【深度】美国政府人工智能战略布局分析
摘要：人工智能已成为全球科技竞争的焦点领域，世界主要国家纷纷从战略布局、资金投入、技术研发、领域应用等方面入手提升人工智能全球竞争能力。为应对激烈的国际竞争局势，美国审时度势地根据自身情况制定了人工智能领域的发展目标，并采取了强有力的研发推进措施，展现出极具美国特色的布局方式。文中分析了美国政府发展人工智能的需求背景，总结了其发展目标，梳理了其实施举措，并从战略牵引、革新手段、政策组合、技术跨越、监管措施等方面归纳了其发展人工智能的经验。
关键词：美国；人工智能；目标；举措；经验
引言
2021年12月，美国防部正式设立首席数字与人工智能官（CDAO）一职，以加强国防部的数据与人工智能技术开发应用，这是美国政府在人工智能布局方面作出的最新动作。自2016年10月12日时任总统奥巴马在白宫前沿峰会上发布《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能发展战略计划》以来，美国政府在布局人工智能发展的节奏越来越快。五年多来，美国对人工智能的认识从浅入深，对人工智能的态度经历了从比较重视、相当重视到空前重视的转变过程。随着美国对人工智能态度的转变，其体系化的人工智能布局措施陆续出台，构建起覆盖战略政策、机构变革、法律制度、伦理道德、人才培养、国际合作等的全方位人工智能治理体系，为美国人工智能发展目标的实现描绘了清晰的路径、打下了坚实的基础。本文将围绕美国政府布局人工智能的发展目标，梳理归纳其实施举措，总结相关经验并得出启示。
一、美国政府布局人工智能的需求背景
当前，人工智能已成为全球科技竞争的焦点领域，随着人工智能技术的通用性和军事应用的快速发展，其改变未来社会、未来战争的能力空前提升，世界主要国家均从战略布局、资金投入、技术研发、领域应用等方面入手加入人工智能全球竞争。为维持自身在人工智能领域的全球领导者地位，美国正积极应对上述挑战。具体而言，美国以国家意志布局人工智能发展主要有以下三大背景。
1.1人工智能提升国家间技术竞争的烈度
人工智能是当前最尖端、最前沿的技术之一，由于人工智能技术高度复杂，且涉及感知、认知、规划、学习、交流、自主学习与行动等各方面技术，因此具有关联性强、牵一发动全身的重要地位。美国认为，国家之间一旦形成技术“代差”，综合实力差距将被进一步拉大，技术强国会不断扩大竞争优势，提升其全球地位和政治影响力，甚至形成“强者愈强、赢者通吃”的局面[1]。在这种情况下，技术强国对弱国实施政治讹诈和技术突袭的可能性极大，一国一旦在人工智能领域落后，必将在国际战略博弈中处于不利地位。因此，美国极为重视自身能否保有人工智能技术的全球领导地位，本质是对技术主权的争夺。
1.2人工智能水平与国家实力强弱的关联进一步加深
人工智能技术的蓬勃发展前所未有地影响了国家实力，人工智能在各领域的成功应用将推动经济发展、塑造并改变社会，甚至决定哪些国家能在全球发挥影响力和行使权力。美国认为，其在科学技术方面的成就和领导地位一直是其生活方式、繁荣和安全的驱动因素，当前美国正强烈地面临来自地缘政治、经济、意识形态、技术、军事等方面的挑战，尤其是在科学技术领导地位方面，美国正越来越多地面临来自中俄等战略竞争对手的挑战[2]。人工智能作为最具未来影响力的颠覆性技术，提升其技术实力对美国提升国家实力，应对各种挑战至关重要，有助于美国建立技术领导权，更好地应对动荡变化的世界。
1.3人工智能已成为影响国家安全的重要因素
以人工智能为代表的技术安全正扩大国家安全的定义。人工智能应用正改变现有威胁，创造新的威胁类型，其可被用于社会渗透、数据窃取、破坏稳定等活动，加深网络攻击和虚假信息活动构成的威胁。人工智能将从两方面影响国家安全：一是存在技术滥用风险，可能出现犯罪、恐怖分子不计后果、非理性地使用人工智能技术的情况，威胁美国国家安全；二是对人民生产生活方式带来改变与挑战，随着人工智能技术的进步，其取代人的能力逐渐增强，将为社会带来革命性影响，对现有法律、道德形成巨大冲击。
2美国政府布局人工智能的发展目标
美国白宫、国会、人工智能国家安全委员会、国防部、国土安全部等机构的相关文件中均涉及人工智能领域的战略关注重点，如白宫《国家人工智能战略与发展计划：2019更新版》中提出了八项人工智能的发展目标，国防部《2018年人工智能战略概要》中也提出要利用人工智能促进安全与繁荣，并实现国防部和整个国家受益等目标。本部分对美国政府多机构文件中提及的战略目标进行了归纳梳理，将其在人工智能领域的发展目标概括为以下四类，如图1所示。
图1美国政府布局人工智能的发展目标
2.1长期投入并开发下一代人工智能技术，确保人工智能系统安全可靠
美国认为，联邦政府在高风险、高回报研究中开展的许多投资已为其带来了许多革命性技术进步，为推动人工智能各领域发展，最终实现通用人工智能，美国须长期投入并优先发展具有未来前景的下一代人工智能技术，这有助于继续保持和扩大美国的技术优势，提升美国的实力。此外，鉴于人工智能发展过程中产生了数据易被篡改、系统存在失控风险等安全问题，美国已充分了解了人工智能发展的风险和机遇，正着力在人工智能系统的全生命周期内考虑其安全问题，设计并发展稳健、安全和可信赖人工智能系统，并利用人工智能系统提升人的理解、决策能力，与之建立起互补优势。
2.2夯实人工智能发展的数据、标准、人才、技术利用与国际合作基础
数据方面，美国政府认为，公开、可用的数据对人工智能技术研发有关键作用，且数据多样性、深度、质量和准确性显著影响人工智能能力，因此必须夯实人工智能开发需具备的数据集、测试和训练资源基础。如，其在《维护美国在人工智能领域领先地位》行政令中指出:所有机构的负责人应审查他们的联邦数据和模型，以确保更多非联邦人工智能研究团队访问和使用的机会[3]。标准方面，美国政府提出，为确保人工智能技术的性能符合要求，应开发可广泛应用的标准和基准，以验证和评估相关人工智能技术，指导并促进其发展。人才方面，美国提出要进一步增加人工智能研发从业人员的数量，培训美国工人并使之具备开发、应用人工智能技术的能力，培养满足人工智能时代要求的专业人才队伍，为当前和未来做好准备，以赢得全球人才竞争[4]。技术利用与国际合作方面，美国致力于推进人工智能研发中的“政府-高校-工业界研发合作伙伴关系”，以实现“应用导向型研究”，并与盟友和伙伴密切协调合作，实现在国际技术标准方面的话语权。
2.3宣扬美国价值观，开发公众信任的、合乎伦理道德的人工智能
美国联邦政府承诺，将在适当时机以符合《宪法》和美国价值观并保护公民自由和隐私的方式充分利用人工智能，明确要培养公众对人工智能技术的信任和信心，并在技术应用中保护公民自由、隐私和美国的价值观。为此，美国提出将增加对人工智能体系机构的开发投入，通过透明性和可解释性等机制将道德、法律、社会问题纳入其中，通过开发符合道德、法律和社会目标的人工智能系统，解决因人工智能技术和系统应用带来改变而产生的道德、法律和社会问题，满足维护安全和自由的双重要求。此外，美国还明确表示要引领全球军事道德，制定人工智能在国防领域应用的原则和标准，提高人工智能研究的透明度，降低因人工智能系统的误解、误判带来的附加风险。
2.4扩大美国技术优势，以赢得未来战争为目标推动人工智能在国防军事领域的应用
人工智能技术的全球领导地位是国家安全的重中之重[5]。美国政府在多份文件中表达了对自身全球技术霸权地位动摇的担忧，表示其自冷战结束以来就一直拥有全球军事技术的优势，尽管已认识到其技术实力正受到挑战，但无法放任这一趋势发展，认为若不加以改变，美国将在未来几年丧失其军事技术优势。人工智能技术是美国面临该挑战的关键方面，美国须对其国防能力进行变革，在指挥控制、武器和后勤保障等方面加速采用人工智能技术，以威慑其竞争对手或具备打赢未来智能化战争的能力。
三、美国政府布局人工智能的实施举措
综合梳理美国政府五年多的实施举措可知，其正从持续发力顶层规划，不断加强制度保障，坚定破除协作障碍，全力维护技术霸权，切实提升全球领导力五个维度发力推动人工智能发展，具体措施分析如下。
3.1强化顶层设计，提升战略牵引
借助大量基础创新成果，美国率先在全球人工智能领域布局，自2016年以来出台了一系列人工智能战略与政策，并补充出台了无人系统、新兴技术等相关配套政策，具体战略或政策的名称、发布机构及发布时间见下图2。上述战略政策共同建立起美国政府在人工智能领域的顶层规划体系，强力牵引了其人工智能研发应用，提升了联邦各机构对人工智能的重视程度。
图2美国人工智能顶层设计发布时间轴
3.1.1人工智能研发战略与政策
2016年10月，白宫科技政策办公室、国家科学基金会（NSF）等多机构联合发布《国家人工智能研究与发展战略规划》（2016版），指出美国的最终目标是产生新的人工智能知识和技术，必须增加投资、开展新技术研发、制定标准、培养人才等。几乎同时，由国家科学技术委员会机器学习与人工智能分委员会完成并发布的《为人工智能的未来做好准备》报告对彼时人工智能的发展现状、当前及未来应用、人工智能技术进步引发的社会及公共政策相关问题进行了分析并提出了措施建议。
2019年2月11日，白宫官宣“下海”参与人工智能全球竞争，启动《国家人工智能计划》，提出把美国政府的资源用于支持人工智能创新，将提高公民生活质量、促进国家繁荣并维护国家安全。
2019年2月12日，国防部发布非密版《2018国防部人工智能战略概要》报告，分析了国防部在人工智能领域面临的战略形势，提出要采取行动充分发挥人工智能的优势，并将联合人工智能中心（JAIC）作为执行国防部人工智能战略的核心机构。
2019年6月21日，白宫等机构再次发布《2019更新版国家人工智能研究发展战略计划》，旨在评估和指导研发资金投向美国联邦各机构，推动人工智能领域的前沿技术研究，确保美国的优势地位。
2019年9月12日，空军发布《2019空军人工智能战略》,为提出了空军人工智能应发展信息技术、数据、算法、人才及对外合作五大重点领域。
2019年10月31日，国防创新委员会发布《人工智能原则：国防部应用人工智能伦理建议》，提出了“负责任、公平性、可追溯性、可靠性、可控性”五项人工智能使用的道德原则。
2019年11月21日，白宫发布的《2016—2019年人工智能研发进展报告》梳理了自2016年以来美国联邦各机构在人工智能领域的投资与研发情况，提出了未来发展的政策建议[6]。
2021年3月1日，人工智能国家安全委员会(NSCAI)发布《最终报告》,就如何帮助美国赢得人工智能竞争制定了措施与行动路线。
3.1.2人工智能关联战略与政策
2017年3月，陆军发布《机器人与自主系统战略》，详细描述了陆军如何把机器人与自主系统集成到未来部队以使之成为武器装备体系的重要组成部分，并确立了机器人与自主系统未来发展的五个能力目标，明确了机器人与自主系统在当前及未来的优先发展事项与投资重点。
2018年1月，国防部发布新版《国防战略》，提出先进计算、大数据分析、自主性、机器人等新技术发展是影响安全环境的重要因素，国防部须予以重视。
2018年3月，海军发布《无人系统战略路线图》，指出无人、自主技术将成为一体化人机编队的重要力量，有人/无人技术和装备的使用将改变战争方式，获取赢得战争的优势。
2020年10月15日，白宫发布《关键和新兴技术国家战略》，提出应通过“促进美国国家安全创新基地”和“保护美国技术优势”两大支柱手段强化美国在先进计算、人工智能、自治系统、人机接口等20个关键和新兴技术领域的竞争优势。
2021年8月，国土安全部发布《人工智能/机器学习战略计划》[7]，提出要增加研发投资，推动下一代人工智能和机器学习技术用于国家安全并构建安全的网络基础设施。
3.2颁布条令法律，夯实法理基础
为确保人工智能领域的全球领导地位，美国近几年在行政条令和立法层面进行了诸多尝试，虽然仅有部分法案最终成为法律，但相关人工智能法案的提出与辩论过程为美国后续法案的提出和相关法律的最终颁布提供了重要参考借鉴，并为美国布局人工智能提供了坚实的制度保障。
2019年2月11日，时任总统特朗普签署名为《保持美国在人工智能领域的领导地位》的13859号行政令，指出美国在人工智能领域的持续领导对维护美国经济和国家安全并以符合美国价值观、政策和优先事项的方式塑造人工智能的全球演变至关重要。
2019年4月国会提出《人工智能增长研究法案》和《人工智能政府法案》，前者提出要增加投资以缩小当前经济和国家安全领域人工智能的研发资金缺口，后者提出未来5年要投入22亿美元开展研发工作，但两部法案最终均未通过表决。
2020年3月，美国会参众两院表决通过《2020“国家人工智能计划”法案》，该法案吸收了包括“美国人工智能计划”在内的多项联邦人工智能政策与措施，后被打包纳入《2021财年国防授权法》并于2021年1月生效。计划法要求美国建立并实施“国家人工智能计划”，解决美国人工智能发展面临的一系列问题，新设国家人工智能计划办公室和国家人工智能咨询委员会，并建立或指定一个机构间委员会，以更健全的组织机构推动“国家人工智能计划”实施。
2021年5月，美国参议院议员提出《人工智能能力与透明度法案》和《军事人工智能法案》，前者致力于落实人工智能国家安全委员会最终报告给出的建议，改进人才招募制度并加速采用新技术，增强政府使用人工智能的能力及透明度，后者致力于改善军队各级人员的人工智能教育与培训计划，使其能更好地使用人工智能。
3.3管理机构改革，破除制度障碍
为落实各项战略规划、政策制度和法律规定，美国在联邦政府层面和所属机构层面分别实施了多项机构增设和调整的改革，力图破除人工智能发展的体制机制障碍，推动机构内外的人工智能研发协作。美国政府人工智能管理机构布局图如图3所示。
图3美国政府人工智能管理机构布局图
3.3.1联邦层面的管理机构改革
人工智能国家安全委员会于2018年8月成立，其作为隶属于联邦政府的独立委员会，着眼保持国际竞争力及需要关注的“伦理问题”，审议推进人工智能、机器学习和相关技术发展的必要方法和手段，以全面满足美国的国家安全和国防需求。目前，该机构使命已完成，并于2021年10月1日起停止运作。
国家人工智能计划办公室于2021年1月成立，隶属于白宫科学技术政策办公室，将负责监督和实施2020年《国家人工智能计划法》，以协调政府、行业及学术界的人工智能研究与政策制定，确保未来几年美国在人工智能领域的领导地位。
白宫科学技术与政策办公室国家科学技术委员会下属的三个人工智能机构分别是机器学习和人工智能小组委员会、人工智能特别委员会（跨机构委员会）、人工智能研发跨部门工作组。机器学习和人工智能小组委员会于2016年5月成立，负责监督政府内机器学习和人工智能技术发展与应用水平，参与制定并落实《国家人工智能研究与发展战略计划》，处理与人工智能相关的重要问题，也是人工智能特别委员会的业务执行机构，负责完成特别委员会的任务；人工智能特别委员会于2018年5月成立，主要负责向白宫提供政府层面有关人工智能研究与发展方面的建议，同时帮助政府、私企和独立研究者建立合作伙伴关系，且该委员会2021年1月更新的章程在法律许可范围内增加了一系列职能，使其实际承担起《计划法》要求建立的“跨机构委员会”的职能；人工智能研发跨部门工作组于2018年7月经由白宫科技政策办公室、国家科学技术委员会人工智能特别委员会批准成立，在美国网络与信息技术研究发展计划（NITRD）下协调联邦政府跨部门的人工智能研发投资工作，支持人工智能特别委员会和机器学习与人工智能小组委员会开展的活动。此外，在《国家人工智能计划法》的呼吁下，白宫科学技术与政策办公室还与国家科学技术委员会协调成立了“国家人工智能研究资源工作组”，以调查建立国家人工智能研究资源的可行性，并制定相关路线图。
3.3.2部门层面的管理机构改革
国防部联合人工智能中心于2018年6月成立，是执行国防部人工智能战略的协调中心，旨在加快人工智能能力交付，扩大人工智能在国防部的影响。为更积极地推动人工智能普及与应用，国防部于2020年对该中心进行了2.0版的工作升级。能源部人工智能与技术办公室于2019年9月成立，协调人工智能活动并加速跨部门、跨机构间的协作。此外，国防部首席数字与人工智能官于2021年12月设立，本次组织调整后，国防部首席数据官办公室、联合人工智能中心、国防数字局三个机构都将向其汇报工作，使其能从整体上把握国防部数据和人工智能技术的发展应用，以更好、更快、更深入地推进相关技术的创新、集成和使用。
商务部国家人工智能咨询委员会于2021年9月成立，主要任务是就与国家人工智能倡议有关的主题向美国总统和国家人工智能计划办公室提供咨询，还负责研究美国在人工智能领域竞争力和全球领导地位现状、审查《计划法》目标达成情况，监督人工智能科研状况，“国家人工智能计划”的管理与协调，争取人工智能研发和标准制定的国际合作机会等。
能源部人工智能和技术办公室于2019年9月成立，作为能源部人工智能工作的枢纽，主要负责组织研发、应用等各类人工智能活动，协调部内的人工智能项目、资源等。
3.4落实资金保障，提升投入强度
追加投资，持续加大非国防领域人工智能投入强度。2020年8月美国白宫科技政策办公室发布的《人工智能与量子信息科学研发摘要：2020—2021财年》显示，美国2020—2021财年在人工智能和量子信息科学领域的预算增加了30％，尤其是2020财年美国非国防领域人工智能预算为11.18亿美元，2021财年实际预算则达15.02亿美元[8]；2022财年，国家标准技术研究院的传统科技创新研究项目预算将增加1.28亿美元至9.16亿美元，主要用于计算机、网络安全、人工智能、量子信息技术、先进制造业等方向的数项研究；2021年7月，美国国家科学基金会宣布将在五年内投资2.2亿美元支持11个其领导的国家人工智能研究中心，主要用于支持人机交互与合作、人工智能与高级网络基础设施、计算机和网络系统中的人工智能、人工智能增强学习等研究领域。
夯实基础，增加国防领域人工智能研发资金投入。以2022财年美国防预算为例，国防部在该财年总计申请了约1120亿美元的研发、测试、试验、评估（RDT&E）资金，上述预算中6.1-6.5类别的资金主要用于新兴技术研发，总计约为630亿美元。其中，基础研究2.3亿美元，占比约2%，应用研究5.5亿美元，占比约5%，先期技术研发6.9亿美元，占比约6%[9]。
3.5推进项目研发，加强基础应用
美国正积极开展人工智能领域的项目研发工作，致力于通过项目奠定研发基础、提升技术能力并最终付诸应用。如，国防部国防高级研究计划局（DARPA）在2011—2020十个财年里开展了国防部内最多数量的人工智能基础研究项目，总数高达45个。从项目研究内容来看，DARPA近年来投资较大的项目主要涉及语言和语音的识别与翻译、机器自适应学习、鲁棒性等研究，对应的关注方向为下一代人工智能技术、人工智能技术的可解释性研究、深度伪造检测等。
其中，“终身学习机器”项目致力于实现人工智能架构和机器学习技术范式的变化和发展；“可解释的人工智能”致力于开发能为人工智能系统结论提供可解释的理论依据的新一代机器学习技术；“机器常识”项目正在研究解决机器缺乏常识这一重要问题，上述项目均以解决当前人工智能发展的局限和障碍为目标。
3.6培养行业人才，开展国际合作
美国政府采取了一些列措施来培养人工智能人才并积极开展国际合作。培养人才方面，美国认识到优先开展科学、技术、工程和数学（STEM）教育的重要性并采取了加大拨款的措施，建立了行业认可的学徒制并成立内阁层面的学徒制扩展工作组，另外，美国还成立工人全国委员会，承诺为工人提供更多教育、培训和学习新技能的机会。美国人工智能国家安全委员会也表示，应尽快成立一所人工智能学院，以军事化管理的方式招募和培养技术人才，还应加强科技教育力度，采取更多措施吸引该领域高精尖人才，并实施移民改革，加强人工智能人才引进并制定更宽松的人才签证政策。
国际合作方面，由于各国人工智能发展水平差异巨大，诉求各不相同，加之人工智能技术易扩散，无法全面禁止，发展不确定性高，如不规范和约束，可能出现失控风险[10]。因此美国积极开展人工智能国际合作，于2020年5月宣布加入人工智能全球伙伴关系组织，试图协调与盟友的人工智能研发工作；美国与英国于2020年12月建立“自主和人工智能合作伙伴关系协定”，积极开展军事智能和自主无人方面的合作；人工智能国家安全委员会提出要建立或将依托“民主峰会”开展工作的“新兴技术联盟”，制定符合美国及其盟友价值观的标准和规范，推动联合开发与合作等[11]。
四、美国政府布局人工智能的经验启示
通过综合布局，美国政府正持续提升在人工智能领域的全球领导力、技术实力、影响力、作战运用能力，向着其预设的发展目标迈进。综合分析其实施举措，可得出以下经验启示。
一是顶层蓝图设计指引，持续提升战略牵引。战略规划牵引是美国发展人工智能的最重要特点，自2016年以来，美国各机构已陆续颁布出台了十余份涉及人工智能的战略计划，在政府、学术届、企业界掀起了人工智能发展的浪潮。基于触角已延伸至人工智能发展方方面面的顶层设计，美国为自身探索了一条切实可行的人工智能发展路径，推动了人工智能的快速发展。
二是渐进发展行稳致远，革新手段层出不穷。人工智能作为涉及面极广的复杂技术群，其发展不是一蹴而就的。美国在对人工智能发展高度重视的基础上，采取了体系化、系统化、渐进式的实施策略，通过不断颁布或更新战略、设立或调整机构等循序渐进的改革措施，稳步推进美国人工智能机构改革和研发，为确保美国在人工智能领域的优势地位不断增砖加瓦。
三是执行科技民族主义，多措并举全面出击。自特朗普执政时期开始，美国政府开始实施以“美国优先”为由的科技民族主义，这为加强同其他国家的科技竞争、实施科技打压提供了正当的理由[12]。这一过程中，美国采用了多措并举的方式发展自身的人工智能，极为关注技术发展的三大重要因素，即投资、人才、合作。通过对人工智能重点技术和所有人才管道进行投资，美国持续优化了投资和研发环境，吸引全球精英，确保了自身的人工智能人才优势，为主导国际合作打下了坚实基础，取得了超乎想象的效果，确保了在人工智能领域的全球领先地位。
四是引领时代集中发力，技术呈现跨越发展。基于DARPA六十多年的深厚技术积淀，美国人工智能的技术研发代表了全球人工智能发展的主流趋势。当前，美国通过不断开展项目研发，不停总结经验教训而得出的“开发下一代人工智能技术”目标尤为正确，通过持续发力，美国围绕该方向全方位布局的人工智能自适应学习、终身学习、鲁棒性、可解释性、安全性等研究必将取得突破性进展，全面提升美国人工智能技术能力。
五是强调自由民主道德，监管措施手段丰富。出于对因公共安全或其他目的使用人工智能而产生的侵犯个人隐私，限制个人言论和自由，加剧偏见和歧视等问题的担忧，美国在发展人工智能方面极为谨慎。不论国防创新委员会五项道德原则的提出，国防部对该原则的接受，还是2021年11月15日国防创新单元（DIU）“实践中负责任的人工智能（RAI）指南”的发布，都体现了以国防部为代表的美国政府对人工智能系统开发全周期监管的决心。可以说，美国使用人工智能的前提必须是确保其有效、合理、合法、可控。
结语
回顾过去五年多美国政府布局人工智能的历程可知，作为人工智能领域全球最先进的国家，美国政府切实展现了勇于开拓创新的坚决果断，相比其他国家领先布局并实施了各项举措，但其也存在如立法周期过长、组织机构分散等体制掣肘导致的停滞不前，暴露出了一系列需持续改进的问题。但无论如何，基于多年深耕积累的领域优势，从现有发展布局来看，美国仍将在较长时间内引领全球人工智能发展。未来我国必将迎来一段布满荆棘的人工智能发展道路，我们应加快学习其先进经验并吸收应用，以持续推动我国人工智能领域发展强大。
作者：中国电子科学研究院专家秦浩。本篇节选自论文《美国政府人工智能布局分析：发展目标、实施举措与经验启示》，发表于《中国电子科学研究院学报》第16卷第12期。
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新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出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。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
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一年一度AI研究排名来了！
这一次，排名分析了两大AI顶会——NeurIPS和ICML。
排名研究了2200篇被接受的论文，还列出了一份作者及其附属组织的名单，并计算了每个组织的出版指数。
美国出版指数接近中国7倍，中国位居第二；清华、北大入围全球大学排名前20；腾讯、阿里、百度、华为入围全球公司排名前20。
值得注意的是，腾讯在公司排名中，位居中国第一，夺得8.8分，超越了阿里、百度和华为。
那么排名是根据什么方法？
据作者介绍，排名方法是受到了《自然指数》(NatureIndex)的启发。
为了在不被重复计算的情况下，收集一个国家、地区或机构对一篇文章的贡献，《自然指数》使用了分数式计量(FC)方法，这个方法能考虑到每篇论文作者的贡献份额。
一篇论文的FC总值为1，如果每位作者的贡献度是一样的，那么就平分这个总值。例如一篇论文有10个作者，且贡献度相同，那么每位作者的获得的FC就是0.1。如果作者不止属于一个机构，那么作者的FC将在每个机构之间平均分配。某机构的FC，就是将属于这个机构的所有作者FC求和。
而这项研究排名与《自然指数》唯一的区别就在于，它将海外实验室计入总部所在国/地区(而非所在国/地区)。
举个例子。
如果一篇论文有5位作者，其中三位来自MIT，一位来自牛津，剩下的一位来自谷歌，那么每位作者将获得0.2分。
按机构而言，MIT将获得3x0.2，即0.6分；牛津和谷歌分别获得0.2分。
按国家/地区而言，美国将获得0.8分，欧洲将获得0.2分。
如果有一位作者隶属于两家机构，比如来自谷歌的作者还属于斯坦福，那么谷歌和斯坦获得的分数分别为0.2/2，即0.1分。
那么，研究排名为什么会选择NeurIPS和ICML呢？作者解释到：
它们在顶尖AI研究人员当中都有相似的知名度、相似的机构参与度以及相似的论文接受率(NeurIPS的论文接受率为21.2%，ICML的论文接受率为22.6%)。
2019AI研究排名
2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(工业与学术界)
谷歌(USA)—167.3
斯坦福大学(USA)—82.3
麻省理工学院(USA)—69.8
卡内基·梅隆大学(USA)—67.7
UC伯克利(USA)—54.0
微软(USA)—51.9
牛津大学(UK)—37.7
Facebook(USA)—33.1
普林斯顿大学(USA)—31.5
康奈尔大学(USA)—30.9
佐治亚理工学院(USA)—30.1
得克萨斯大学奥斯汀分校(USA)—29.9
伊利诺伊大学(USA)—29.4
哥伦比亚大学(USA)—29.2
清华(China)—28.4
加州大学洛杉矶分校(USA)—27.2
苏黎世联邦理工学院(Switzerland)—27.0
IBM(USA)—25.8
华盛顿大学(USA)—24.0
法国国家信息与自动化研究所(France)—23.2
洛桑联邦理工学院(Switzerland)—22.3
北京大学(China)—21.6
多伦多大学(Canada)—21.4
哈佛大学(USA)—19.2
杜克大学(USA)—18.7
纽约大学(USA)—17.7
剑桥大学(UK)—15.1
韩国科学技术院(SouthKorea)—14.8
以色列理工学院(Israel)—14.6
加州大学圣迭戈分校(USA)—14.6
威斯康星大学麦迪逊分校(USA)—14.4
亚马逊(USA)—14.3
马萨诸塞大学安姆斯特分校(USA)—13.8
伦敦大学学院(UK)—13.7
蒙特利尔学习算法研究所(Canada)—13.5
南加利福尼亚大学(USA)—13.5
宾夕法尼亚大学(USA)—13.3
首尔大学(SouthKorea)—12.7
约翰斯·霍普金斯大学(USA)—12.6
日本理化学研究所(Japan)—12.3
2019年人工智能研究排名前20位的地区
美国—1260.2
欧洲经济区+瑞士—431.5
中国—184.5
加拿大—80.3
日本—49.4
韩国—46.8
以色列—43.3
澳大利亚—27.0
印度—17.1
新加坡—13.2
俄罗斯—10.6
中国台湾—5.3
沙特阿拉伯王国—5.0
阿联酋—2.3
伊朗—2.2
南非—1.0
智利—1.0
马来西亚—0.7
土耳其—0.6
新西兰—0.5
2019年人工智能研究排名前20位的国家
美国—1260.2
中国—184.5
英国—126.1
法国—94.3
加拿大—80.3
德国—64.5
瑞士—59.3
日本—49.4
韩国—46.8
以色列—43.3
澳大利亚—27.0
印度—17.1
荷兰—15.3
新加坡—13.2
丹麦—12.2
意大利—11.5
瑞典—11.3
俄罗斯—10.6
芬兰—9.6
奥地利—7.4
2019年美国人工智能研究排名前20位的大学
1.斯坦福大学-82.32.麻省理工学院-69.83.卡内基梅隆大学-67.74.伯克利大学-54.05.普林斯顿大学-31.56.康奈尔大学-30.97.佐治亚理工学院-30.18.得克萨斯大学奥斯汀分校-29.99.伊利诺伊大学-29.410.哥伦比亚大学-29.211.加州大学洛杉矶分校-27.212.华盛顿大学-2413.哈佛大学-19.214.杜克大学-18.715.纽约大学-17.716.加州大学圣地亚哥分校-14.617.威斯康星大学麦迪逊分校-14.418.马萨诸塞大学阿默斯特分校-13.819.南加州大学-13.520.宾夕法尼亚大学-13.3
2019年全球人工智能研究排名前20位的大学
1.斯坦福大学（美国）-82.32.麻省理工学院（美国）-69.83.卡内基梅隆大学（美国）-67.74.加州大学伯克利分校（美国）-54.05.牛津大学（英国）-37.76.普林斯顿大学（美国）-31.57.康奈尔大学（美国）-30.98.佐治亚理工学院（美国）-30.19.得克萨斯大学奥斯汀分校（美国）-29.910.伊利诺伊大学（美国）-29.411.哥伦比亚大学（美国）-29.212.清华大学（中国）-28.413.加州大学洛杉矶分校（美国）-27.2
14.苏黎世联邦理工学院（瑞士）-27.015.华盛顿大学（美国）-24.0
16.法国国家信息与自动化研究所（法国）-23.2
17.洛桑联邦理工学院（瑞士）-22.318.北京大学（中国）-21.619.多伦多大学（加拿大）-21.420.哈佛大学（美国）-19.2
2019年人工智能研究排名前20位的公司
谷歌(USA)—167.3
微软(USA)—51.9
Facebook(USA)—33.1
IBM(USA)—25.8
亚马逊(USA)—14.3
腾讯(China)—8.8
阿里巴巴(China)—7.5
博世(Germany)—7.2
Uber(USA)—7.1
英特尔(USA)—6.9
丰田(Japan)—6.0
Yandex(Russia)—5.8
百度(China)—5.5
英伟达(USA)—5.2
苹果(USA)—4.6
Salesforce(USA)—4.2
PROWLER.io(UK)—4.2
Criteo(France)—3.9
华为(China)—3.7
NEC(Japan)—3.5
更深入的分析
学术界vs.产业界：总出版指数占比
学术界占比：77.8%产业界占比：22.2%
NeurIPS2019和ICML2019，2200篇论文标题中出现频率最高的前150个单词
人均出版指数排名前30的国家
1.瑞士-6.972.以色列-4.883.美国-3.854.新加坡-2.345.加拿大-2.176.丹麦-2.117.英国-1.908.芬兰-1.759.法国-1.4110.瑞典-1.1111.澳大利亚-1.0812.韩国-0.9113.荷兰-0.8914.奥地利-0.8415.德国-0.7816.拉脱维亚-0.6717.比利时-0.4418.爱沙尼亚-0.4419.日本-0.3920.挪威-0.3221.塞浦路斯-0.2822.阿拉伯联合酋长国-0.2623.台湾-0.2224.爱尔兰-0.2125.意大利-0.1926.沙特阿拉伯-0.1527.希腊-0.1428.中国-0.1329.捷克共和国-0.1130.新西兰-0.11
2019年人工智能研究领先的全球前40大组织(树图)
总体而言，排名前40位的组织贡献了出版指数总数的55%，在总计2200篇论文中合计为1212.3篇。
人工智能研究中的竞争力(赫芬达尔指数)
赫芬达尔指数是用来衡量参与者人数与行业的关系，也是衡量参与者之间竞争程度的指标。
其公式如下：
其中，
H值低于100表示这是一个竞争激烈的行业；H值低于1500表示该行业不集中；H值在1500到2500之间表示行业集中程度适中；H值高于2500表示行业集中程度较高。
在这项研究中，H值为146.47，表示行业不集中。也就是说，2019年AI行业没有出现垄断的现象。
谁在引领人工智能行业？
现如今，中国和美国在人工智能领域间的竞争较为激烈。这项排名倾向于站在较平衡角度去研究，但在分析这个问题之前，先来回顾一下历史：
2016年，人工智能领域发生了2件大事。
3月份，谷歌的AlphaGo成为首个击败围棋9段专业选手李世石的电脑程序；10月，奥巴马政府发布了一项关于人工智能未来发展方向和考虑的战略，名为“为人工智能的未来做准备”。
在中国，这两件事推动了政府优先考虑并大幅增加对人工智能的投入。
2017年7月，中国将2030年设定为人工智能发展的一个期限：2020年达到人工智能经济体的顶级水平，2025年实现重大新突破，2030年成为全球人工智能的领跑者。
像CNAS这样的智库认为，中国的人工智能战略反映了奥巴马政府报告中的关键原则——现在是中国在采用人工智能，而不是美国。
这项研究排名是从2017年开始的，下图反映了2017年出版指数排名前10的国家。
2017年，美国出版指数是中国的11倍。
而到了2019年，这一差距缩小到了7倍(美国1260.2，中国184.5)。
此外，艾伦人工智能研究所(AllenInstituteforArtificialIntelligence)的分析发现，在被引用次数Top10的论文中，中国作者的比例稳步上升：2018年，中国作者的比例为26.5%，与美国的29%相差无几。
有人会说，未来十年，美国在人工智能领域的竞争力可能会削弱。
而这项排名研究认为，结果将取决于现代人工智能的三个关键要素：算法、硬件和训练数据。
谁要想在人工智能领域占领主导地位，就需要把这三个要素都做好。
目前，美国的优势在于算法和硬件，而中国的优势在海量的数据。
排名研究作者认为，虽然很难得出结论，但未来几年内，美国仍将保持人工智能领先地位。
OneMoreThing此项排名研究还公布了数据。
由于人工智能顶会的数据不会采用标准化的形式，所以分析基本上靠人工手动(HTML解析、Python转换、大量手工名称标准化等)。
数据下载链接如下：http://people.csail.mit.edu/chuvpilo/publications.html
传送门Medium博客：https://medium.com/@chuvpilo/ai-research-rankings-2019-insights-from-neurips-and-icml-leading-ai-conferences-ee6953152c1a
END
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深度学习技术前沿
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美国人工智能的发展现状
美国人工智能的发展背景
在经历了60年“三起两落”的发展后，以深度学习为主要标志的人工智能正迎来第3次伟大的复兴。美国的很多著名IT跨国企业如谷歌、Facebook、微软、IBM等，都将其作为企业的核心战略，在持续投入巨资并招聘领军人才，强力涉足该领域。大数据、超级GPU服务器与类脑芯片的突飞猛进，产业与学术的距离逐步缩短，专家预测，未来2~5年，人工智能应用与产业发展，将迎来真正的爆发期。下图为2011年至2015年AI领域全球年度投资状况图。
2011年～2015年AI领域全球年度投资状况
美国人工智能的发展现状
一、战略布局
美国在人工智能的研究领域一直处于最前沿，除了主要得益于联邦研究基金和政府实验室的支持外，更离不开政府的高度重视。针对人工智能研究领域，美国总统奥巴马提出将采取轻干预、重投资，在基础和应用领域建立对话机制，等技术更加成熟后，则需要政府深入介入。2016年10月发布的《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，两份报告详细阐述了人工智能的发展现状、规划、影响及具体举措，据此，五角大楼已将人工智能置于维持其主导全球军事大国地位的战略核心。
1、《为人工智能的未来做好准备》
该报告详尽阐述了在发展人工智能技术方面政府的职责，政府提出优先考虑开展基础、长期的人工智能研究，并制定发展自动和半自动武器的政策，提议建立一个类似国防预先研究计划局的机构，建议在该领域优先开放培训数据和数据标准；建议美国交通部（DOT）不断完善监管框架，将全自动车辆和无人机（包括新型交通工具设计）安全整合入交通系统，相关部门应考虑人工智能与网络安全的相互影响。最新发布的这两份报告显示出白宫不急于对人工智能研发进行广泛的监管，而将在汽车业、航空业和金融领域的应用制定具体标准。
2、《国家人工智能研究与发展战略规划》
该报告规定了一个高水平框架，该框架可用于确定人工智能所需要的科学技术，并追踪研发投入进度和最大化投入的影响，确定了联邦资金资助人工智能研发的优先顺序，考虑了人工智能长期转型对社会的影响，及人工智能近期的能力。
该报告包含七大战略：长期投资人工智能研发领域、开发人机协作的有效方法、理解和应对人工智能带来的伦理问题、确保人工智能驱动系统的安全、为人工智能培训和测试开发共享公共数据集与环境、建立评估人工智能技术的标准和基准、深入了解国家人工智能研发人才需求。根据该规划，2015年联邦政府在人工智能相关技术方面投入了约11亿美元。
该规划还指出，要以积极的眼光看待人工智能，人工智能可以在多个领域促进经济发展，提升教育和生活质量，提高国家安全水平。但同时也要看到人工智能可能带来的风险，包括由于人工被自动系统取代而对劳动力市场造成的潜在破坏，以及人工智能系统安全性、可靠性等的不确定性。
人工智能研发策略规划总体结构图解（下图）：
人工智能研发战略规划机构*
*图中说明：紫色、中蓝和深蓝部分为基础智能研究领域，红色部分为跨领域研发基础，对所有智能研究来说至关重要。
二、美国人工智能典型研发机构与企业
1、人工智能典型研发机构
国别名称典型产品/拥有技术美国斯坦福大学建立世界上最大的人造神经网络系统加州伯克利分校系统仿生实验室动力自制爬行昆虫哈佛大学计算机科学实验室机器苍蝇普林斯顿大学人工智能实验室机器学习卡内基梅隆大学计算机科学实验室专家系统康奈尔大学计算机科学实验室智能机器人、人工神经网络南加州大学计算机科学实验室机器视觉、自然语言理解人工智能典型机构
2、人工智能典型研发企业
国别名称典型产品美国谷歌人工智能围棋软件AlphaGo、开源深度学习系统TensorFlow、量子计算机重大突破、计算机视觉、谷歌图像搜索功能等微软语音识别系统、微软知识图谱、概念标签模型、智能API认知服务、存储应用OneDrive、图像识别等IBMIBMWatson，类脑超级计算机平台、“深蓝”计算机，云视频合作业务等亚马逊电商、Prime和AWS云服务、智能硬件、AmazonEchoDotIROBOTPackbot510、军用机器人洛克希德·马丁用于对抗自适应无线通信威胁的人工智能系统TouchBionich生物特性仿生学NorthropGrummanX-47Brobot波斯顿动力公司大狗、猎狗机器人Facebook公司与谷歌、VisionLabs合作推出通用计算机视觉开源平台，智能照片管理应用Moments、Bigsur服务器、聊天机器人服务器、聊天机器人人工智能典型企业
三、美国人工智能的应用现状
1、美国人工智能技术在军事装备领域的应用
国别时间应用进展与新项目美国2016年1月NASA进行“小行星重定向机器人任务”航天器早期设计工作2016年3月美军推进蜂群式无人机研究，实现更高水平的决策和功能NASA利用遥控机器人建造发射-着陆台2016年6月BAE系统公司获得“自适应雷达对抗”项目第二阶段合同美海军开发生物启发式自主感知(BIAS)项目2016年7月美国海军陆战队测试持枪机器人。此机器人装有传感器和摄像头，配备M240机枪。此款机器人叫模块化先进武装机器人系统(MAARS)。美空军开发认知电子战用精确参考感知项目2016年8月DARPA启动人机协作项目——“可解释的人工智能”（XAI）2016年9月DARPA向工业部门寻求人工智能自适应无线电技术2016年11月美陆军研制士兵运动自发电装备（“士兵发电”项目）2016年黑睿技术（BlackSageTechnologies）公司将人工智能技术用于其反无人机系统。·美国海军开发AR潜水镜，可显示潜水时的实时数据，包括声纳数据、深度、压强等。·“陆军全球军事指挥控制系统信息系统”，目前装备于美陆军航空兵部队运输直升机的飞行员，可使直升机驾驶员与前线士兵保持联络，并指挥地面部队，同时，AWIS还是一个数据收集系统，为美军未来的网络数字化战场指挥系统提供支持。·ENVG头盔式夜视镜具有智能“集像增强”功能，可兼容当前美军使用的激光照准器。系统重0.9千克，续航时间7.5小时，识别率为150米处80%、300米处50%。可用于城区巷战、低光照甚至完全黑暗环境中，可提高士兵的战场感知能力和机动性。已开始装备美军作战部队。研发时间长达10年。·美国将使用由Innovega研发的一款适用于军事应用的眼镜。它将会以全息三维显示技术为作战人员提供包括地理环境、陆地和空中敌军力量等一系列作战信息。这些信息将会以“漂浮”的形式显示在使用者的眼前。·美国计划采用人工智能技术应对中俄先进雷达人工智能技术在军用领域的最新进展
2、人工智能技术在民品产业的应用
国别时间应用进展与新项目美国2016年4月ABB将在美国波士顿发布2016款双臂两弓协作机器人。美国机器人公司Aptonomy发布“安全卫士”无人机原型。2016年5月美国斯坦福大学研发类人型机器人OceanOne，成功打捞深海渔船。2016年6月美国总统奥巴马成立美国智能制造创新研究所2016年7月美国软件业商Tend.ai拟打造完全自动化工厂，开发云端人工智能(AI)软件，以实现制造业回归本土。2016年8月哈佛大学：利用3Ｄ打印技术制作出新型“章鱼机器人”，实现全软体结构，拟执行许多传统机器人无法完成的任务。美国研究出利用机器人（Luigi）监测地下水污染情况。Luigi安装的设施包括智能手机、超声波感应器、过滤器、探孔和GPS。IBM发明世界首个人造神经元，可用于制造高密度、低功耗的认知学习芯片。2016年10月麻省理工学院与斯坦福大学共同研发可随意变形、自己爬行的穿戴迷你机器人。美国开发微型机器人：安装有陀螺仪和触摸传感器谷歌SidewalkLabs欲在美国16个城市打造智慧城市，提供技术援助，以改善这些城市的公共交通服务和交通流量。美航空公司TethersUnlimitedInc(TUI)与商业卫星公司SpaceSystemLoral(SSL)共同研发能直接在太空3D打印卫星的蜘蛛机器人2016年美国医疗机器人已成功应用在前列腺手术及心脏手术等外科手术，并被用于外伤康复与智能义肢。2016年美国正在成为全球智能家居市场容量最大的国家，据CBInsightt收集的67家美国智能家居初创公司，细分成11个类别。调研结果显示，常见的有智能排插、智能台灯和智能温控仪等等。正在以他们各具特色的产品改变着我们的日常生活。2月，兼容HomeKit的智能家居设备登陆美国，4月美国网件公司借智能摄像系统进军智能家居，将无线、防水、云存储等多项功能集于一身，推出一套三防智能家居安防系统人工智能技术在民品产业的最新进展
四、未来发展计划
美国对AI的未来发展充满了野心，企图以工业革命颠覆军事，人工智能已成为巩固其全球霸主地位的一个重要筹码。从国家到各大巨头企业制定了多项发展计划，仅从以下所列举的几项，就可从一个侧面折射出其未来的一些发展迹象。
1、美国国防部的行动计划
人工智能技术使五角大楼重新调整了人和机器在战场上的位置，这些新武器拥有人力无可匹敌的速度和精确度，同时又能减少士兵伤亡。如美国国防部正在设计可与有人驾驶飞机一起参战的自动控制战斗机；建造了不依赖任何人力就能在数千英里的范围内搜寻并跟踪敌方潜艇的船舰等。
2、美国四大科技巨头的虚拟现实布局
谷歌
2016年5月，谷歌将推出VR平台DayDream。基于AndroidN系统的DayDream平台分为VR模式、头显、控制器标准方案和VR应用商店。
微软
2016年微软宣布将开放能够提供全息影像框架、交互模型、感知API和XboxLive服务的、基于Windows10的WindowsHolographic平台，拟将其打造成PC行业中Windows一样的地位。
2016年2月，Facebook公司正式宣布成立“社交虚拟现实团队”，专门为VR设备开发下一代社交应用。
苹果
苹果概念设计师MartinHajek通过视频发布未来虚拟现实设备。包括两个高分辨率AMOLED显示器，可置于前额，可增强立体摄像机，支持耳机和Lightning数据线。
3、美国15年内将实现的机器人目标计划
2016年8月，美国国家科学基金会颁布了《美国机器人技术路线图》，提出了未来10~15年实现全尺寸且具有通用自主能力的机器人应用和解决方案，及在5年、10年、和15年三个阶段中通过持续研发可实现的目标。
4、SunPower全新太阳能构想——光伏+无人机+机器人
2016年9月，美国晶硅太阳能源（SunPower）发布太阳能计划的未来方向——研发第三代“绿洲”（Oasis）大型太阳能平台。绿洲平台将发电场地规划设计工具、机器人、无人机与农业进行整合，全面寻求突破。2017年，太阳能源所有的计划都将应用第三代绿洲平台。
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