白春礼院士：人工智能发展趋势及突破方向
应用场景拓展催生新业态
白春礼表示，从学科内在属性看，人工智能多学科交叉融合特征明显，且技术综合性强、研发难度较大。智能水平的颠覆性进展更需要基础学科领域的突破，如算法等理论。
从发展驱动力看，人工智能应用导向鲜明，经济、社会等应用需求拉动成为其发展的主要驱动力。技术创新在当前人工智能的发展中发挥着重要作用，但更主要的动力来自应用场景拓展，以及与经济、社会等领域的深度融合，融合将催生出一批新产业、新业态。
未来5-10年将是人工智能发展的关键期。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出相关战略目标，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
白春礼认为，目前人工智能还有很大发展潜力和空间。
一是基础理论与关键技术领域还有大片“无人区”。生成式人工智能、类脑智能、感知芯片、感知器件等方面还有很多未知性、前瞻性领域亟须突破，只有突破才能实现人工智能的终极目标。
二是未来应用系统将朝着更加“智能”的方向发展，从机器智能走向人机混合智能，这是人工智能技术的发展趋势，也是挑战所在。
三是体系平台间围绕人工智能技术的竞争将成为焦点。人工智能领域的竞争是体系化、军团化的竞争，也是数据资源化趋势下的数据竞争。其发展将趋于开源化、生态化，从而对后来者形成新的技术壁垒。
着力解决三个关键问题
我国发展人工智能的优势在于巨大的智能应用市场潜力、最完备的智能制造产业链，以及最大规模的海量数据资源，但仍然存在一些关键问题。
一是核心技术和基础能力不强。我国在人工智能领域的原始创新和技术积累不足，可能导致我国在智能化阶段再次“空心化”。
二是产业发展生态不健全。自主技术体系和产业生态发展薄弱，大量市场应用发展良莠不齐，中低端较多，同质化明显，市场竞争环境仍有待改善。
三是高端人才严重不足。目前，很多高校都开设了人工智能专业，但目前仍然缺乏高质量师资，且课程设置与市场需求不相匹配，人才培养规模和质量难以满足发展需求。
对此，白春礼提出如下建议：
一是充分发挥社会主义市场经济条件下的新型举国体制优势，集中优势兵力突破关键核心技术，要发挥好庞大市场需求的牵引作用和国家战略科技力量的多学科、建制化优势，不断提升我国人工智能科技力量。
二是强化顶层设计，加强统筹协调和系统布局，加快构建政产学研用的良性互动创新生态，要推动项目、基地、人才、教育等各类政策相互协调配合，更好地发挥作用。
三是创新人才培养模式，要加快培养造就一支规模宏大、水平一流的人工智能人才队伍，在高层次人才培养方面，要加快改革完善人才评价激励制度；在青年人才培养方面，要整合相关学科背景的优秀师资队伍，结合重大项目和应用实践，依托高水平平台来培养跨学科复合型人才。四是加强法律法规、伦理规范和政策体系建设，要加快构建更加包容审慎的国内监管体系，同时也要鼓励和支持人工智能快速发展。
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