2018年,中國人工智能技術(shù)創(chuàng)新日益活躍、產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步壯大、應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展,取得了階段性成效。展望2019年,人工智能產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)將更具規(guī)模,智能經(jīng)濟雛形初現(xiàn),國際產(chǎn)業(yè)博弈將更加激烈。與此同時,我國人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨問題與挑戰(zhàn),基礎(chǔ)層短板弱項始終存在,技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用模式不明朗,產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同體系尚未形成,產(chǎn)業(yè)安全風(fēng)險加劇,對此必須積極應(yīng)對。
對2019年形勢的基本判斷
人工智能是引領(lǐng)未來的戰(zhàn)略性技術(shù),是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量,已經(jīng)成為國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎,在支撐供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、打造高質(zhì)量的現(xiàn)代經(jīng)濟體系、促進(jìn)社會進(jìn)步等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。
展望2019年,我國人工智能領(lǐng)域核心基礎(chǔ)技術(shù)持續(xù)突破,邊緣智能加速應(yīng)用布局;產(chǎn)業(yè)鏈條正在形成,集聚效應(yīng)初具規(guī)模;融合應(yīng)用水平大幅拓展,智能經(jīng)濟形態(tài)雛形初現(xiàn);國內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策加速落地,國際產(chǎn)業(yè)博弈更加激烈。與此同時,我國面臨人工智能技術(shù)發(fā)展能力不均衡,基礎(chǔ)層存在短板弱項;技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新快于應(yīng)用創(chuàng)新,技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用模式不明朗;產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系尚不完善,協(xié)同發(fā)展勢頭尚未形成;環(huán)境建設(shè)尚不健全,產(chǎn)業(yè)安全風(fēng)險加劇等問題與挑戰(zhàn)。為此,我國人工智能產(chǎn)業(yè)未來應(yīng)以推動核心技術(shù)攻關(guān)為目標(biāo),加大對重點技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)的資金支持;以深化與實體經(jīng)濟融合發(fā)展為目標(biāo),加強場景化應(yīng)用推廣和輻射引導(dǎo);以構(gòu)建有機協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)為目標(biāo),提升服務(wù)支撐能力;以營造發(fā)展環(huán)境為目標(biāo),培育多元化發(fā)展格局。
核心基礎(chǔ)技術(shù)持續(xù)突破 邊緣智能加速應(yīng)用布局
核心基礎(chǔ)技術(shù)的帶動溢出效益增強。在算法層面,深度學(xué)習(xí)算法在利用各類型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理海量數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢,將通過在計算機視覺和圖像識別、語音識別、搜索引擎、廣告推薦計算等領(lǐng)域的持續(xù)應(yīng)用,不斷革新傳統(tǒng)的計算機算法框架。在算力層面,CPU特征尺寸已不斷逼近物理極限,采用FPGA、FPU、ASIC等CPU+X的異構(gòu)計算模式可基本滿足對處理器更快速、更高效、更方便的使用要求,寒武紀(jì)、地平線機器人、中星微、華為等國內(nèi)企業(yè)均在上述領(lǐng)域展開核心基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)。在數(shù)據(jù)層面,全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將于2020年達(dá)到204億規(guī)模,超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心數(shù)量將達(dá)485個,隨著分布式網(wǎng)絡(luò)傳輸架構(gòu)應(yīng)用將更廣泛,第五代移動通信(5G)技術(shù)商用進(jìn)程加速,可穿戴設(shè)備、智能網(wǎng)聯(lián)汽車等的快速發(fā)展,大規(guī)模結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)的感知、獲取、傳輸、分析、存儲能力均取得飛躍。預(yù)計到2019年,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的算法、算力、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)更趨成熟,我國計算機視覺、智能語音語義處理、智能機器人、智能駕駛、消費級無人機處于國際先進(jìn)行列,智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能服務(wù)機器人、智能無人機爆發(fā)應(yīng)用商機。
產(chǎn)業(yè)鏈條正在形成 集聚效應(yīng)初具規(guī)模
人工智能產(chǎn)業(yè)鏈條逐步形成。截至2018年初,我國人工智能領(lǐng)域相關(guān)企業(yè)達(dá)2000家,正逐步在底層基礎(chǔ)支撐、核心技術(shù)創(chuàng)新、上層行業(yè)應(yīng)用之間建立初步產(chǎn)業(yè)鏈條。
地方性、特色性產(chǎn)業(yè)集聚初見規(guī)模。2018年以來,我國人工智能產(chǎn)業(yè)在長三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆發(fā)式增長,北京、上海、天津、廣東、安徽、浙江等地初步形成特色人工智能產(chǎn)業(yè)集群。
融合應(yīng)用水平大幅拓展 智能經(jīng)濟形態(tài)雛形初現(xiàn)
場景化、融合化將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展新特點。在制造領(lǐng)域,聯(lián)想集團(tuán)將“制造+服務(wù)”作為人工智能時代生產(chǎn)效能最高的商業(yè)模式,基于人工智能技術(shù),布局能夠自我思考、自我成長“有機制造”;海爾利用人工智能技術(shù)賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),實現(xiàn)了從傳統(tǒng)家電供應(yīng)商向“硬件+軟件+服務(wù)”平臺型企業(yè)的轉(zhuǎn)型,利用傳感器和智能算法提升制造設(shè)備的工作效率和使用壽命。在交通出行領(lǐng)域,2018年是人工智能在智能駕駛和智慧城市領(lǐng)域的產(chǎn)品化元年,預(yù)計到2019年搭載阿波羅L4自動駕駛能力的汽車將達(dá)到一萬臺。在消費電子領(lǐng)域,華為發(fā)布的榮耀Magic系列手機采用了人工智能處理器麒麟980芯片,可實現(xiàn)計算機語言識別、自學(xué)習(xí)、自推薦,未來將進(jìn)一步改寫智能手機發(fā)展格局。在網(wǎng)絡(luò)零售領(lǐng)域,京東將人工智能技術(shù)運用于零售消費的全系統(tǒng)、全流程、全場景,在供應(yīng)端,京東發(fā)布人工智能平臺,實現(xiàn)了智能算法的跨場景復(fù)用,每天的調(diào)用量突破12億次。在金融服務(wù)領(lǐng)域,螞蟻金服利用人工智能技術(shù)控制金融風(fēng)險、提高金融效率、降低交易成本、提高用戶體驗。預(yù)計到2019年,人工智能與制造、交通出行、消費電子、網(wǎng)絡(luò)零售、金融服務(wù)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的滲透影響不斷加深,發(fā)展融合化、應(yīng)用場景化將成為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要特點。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展塑造智能經(jīng)濟雛形。智能經(jīng)濟是以大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ),以人工智能技術(shù)為支撐,以智能產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)智能化為核心,以經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)各領(lǐng)域為應(yīng)用對象的新型經(jīng)濟發(fā)展形態(tài)。普華永道預(yù)測,到2030年人工智能將為全球GDP帶來14%的增長空間,即15.7萬億美元的市場規(guī)模。截至2018年初,我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到180億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到2200億元。預(yù)計到2019年,人工智能將通過與云計算、醫(yī)療、物流倉儲、政務(wù)國防、隱私數(shù)據(jù)保護(hù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)安全、體力藍(lán)領(lǐng)、農(nóng)業(yè)、自動駕駛、金融服務(wù)、企業(yè)管理、材料科學(xué)等各種行業(yè)領(lǐng)域的深度融合,加速塑造新的社會經(jīng)濟形態(tài)。在醫(yī)療領(lǐng)域,隨著美國藥管局(FDA)批準(zhǔn)全球第一款自動篩查視網(wǎng)膜病變的人工智能醫(yī)療設(shè)備上市,我國人工智能輔助醫(yī)學(xué)診斷產(chǎn)品的商用化進(jìn)程也將加速。人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的加速融合將大大提升生產(chǎn)和生活效率,從工業(yè)生產(chǎn)到消費服務(wù)等各個方面改變?nèi)祟惿?。?019年,人工智能在保障改善民生、社會治理等方面將發(fā)揮更加積極的作用,智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)院等創(chuàng)新智能服務(wù)體系建設(shè)將更為完善。
國內(nèi)產(chǎn)業(yè)政策加速落地 國際產(chǎn)業(yè)博弈更加激烈
產(chǎn)業(yè)支持政策加速落地。近年來,國家層面密集出臺一系列政策措施,助推人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。2017年,人工智能先后出現(xiàn)在政府工作報告和黨的十九大報告中,國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》確立了面向2030年的“三步走”的發(fā)展目標(biāo),2017年12月,工業(yè)和信息化部印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018—2020)》,以信息技術(shù)與制造技術(shù)深度融合為主線,以新一代人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化和集成應(yīng)用為重點,推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合,加快制造強國和網(wǎng)絡(luò)強國建設(shè)。2018年以來,上海市、浙江省、北京市、重慶市、廣東省、安徽省相繼出臺人工智能產(chǎn)業(yè)支持政策。預(yù)計2019年,全國各地方將結(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)特點的人工智能發(fā)展規(guī)劃,實現(xiàn)從中央到地方的聯(lián)動機制,進(jìn)一步帶動人工智能發(fā)揮經(jīng)濟和社會效益。
國際產(chǎn)業(yè)競爭環(huán)境更為復(fù)雜激烈。美國重視人工智能與國防軍事的結(jié)合,2018年白宮宣布成立人工智能專門委員會(SCAI),負(fù)責(zé)統(tǒng)籌人工智能相關(guān)的跨部門重點事項,與國防部展開密切合作。歐盟委員會于2018年4月通過了《歐洲人工智能戰(zhàn)略》,提出在2020年前將人工智能領(lǐng)域投資增加到20億歐元,將建立歐洲人工智能聯(lián)盟,重視人工智能社會倫理和標(biāo)準(zhǔn)研究。法國于2018年3月出臺《法國及歐洲人工智能賦能戰(zhàn)略研究報告》,意圖提升法國人工智能全球競爭話語權(quán)。德國于2018年底前發(fā)布國家人工智能戰(zhàn)略,依托德國人工智能研究中心(DFKI),推動工業(yè)4.0與人工智能技術(shù)充分融合。英國于2018年4月發(fā)布《人工智能領(lǐng)域行動》計劃,目標(biāo)是主導(dǎo)全球人工智能數(shù)據(jù)倫理,建立人工智能應(yīng)用和發(fā)展的國際準(zhǔn)則。日本2017年3月公布《人工智能技術(shù)戰(zhàn)略》,將人工智能納入該國工業(yè)化路線圖中。印度通過了《2018數(shù)字印度創(chuàng)新計劃》,將向人工智能的基礎(chǔ)研究投資4.77億美元。
預(yù)計2019年,各國將更加重視結(jié)合自身發(fā)展優(yōu)勢和特點,出臺本國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和系列配套政策,人工智能領(lǐng)域的“國家主義”態(tài)勢初見苗頭,雖然我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》對人工智能的財政支持總額將達(dá)21億美元,覆蓋度和支持力度均超過世界其他國家,但仍不能在激烈的產(chǎn)業(yè)競爭中掉以輕心。
需要關(guān)注的幾個問題
技術(shù)發(fā)展能力不均衡 基礎(chǔ)層存在短板弱項
當(dāng)前,我國在人工智能基礎(chǔ)理論、核心關(guān)鍵技術(shù)積累薄弱,核心算法、芯片及基礎(chǔ)元器件的掌握與國外差距較大,缺乏重大原創(chuàng)科技成果。核心環(huán)節(jié)受制于人,不利于國內(nèi)企業(yè)參與國際競爭,隨時可能被卡脖子,也使國民經(jīng)濟和國家安全存在遠(yuǎn)期隱憂。位于技術(shù)基礎(chǔ)層的AI初創(chuàng)企業(yè)投資回報周期較長,易面臨資金鏈斷裂困難。近年來,國內(nèi)資本持續(xù)加碼人工智能領(lǐng)域,但多集中在應(yīng)用層,追求快速變現(xiàn)后套利退出,在回報周期較長的人工智能基礎(chǔ)層領(lǐng)域缺乏布局。
從投融資金額看,處理器芯片領(lǐng)域接受的融資額僅占我國人工智能投融資總額的2%,排位最末,遠(yuǎn)低于計算機視覺與圖像、自然語言處理和自動駕駛等相對成熟的應(yīng)用領(lǐng)域。我國人工智能領(lǐng)域的投融資結(jié)構(gòu)頭重腳輕,如不及時改觀,在資本泡沫消退后,國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能因基礎(chǔ)薄弱導(dǎo)致后繼無力。
技術(shù)產(chǎn)品創(chuàng)新快于應(yīng)用創(chuàng)新 技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)應(yīng)用模式不明朗
首先,應(yīng)用型創(chuàng)新成果的重復(fù)化、碎片化問題嚴(yán)重。人工智能與實體經(jīng)濟融合剛剛起步,相關(guān)技術(shù)部分應(yīng)用場景可能面臨淘汰機制。與此同時,支持應(yīng)用落地的人工智能商業(yè)模式尚需探索。
其次,人工智能技術(shù)研發(fā)企業(yè)與應(yīng)用企業(yè)存在脫節(jié)現(xiàn)象,大多數(shù)AI初創(chuàng)企業(yè)聚焦技術(shù)攻堅,距離終端用戶遠(yuǎn),對市場變動洞悉不足,產(chǎn)品不符合實際應(yīng)用需求,技術(shù)難以落地。商業(yè)化落地難正使我國AI領(lǐng)域投融資熱度逐步消退,初創(chuàng)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展蒙受考驗,對資金、市場、商業(yè)伙伴的需求更為迫切。
再次,支撐應(yīng)用發(fā)展的要素環(huán)境尚不健全,人工智能在行業(yè)推廣應(yīng)用時,面臨資質(zhì)、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)、安全評估等壁壘,適應(yīng)人工智能特征的政策、標(biāo)準(zhǔn)體系尚不健全,互聯(lián)互通等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等缺乏。在此前提下,部分勞動密集型行業(yè)對應(yīng)用人工智能帶來的成本問題尚存疑慮。
產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系尚不完善 協(xié)同發(fā)展勢頭尚未形成
產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃不清晰,將導(dǎo)致區(qū)域特色不突出。2018年來,多個省、市、地區(qū)加大力度發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè),出臺了一系列人工智能發(fā)展規(guī)劃和行動方案。但部分地區(qū)對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律的總結(jié)認(rèn)識落后于實踐發(fā)展速度,對人工智能產(chǎn)業(yè)培育發(fā)展實施路徑還缺乏實施方案,尚未形成清晰明確的總體戰(zhàn)略規(guī)劃,對人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展推動未能及時跟上技術(shù)產(chǎn)業(yè)變革的速度。
產(chǎn)業(yè)鏈布局存短板,將使創(chuàng)新成果難落地。我國雖擁有眾多人工智能企業(yè),但尚未形成協(xié)同聯(lián)動的的完整生態(tài)體系,但因缺少有帶動力的龍頭企業(yè),大量中小微企業(yè)獨立作戰(zhàn),協(xié)同發(fā)展態(tài)勢尚未形成。國內(nèi)外人工智能企業(yè)間交流合作和資源對接力度不足,大多處于各自為戰(zhàn)的狀態(tài),尚未形成互動密切、共贏共生的生態(tài)體系氛圍。區(qū)域內(nèi)尚缺具有較強行業(yè)號召力的協(xié)會、聯(lián)盟等行業(yè)組織,在資源對接方面存在時滯和盲區(qū)。
適應(yīng)人工智能特征的政策、標(biāo)準(zhǔn)體系尚不健全。眾多地方政府雖然對發(fā)展人工智能抱有極大熱情,但對產(chǎn)業(yè)特征和規(guī)律缺乏理解,仍試圖運用政策、資金和資源洼地等傳統(tǒng)手段爭奪國內(nèi)稀缺的人工智能產(chǎn)業(yè)資源,部分地方省市發(fā)布的人工智能規(guī)劃政策缺乏可操作性。
我國針對人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)研究剛剛啟動,尚未在人工智能法治保障、信息安全以及倫理道德研究、風(fēng)險審查機制等保障人工智能產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展的政策法規(guī)、安全規(guī)范和倫理道德框架方面展開試點。
適應(yīng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的高級專業(yè)人才缺口較大。近幾年我國的人工智能人才規(guī)模呈現(xiàn)增長態(tài)勢,但我國的高層次人工智能人才極度缺乏,尤其是從業(yè)10年以上的AI人才數(shù)量與美國相比有很大差距,大多數(shù)高級AI人才依賴于海外引進(jìn),能進(jìn)行原始創(chuàng)新和應(yīng)用創(chuàng)新的高層次專業(yè)人才積累不足,從長遠(yuǎn)來看,很可能影響我國人工智能產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。
環(huán)境建設(shè)尚不健全 產(chǎn)業(yè)安全風(fēng)險加劇
風(fēng)險投資追求投資短期套利,缺乏長遠(yuǎn)投入的戰(zhàn)略定力。近年來,以國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金、中國互聯(lián)網(wǎng)投資基金、中國國有資本風(fēng)險投資基金等為代表的投資,助推了AI初創(chuàng)企業(yè)的等企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新。但國內(nèi)資本仍存在早期介入能力不強、過分追求短期套利等問題,易導(dǎo)致無法及時為技術(shù)研發(fā)投入大、市場拓展成本高的人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域提供支持。
經(jīng)貿(mào)合作中必要的體系化防范機制尚未建立。近40年來,中國經(jīng)濟的高速增長依靠的是對外開放,但也應(yīng)注意到,世界主要國家在關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域均建立了體系化的防范機制,我國在核心領(lǐng)域尚缺乏體系化防范機制,可能引發(fā)潛在的產(chǎn)業(yè)安全和國家安全風(fēng)險。
應(yīng)采取的對策建議
以推動核心技術(shù)攻關(guān)為目標(biāo),加大對重點技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)的資金支持。針對大數(shù)據(jù)泄露防護(hù)面臨的問題,構(gòu)建以數(shù)據(jù)安全為核心的動態(tài)安全防控體系,通過數(shù)據(jù)治理、安全機制、風(fēng)險識別和審計溯源等重點識別和控制數(shù)據(jù)訪問、應(yīng)用和流轉(zhuǎn)等動態(tài)過程中的安全風(fēng)險。把握大數(shù)據(jù)環(huán)境中數(shù)據(jù)安全的本質(zhì)和特點,從靜態(tài)數(shù)據(jù)防泄露,過渡到分析挖掘和交易共享等動態(tài)使用和數(shù)據(jù)流動過程中的數(shù)據(jù)泄露防護(hù)。以數(shù)據(jù)為核心,以用戶對數(shù)據(jù)的操作、訪問行為為分析對象,通過對數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中的風(fēng)險分析,挖掘數(shù)據(jù)泄露行為,由被動安全防護(hù)轉(zhuǎn)向主動風(fēng)險控制,主動識別數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。
推動人工智能核心技術(shù)攻關(guān)。一是加強人工智能芯片、傳感器、算法、平臺等核心技術(shù)研發(fā),推動CPU、GPU、FPGA等高端通用芯片現(xiàn)有成果向人工智能領(lǐng)域拓展,圍繞圖像和語音識別、自動駕駛等場景加大算法改進(jìn)、芯片結(jié)構(gòu)優(yōu)化研發(fā)力度。二是以關(guān)鍵技術(shù)為基礎(chǔ),以支撐解決方案打造和深化應(yīng)用為目標(biāo),制定技術(shù)創(chuàng)新路線圖,系統(tǒng)推進(jìn)關(guān)鍵核心領(lǐng)域攻關(guān)。三是順應(yīng)產(chǎn)業(yè)平臺化、開源化發(fā)展趨勢,總結(jié)借鑒谷歌TensorFlow、百度PaddlePaddle等平臺的經(jīng)驗做法,引導(dǎo)和集中行業(yè)資源,打造自主架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)平臺以及面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車等領(lǐng)域的人工智能開發(fā)平臺/開發(fā)系統(tǒng),并盡快開源。
建立針對重點技術(shù)產(chǎn)品的資金支持體系。一是設(shè)立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與應(yīng)用專項資金或?qū)m椈穑攸c支持人工智能基礎(chǔ)理論及關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化,支持重點行業(yè)典型應(yīng)用示范及解決方案研發(fā),提高全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展水平和競爭能力,發(fā)揮政府引導(dǎo)基金布局引領(lǐng)作用,帶動引領(lǐng)地方產(chǎn)業(yè)投資基金及社會資本的投資布局。二是針對人工智能產(chǎn)品研發(fā)和應(yīng)用推廣,部署研究制定減稅降費方案。三是加強對深度學(xué)習(xí)開源平臺和項目政策資金支持力度,研究制定我國人工智能深度學(xué)習(xí)開源平臺發(fā)展指導(dǎo)意見,確定發(fā)展方向和重點任務(wù),培育能夠躋身國際主流的深度學(xué)習(xí)開源平臺和項目。
以深化與實體經(jīng)濟融合發(fā)展為目標(biāo),加強場景化應(yīng)用推廣和輻射引導(dǎo)。開展示范應(yīng)用揭榜評選和案例推廣工作。一是支持人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成解決方案提供商和行業(yè)重點用戶聯(lián)合打造面向特定場景的解決方案。二是組織梳理總結(jié)制造、教育、旅游、交通、商貿(mào)、健康醫(yī)療等領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景,支持龍頭企業(yè)與用戶單位結(jié)合,開展人工智能應(yīng)用示范。
分析總結(jié)應(yīng)用路徑與經(jīng)驗。一是面向典型應(yīng)用場景,分析其特色應(yīng)用需求,結(jié)合應(yīng)用示范工作,支持人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成企業(yè)和重點用戶聯(lián)合打造面向特定場景的解決方案,適時編制形成針對不同行業(yè)、不同業(yè)務(wù)的應(yīng)用指南。二是加強對人工智能和實體經(jīng)濟深度融合創(chuàng)新項目成功經(jīng)驗的總結(jié)提煉,促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)加速發(fā)展。
重視人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的推廣應(yīng)用。一是結(jié)合智能制造試點示范,培育智能工業(yè)檢測系統(tǒng)、智能工業(yè)設(shè)計軟件等關(guān)鍵產(chǎn)品,促進(jìn)人工智能技術(shù)在研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、物流配送、營銷及服務(wù)等制造業(yè)各環(huán)節(jié)的深度應(yīng)用。二是加大重點領(lǐng)域生產(chǎn)線智能化改造力度,培育推廣智能制造新模式、新業(yè)態(tài),系統(tǒng)提升制造裝備、制造過程、細(xì)分行業(yè)應(yīng)用的智能化水平。
以構(gòu)建有機協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)為目標(biāo),提升服務(wù)支撐能力。提升人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和開放共享水平。一是面向人工智能產(chǎn)品在制造、交通、電子商務(wù)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用,推動建設(shè)并開放多種類型的人工智能海量訓(xùn)練資源庫、標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集和云服務(wù)平臺等。二是加速建立人工智能標(biāo)準(zhǔn)、測評、知識產(chǎn)權(quán)等服務(wù)體系,形成面向人工智能主要細(xì)分領(lǐng)域的測評能力,消除人工智能推廣應(yīng)用時面臨的資質(zhì)、數(shù)據(jù)接口、評價標(biāo)準(zhǔn)等行業(yè)準(zhǔn)入壁壘。
布局面向人工智能的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施。一是面向人工智能共性技術(shù)建設(shè)計算平臺和應(yīng)用支撐平臺,推進(jìn)原始創(chuàng)新和技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新。二是搭建自動駕駛汽車試驗場、智能家居綜合體驗場等應(yīng)用場景基礎(chǔ)設(shè)施,支持相關(guān)產(chǎn)品的商業(yè)化嘗試。三是加強移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、航空系統(tǒng)、智能交通基礎(chǔ)設(shè)施、儲能設(shè)施、新能源汽車充電樁、智能電網(wǎng)等針對人工智能應(yīng)用落地的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
重視發(fā)揮第三方機構(gòu)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的服務(wù)引導(dǎo)作用。一是支持一批服務(wù)于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的行業(yè)協(xié)會、聯(lián)盟、基金會等非盈利機構(gòu),通過論壇、研討、培訓(xùn)、授課、宣講等多種渠道,加深企業(yè)交流合作深度,提升產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)培訓(xùn)水平,幫助用戶企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)和技術(shù)人員拓展視野、提升能力。二是打造技術(shù)競合平臺,為人工智能新產(chǎn)品、新服務(wù)的快速迭代與共同試錯提供規(guī)范化的良性競合機制,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)新的良性互動格局。
以營造發(fā)展環(huán)境為目標(biāo)培育多元化發(fā)展格局。統(tǒng)籌區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局。一是強化部省合作,加快打造一批特色突出、輻射帶動作用明顯的人工智能產(chǎn)業(yè)集群,推動各地區(qū)差異化發(fā)展,打造具有地方特色的“小而美”產(chǎn)業(yè)園區(qū)。二是培育具有重大引領(lǐng)帶動作用的人工智能企業(yè)和產(chǎn)業(yè)。建立人工智能網(wǎng)絡(luò)安全保障體系。
強化人才隊伍建設(shè)。一是重點針對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的急需緊缺人才和面向制造等重點行業(yè)的應(yīng)用型人才,廣泛調(diào)動社會資源,以院校、培訓(xùn)機構(gòu)和重點企業(yè)為依托,開展職業(yè)技能培訓(xùn),打造多層次人才隊伍。二是加強高端專業(yè)化人才儲備,加強學(xué)科建設(shè),大力推動人工智能相關(guān)學(xué)科資源集中,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。三是鼓勵高校、科研院所加大與人工智能企業(yè)及相關(guān)機構(gòu)合作,打造復(fù)合化人才培養(yǎng)平臺,注重培養(yǎng)兼顧人工智能基礎(chǔ)理論、軟硬件技術(shù)、市場產(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、社會、法律等的橫向跨界人才。四是加大對國際頂級科學(xué)家和高層次人才的吸引力,充分利用現(xiàn)有各類人才計劃,鼓勵高校、科研院所和企業(yè)采用項目合作、技術(shù)咨詢、交流訪問等多種形式引進(jìn)人工智能人才,將海外引進(jìn)人才、民營企業(yè)高端人才納入國家高端智力庫,在評價體系、社會榮譽等方面給予政策支持。
提前研判安全風(fēng)險和前沿問題。一是重視人工智能技術(shù)風(fēng)險管控,加強人工智能同社會治理的結(jié)合,加強人工智能發(fā)展的潛在風(fēng)險研判和防范,組織力量開展人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來的法律、倫理和社會問題研究,推動建立保障人工智能健康發(fā)展的法律法規(guī)、制度體系、倫理道德。二是圍繞群體智能、人機混合等未來發(fā)展方向,推動我國智庫、學(xué)者與全球各國科學(xué)家與智庫開展合作,推動人工智能技術(shù)能沿著服務(wù)人類的正確方向升級。
實現(xiàn)開放合作與安全保障之間的均衡發(fā)展。一是要統(tǒng)籌國內(nèi)國際兩個大局,提高人工智能產(chǎn)業(yè)的國際化發(fā)展水平,推動我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展在更高層次、更寬領(lǐng)域和更高水平上融入全球產(chǎn)業(yè)分工體系。二是要建立體系化風(fēng)險防范機制,始終注重維護(hù)國家經(jīng)濟社會安全,積極防范和應(yīng)對開放帶來的各種風(fēng)險挑戰(zhàn)。