星和英特尔（ěr）表现更积极。从实际应用产品来看，目前具（jù）备代表性包括英特尔EyeQ系列、英伟达Xavier系（xì）列、华为昇腾310、寒武纪Cambricon 1M系列、百（bǎi）度昆仑（lún）芯片等。

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    中美两国是全球人工智能企业聚集地，中国企业集（jí）中于应用层，美国企（qǐ）业集中于技术（shù）层。截至2019年2月，全球（qiú）共有（yǒu）人（rén）工智能企（qǐ）业（yè）3438家，美国（guó）以1446家位列第一（yī），全球占比42.1%，中国第二、共745家、全（quán）球占比（bǐ）21.7%。从企业类型来看，中国主要为（wéi）应用层企（qǐ）业，美（měi）国主（zhǔ）要为技（jì）术层企（qǐ）业。中国应用层人工智能企（qǐ）业占比最（zuì）高，为75.2%；技术层居第二位（wèi），占比为22%；基础层企业占比（bǐ）最少仅（jǐn）为（wéi）2.8%。而美（měi）国更重（chóng）视技（jì）术研发，三类企业占比分别为39.1%、57.7%、3.2%。

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    资（zī）本（běn）：全球投（tóu）资持续（xù）上升，中（zhōng）美人工智能企业（yè）最受资（zī）本青睐

    人工智能技术（shù）突破和政策支持吸引资本持续投入，过去十年（nián）平均投（tóu）资（zī）年增速（sù）约50%。据斯（sī）坦福（fú）大（dà）学数（shù）据，全球对人工智能初创企业投资金额（é）从2009年的不（bú）到（dào）10亿美元升（shēng）至2019年的近400亿（yì）美元，其中2014年开始投资加快，2014-2019年11月，全球人（rén）工智能初创企业共（gòng）获得1.6万笔投资，平均每笔投资金额约860万美元。

    从国家（jiā）和（hé）地（dì）区（qū）来看，美（měi）国公司和中（zhōng）国（guó）公司是全球投资重点（diǎn）。由于美国的技术（shù）领先性，美国无论是被投资金额还是被投资企（qǐ）业数（shù）量均保（bǎo）持世界第一（yī）。尽管中国被投企业数量不（bú）及美国，由（yóu）于每笔投资金额较高，例如（rú）旷视（shì）科技2018年3月C轮融资4.6亿（yì）美元、商（shāng）汤科技2018年4月（yuè）C轮融资6.2亿（yì）美（měi）元，中国初（chū）创企业被投资金额仅次美国（guó）、约250亿美元。此外，英国、以（yǐ）色列、加拿大、法国、日本（běn）、新加坡、德国和印度是被关注较（jiào）为频繁的国家和地区。

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    挑战与建议

    在数字经济浪潮下，5G就如同（tóng）“信息高速公路”，为庞大数（shù）据量和信息量的传（chuán）递提供了（le）高速传输信道，补齐了制约人工智能、大数据（jù）、工业互联（lián）网等在信息传输、连（lián）接规模、通（tōng）信质量上的短板；人工智能如同云端大脑，依（yī）靠“高速公路（lù）”传来的信息学（xué）习和演化，完成机器智能化进程；工业互联网（wǎng）如同“桥梁”，依靠“高速公路”连接（jiē）人、机、物，推动制造走向智（zhì）造。人工智能具有明显（xiǎn）的溢出效应（yīng），将与5G、数据中（zhōng）心等一起推动数字（zì）经（jīng）济时代的产业（yè）转（zhuǎn）型升级，是当前及（jí）未来各国科技竞赛的制高点。大国科（kē）技实力是（shì）国家实力（lì）的核心，能否抓住智能时代的变革机（jī）遇，是中国建设（shè）现代化强国的关键。总体而（ér）言（yán），我国人工智能产业仍处于发展初期，面（miàn）临（lín）基（jī）础研发欠缺、技术和场景尚未融合、传统基（jī）础设施跟不上（shàng）技术发展等问（wèn）题。建议（yì）：

    为（wéi）人工智（zhì）能发展做（zuò）好“软性”支撑，做（zuò）好人才培养、前（qián）沿技术研究和（hé）联络（luò）合作。加强国内高校开展相关课（kè）程（chéng）、培育本土（tǔ）人才。积（jī）极吸引海外科研人员、聚集全（quán）球人（rén）才。对照美国对科研（yán）人（rén）才的吸引（yǐn）措施，中国应该抓住这一机遇，在研（yán）究经（jīng）费资助、个人税收、签证、户口（kǒu）、子（zǐ）女教育等一系列领域（yù）推出引进海外高端（duān）人才的一揽子政策（cè），切实（shí）解决科研（yán）人员（yuán）后（hòu）顾之忧，并为其科研、创业提供（gòng）更大力（lì）度（dù）的支持。加快科教体制改革（gé），建立市场化、多层次的（de）产学研协作体系（xì）。由国（guó）家主导加大基础研究（jiū）投入，由企业主导加大试验开发（fā）投（tóu）入，多类主（zhǔ）体（tǐ）形成合（hé）理的科研（yán）分（fèn）工。

    为人工（gōng）智能（néng）发展做好“硬性”保障，加快信（xìn）息化基础设施建设，并对传统物理基础（chǔ）设施进（jìn）行（háng）智能化升级。与铁（tiě）路、公（gōng）路、机场三者构成工业时代的基础设施不同，云计（jì）算、大数据、人工（gōng）智能、5G、区块（kuài）链等（děng）将是未来（lái）重点，所覆盖（gài）的新基建包括两方面，一类是以（yǐ）数字中心、基（jī）站（zhàn）等为代（dài）表的信息化设（shè）备，另一类是公路、铁路（lù）等传统（tǒng）基建设备（bèi）。为应对未来的数字挑（tiāo）战，需要从这两（liǎng）方面入手，一方面（miàn）加快宽带网络、5G网络等建设，另一方面加（jiā）强（qiáng）对传统铁路、机场（chǎng）等公共场（chǎng）景例如传感器、控（kòng）制平（píng）台、云平（píng）台等智能（néng）化配（pèi）备。为后续技术发展（zhǎn）做好数据收集、传输、沟通、分析的（de）硬件（jiàn）基础。

    重视人工智能技术所带来的人伦道德问题，从立法和监管两（liǎng）个角度跟上技术革（gé）新。人（rén）工智能的发展离不开数据，由（yóu）于大部分的数据（jù）是公开透（tòu）明（míng）、自由流通的虚拟产物（wù），就会（huì）引发由数据的所属而产生（shēng）的（de）权责问题，这也涉及到（dào）数据的安全、知识产权保（bǎo）护和隐私（sī）问题。例（lì）如，企业可以通过消费者的（de）上网（wǎng）浏览信息来分析倾向喜好，进行精准推送，企业降低营销（xiāo）费（fèi）用的同时消费者（zhě）可以更好的获得信（xìn）息或（huò）者产（chǎn）品，然而这一行为是否征（zhēng）得消费（fèi）者同意、是否涉及侵犯个人隐私也值（zhí）得（dé）考（kǎo）虑。由于数据（jù）的（de）生产和使用涉及消（xiāo）费（fèi）者、平（píng）台、运营商、服（fú）务商等多个环节，数据在每（měi）个环节被加工整合，难以使用传统的商品产品标准去统一管（guǎn）理（lǐ），这也对相关（guān）立（lì）法和监管造成阻碍。因此，需要关注人工智能人伦道德、技（jì）术标准、人工智能与人类社会关系等问（wèn）题，以人为（wéi）本，重视数据安全（quán）。