如同公元前的輪子和鐵，19世紀的鐵路和電力，20世紀的汽車、電腦、互聯網，人工智能是一種新的通用技術，其發展將對人類社會帶來根本改變。

“機器能思考嗎？”1950年，艾倫·圖靈在他著名的論文《計算機器與智能》開篇發問。這一提問，不僅為圖靈贏得“人工智能之父”的驕傲，更喚醒人工智能此后60余年的發展。人工智能（AI），是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的技術科學。

業界普遍認為，人工智能迄今經歷了兩代。第一代人工智能是知識驅動型的，總體進展有限﹔第二代人工智能是數據驅動型的，也就是目前炙手可熱的大數據、深度學習等，已經成為不少科技強國競相爭奪的戰略技術高地。

當前世界主要發達國家，均把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出台規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標准規范等強化部署，力圖在新一輪科技革命中掌握發展的主導權。比如日本2017年發布《人工智能技術戰略》、歐盟2018年出台《歐盟人工智能戰略》、美國2019年啟動“美國人工智能倡議”、韓國2019年公布“人工智能(AI)國家戰略”等。

“人工智能是科技制高點，誰能夠掌握它，誰就掌握了經濟社會發展的巨大優勢，所以中國一定要在人工智能方面盡快實現突破，在世界上爭取我們的地位。”中國科學院院士、清華大學交叉信息研究院院長姚期智說。

中國應用落地走在世界前列

我國人工智能起步於1978年。

經過持續多年的研發布局，特別是2017年《新一代人工智能發展規劃》頒布以來，人工智能上升為國家戰略，我國人工智能進入快速發展的新階段，並在多個領域取得重要成果，部分領域關鍵核心技術實現突破，已具有全球影響力。

在基礎理論方面，我國在新興的深度學習理論和推理算法、類腦計算、腦機接口等基礎前沿領域取得突破，在智能芯片等部分關鍵技術領域取得重大成果，華為“昇騰”、深度學習處理器芯片“寒武紀”、清華大學可重構芯片等均達到世界先進水平。

在關鍵技術方面，我國在機器翻譯、自動駕駛、智能機器人等技術上緊跟世界前沿，實現部分關鍵技術的突破，並在人臉識別、語音識別與生成等領域居世界領先地位。

與此同時，我國人工智能加速與各行業、各領域融合發展，人工智能技術正從互聯網應用逐漸向實體經濟和民生領域滲透。基於物聯網數據感知能力、從雲端到終端的智能計算能力，我國人工智能行業應用不斷落地開花，並在智能醫療、智慧城市、智能物流、智能交通和智慧環保等方面取得顯著成效。

“目前我國人工智能企業數量全球第二，融資規模全球最大，專利申請量世界第一，特別是在應用落地方面走在世界前列。可以說，我國已成為世界人工智能重要領軍國家之一。”中國科學技術信息研究所黨委書記趙志耘評論說。

趙志耘認為，在全球人工智能千帆競發的當下，我國戰略、政策、數據和市場應用等方面的優勢，為人工智能實現跨越式發展創造了重要條件。

一是強有力的戰略引領和政策支持。趙志耘說，《新一代人工智能發展規劃》的頒布，意味著我國人工智能發展的戰略部署成形，此后各部門、各地方積極推動落實，北京、上海、天津、重慶等眾多省市均出台相應人工智能規劃和行動計劃，並加大研發投入、設立研發機構、制定人才引進和稅收優惠等配套政策，帶動企業加快智能化轉型步伐，政產學研用協同推進人工智能發展的格局正在形成。

二是海量的數據資源。我國擁有全球最多的9.89億網民數量和9.86億手機用戶數量，手機網絡支付用戶規模達到8.53億。特別是在特定應用領域數據規模龐大，比如我國醫療門診總量每年達80多億人次。“如此大規模的數據量，是世界僅有，也為我國人工智能技術的發展提供了豐富資源。”趙志耘說。

三是豐富的應用場景。我國具有全球規模最大，且較為成熟的互聯網市場，人工智能在互聯網領域的應用空間十分廣闊。我國擁有全球最完整的產業鏈，各細分領域都面臨轉型升級需求，對人工智能賦能需求巨大。隨著新型城鎮化加速推進，城鎮規模不斷擴大，利用人工智能改進城市基礎設施、提升城市治理水平潛力巨大。

四是青年人才快速成長聚集。我國重點院校正加快布局人工智能學院，擴大本科和研究生培養規模。在與人工智能相關的國際頂級會議和學術期刊中，我國青年學者成為最活躍的群體之一。青年領銜的人工智能創業企業和獨角獸企業不斷增加，海外歸來的青年學者大幅增長。

基礎不牢影響戰略前景

我國人工智能發展也存在薄弱環節。

一是人工智能基礎理論和原創算法差距較大。我國人工智能研究起步較晚，原創性貢獻不多，雖然近年我國高質量論文數量增長顯著，但頂級論文和重大理論創新仍以美國、英國、加拿大等國為主。

這意味著，我國人工智能領域從0到1的基礎創新少，從1到N的應用創新多。“雖然也開枝散葉，但樹根不在國內。”趙志耘說。

趙志耘認為，核心算法和開源系統薄弱，是我國人工智能領域最突出的技術瓶頸之一，導致我國深度學習模型、生成對抗網絡等新的重大成果和原創性理論貢獻不多，並在機器學習等通用開源算法平台方面布局不夠，產業發展主要依賴國際巨頭的開源代碼和系統框架。

在姚期智看來，發展人工智能最大的壓力來自於基礎研究。“我們都知道中國的人工智能應用絕對趕得上世界很多地方，甚至走在世界的前面，但是我們對於人工智能的基礎研究，還是處於比較缺乏的階段。所以我們一定要培養出人才，一定要給他們好的環境，激勵他們從事基礎研究，這是推動人工智能未來突破的不二選擇。”

中國科學院計算技術研究所研究員陳雲霽也曾在《智能計算系統——一門人工智能專業的系統課程》一文中尖銳指出：“越是人工智能上層（算法層、應用層）的研究，我國研究者對世界作出的貢獻越多﹔越是底層（系統層、芯片層），我國研究者的貢獻越少。底層研究能力的缺失不僅給我國人工智能基礎研究拖后腿，更重要的是，將使得我國智能產業成為一個空中樓閣，走上信息產業受核心芯片和操作系統制約的老路。”

二是高端芯片、關鍵部件、高精度傳感器等方面基礎薄弱。英偉達、高通、英特爾等國際巨頭仍然壟斷全球高端芯片業務，主動權被西方發達國家掌握。這些因素導致我國關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟件與接口等方面基礎薄弱，圖形處理器、專用集成電路和現場可編程門陣列等硬件技術，歐美國家仍佔據壟斷地位。

三是未能形成具有國際影響力的人工智能創新生態。趙志耘說，國際巨頭通過建立人工智能開放平台，打通硬件—系統—產業鏈條，主導了創新生態建設。我國面向特定領域的國家級人工智能開放創新平台雖已初見成效，但在機器學習的通用開源算法平台方面仍然布局不夠，對產業鏈的帶動性和國際影響力有待進一步提高。

而在這三大短板背后，最大的瓶頸是高水平人才不足。清華大學人工智能研究院、清華-中國工程院知識智能聯合研究中心聯合發布的《人工智能發展報告2011-2020》顯示，從人工智能高層次學者國家分布看，美國人工智能高層次學者數量最多，有1244人次，佔比62.2%，中國排在美國之后，位列第二，但僅有196人次，佔比9.8%。

“我們在超一流科研團隊上還是有差距。”北京大學經濟學院教授、深圳市灣區數字經濟與科技研究院院長曹和平說，“我們不能出了問題才去解決問題，而是要預備一群戰略型、創新型科學家。他們把已經出現和將要出現的問題，未雨綢繆地形成思想，再把這種思想具象化為問題，形成知識專利並在實驗室放樣。然后與大國民經濟體系中產業園區中的孵化器和加速器對接，形成產業能力。”

科技引領和應用驅動雙向發力

著眼於此，專家建議未來我國需堅持科技引領、應用驅動的戰略導向，著力提升科技創新能力，全面推動人工智能應用，通過科技引領和應用驅動的雙向發力，實現我國人工智能盡快在理論上補齊短板、在技術上自主可控、在產業上佔據高點。

一是整體提升我國人工智能科技創新能力。加大對人工智能領域基礎研究的穩定持續支持力度，推動人工智能與數學等基礎學科交叉融合。集中力量打好關鍵核心技術攻堅戰，引導和組織優勢力量下大力氣解決“卡脖子”問題。加快建設人工智能領域的國家戰略科技力量。及時把握人工智能技術躍遷的重大機會窗口，以加快實施科技創新2030—“新一代人工智能”等重大項目為抓手，解決我國經濟社會智能化升級的重大技術需求。

二是大規模推動人工智能場景應用。強化企業創新主體地位，深化產學研合作，進一步推進國家新一代人工智能開放創新平台建設等方式，充分發揮人工智能行業領軍企業、研究機構的引領示范作用，鼓勵各類通用軟件和技術的開源開放，打造更加完善的技術創新生態。充分發揮地方推動人工智能發展的積極性，加強人工智能應用示范，全面增強經濟創新力和國際競爭力。

三是繼續把人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重。堅持培養和引進相結合，完善人工智能教育體系，擴大研究生招生規模，加強人才儲備和梯隊建設，開辟專門渠道，實行特殊政策，實現人工智能高端人才精准引進。

四是加強人工智能倫理治理。人工智能具有技術屬性和社會屬性高度融合的特征，要圍繞人工智能可能帶來的風險挑戰，加強人工智能在法律、安全、就業、道德倫理和政府治理等方面的問題研究，引導人工智能安全可控發展。

五是深化人工智能開放合作。要堅持國際開放合作，圍繞人工智能全球性技術難題開展研發合作，共同推動人工智能發展與治理，共同制定人工智能領域相關國際標准和倫理規范，積極應對人工智能可能引發的全球性挑戰。

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