张钹：中国人工智能奠基者
张钹近影
张钹（左一）在实验室与博士生讨论。（1995年）
张钹（右）与张玲讨论人工智能学术问题。（1992年）
参与清华大学智能机器人实验室建设的科研人员合影。左一为张钹。（1985年）
科学家寄语
当前，全球科技创新进入空前密集活跃期，特别是新一代信息技术加速突破应用，推动新一轮科技革命和产业变革重构全球创新版图。人工智能作为新一代信息技术的战略重点之一，近年来获得长足进步，给经济社会发展产生了重大而深远的影响。
近年来，中国在人工智能领域表现亮眼，已成为世界人工智能主要创新中心之一。根据《人工智能发展报告2020》，在人工智能高层次人才数量和专利申请量等关键指标上，中国位居世界前列。这亮眼表现的背后离不开以中国科学院院士张钹等为代表的中国科学家作出的奠基性、开创性贡献。
早在40多年前，张钹就开始投身人工智能领域研究，发表了中国第一篇人工智能领域的学术论文、获得中国在人工智能领域的第一个国际重要奖项、领衔成立国内首个智能机器人实验室、培养了本土第一位人工智能领域博士毕业生，组建中国第一个人工智能国家重点实验室……这些“第一”树立了中国人工智能发展的一个个里程碑，推动中国在此领域大踏步前进。
从不被看好到刮目相看
中年成功转型研究人工智能
今天，“人工智能”是人们耳熟能详的热词，但是在40多年前，中国科技界对该词汇还很陌生，科技领域的专业人士对该领域也知之甚少。1978年，已从清华大学毕业留校任教20年的张钹由于所在系调整而改变专业方向，进入一个全新研究领域——人工智能。
张钹时年43岁，中年转型不仅知识结构上面临很大挑战，而且对人工智能领域国内知之甚少，求教无门。张钹回忆说：“当时国内科研人员对人工智能领域发展的认识很有限，甚至相关资料也非常少。”当时，国际上人工智能已经有了约20年发展历程。随着国门打开，国际科技合作与交流兴起，张钹获得了与国际同行交往的机会。
1980年初，张钹赴美访学。然而，抵达美国后，他就在与外国同行交流中感到一种说不出的尴尬和郁闷。“你们是从中国来的？知道什么是人工智能吗？”有外国研究者提出这样的问题。张钹很受刺激，立志让中国在人工智能领域奋起直追，迎头赶上国际先进水平，赢得外国同行的尊敬。
在访学过程中，张钹率先发现数学与人工智能结合的广阔前景。张钹说：“当时，我觉得人工智能要深入发展下去，提高算法效率，必须要很好利用数学这个工具。”于是，他选择跟数学出身当时尚在安徽大学任教的张铃教授合作，一起推进人工智能研究。
由于跨国电话资费昂贵，两人只能通过邮寄书信的方式进行沟通。对当年与张铃中美飞鸿、合作科研的往事，张钹介绍说：“当时，中美间一封航空信大概要人民币8角钱，寄给对方约10天才能收到，一来一回就要约20天。我们计算过，一封信如果超过5张纸，就会超重，须多付邮资。为了省钱，我们特意挑相对薄的纸，写非常小的字。”
就这样，张钹跟张铃开始了一场跨越大洋的人工智能合作研究。约1年后，他们联手完成了一篇人工智能领域的论文，实际上这也是中国科学家在人工智能领域的第一篇学术论文，成功发表于人工智能领域顶级国际期刊《IEEE模式分析与机器智能汇刊》，引起了国际同行的高度关注，这让张钹等中国学人颇为扬眉吐气，也增强了他为中国人工智能发展作出更大贡献的信心和决心。
从少年郎到白发翁
水木清华育人六十余载
1982年初，张钹结束访学回国，着手进一步开拓人工智能研究。为了解产业界对人工智能技术的需求，更好促进科技成果转化，张钹与其他科研人员一起深入从西南到东北的很多工厂调研，形成了基本判断：机器人将来会成为国内一项重大需求。
根据上述判断，张钹领衔组建了清华大学智能机器人实验室并着手购置重要试验装备。为此，张钹与同事们多方奔走、筹措经费，联系国内外相关厂家，进行洽谈协商。在有关方面的大力协助下，清华大学智能机器人实验室成功添置了中国第一台进口机械臂。
机械臂是高精度、高度非线性、强耦合的复杂系统，是人工智能的工业智能化应用的典型。对于清华大学智能机器人实验室而言，引入这款机械臂对于科研和教学无疑具有重要价值和意义。张钹对此非常期待并倾注了大量心血。他回忆说：“当我知道机器臂已经装上飞机，正在飞往北京时，那种兴奋真的难以言表。” 机械臂运抵北京后，张钹亲自跟车到机场“迎接”，直到搬运、装车、运抵清华园，他才终于松了一口气。
关于自己的职业生涯，张钹曾这样概括说：“我一辈子就做了两件事，一件是读书，另一件就是在清华大学教书育人。”
从毕业留校至今，张钹在清华大学的三尺讲台上坚守了超过一甲子。从不满24岁初登讲台的青涩年华到耄耋之年，他可谓桃李满天下，为国家培养、输送一批高科技专才，尤其是在人工智能领域。据统计，他培养的博士研究生近九十名。
万事开头难。人工智能作为当时中国的新兴学科，科研和教学的条件都很艰苦。张钹介绍说，那时候，虽然他们的研究已经有了一定基础，但是软硬件条件与国际同行相比，差距很大，研究资料也不足，特别是专业、权威资料匮乏，更多是靠自力更生摸索。在那样的环境下，想留住优秀人才着实不易。面对徘徊在出国或留校读博士并向他请教的学生，张钹语重心长地说：“国外知名导师的科研、教学水平比我高，培养条件也比我这里好。你们选择出国深造和科研，我非常支持。但是如果你选择留下来，我会全心全意地培养你，绝不辜负。”肺腑之言感人至深，与他交谈的学生大部分选择了留下来，与他并肩奋战在人工智能领域并成长为行业的佼佼者。
从一片空白到创新中心
中国人工智能造福全人类
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。张钹和志同道合者正视差距、风雨兼程，一路追赶着国际人工智能发展前沿，取得了丰硕成果。
1983年是张钹人工智能科研的丰收年。当年，国际人工智能大会在德国召开，张钹和张铃一起成为率先在国际人工智能大会上发表论文的中国科学家。1984年，他和张铃摘得一项欧洲人工智能奖项，成为首次获得该领域国际重要奖项的中国人。1985年，他领衔成立了中国首个智能机器人实验室。1987年，他培养的中国第一位人工智能领域的博士生毕业。1990年，他和同事一起成立了全国第一个人工智能国家重点实验室——“智能技术与系统”国家重点实验室。1987-1994年，张钹出任国家“863计划”即高技术计划智能机器人主题专家组专家，承担国家重点攻关课题。2018年，清华大学人工智能研究院成立，张钹出任研究院院长。
作为中国人工智能主要奠基者和发展推动者，40多年来，张钹矢志不渝致力于中国人工智能领域的创新，发表或共同发表了数百篇学术论文，出版系列专著。他获得了诸多奖项，其中包括ICL欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖，推动中国人工智能研究和产业向世界一流水平迈进。相关资料显示，中国在图像识别、语音识别等技术创新应用进入了世界先进行列，人工智能发明专利授权总量全球排名第一，核心产业规模持续增长。
“在第三代人工智能发展上，中国科学家今天与国际同行处在同一起跑线上。我们已经摸索出中国人工智能的发展道路，正在向新的科技高峰继续攀登，我们有能力为造福国家和民族、造福全人类作出更多、更大贡献。”张钹表示。
虽已经86岁高龄，但是张钹仍担任清华大学人工智能研究院名誉院长，活跃在科研创新领域。科技创新永无止境，人工智能技术发展永远在路上，矢志不移、创新不止的科学家永远年轻。这是张钹的写照。
（原载于《人民日报海外版》2021-08-3009版）
我国人工智能国际科技竞争力及未来发展路径分析
0分享至来源：中国科协创新战略研究院《创新研究报告》第16期（总第553期）2023-4-4我国人工智能已取得了举世瞩目成就，已经处于世界第一梯队。算法、应用、硬件、数字基础设施、数据、算力，是人工智能领域的“六架马车”，世界范围内，我国在数字基础设施、人工智能应用、数据生产、算力建设等方面优势明显，但同时，相比美国，我国存在诸如核心算法及专利较少、硬件研发能力薄弱、顶尖人才流失较为严重等问题。我国应基于国情，规划人工智能未来发展路线，走出一条特色发展之路。当前，人工智能（AI）已成为大国竞争的主战场，我国已于2017年发布《新一代人工智能发展规划》，为我国未来人工智能的发展指明了方向、提出了要求。《新一代人工智能发展规划》提出我国到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心的战略目标。当前我国在人工智能领域虽然已取得显著成就，进入世界人工智能领域第一梯队，但是和美国相比，我国硬件、研发等领域依然存在很大差距。一关于我国人工智能国际竞争力的一些基本判断一是得益于国家大力支持，我国人工智能得以在短时间内迅速崛起虽然我国人工智能技术贮备不多，发展历史较短，但是我国迅速抓住了人工智能发展机遇，在制度保障、资源投入、人才培养等方面给予充分支持，使我国在较短时间内成功进入世界人工智能第一阵营。如：政策指引方面，2017年国务院便颁布了《国家新一代人工智能发展规划》，为我国人工智能发展提供制度保障；投入层面，2020年，虽然我国人工智能领域的私人投资远少于美国的236亿美元，但依然达到99亿美元，而同期欧盟仅为20亿美元，且中国拥有强大的公共投资机制；人才培养方面，截止2021年7月，我国已有35所高校建立了人工智能研究院。当前，我国人工智能论文、专利等均已经超过或赶超美国，在人脸识别、语音视别、自然语言翻译、无人机等技术应用领域已经开始引领世界。二是我国已进入世界人工智能第一阵营，成为仅次于美国的人工智能大国2020年，我国在人工智能领域的论文发表总量、引用总量均已超过美国，成功登顶世界。2004年，我国人工智能论文量曾首次超过美国，此后于2017年再次超越美国居世界首位，并延续至今。根据斯坦福大学发布的报告《人工智能索引报告2021》（ArtificialIntelligenceIndexReport2021），2019年，中国在世界人工智能出版物中所占的份额为22.4%，超过同期欧盟的16.4%及美国的14.6%。不仅在数量上，2020年我国人工智能论文引用量也第一次超越美国（在过去十年中，美国的人工智能会议论文被引用次数一直显著多于中国），占世界人工智能论文总引用量的20.7%，而美国这一比例为19.8%[1]（见图1）。从国际人工智能专利层面看，根据英国产权办公室2019年发布的报告《人工智能：英国及全球人工智能专利概览》，1998－2017年间，美国和中国是世界范围内最大的人工智能专利申请国，其中，美国的总人工智能专利申请量接近50000项，而中国则超过了40000项，远超日本（约15000项）、韩国（约7000项）、德国（约5000项）、英国（约2000项）、俄罗斯（约1500项）、法国（约1000项）等（见图2）。约从2015年起，人工智能专利的增加主要是由中国和美国所推动，虽然美国是人工智能专利申请总量最多的国家，但中国最近的增长幅度更大，自2014年以来每年的数字已超过美国[2]。三是我国人工智能技术领域存在大而不强、人才流失等现象虽然我国在人工智能论文数量、引用量、专利总量等方面已经居于世界前列，但大而不强、影响力弱等现象非常突出。如在更高质量的人工智能顶会论文引用量层面看，美国在过去21年中一直处于领先地位，2020年，美国以40.1%的总引用率位居榜首，其次是中国（11.8%）和欧盟（10.9%）[3]。2013－2017年间，世界人工智能论文生产量最多的科研组织均来自于美国（卡内基梅隆大学、MIT、微软、IBM、斯坦福大学），且其论文影响力平均值达4.0，而中国仅为1.5[4]。而在专利影响力方面，我国与美国也存在很大差距，根据英国产权办公室发布的报告《人工智能：英国及全球人工智能专利概览》，中国的大部分专利申请都是在中国国内单独公布，只有19%的专利在其他国家有同等申请，而美国这一比例则达到53%，英国更高达到88%。此外，我国顶尖人工智能人才被美国“虹吸”现象严重，在人工智能人才吸引力方面，我国依然存在非常大的差距。二我国在世界人工智能领域的竞争优势相比美国、欧盟，中国在人工智能应用及支撑性基础设施方面处于世界领先地位，中国人工智能技术的应用领域广泛、应用场景多样，数字基础设施完善程度远超其它国家；同时，我国也是世界人工智能应用与数据生产、流通第一大国，各类型数据的生产、应用、流通更是远超世界其它国家，从而形成了我国在世界人工智能领域较为突出的比较竞争优势。一是已建成世界最为完善的数字基础设施体系人工智能技术的发展，需要完善的数字基础设施建设的支持，从而为数字化生活、数字化经济提供基本支撑，而我国近年通过政策支持，已经形成了较为完善的数字基础设施，为我国人工智能技术的应用与发展奠定了基础。根据中国信通院发布的《全球数字经济白皮书（2022年）》报告，2021年底，我国数字经济规模达7.1万亿美元，位居世界第二。根据国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》，我国已建成全球规模最大的光纤和第四代移动通信（4G）网络、第五代移动通信（5G）网络系统；中国网民规模达9.89亿，互联网普及率70.4%，移动宽带用户普及率达到108%，互联网协议第六版（IPv6）活跃用户数达到4.6亿[5]。二是已形成全球范围内最为庞大的数字技术应用体系我国人口众多、企业重视人工智能技术应用，从而形成了发达的数字市场经济，当前我国已成为全球最大网络零售市场和最大移动支付交易市场，人工智能应用范围及使用强度世界领先。2018年中国约有32%的企业使用了人工智能相关技术，超过美国的22%和欧盟的18%，我国的语音识别、图像识别、大数据处理等人工智能技术已在商业、交通、金融、医疗、教育等领域广泛普及[6]。2019年，我国数字经济增加值占比近40%，成为全球最大网络零售市场和最大移动支付交易市场。根据中国信息通信研究院2021年发布的《全球数字经济白皮书》，2020年，我国电子商务交易规模达37.21万亿元，全国网上零售额为11.76万亿元。同时，在线教育、在线医疗、远程办公等数字服务业蓬勃发展，截止2020年底，用户规模分别达3.42亿、2.15亿和3.46亿。三是我国是世界最大的数据生产与流通国我国数据生产量远超美欧，是世界第一数据生产大国。2018年我国使用移动支付的个人数量达5300万人，远超美国的550万人及欧盟的45万人。从物联网数据看，2018年，中国的物联网数据量为1520万TB，是美国690万TB、欧盟535万TB的近三倍；中国在电子健康记录、遗传数据等方面均居世界首位，我国数据规模预计2025年将增至48.6ZB，成为数据量最大、类型最丰富的国家之一[7]。四是算力建设稳步推进，并逐渐超过美国成为世界算力最强国算力对人工智能至关重要，是其运行的基础“能源”来源，事关其整体运行能力，算力作为数字经济时代的关键生产力要素，如计算力指数平均每提高1点，数字经济和GDP将分别增长3.5‰和1.8‰。2022年3月17日，IDC、浪潮信息、清华大学全球产业研究院联合发布《2021-2022全球计算力指数评估报告》显示，过去5年，中国人工智能算力首次超越美国成为全球第一，人工智能服务器支出规模同比增长44.5%，在15个国家人工智能算力支出的增长中，中国贡献了近60%。过去五年，我国总算力水平增幅程度也远超其他国家，达13.5%，而巴西和马来西亚算力增速均为8.4%，俄罗斯算力增速为8.2%，美国为5%[8]。三我国在世界人工智能领域的相对劣势一是顶级研究人员缺乏，保有量远落后于美国根据麦克罗波洛智库（MacroPolo）发布的报告《全球人工智能人才追踪》（TheGlobalAITalentTracker），2019年，全球近59%的顶级人工智能研究人员（top-tierAIresearchers）为美国大学和公司工作，而中国仅为11%。麦肯锡咨询公司高级数据分析师伊桑·巴纳吉（IshanBanerjee）也指出，美国科研机构雇佣了世界近60%的顶级人工智能研究人员，是中国（10.6%）和欧洲（10.2%）的近六倍（见图3）[9]。《全球人工智能人才追踪》报告分析了2019年在国际人工智能顶会“神经信息处理系统进展大会”（NeurIPS）上做口头陈述的论文作者情况（口头陈述是NeurIPS最负盛名的论文类别，2019年的接受率为0.5%），结果发现，来自美国的口头陈述学者占大会口头陈述学者总数的65%，加拿大学者占10%居第二位，此后分别为法国8%居第三位、英国6%居第四位、以色列5%居第五位、荷兰3%居第六位，而中国学者仅仅是包含在剩余的4%之内。二是面临严峻的来自美国的“人才虹吸”压力美国的领先地位建立在吸引国际人才的基础之上，如约超过三分之二在美国工作的顶级人工智能研究人员，是在其他国家获得本科学位。根据斯坦福大学2021年发布的《2021人工智能指数报告》，2019年北美人工智能新入学博士中，国际学生占比达64.3%，且这些国际学生博士毕业后，81.8%留在美国[10]。2020年，《华尔街日报》北京分社记者保罗·莫祖尔（PaulMozur）撰文称，在美国学习人工智能的中国公民往往会留在美国工作，他将中国人才称为“美国人工智能领域的秘密武器。”[11]根据《全球人工智能人才追踪》报告，从世界顶级人工智能研究人员的来源地看，约29%来自于中国，而美国仅为20%。但是，中国却经历了顶级人工智能研究人员的大量流失窘境，中国的顶级人工智能研究人员，只有34%选择留在中国工作，而大约56%却前往美国工作（见图4）。特别是在美国攻读人工智能博士学位的中国留学生，他们在美国完成人工智能博士学位后，88%会选择留在美国工作，只有10%返回中国（见图5）。三是核心专利严重缺位，人工智能产业生态面临安全隐患中国在人工智能核心算法方面面临缺位问题，底层核心算法（如Dropout等）大部分掌握在美国等手中，制约着我国整个人工智能产业的安全与可持续发展。如在人工智能核心专利层面，1960年至2018年间，美国向美国专利商标局所提交的高被引专利族群达28031，而中国仅为691[12]。特别是谷歌已持续对基础人工智能算法专利进行广泛布局，并构建完善产业生态（据赛迪智库统计，2016年至2018年间谷歌共发布专利项为1659，且以发明专利为主）。这一状况严重影响了中国人工智能产业安全，如2019年谷歌提出作为当前深度学习最为基础性的算法Dropout的专利申请正式生效，引起行业震动。四是过度依赖国外算法，缺乏有影响力的人工智能开源软件库虽然在一些专用算法领域，我国已有所突破，如科大讯飞、百度、“天猫精灵”等均形成了一定的核心算法研究能力，但整体来讲，我国大部分人工智能企业（特别是中小型人工智能应用类企业）主要依赖国外开源算法及软件。一个典型例子是：2021年，在全球持续蛋白质结构预测竞赛CAMEO中，来自中国华深智药的HeliXonAI，其平均lDDT预测精确度达到了84.0（之前AlphaFold2模型预测精确度为81.9），然而，HeliXonAI的核心算法是基于开源的AlphaFold2。根据斯坦福大学2021年发布的《2021人工智能指数报告》，2020年世界最受欢迎的人工智能开源软件，主要是美国所研发的算法，如Google的TensorFlow处于绝对领先地位，其次还包括谷歌的另一款开源人工智能软件Keras，Facebook创建的PyTorch等（见图6）。五是人工智能硬件领域大幅落后于世界，难以提供足够的发展支撑我国在人工智能硬件领域（设计、材料、制造等）差距甚大，关键性半导体材料及生产工艺技术的缺乏，如大规模基础性的底层人工智能芯片（如GPU、FPGA、TPU）设计与制造基本处于空白或尚处于发展初期；专用型或定制性人工智能芯片已有进展（华为昇腾910、阿里含光800、地平线自动驾驶芯片征程3、云天励飞视觉分析芯片等），但性能及制造仍是短板。更为重要的是，高端智能芯片的生产与加工等与美、日、韩依然存在差距，如当前我国电动汽车智能芯片主要依赖于英伟达、高通等美国企业。此外，用于提高人工智能硬件的底层数据库（如NVIDIA优化GPU的cuDNN等）国内鲜有涉及。四政策建议一是启动“人工智能基础层技术战略贮备计划”，确保人工智能产业生态整体安全当前条件下，我国应采取“扬长补短”模式，重视补足短板，研究方向“下沉”——由追求单纯的应用领先转向底层核心技术攻克，维护我国人工智能产业生态的稳定性与安全性。我国应适时启动“人工智能基础层技术战略贮备计划”，由工信部等部门进行专项资助，如“核心算法专项计划”“先进智能半导体制造工艺计划”“人工智能基础架构创新与推广计划”等，并整合各个社会力量，组建攻克人工智能领域“卡脖子”问题的“国家队”。此外，还可以举办类似于美国国防部高级研究计划局（DARPA）“大挑战”那样的、面向大学或全社会的竞赛项目，如“核心算法创新大赛”等。二是加快培养本土人工智能人才，推动顶尖人才回流，并积极构建国际人才培养新渠道人工智能人才，特别是顶尖人工智能人才是中美人工智能竞争的最重要一环，为应对美国对中国人工智能顶尖人才的“虹吸效应”，一方面，我国应加快本土人工智能人才的培养，加快大学人工智能研究院、专业性人工智能研究机构建设步伐，或是大学、科研机构与企业共同培养人工智能人才，为本土人工智能人才培养提供充足平台；另一方面，应加快制定、推进专项的“国际人工智能人才引进计划”，设立“人才引进绿色通道”，积极与美国等争取、争夺与人工智能相关的顶尖人才，特别是鼓励本国人才回流；此外，积极拓展国际人工智能人才培养渠道，鼓励企业在与中国关系较为友好、且在数学等领域具有较好基础的国家（如俄罗斯等）设立人工智能研发机构，形成人工智能人才培养的国际化局面，积极吸纳国际智力资源为我所用。三是积极构建中国特色的人工智能伦理治理体系，确保负责任人工智能技术的发展统筹发展与安全，找好发展与安全的平衡点，既不能因为规制过度而阻碍技术创新应用，也不能因为规制不当而引发不可逆转的风险。在治理路径上，坚持从技术、法律和伦理三方面共同推动符合人工智能阶段性发展特征的规制体系，特别是要加强人工智能安全、隐私保护等方面的技术研发，强化伦理治理和风险防范的技术支撑，实现“以技制技”。文章来源中国科协创新战略研究院科研项目“世界主要国家人工智能技术优先领域的设置及启示研究”参考文献[1]StanfordUniversity.ArtificialIntelligenceIndexReport2021.2021.[2]UKIntellectualPropertyOffice.ArtificialIntelligenceAworldwideoverviewofAIpatentsandpatentingbytheUKAIsector.2019https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/817610/Artificial_Intelligence_-_A_worldwide_overview_of_AI_patents.pdf[3]StanfordUniversity.ArtificialIntelligenceIndexReport2021.2021.[4]DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningtheAIRace:China,theEUortheUnitedStates?2019:23[5]中华人民共和国国务院.《国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知》.2022年1月12日.[6]DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningtheAIRace:China,theEUortheUnitedStates?2019:1－20[7]熊鸿儒，田杰棠.突出重围:数据跨境流动规则的“中国方案”.学术前沿.2021(9).[8]付佳.最新报告:中国AI算力过去5年首次超越美国，成为全球第一.2022-03-25https://www.sohu.com/a/532575677_121118710[9]PaulMozur，CadeMetz.AU.S.SecretWeaponinA.I.:ChineseTalent.June9,2020https://www.nytimes.com/2020/06/09/technology/china-ai-research-education.html[10]StanfordUniversity.ArtificialIntelligenceIndexReport2021.2021.[11]PaulMozur，CadeMetz.AU.S.SecretWeaponinA.I.:ChineseTalent.June9,2020https://www.nytimes.com/2020/06/09/technology/china-ai-research-education.html[12]DANIELCASTRO,MICHAELMCLAUGHLIN,ELINECHIVOT.WhoIsWinningtheAIRace:China,theEUortheUnitedStates?2019:29.作者：赵月刚1、王彦雨21中国自然辩证法研究会2中国科学院自然科学史研究所责任编辑：黄诗愉产业|工业化|数字化|人才|创新创业|颠覆性技术|科技指标|科技政策|前沿技术|知识产权|智库|获取方法如下：其他系列将陆续呈现，多多关注哦！投稿邮箱：nais-research@cnais.org.cn特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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导读：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。为抢抓人工智能发展的重大...到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步;到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平;到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，国务院日前印发《新一代人工智能发展规划》，为我国人工智能领域未来发展做出明确规划。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升，人工智能发展进入新阶段。人工智能已经成为国际竞争的新焦点、经济发展的新引擎、社会建设的新机遇。
据了解，经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。
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