我国人工智能分战略三步走 2030年达到世界领先水平
电子发烧友早八点讯：腾讯科技讯《新一代人工智能发展规划》发布，其中提到，新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、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。
以下为部分要点：
1、规划提出，到2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
2、建立新一代人工智能关键共性技术体系，包括混合增强智能新架构与新技术、自主无人系统的智能技术、虚拟现实智能建模技术等。
3、大力发展人工智能新兴产业，包括智能软硬件、智能机器人、物联网基础器件等。加强与国家科技重大专项的衔接，在“核高基”(核心电子器件、高端通用芯片、基础软件)、集成电路装备等国家科技重大专项中支持人工智能软硬件发展。
4、加快脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造与机器人、大数据等研究。
5、加快推进智能制造、智能农业、智能物流、智能家居等产业智能化升级。
“三步走”战略目标第一步：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
第二步：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，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元，初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。
第三步：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，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，形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地。
大力发展人工智能新兴产业智能软硬件。开发面向人工智能的操作系统、数据库、中间件、开发工具等关键基础软件，突破图形处理器等核心硬件，研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能交互、知识处理、控制决策等智能系统解决方案，培育壮大面向人工智能应用的基础软硬件产业。
智能机器人。攻克智能机器人核心零部件、专用传感器，完善智能机器人硬件接口标准、软件接口协议标准以及安全使用标准。研制智能工业机器人、智能服务机器人，实现大规模应用并进入国际市场。研制和推广空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人。建立智能机器人标准体系和安全规则。
智能运载工具。发展自动驾驶汽车和轨道交通系统，加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套，开发交通智能感知系统，形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力，探索自动驾驶汽车共享模式。发展消费类和商用类无人机、无人船，建立试验鉴定、测试、竞技等专业化服务体系，完善空域、水域管理措施。
虚拟现实与增强现实。突破高性能软件建模、内容拍摄生成、增强现实与人机交互、集成环境与工具等关键技术，研制虚拟显示器件、光学器件、高性能真三维显示器、开发引擎等产品，建立虚拟现实与增强现实的技术、产品、服务标准和评价体系，推动重点行业融合应用。
智能终端。加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、车载智能终端等移动智能终端产品和设备，鼓励开发智能手表、智能耳机、智能眼镜等可穿戴终端产品，拓展产品形态和应用服务。
物联网基础器件。发展支撑新一代物联网的高灵敏度、高可靠性智能传感器件和芯片，攻克射频识别、近距离机器通信等物联网核心技术和低功耗处理器等关键器件。
大力发展智能企业大规模推动企业智能化升级。鼓励大型互联网企业建设云制造平台和服务平台，面向制造企业在线提供关键工业软件和模型库，开展制造能力外包服务，推动中小企业智能化发展。
推广应用智能工厂。鼓励和引导企业建设工厂大数据系统、网络化分布式生产设施等，实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产过程透明化、生产现场无人化，提升工厂运营管理智能化水平。
加快培育人工智能产业领军企业。在无人机、语音识别、图像识别等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌。在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业。
加快培养聚集人工智能高端人才把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才，形成我国人工智能人才高地。
培育高水平人工智能创新人才和团队。支持和培养具有发展潜力的人工智能领军人才，加强人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面专业技术人才培养。重视复合型人才培养，重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才。
加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道，实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进。重点引进神经认知、机器学习、自动驾驶、智能机器人等国际顶尖科学家和高水平创新团队。
建设人工智能学科。完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。
打造人工智能创新高地结合各地区基础和优势，按人工智能应用领域分门别类进行相关产业布局。鼓励地方围绕人工智能产业链和创新链，集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地。
开展人工智能创新应用试点示范。在人工智能基础较好、发展潜力较大的地区，组织开展国家人工智能创新试验，探索体制机制、政策法规、人才培育等方面的重大改革，推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用，形成可复制、可推广的经验，引领带动智能经济和智能社会发展。
建设国家人工智能产业园。依托国家自主创新示范区和国家高新技术产业开发区等创新载体，加强科技、人才、金融、政策等要素的优化配置和组合，加快培育建设人工智能产业创新集群。
建设国家人工智能众创基地。依托从事人工智能研究的高校、科研院所集中地区，搭建人工智能领域专业化创新平台等新型创业服务机构，建设一批低成本、便利化、全要素、开放式的人工智能众创空间，完善孵化服务体系，推进人工智能科技成果转移转化，支持人工智能创新创业。
2023中国人工智能发展现状、产业规模及未来发展趋势分析(附报告下载)
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中国人工智能创新处于什么发展水平
◎编辑｜数字经济先锋号
◎来源｜北京工业大学学报
◎作者｜王山陈昌兵
人工智能作为新技术创新的代表与引领未来、重塑传统行业结构的前沿性与战略性技术，逐渐成为全球新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。世界各国在以创新为主的人工智能新技术方面展开了激烈的角逐与残酷的竞争。
目前，我国人工智能技术创新水平如何？技术处于何种发展阶段？我国发展人工智能的优势在哪？未来我国人工智能发展趋势如何？本文即将告诉你答案。
指标体系的构建
基于技术创新大数据，本文创新性地构建多指标测度体系与技术创新综合发展指数；根据综合发展指数模拟各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线，描绘动态演变轨迹并定位中美技术创新发展位置。重点结合五维度在不同阶段的权重分布，比较中美新技术创新发展差距，探讨影响我国人工智能新技术创新发展的主要因素。提出提高新技术创新水平的具体措施与发展建议，助力实现我国人工智能关键核心技术突破、摆脱被先发国家控制的劣势地位。
表１人工智能技术创新发展水平多指标测度体系
根据技术创新周期不同发展阶段可能呈现出的特征与各特征之间的内在逻辑关系，同时结合人工智能新技术创新发展影响因素与技术创新发展测度相关参考文献，我们选择了基础研究、技术创新、科技布局、产业规模与技术进步５个维度来测度人工智能技术创新发展水平（如表一所示）。
根据指标熵权计算式得到的人工智能技术创新水平各测度指标的权重值（Ｗj）（如表二所示）。从单个指标权重看，首先体现产业规模的人工智能技术融资规模指标权重最高，然后为人工智能新增企业数指标；其次为体现技术创新程度的人工智能技术优先权年专利申请量指标，研发课题数指标权重最低。从分析维度看，首先产业规模维度权重最大；其次为技术创新维度与科技布局维度，基础研究维度权重值最小。综上可知，产业规模与技术创新维度各参数动态变化对人工智能技术创新所处发展阶段的判断具有显著影响。
表２人工智能技术创新水平测度指标权重值
中美等国的对比与分析
根据分析，目前，我国人工智能技术正处于快速发展的技术成长期后期，技术创新十分活跃，未来将涌入更多的企业和科研机构，竞争也将越来越激烈。而美国人工智能技术萌芽于1990年，于2005年步入技术成长期，2020年开始走向成熟，并预计于2034年进入技术衰退期，目前正处于开展商业应用的技术成熟期，创新动力将持续增强。（拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）Ｒ²。Ｒ²最大值为１，越接近１，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，表三可见各国人工智能技术创新Ｓ演化曲线拟合优度Ｒ²均在０.９以上，拟合效果较为理想。——数字经济先锋号注）
表３中美等国人工智能技术创新发展阶段判定
日本、英国、法国与德国作为较早启动人工智能新技术研究开发与科研成果推广应用的主要发达国家，同样具有较大的先发优势，其技术创新发展水平早期均位列世界前沿且技术发展历程与演化轨迹比较相似，均在1990年左右进入技术创新萌芽期，后经技术不断地积累､发展与突破，分别于2005年与2019年左右步入技术创新成长期与成熟期，目前技术已经成熟。
图１中美等国人工智能技术创新周期Ｓ曲线
得益于雄厚的科技与经济实力，美国人工智能技术创新累计综合发展指数遥遥领先于其他各国，日英法德４国作为人工智能新技术创新发展早期的追随者与前期领导者，在人工智能技术领域，同样具有较高的发展水平与先发优势，鉴于人工智能技术创新是一个显著的动态累计过程，且发展周期较长，美日等世界主要发达国家并未因前期先发优势而形成技术发展垄断局面，因而为后发国家的技术追赶提供了巨大的机会窗口。
由图１技术创新演变曲线可预测出，在技术经验渐进性积累与自主创新能力不断提升的条件下，我国正逐步缩小与美国在人工智能新技术创新赛道上的发展差距，预计将在人工智能新技术创新发展的成熟期实现技术的追赶与超越。
目前，中国人工智能技术创新累计综合发展指数已超越英法德日４国，但与技术创新水平处于全球领先地位的美国相比仍有较大发展差距。本文从人工智能新技术创新累计综合发展指数增长率探索未来中国是否能反超美国并掌握创新发展的主导权，图２是各国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率变化结果。
图２拟合中美等国人工智能技术创新累计综合发展指数增长率
由图２可知，1985-2003年，美国、英国、法国、德国与日本人工智能技术创新累计综合发展指数增长速率基本处于快速上升状态，尤其是美国。而我国的人工智能技术创新起步晚于美国，在基础研究原创性成果的不足或某些前沿领域的投入缺失的情况下错失了先发优势。但在国家大力扶持与自主创新能力不断提升的情况下，我国人工智能技术发展呈现出了非常强劲的增长态势。
因此，可以预见，在当前快速增长态势下，再加上后天技术的积累以及先发的数据优势，我国必将在人工智能新技术这一赛道上领跑全球。
影响因素动态分析
我国人工智能新技术创新发展速度较快，但关键核心技术水平与美国相比仍有差距。技术创新是一个多阶段过程，不同发展阶段因所需资源、条件不同而影响因素权重不同。本节创新性地引入技术创新不同阶段变量，动态分析不同阶段下人工智能技术创新的多指标测度体系中维度权重变化。进一步深入剖析我国人工智能新技术创新发展的影响因素。
由表四可以看出，中美两国在人工智能技术的发展阶段、技术创新和技术进步等方面存在差异。美国在人工智能新技术基础研究投入、技术创新布局、技术产业链上游的占据等方面具有较为显著的优势，而我国在科技布局、产业规模和融资份额等方面具有一定优势。但是，我国与美国相比，技术进步较为缓慢，尤其是在芯片领域存在较大差距，这将对我国的人工智能产业化形成不利影响。
因此，我们应该着眼于加强人工智能领域的基础研究，不断提升自主创新能力，积极推动技术创新和进步，在技术产业链上游抢占制高点，实现由技术跟随到技术引领的转变。同时，也需要加强与市场的有效结合，促进技术产业化的发展，让科技创新更好地服务于经济社会的发展，实现以科技创新驱动高质量发展的目标。
表４人工智能技术不同发展阶段影响因素权重分布
通过与美国的比较不难看出，我国人工智能新技术创新在基础研究、技术创新与技术进步维度，仍有相当发展空间，由于缺乏占据世界产业制高点的核心技术，存在若干被他国“卡脖子”的领域。
图３中美等国人工智能技术创新逐年发展指数
虽然我国人工智能新技术研发起步较晚，基础研究薄弱，技术创新累计综合发展指数与美国存在较大差距，但由技术创新逐年综合发展指数（图3）可知，我国人工智能新技术创新发展指数自2003年开始逐年上升，正不断缩小与美国人工智能技术创新累计综合发展指数的差距。作为后起之秀，在经历长期以技术跟随为主的技术潜伏期与萌芽期，以及二次创新为主的技术成长期后，依靠后发优势，我国于2017年反超自2003年以来技术创新逐年发展指数呈逐步下降态势的美国，跃居全球首位。
结论及建议
本文基于人工智能技术创新科研大数据，提出了人工智能技术创新水平多指标测度体系与技术创新综合发展指数计算模型，并通过绘制技术创新生命周期Ｓ演化曲线，对我国与世界主要发达国家在人工智能技术创新方面的发展阶段进行了评估与预测，深度剖析了我国与美国等国之间在技术创新、科技布局、产业规模、技术进步等方面的差距。
基于这些结论，本文提出了几点建议。首先，要强化基础研究，加大对基础研究长期稳定的支持力度，同时引导企业增加基础研究投入，提高我国基础研究水平和源头创新能力。
其次，要推动应用研究与基础研究的融合贯通，坚持问题导向、目标导向，设立重大科技计划项目，支持设立联合攻关团队（校企联合或校校联合等），或以企业为主导并协调高校和有关科研院所的资源，对有关人工智能的应用技术进行研究开发（委托研究、联合研究等形式）。
此外，还建议要产业化市场化发展，中国目前以高校为主、各自为战的人工智能研发体系不利于中国人工智能产业对前沿技术的把握和整体技术创新水平的进一步提升，也不利于技术的快速转化应用。建议培育一批技术先进、世界领先的企业，并带动产业上下游协同发展，形成持续创新能力、技术全球领先的产业集群。
最后，要完善技术创新机制，应鼓励企业培育和引进掌握关键核心技术的科技领军人才和团队，为产业发展提供智力支持；建立综合的关键核心技术突破与创新机制，将短期与中长期科技积累相结合，建立国家基础研究、产业科技等方面的公私结合的综合创新体系，将产业发展创新需求、国家战略创新需求、科研好奇创新需求等三大方面的创新动力综合起来，并重结合，实现“远水”和“近渴”的融合。
综上所述，通过实施这些建议，我国在人工智能技术创新方面可以进一步提升自身的科技水平和创新能力，缩小与美国等发达国家的差距，加速我国在人工智能领域的发展进程。
原文来源：王山，陈昌兵．中美人工智能技术创新的动态比较——基于人工智能技术创新大数据的多Ｓ曲线模型分析［Ｊ／ＯＬ］．北京工业大学学报（社会科学版）。（因篇幅原因，本文有部分删减）
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深度梳理这10个国家的人工智能发展战略
目前，全球主要国家几乎都制定了自己的 AI 战略。
本文将梳理全球十几个处于较领先地位、且明确提出国家层 AI 发展战略的国家的战略思路，包括中国、美国、法国、日本、新加坡等。这将有益于我们预估 AI 的发展前景。
中 国
中国可能在 2030 年成为 AI 强国，但目前在 AI 领域的总投资、人才资源和经验方面仍处于追赶美国的位置。在 2012-2016 年：
1. 中国在 AI 方面的总投资为 26 亿美元，而美国为 172 亿美元。
2. 中国 AI 人才资源 3.9 万人，美国 7.8 万人。
此外，作为世界上人口最多的国家，中国拥有丰富的信息和数据。据估计，到 2020 年，中国将拥有全球数据的 20%（相当于 44ZB）。为此，政府公布了《新一代 AI 发展规划》，具体内容如下：
推动政府与学术界和工业界的密切合作，制定 AI 发展战略目标，并取得进展：
2020 年：AI 总体技术和应用与世界先进水平同步。AI 核心产业规模超过 225 亿美元，带动相关产业规模超过 1508 亿美元。2025 年：AI 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。AI 核心产业规模超过 603 亿美元，带动相关产业规模超过 7540 亿美元。2030 年：AI 理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要 AI 创新中心。AI 核心产业规模超过 1508 亿美元，带动相关产业规模超过 1.5 万亿美元。确定并全面实施 6 项重点任务，包括：
构建开放协同的 AI 科技创新体系：建立新一代 AI 基础理论体系；建立新一代 AI 关键共性技术体系；统筹布局 AI 创新平台；加快培养聚集 AI 高端人才。培养高端高效的智能经济：大力发展 AI 新兴产业；加快推进产业智能化升级；大力发展智能企业；打造 AI 创新高地。建设安全便捷的智能社会：发展便捷高效的智能服务；推进社会管理智能化；利用 AI 提升公共安全保障能力；促进社会交往共享互信。加强 AI 领域军民融合。构建泛在安全高效的智能化基础设施体系。前瞻布局新一代 AI 重大科技项目。确定 9 个 AI 技术领域，包括 1 个 AI 全技术领域和 8 个 AI 技术领域：
AI 技术基础领域：
深度学习、神经信息学、神经信息处理系统等基础研究；在计算机视觉、生物识别、复杂环境识别、人机交互、自然语言处理、自动翻译、智能控制和网络安全方面的研究应用。八个 AI 技术领域：
公共服务平台计算智能家居无人驾驶智能交通应用智能安全AI 终端应用可穿戴设备机器人此外，确定了发展 AI 的四个国家驱动因素，包括硬件、研究、算法和 AI 商业生态系统：
1. 硬件：主张在芯片和超级计算机制造方面赶超先进国家。以中国的方法和组合促进竞争，鼓励与外国公司的交易，鼓励科技巨头和初创公司制造超级计算机、投资生产 AI 芯片。
2. 数据：强调在获取数据时促进政府和企业之间数据共享能够带来优势，并能在人们日益关注 AI 带来的隐私层面的隐患时，通过规范 AI 相关的产业，以及加强人们对于反对数据在商业层面的滥用的讨论，来推动保护数据在不同层面的流动。
3. 开发算法：一方面通过支持基础研究来吸引和培养人才（特别是世界顶级 AI 人才），另一方面鼓励百度、华为、阿里巴巴、腾讯或科大讯飞等科技公司在海外建立 AI 研究院招募 AI 人才，用来克服论文成果及 AI 教育质量低下的问题。
4. 建立 AI 商业生态系统：向国内初创企业投资超过 10 亿美元，并引导地方政府和国有企业吸引私人投资，从而给 AI 项目从社会获取数据、将企业的目标与国家发展计划相结合提供资金。
美 国
美国政府认为 AI 是具有巨大经济和社会效益的、前景大好的转型技术。AI 可以彻底改变美国人的生活、工作、学习、研究和交流。此外，AI 研究能够促进经济繁荣、增加教育机会和生活质量以及提高国家安全。由于这些潜在的好处，美国政府多年来一直在投资 AI 研究。
2016 年 5 月 3 日，美国政府宣布新成立一个关于机器学习和 AI 的 NSTC 小组委员会，以帮助协调联邦在 AI 方面的工作。2016 年 6 月 15 日，网络与信息技术研发计划(NITRD)小组委员会被委任以规划国家 AI 研发战略。之后，他们成立了 NITRDAI 小组，以确定联邦 AI 研发的战略重点，并特别关注企业无法处理的领域。
这项国家 AI 研发战略计划为联邦政府资助的 AI 研究制定了一系列目标，包括政府内部研究和联邦资助的政府外部研究，例如在研究所、大学等。这项研究旨在创造新的 AI 知识和技术，为社会提供许多益处的同时最大限度地减少负面影响。为实现这一目标，这项 AI 研发战略计划概述了联邦政府资助的 AI 研究优先事项：
策略 1：对 AI 研究进行长期投资。对下一代 AI 的优先投资将带来更多的发现和了解，使美国在 AI 领域继续领先世界。
策略 2：开发有效的人机协作方法。AI 系统不会取代人类，而是与人类合作才能实现最佳性能。因此，研究如何建立人类与 AI 系统之间有效交互是必要的。
策略 3：了解并解决 AI 的伦理、法律和社会问题。AI 技术需要在正式和非正式的标准的前提下工作。因此，需要进行研究以了解 AI 的伦理、法律和社会影响。同时，开发设计符合道德、法律和社会目标的 AI 系统。
策略 4：确保 AI 系统的安全。在 AI 系统被广泛使用之前，有必要确保它们以可控、明确和可理解的方式安全运行。这需要进一步的研究，通过构建可靠和可信的 AI 系统来应对这一挑战。
策略 5：为 AI 训练和测试开发可共享公共数据集和环境。数据集和训练资源的深度、质量和准确性会影响 AI 的性能。因此，研究人员应该开发高质量的数据集和环境，并能够负责任地访问高质量的数据集以及测试和培训资源。
策略 6：通过标准和基准来衡量并评估 AI 技术。AI 的进展、水平、标准、示范和群体参与是引导和衡量 AI 发展的关键。需要更多的研究来开发各种评估技术。
策略 7：更好地了解国家 AI 研发劳动力的需求。AI 的进步需要一个强大的 AI 研究群体。因此，增加对当前和未来 AI 研发人员的了解，有助于确保有足够的 AI 专家解决本计划中概述的战略研发领域。
整个联邦政府可通过支持以下建议来完成该计划的七个策略并实现其愿景：
建议 1：基于策略 1-6，制定 AI 研发框架时应考虑潜在的市场机会，并且更有效的统合 AI 研发和投资之间的合作：联邦机构应通过 NITRD 进行合作，制定一个研发框架，以促进本计划中提到的研发工作的协调和进展。这将使各机构能够计划、有效协调和合作，以支持本战略计划。该实施框架应根据每个机构的任务、能力、权限和预算，考虑其研发重点。根据这个实施框架，可能需要建立一些资助计划，用来加快 AI 研发的日程。为帮助实施这一战略计划，NITRD 应该考虑组成一个跨机构工作小组，专门着手于促进不同机构的合作。
建议 2：根据本计划的战略 7，研究创建和维持一支健康的 AI 研究和开发队伍的在国家层面的可能性：一支健康且充满活力的 AI 研发团队对于应对本报告中概述的研究和发展的战略挑战至关重要。虽然一些报告指出，AI 研究的专家可能会出现短缺，但并没有官方的劳动力数据报告来描述 AI 劳动力的现状、预计劳动力的输入计划、以及 AI 劳动力供需力量的对比。NITRD 应该研究如何尽可能准确地描述和定义当前和未来的 AI 研发的劳动力需求，制定额外的研究或建议，以确保有足够的研发劳动力来满足国家的 AI 需求。根据研究结果建议：联邦机构应当确保能够建立和维持一支健康的国家 AI 研究和开发队伍。
加拿大
加拿大是最早发布 AI 战略的国家之一。在 2017 年的联邦预算中，发布了名为 “泛加拿大 AI 战略” 的五年计划，其中包括用于投资研究和 AI 的 1.25 亿加元。该战略有四个目标：
1. 增加科学家和毕业生的数量；
2. 确定三个优秀科学家群体；
3. 在 AI 的经济、伦理、政治和法律影响方面发展思想领导力。
4. 支持国家 AI 研究群体。
加拿大高等研究院领导了该战略，并与加拿大政府及三个新的 AI 研究所密切合作：埃德蒙顿的阿尔伯塔机器智能研究所(AMII)、多伦多的矢量研究所和蒙特利尔的算法学习研究所。
法 国
欧洲在制定 AI 发展战略方面落后于美国和中国。当德国专注于第四次工业革命，英国专注于脱欧时，法国总统马克龙宣布政府已认可国家 “AI 领导” 战略，并将在 5 年内（2018-2022）投资 15 亿欧元作为欧洲国家 AI 战略的代表。法国总统关于 AI 发展战略的声明总结了 CédricVillani（法国数学家，2010 年菲尔兹奖获得者，也是法国国会议员）与其合伙人编写的法国和欧洲 AI 战略报告的要点。报告的七个关键要素包括：
第一，制定合适的数据政策，鼓励企业创建和共享数据，开发社会感兴趣的数据，支持数据备份权。
第二，AI 发展的四大战略重点领域为健康、交通、环境、国防和安全，针对重点问题，每个战略领域分别制定政策，为特定区域的平台奠定基础，检查每个区域的创新地带。
第三，发挥法国 AI 研发的潜在优势，在选定的大学和研究机构建立跨学科的 AI 组织，分配适当的研究资源（包括与制造商合作、为 AI 应用专门设计的超级计算机）；提高研究人员工资，加强产学研交流。
第四，计划应对 AI 技术对工人的影响，设立公共实验室以应对工作变化，开展机器与人类互补的研究，评估职业培训的新方法。
第六，确保 AI 开发技术的透明度，建立清晰度和算法审核制度，关注 AI 代理人对道德威胁的责任，成立数字和 AI 技术相关的私人伦理委员会，负责组织 AI 伦理的公开辩论，坚持人类义务的原则（主要是在公共服务中使用 AI 工具时）。
澳大利亚
澳大利亚还没有明确的 AI 战略。然而，在澳大利亚 2018 年到 2019 年的预算中，政府宣布在四年内投资 2990 万澳元，以支持 AI 的发展。此外，政府还制定了技术路线图、标准框架和国家 AI 伦理框架，以负责任地支持该问题的发展。非政府组织还支持联合研究中心的项目，博士奖学金及其他改善澳大利亚 AI 人才供应的举措。
此外，在 2017 年创新路线图，《澳大利亚 2030：通过创新实现繁荣》中，“政府宣布将在政府的数字经济战略中优先考虑 AI。该战略于 2018 年第二季度发布。”
德 国
德国的 AI 计划要求到 2025 年投资额达到 30 亿欧元，并希望通过与私营企业合作使投资金额翻一番，以达到使 “德国和欧洲成为 AI 中心” 的目的。德国的国家 AI 计划重点发展全国范围内的 AI 中心，投资教育并吸引下一代 AI 人才，为数据数字化做准备。
德国制定了多项产出目标，例如形成由 12 个新的 AI 研究中心组成的国家网络、100 个新的 AI 教师职位，以及政府的资助计划：每年为 1000 家中小企业提供 AI 相关支持服务。此外，为了对教育进行广泛而可持续的变革，德国 AI 协会提出了一些政策建议，包括在第三年引入数据科学的义务教育。此外，政府将决定大学的实习和学术课程。因此，当政府在 2018 年发布了国家 AI 计划时，德国各州就争先恐后地成立新组织，准备申请联邦资金。
政府还呼吁吸引在海外工作的德国研究人员。德国计划从 2018 年到 2024 年通过亚历山大 · 冯 · 洪堡奖学金项目招募 30 名新的国际讲师（每年 6 名新讲师）。该项目提供 350 万欧元或 500 万欧元的启动投资基金，具体金额取决于研究的内容。
随后，政府还呼吁推动企业数据数字化进程。他们通过 AI 战略中概述的新咨询计划实施了集成的 “数字化中心”，以支持每年 1,000 家中小企业的数字化。
阿拉伯联合酋长国
阿联酋政府于 2017 年 10 月启动 AI 战略，是中东第一个制定 AI 战略的国家，也是第一个成立 AI 部门的国家。该战略是阿联酋 2071 百年计划的第一个举措。该总体计划的主要目标是利用 AI 提高政府效率。
政府将在九个领域投资 AI 技术：交通、健康、太空、可再生能源、水、科技、教育和环境。政府旨在降低整个政府的成本，实现经济多元化，并将阿联酋定位为 AI 应用的全球领导者。
日 本
按 GDP 计算，日本一直是世界第四大经济体。然而，日本的 AI 开发市场从约 3.7 万亿（2015 年）增加到约 87 万亿（2030 年）。在以下方面引领世界的 AI 发展战略：
首先，政府成立了日本 AI 技术发展战略委员会，垂直管理 5 个国家研发机构、3 个核心发展中心（信息技术研究所、国家中心、理化研究所、国家产业科学技术研究院）。
其次，AI 产业化进程聚焦三个优先领域，包括生产力、医疗健康和服务。其中，医疗健康分三个阶段：第一阶段（2020 年）：推动 AI 直接数据的应用以促进相关领域的应用；第二阶段（2020-2025）：将 AI 及其数据的公共应用扩大到更加广阔的领域；第三阶段（2025-2030 年）：基于多领域的连接和混合，建立 AI 生态系统。
第三，三大核心研发中心专注于基于多样化数据的社交 AI 技术。其中，多样化数据包括：个人、语音对话、内科、动作和搜索历史、生活工作空间、销售制造、交通、自然、天气和地图（土地、市区）；AI 技术包括：图像识别、自然语言处理、语音识别 / 合成及预测。10 年来，政府将大学附属的公司和研发机构在 AI 研发方面的投资增加了两倍，同时也促进了更多优秀的私人研发投资。
最后，为青年研究人员创造发展环境，特别是在第一阶段要吸引国内外高水平的 AI 开发人才，鼓励 AI 研究人员积极参与 AI 技术发展。
韩 国
2018 年 5 月，韩国第四次工业革命委员会宣布了国家 AI 发展战略，投资 2.2 万亿韩元，吸引 5000 名专家，成为全球 AI 发展的四大强国之一。该战略持续到 2030 年，由四个阶段组成：
第 1 阶段（2020 年）
核心技术：视听理解技术的发展。扩展技术：专业领域的 AI 问答系统。将卫生部门寻找新药的时间从五年缩短到一年。背景技术：复杂信息分析涉及使用高功率说明性操作。吸引和培养 AI 高级人才 590 人，AI 普通员工 2250 人。构建 6670 万个共享数据、430 万个产业数据、92 亿个韩语理解。每年为 300 个组织提供超级计算支持。
第 2 阶段（至 2022 年）
基础技术：掌握无监督学习理论、图像合成技术、跟踪—检测与预测技术、说明性功能推断学习（至 2025 年）。可扩展技术：实时风险检测系统。将医疗行业新药的开发周期缩短一半以上（从 15 年到 7 年）。关键技术：大脑神经网络与 AI 神经网络之间的认知信息交换；整体的大脑和机器安全（发展中，持续到 2025 年）。吸引和培养 AI 高级人才 1370 人，AI 普通员工 3600 人，构建 1.11 亿个共享数据、4850 万个产业数据、153 亿个韩语理解。每年为 400 个组织提供超级计算支持。
第 3 阶段（直到 2025 年）
核心技术：继续学习功能上的说明性的推断。人工神经网络芯片的商业化。扩展技术：图片的问答系统。开发适合每个个体的新药。关键技术：大脑神经网络与 AI 神经网络之间的认知信息交换；用于大脑和机器安全的集成接口。培养具有世界一流 AI 领导能力的人才（直到 2030 年）。以改善合作的形式加强基础设施研究（至 2030 年）。
第 4 阶段（至 2030 年）
核心技术：AI 与人类使用无监督学习技术进行自主协作。扩展技术：提供适合每个特定受众的食药制剂。背景技术：通过 AI 的应用，加强、提高人类的认知能力。培养具有世界一流 AI 领导能力的人才。通过加强合作加强研究基础设施。
投资的选择是专注于新技术；公共部门很难吸引私人投资，也很难在私人竞争力的领域建立原始市场。因此，实践的座右铭是确保技术能力，在基础科学（基于认知科学的新一代 AI，神经网络计算）技术较低的情况下按照国际标准发展 AI。AI 芯片层，高性能 AI 计算，应用领域按照 AIX 公式（新药，未来材料，工业应用）。
建立 AI 发展研究生和博士后的培训机构，加强高校和研究机构的 AI 培训和研究支持。建设公共和私人 AI 大脑实验室、AI 中心和 AI 基础设施平台。韩国第一家 AI 公司 Saltlux 获得了 320 亿韩元的 AI 产品投资。
新加坡
新加坡的国家 AI 计划在五年内投资 1.5 亿美元，以结合国家 AI 能力来推动新加坡的数字经济。该计划有三个目标：
1. 使用 AI 解决交通、医疗保健等领域的关键社会和产业问题。
2. 投资以提升 AI 能力（解释下一代 AI 的 AI 系统、认知科学、AI 人才培养等）
3. 提供 100 个项目，促进 AI 和机器学习在产业中的应用。
世界各国的国家 AI 战略的优劣势
一般来说，国家层面公布的 AI 战略主要集中在 AI 培训和人才吸引方面。然而，还没有哪个国家对 AI 培训的职业引导有更详细的指导。
大多数建议来自于教育机构和私人公司的研讨会，所以在这一问题上还没有共识。目前来看，2020-2030 年国家 AI 战略在 AI 职业指导方面的一些优点和缺点如下。
优势：
1. 着眼于关键经济实体和部门从而促进实施国家 AI 战略。
2. 协助确定 AI 技术给每个国家的经济造成影响的规模。
3. 帮助确定 AI 带来的挑战和益处，如何最大限度地发挥竞争优势，及为克服 AI 给经济造成的阻挠提供解决方案。
4. 明确规定实现既定战略目标的发展路线图。
劣势：
1. 所有关于 AI 带来的效益的预测仍然有些模糊，具有主观性，没有明确的科学依据。
2. 国家层面的 AI 战略是非常概括性的，实施起来具有挑战性。
3.AI 方面的人才资源短缺仍然是每个国家教育规划者的挑战。
AI 发展的战略优先级
这个领域政策发展的独特之处在于，全球各国政府为促进 AI 的使用和发展采取的方法相当广泛。他们不仅推进不同的政策，而且还专注于公共政策的不同领域。
这个框架在公共政策领域对 AI 战略进行了粗略的分类，并通过热度图评估了 AI 战略优先级和他们的研究资金和关注度之间的关系（见下文解释）。
全球范围内的 AI 战略清单的制定受到了两个挑战的阻碍。首先，不同的 AI 战略差别很大；它们可能来自于一个网站、一份官方白皮书、一份工作报告或一份预算公告。因此，有可能由于该领域快速且多样化的发展，某项战略可能被忽略了。
其次，一些政府在发布了原始方法后又宣布新的举措。为了能够对每个计划进行更系统的分析，本分析只关注首次宣布时的内容。
最后，每项战略的政策公告被归类为八个公共政策领域：
1. 科学研究：给基础的和应用性的 AI 研究建立新的研究中心或项目，或承诺增加现有的 AI 公共研究资金。
2.AI 人才培养：提供资金以吸引、保留和培训国内外 AI 人才，包括资助某些领军人才或成立专门 AI 的硕士和博士课程。
3. 技术和工作前景：帮助学生和整个劳动力市场发展相应的工作技能，如投资 STEM（科学、技术、工程和数学）教育，数字技能，或终身学习。
4.AI 技术的产业化：鼓励私营部门采用 AI 技术，包括对战略部门的投资，对 AI 初创企业和中小企业的资助，以及创建 AI 集群或生态系统的战略。
5.AI 的伦理标准：建立理事会、委员会或工作小组，从而为 AI 的使用道德及相关发展制定标准或法规。这一领域还包括为研究或试点项目提供具体资金，以开发可解释和透明的 AI。
6. 数据和数字化基础设施：为开放数据伙伴关系、平台和数据集提供资金，并承诺创建测试环境和监管沙盒。
7. 政府治理中的 AI：成立试点项目，用 AI 来改善政府效率、服务提供和公共管理。
8. 包容性和社会福祉：确保 AI 促进社会的包容性，以及 AI 自身行业背景和观点的包容性。
六部门发文以场景创新推动人工智能发展看点解析
新华社北京8月27日电题：六部门发文以场景创新推动人工智能发展看点解析
新华社记者胡喆、宋晨
近日，科技部等六部门联合印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》。随后科技部又公布了《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》，打出以场景创新推动人工智能发展的政策“组合拳”。该系列文件出台的背景是什么？哪些场景将是重点鼓励发展的典型场景？新华社记者采访了负责文件起草的相关部门负责人。
当前，我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展，为开展人工智能场景创新奠定了坚实基础。科技部新一代人工智能发展研究中心主任、中国科学技术信息研究所所长赵志耘介绍，此次印发的指导意见，旨在统筹推进人工智能场景创新，着力解决人工智能重大应用和产业化问题。
指导意见提出，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向，强化主体培育、加大应用示范、创新体制机制、完善场景生态，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。
科技部战略规划司副司长邢怀滨表示，随着我国人工智能发展进入新阶段，需要适应新阶段新特征的创新政策。借助场景创新和需求牵引，将与技术研发形成双向互促的良性循环，推动人工智能技术突破成为促进人工智能技术研发的有效模式。
此次印发的指导意见提出“企业主导、创新引领、开放融合、协同治理”四项基本原则，提出“场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平”的主要发展目标，将围绕“高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会建设、高水平科研活动、国家重大活动和重大工程”等打造重大场景。
“人工智能是赋能技术，必须与应用场景结合才能发挥最大作用，我国人工智能发展的优势也在于丰富的应用场景，特别是实体经济智能化升级，提供了丰富的场景需求。”工业和信息化部科技司副司长任爱光说。
随着场景对推动人工智能技术与实体经济深度融合、加速人工智能快速发展的作用正逐步显现，以新一代人工智能创新发展试验区为代表，很多城市已经意识到场景对于人工智能、新经济发展的重要作用，开始在交通、农业、医疗、教育等领域开展场景探索工作。
交通运输是人工智能技术的重要行业用户，在新一轮科技革命和产业变革中，交通运输已成为新技术和新业态创新实践的热点领域。指导意见提出，在交通治理领域探索交通大脑、智慧道路、智慧停车、自动驾驶出行、智慧港口、智慧航道等场景。
“以应用为驱动，打造面向出行和运输服务实际需求的重大场景，可以更好促进新一代人工智能技术赋能交通运输高质量发展。”交通运输部科技司司长岑晏青说。
在农业领域，指导意见提出优先探索农机卫星导航自动驾驶作业、农业地理信息引擎、网约农机、橡胶树割胶、智能农场、产业链数字化管理、无人机植保、农业生产物联监测、农产品质量安全管控等智能场景。
“这对提高农技装备和信息化水平，健全现代农业科技创新体系，提高生产力水平具有重要意义。”农业农村部科技教育司副司长张振华说。
安全便捷智能的社会服务事关百姓民生。指导意见提出，医疗领域积极探索医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景。
国家卫生健康委科教司监察专员刘登峰表示，国家卫生健康委将认真落实指导意见各项措施，推动人工智能卫生健康领域场景创新，促进人工智能高水平应用，不断丰富卫生健康服务手段。
一流大学是基础研究主力军和重大科技突破策源地。教育部科学技术与信息化司司长雷朝滋表示，教育部将引导高校面向国家战略和产业发展需求，以应用场景为驱动，持续加强人工智能领域基础理论研究、关键核心技术攻关和科技成果转移转化，培养一批符合产业发展需求的高水平、复合型创新人才，大力促进我国人工智能领域技术进步和广泛应用。
下一步，有关部门将在推动人工智能场景创新工作中坚持“三位一体”原则。邢怀滨介绍，科技部将与相关行业部门和地方政府紧密合作，采取横向联动、纵向贯通等组织方式，调动各方积极参与，在技术研发组织、复合型人才培养、基础设施建设、行业数据开放、落地政策配套等方面汇聚多方资源，形成工作合力，共同破解行业数据缺乏、落地成本高、场景创新深度不足等产业化难点问题。