人工智能在中國

余玉方

【摘 要】近年來，隨著計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，尤其是大數(shù)據(jù)處理與通信技術(shù)以及語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等各領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)的科研突破，人工智能這一領(lǐng)域獲得了新的發(fā)展機(jī)遇。世界各國對于人工智能發(fā)展都給予了高度重視。得益于國家政策的支持，中國擁有豐富的數(shù)據(jù)資源和龐大的市場需求，人工智能正處于快速發(fā)展時期。從發(fā)展規(guī)模、基礎(chǔ)資源、創(chuàng)新模式、應(yīng)用場景等方面來看，中國的人工智能都小有成就。此外，本文還從空間分布的視角分析了中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀，并從技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范、專業(yè)人才培養(yǎng)、應(yīng)用影響研究等角度，對中國人工智能的發(fā)展提出了相關(guān)建議。

【關(guān)鍵詞】人工智能；中國；現(xiàn)狀；空間發(fā)展規(guī)律

一、引言

人工智能發(fā)展60多年來，2013年起，迎來了第3次高潮（蔡自興等，2019）。全球各主要國家紛紛將人工智能視為提升國家綜合競爭力、打造科技核心能力的戰(zhàn)略手段，美國、英國和德國等主要發(fā)達(dá)國家紛紛進(jìn)行制度安排與政策設(shè)計，全力開展人工智能研究與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新布局。美國國家科學(xué)委員會下屬的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能分委員會在2016年制定了《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》，其目的在于向整個國家提供一個跨部門的、可操作性的人工智能戰(zhàn)略導(dǎo)向。英國政府在次年出臺《產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略：建設(shè)適應(yīng)未來英國》，規(guī)劃明確指出人工智能將成為影響英國未來的主要挑戰(zhàn)，同時在數(shù)據(jù)獲取、培育人才、成果轉(zhuǎn)化等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中提出了對策建議。2017年，德國政府出臺《智能服務(wù)世界》，明確強(qiáng)調(diào)人工智能應(yīng)與行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展相結(jié)合。

在此輪人工智能熱潮中，中國方面也表現(xiàn)出極高的熱情和極強(qiáng)的行動力。2015年5月，在《中國制造2025》中，我們首次提出大力發(fā)展人工智能新產(chǎn)業(yè)。同年7月，國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，將人工智能作為重點(diǎn)發(fā)展領(lǐng)域。2016年《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》提出研發(fā)支持人工智能產(chǎn)業(yè)。2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》，將人工智能提高到國家戰(zhàn)略的高度，提出“2030年搶占人工智能全球制高點(diǎn)”。之后各相關(guān)部委陸續(xù)公布《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年）》等關(guān)鍵性政策報告。中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會更是明確指出，要推動“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”。2018年、2019年政府工作報告繼續(xù)強(qiáng)調(diào)“加強(qiáng)新一代人工智能研發(fā)應(yīng)用”“深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用”。

人工智能發(fā)展如火如荼，如何認(rèn)識中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，已是國內(nèi)國際業(yè)內(nèi)人士和社會公眾普遍關(guān)注的熱點(diǎn)。本文結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)資料，對上述問題進(jìn)行分析。

二、人工智能概述

1955年，在美國西部計算機(jī)聯(lián)合大會中的在一場名為“學(xué)習(xí)機(jī)器討論會”的討論會上，著名的科學(xué)家奧利弗·塞弗里奇和艾倫·紐厄爾分別提出了對于計算機(jī)模式識別與下棋的研究，人工智能的雛形初現(xiàn)。1956年，在美國達(dá)特茅斯大學(xué)的一場學(xué)術(shù)會議上，人工智能的概念首次被提出并獲得肯定，標(biāo)志著人工智能科學(xué)誕生。

人工智能研究如何應(yīng)用計算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)，涉及知識表示、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面的研究內(nèi)容（張凌云等，2012）。

人工智能經(jīng)歷的三次發(fā)展高潮分別是上世紀(jì)五十年代到七十年代，上世紀(jì)八十年代到九十年代年代和進(jìn)入二十一世紀(jì)以來至今。1959年，“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”阿瑟·塞繆爾提出了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，推動人工智能進(jìn)入第一個發(fā)展高潮期。此后七十年代末期出現(xiàn)了專家系統(tǒng)，標(biāo)志著人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用。八十年代到九十年代隨著美國和日本立項(xiàng)支持人工智能研究，人工智能進(jìn)入第二個發(fā)展高潮期，期間人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)模型取得了一系列重大突破，如著名的BP反向傳播算法等，算法模型準(zhǔn)確度進(jìn)一步提升。期間，研究者專門設(shè)計了LISP語言與LISP計算機(jī)，最終由于成本高、維護(hù)難宣告失敗。當(dāng)前人工智能處于第三個發(fā)展高潮期，得益于算法、數(shù)據(jù)和算力三方面共同的進(jìn)展。2006年，“深度學(xué)習(xí)之父”杰弗里·辛頓教授提出了深度學(xué)習(xí)的概念，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提高了機(jī)器自學(xué)習(xí)的能力，隨后以深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的算法研究的突破，算法模型持續(xù)優(yōu)化，極大地提升了人工智能應(yīng)用的準(zhǔn)確性，如語音、圖像識別等。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)的普及，全球網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量急劇增加，海量數(shù)據(jù)為人工智能大發(fā)展提供了良好的土壤。大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)的快速發(fā)展，GPU等各種人工智能專用計算芯片的應(yīng)用，更是提升了機(jī)器處理海量視頻、圖像等的能力。由于算法、數(shù)據(jù)和算力的不斷提升，人工智能技術(shù)快速發(fā)展。

三、中國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能站在了互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的下一個風(fēng)口上。當(dāng)前人工智能理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，產(chǎn)業(yè)正在逐步形成、不斷豐富，相應(yīng)的發(fā)展模式也在持續(xù)演進(jìn)和多元化。人工智能在中國的發(fā)展著實(shí)方興未艾。

（一）發(fā)展規(guī)模方面

近年來，中國人工智能企業(yè)數(shù)量快速增長。據(jù)烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告（2018）》，2009至2018年間，中國累計新增人工智能企業(yè)3362家，占亞洲累計新增人工智能企業(yè)總數(shù)的75.20%，占全球新增總數(shù)的23.78%。美國擁有3701家人工智能企業(yè)，占全球26.18%，比第二名中國多339家。

雖然美國在人工智能方面全球遙遙領(lǐng)先，但從人工智能企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模、專利數(shù)3個角度考量，中國的人工智能發(fā)展規(guī)模和實(shí)力已不容小覷。

截至2018年，全球人工智能企業(yè)共計15916家，其中美國4567，中國3341，英國868，分列前三。

截至2018年，全球人工智能企業(yè)共計融資784.8億美元，其中美國373.6億美元，中國276.3億美元，英國35.6億美元，分列前三。

截至2018年，美國和中國位于第一梯隊(duì)并且占據(jù)絕對領(lǐng)先優(yōu)勢，分別有68467件和30200件。韓國位于第二梯隊(duì)，有6983件。加拿大和英國分別以1095件和797件列第四和第五。

表1 美中英人工智能發(fā)展規(guī)模比較

從人工智能企業(yè)數(shù)量來看，中國的人工智能企業(yè)3341家，與美國的4567家存在差距，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過英國；從融資規(guī)模來看，中國融資達(dá)到276.3億美元，英國的35.6億美元望塵莫及；從專利數(shù)來看，中國有68467件，是美國的2.27倍。雖然中國的人工智能專利累計數(shù)量大幅領(lǐng)先于美英，但人均專利數(shù)稍稍落后于美國。不過，中國每百萬人擁有的專利數(shù)量正在急速增長，年均復(fù)合增長率達(dá)34%，遠(yuǎn)高于美國的16%和英國的12%。同時，2017年中國人均人工智能專利數(shù)量已經(jīng)逼近美國，若繼續(xù)以相同的勢頭上漲，則有望在近年實(shí)現(xiàn)超越。可以看出，在人工智能技術(shù)實(shí)力方面，中國強(qiáng)出世界第三不少。

僅從2018年全年來看，中國人工智能企業(yè)融資規(guī)模達(dá)157.54億美元，占亞洲人工智能企業(yè)融資93.09%，全球人工智能企業(yè)融資數(shù)額的46.94%。中國人工智能企業(yè)融資262次，平均每筆融資6013.08萬美元。美國人工智能融資規(guī)模達(dá)135.93億美元，占全球人工智能企業(yè)融資數(shù)額的38%；融資740次，平均每筆融資1836.89萬美元。

值得注意的是，得益于海量的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求以及開放的市場環(huán)境，中國在技術(shù)能力方面加速積累，增長速度高于現(xiàn)在的美國，處于追趕地位。

此外，中國于2014年開始迎來人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)業(yè)熱潮；5年來人工智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)空前增強(qiáng)，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐年擴(kuò)大。據(jù)統(tǒng)計，產(chǎn)業(yè)規(guī)模2015年達(dá)到70.2億元，2016年達(dá)到100.6億元，2017年達(dá)到152億元，2018年預(yù)計將超過230億元，保持平穩(wěn)快速增長。另據(jù)《中國新一代人工智能發(fā)展報告2019》公布的數(shù)據(jù)，2018年中國人工智能市場規(guī)模為17.6億美元。各種類型的人工智能企業(yè)都有明顯增長，基礎(chǔ)層企業(yè)通過技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)大規(guī)模，而技術(shù)層和應(yīng)用層企業(yè)數(shù)量也將保持穩(wěn)步增長。

（二）基礎(chǔ)資源方面

算法、數(shù)據(jù)、算力和人才是驅(qū)動人工智能應(yīng)用創(chuàng)新的基礎(chǔ)資源。

在算法、算力和人才方面，中國已經(jīng)積累了一定的實(shí)力。據(jù)烏鎮(zhèn)智庫發(fā)布的《全球人工智能發(fā)展報告（2018）》，中國人工智能人才本科及以上學(xué)歷者超九成，碩士研究生學(xué)歷占比34.36%，博士研究生學(xué)歷占比5.38%。近十年全球人工智能論文中國在數(shù)量方面占據(jù)絕對榜首，最低的一年的占比也達(dá)到了20%。此外，中國在數(shù)據(jù)資源方面占有絕對優(yōu)勢。中國是全球最大的移動互聯(lián)網(wǎng)市場，也是最大的移動支付市場。第43次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告顯示，截至2018年12月，中國網(wǎng)民人數(shù)達(dá)8.29億，是美國的3.3倍。近兩年，中國在應(yīng)用算法和人工智能芯片領(lǐng)域快速發(fā)展，涌現(xiàn)出一批優(yōu)秀的技術(shù)產(chǎn)品，典型案例包括百度于2016年開發(fā)了Paddle深度學(xué)習(xí)平臺；科大訊飛在感知智能、認(rèn)知智能以及兩者的深度結(jié)合領(lǐng)域均達(dá)到國際領(lǐng)先水平；寒武紀(jì)科技開發(fā)出商用深度學(xué)習(xí)1A處理器等。

（三）創(chuàng)新模式方面

中國在人工智能金融創(chuàng)新模式方面也表現(xiàn)出了自身的特點(diǎn)——主要是大銀行與科技巨頭合作。中國各大互聯(lián)網(wǎng)公司攜自身技術(shù)和流量優(yōu)勢，在中國金融體系還不夠完善之時，不約而同跨界金融。百度、阿里巴巴、騰訊和京東（又稱“BATJ”）也成為了中國金融科技生態(tài)圈的絕對主力。在最初的發(fā)展階段，BATJ和中國各銀行展開了競爭，銀行被倒逼著奮起直追。但是，發(fā)展到現(xiàn)階段，雙方都意識到各自在技術(shù)、流量、風(fēng)控、資金及監(jiān)管方面的優(yōu)勢無法被取代，彼此更應(yīng)該是相互補(bǔ)充，以求共同發(fā)展，便逐漸走向了融合。

（四）應(yīng)用場景方面

中國金融方面的應(yīng)用以生物識別技術(shù)應(yīng)用為主。我國金融科技的熱點(diǎn)領(lǐng)域是互聯(lián)網(wǎng)支付、網(wǎng)絡(luò)借貸等個人金融服務(wù)，其生物識別技術(shù)應(yīng)用廣泛，應(yīng)用場景主要集中在移動支付和智能客服。國內(nèi)大型金融機(jī)構(gòu)基本開通了智能客服，并積極地將生物特征識別技術(shù)應(yīng)用于各類場景中的支付身份認(rèn)證。例如，微眾銀行的刷臉開戶、農(nóng)業(yè)銀行的刷臉取款、建設(shè)銀行的刷臉轉(zhuǎn)賬等。

人工智能還改寫了現(xiàn)代醫(yī)療健康領(lǐng)域的概念，為推動快速建立精準(zhǔn)的智能醫(yī)療體系提供了新模式和新方法。截止2018年12月，中國（包含港澳臺）28家人工智能醫(yī)療企業(yè)覆蓋了五大主要應(yīng)用場景，即：輔助診療、云平臺、疾病健康管理、醫(yī)療機(jī)器人和藥物研發(fā)；其中輔助醫(yī)療應(yīng)用最為廣泛，例如聯(lián)影醫(yī)療、商湯科技、春雨醫(yī)生、依圖、平安健康等都是這個行業(yè)的領(lǐng)頭羊；零氪科技則是在云平臺領(lǐng)域深耕；疾病健康管理的代表企業(yè)為平安健康，碳云智能。

四、人工智能在中國的空間發(fā)展規(guī)律

人工智能在中國總體的發(fā)展欣欣向榮，但由于各個區(qū)域存在稟賦差異，人工智能在中國的發(fā)展呈現(xiàn)出一定的空間分布特征。

（一）京津冀地區(qū)企業(yè)較受資本青睞

中國人工智能企業(yè)數(shù)量從2014年開始爆發(fā)式的增長。2018年，中國人工智能企業(yè)新增165家，增速放緩。

截至2018年，受政策支持、資本青睞、人才助力、技術(shù)發(fā)展、中國現(xiàn)存貨人工智能企業(yè)高度集中于京津冀（1035家，31%）、江浙滬（892家，27%）、粵港澳（841家，25%）三個經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。

2018年，中國有融資行為的人工智能企業(yè)為577家，融資總額為3832.22億人民幣，在全球排名第一。三個主要區(qū)域中，京津冀地區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)或累計融資金額最大，融資頻次最多，為153.99億美元，472次（披露融資金額的融資活動）。同時，京津冀地區(qū)也是平均每筆融資最高的，達(dá)3262.54萬美元。

（二）北、深、上、杭、廣引領(lǐng)中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

中國主要城市中，人工智能企業(yè)存活數(shù)量北京第一（995家），深圳第二（566家），上海第三（468家）。

從趨勢看，中國主要城市在2015—2016年經(jīng)歷了人工智能的爆發(fā)，之后新增公司數(shù)量有所回落。2018年，北京新增人工智能公司42家，數(shù)量不足頂峰2016新增（新增245家）的五分之一。

2017—2018年，以北京為代表的主要城市人工智能融資金額激增，在新增人工智能企業(yè)變少的背景下，資本的增加代表著單家公司獲得融資金額的攀升，資源開始向頭部企業(yè)集中，人工智能行業(yè)的門檻將會抬高。

（三）中國人工智能專利數(shù)北、廣、蘇、上、浙、川領(lǐng)先

2009—2018年，中國人工智能專利數(shù)量累計達(dá)68467件。

從各省/直轄市的發(fā)展?fàn)顩r來看，北京和廣東領(lǐng)跑于全國，江蘇、上海緊隨其后，浙江、四川分列全國第五和第六位，6個省市的專利數(shù)量占全國的比例超過60%，約為GDP占比的2倍，體現(xiàn)出集中分布的特點(diǎn)。

從城市的層面上看，排在全國前五的城市中，北京占比接近半數(shù)，形成了人工智能產(chǎn)業(yè)上的高地；深圳作為珠三角的代表城市，占到五分之一；長三角的城市中則有上海和南京上榜；中西部地區(qū)的成都位于第五，與南京的情況相去無幾。

（四）人工智能醫(yī)療企業(yè)的分布與人工智能企業(yè)近似

作為人工智能應(yīng)用場景之一，人工智能醫(yī)療也值得關(guān)注。據(jù)《全球人工智能發(fā)展報告（2018）》相關(guān)數(shù)據(jù)，從268家人工智能醫(yī)療企業(yè)的地域分布來看，主力軍集中在北京（87家，占比33%），上海（39家，占比15%），深圳（38家，14%）。剩余104家分散在杭州、蘇州、成都、合肥、廣州等地。

由于受到政策、資金、人才、技術(shù)的福利支持，北上深集合了全國半數(shù)以上（61.2%）的人工智能醫(yī)療企業(yè)。可以看到，人工智能企業(yè)分布和人工智能企業(yè)分布基本一致。

（五）中國人工智能金融企業(yè)分布北京上海集聚效應(yīng)明顯

人工智能資本市場熱度較高，從人工智能金融企業(yè)處也可窺見。據(jù)《全球人工智能發(fā)展報告（2018）》相關(guān)數(shù)據(jù)，從261家人工智能金融企業(yè)的地域分布來看，主要集中在，北京（104家，占比40%），上海（50家，占比19%），深圳（29家，占比11%）。剩余78家分布于杭州、香港、廣州等地。

我們可以再次看到人工智能企業(yè)的聚集效應(yīng)，即，主要集中在北上深，這些城市無論從人才到政策，還是從資金到技術(shù)都給人工智能企業(yè)的落地和發(fā)展提供了肥沃的土壤，借助人工智能的東風(fēng)，揚(yáng)帆起航，夯實(shí)了城市未來發(fā)展的基礎(chǔ)。

五、我國發(fā)展人工智能的啟示

中國的人工智能發(fā)展勢頭正好，強(qiáng)在技術(shù)應(yīng)用，在產(chǎn)品創(chuàng)新方面優(yōu)勢明顯。中國具有人口及市場優(yōu)勢也為人工智能提供龐大的數(shù)據(jù)源及使用場景。不過，中國當(dāng)前的人工智能發(fā)展呈現(xiàn)出不均衡發(fā)展的態(tài)勢，與英美等國相比還有不小發(fā)展進(jìn)步的空間。

（一）我國人工智能發(fā)展中的不足之處

首先，人工智能創(chuàng)新企業(yè)數(shù)量和規(guī)模存在差距?？蒲袡C(jī)構(gòu)和企業(yè)的協(xié)同合作機(jī)制尚未健全，人工智能企業(yè)之間缺乏技術(shù)間的協(xié)同、產(chǎn)品間的聯(lián)通以及前后端的協(xié)調(diào)。

其次，是在基礎(chǔ)理論、核心算法以及關(guān)鍵智能硬件設(shè)備等方面缺少重大原創(chuàng)成果，特別是智能芯片等方面與英美國家相比還有較大差距。

再次，研發(fā)投入和人才儲備不足，目前國內(nèi)企業(yè)的人工智能應(yīng)用多是生物識別，專業(yè)人才數(shù)量和培養(yǎng)方式跟不上產(chǎn)業(yè)發(fā)展，導(dǎo)致缺少具有國際影響力的企業(yè)及產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。

最后，應(yīng)用創(chuàng)新能力不足，例如金融科技創(chuàng)新中存在與實(shí)體經(jīng)濟(jì)無關(guān)的偽創(chuàng)新，只將創(chuàng)新的重點(diǎn)放在能夠帶來最終收益的前臺產(chǎn)品上，忽視了中后臺的風(fēng)控、合規(guī)、社會責(zé)任等的創(chuàng)新。

（二）對我國人工智能發(fā)展的建議

針對以上不足之處，我國人工智能在發(fā)展過程中，應(yīng)充分發(fā)揮既有條件和優(yōu)勢，補(bǔ)足短板，全面提升人工智能產(chǎn)業(yè)化水平，助推經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展。

第一，加強(qiáng)人工智能核心技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。充分認(rèn)識到我國與英美等發(fā)達(dá)國家在人工智能基礎(chǔ)理論、技術(shù)和硬件方面的差距，加大對人工智能相關(guān)軟硬件的研發(fā)投入，提高核心技術(shù)的自主程度。建設(shè)并完善有利于人工智能發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，加強(qiáng)科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)的深度合作，推動科研成果產(chǎn)業(yè)化。堅持開放式創(chuàng)新，廣泛開展國際合作，充分利用國內(nèi)外的科技資源和優(yōu)勢。利用好中國市場規(guī)模大、增長快的優(yōu)勢，在此基礎(chǔ)上不斷攀升產(chǎn)業(yè)鏈。

第二，加快制定關(guān)鍵技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范。開展人工智能綜合標(biāo)準(zhǔn)化體系研究，建立并完善基礎(chǔ)共性、互聯(lián)互通、行業(yè)應(yīng)用、安全服務(wù)、隱私保護(hù)等技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，確保人工智能系統(tǒng)的安全性。圍繞產(chǎn)業(yè)應(yīng)用熱點(diǎn)，加強(qiáng)智能金融、智能醫(yī)療等熱點(diǎn)領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)化工作，鼓勵人工智能領(lǐng)域的國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化組織、行業(yè)組織、企業(yè)參與國際標(biāo)準(zhǔn)化工作，推進(jìn)自主人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)國際化。

第三，完善人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)機(jī)制。發(fā)揮高校人才培養(yǎng)優(yōu)勢，重視人工智能與計算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)等學(xué)科的交叉融合。創(chuàng)新“產(chǎn)學(xué)研”人才聯(lián)合的培養(yǎng)模式，加強(qiáng)對人工智能基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、運(yùn)行維護(hù)等方面專業(yè)技術(shù)人才的培養(yǎng)。加大高端人才引進(jìn)力度，培育具有國際水平的人才和團(tuán)隊(duì)，形成人工智能發(fā)展高地。

第四，深入開展人工智能應(yīng)用影響研究。針對社會關(guān)注的技術(shù)性失業(yè)、機(jī)器人倫理、隱私權(quán)保護(hù)等問題，加強(qiáng)自然科學(xué)和社會科學(xué)的聯(lián)合研究。在消費(fèi)者中普及人工智能相關(guān)知識，使人們了解人工智能技術(shù)的原理和應(yīng)用的特點(diǎn)，凝聚廣泛的社會共識，營造良好的社會環(huán)境。

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