三个阶段、12年时间，中国将人工智能升级为国家战略
根据国务院列出的三阶段战略目标，第一步是力争在2020年AI总体技术和应用与世界先进水平同步；初步建成AI技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的AI骨干企业，AI核心产业规模超过人民币1500亿元，带动相关产业规模超过1兆元。
第二步在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，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。
最终在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。届时全球人工智能核心市场将突破1万亿，相关产业规模超过10万亿。
中国政府希望加快人工智能技术的商业化进程，推出一系列人才招募、投资和研发计划，鼓励国有企业、私营机构、军事机构参与人工智能技术的发展过程；但中国政府高度关注军事领域应用，这可能会引发国际社会的担忧。据悉人工智能科技园将关注BigData、生物辨识、深度学习和云端计算等领域。
人工智能的资源倾斜
不久前，国家发改委公布《2018年“互联网”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程支持项目名单》，在2017年“互联网+”重大工程的基础上增加了人工智能、数字经济两个新分类。
2017年初，国家发改委在全国批复了四个人工智能公共资源基础服务平台，人工智能公共资源基础服务平台第一期工程将陆续完成，而此次国家发改委人工智能重大工程，旨在推进人工智能产业化，因此在识别率、容量、响应速度甚至市场化等方面都有详细的规定。
毋庸置疑，人工智能是未来的发展方向，未来我们周围，不论是生活还是工作，都会充斥着人工智能的身影。
就如同我们的先祖发现了“火”一般，人工智能的研发也预示着我们的社会将向前迈一大步。研发人工智能的初衷就是为了让人类摆脱那些繁杂的工作，解放我们的劳动力，让人工智能去做那些我们不愿意做的事情。以后人工智能发展水平上去之后，更是会做一些我们人类做不了的事情。
人工智能的作用当然不仅如此，发展到最后，甚至还能够进行创造，自主升级进化，届时，我们人类也将彻底从工作中解脱出来，做自己想做的事情，并且比现在轻松无数倍。
人工智能的战略储备
当然，现在的人工智能大多数都是一种单一的程序，它们只是单纯的进行机器学习，而没有如同人工智能一样在学习提升上有着指数级的上升。但是，在刚刚过去的2017年，人工智能已经开始崭露头角。
比如在手机上，智能芯片已经被很多厂商所提及，华为手机中的智能芯片NPU也被列装进去，虽然现在还没有一款应用能够真正的发挥这枚智能芯片的作为，但是不容置疑的是，华为已经走在了其它厂商的前面。
不仅是在商业领域，在教育方面，国家也在逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程数字软件、游戏的开发和推广。支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作，为我国今后的人工智能做人才储备。
显然人工智能在短时间内不会进行到科幻电影中的那样如同人一般的灵活，但是很多时候，我们已经拥有了相当程度的弱人工智能产品。比如现在市面上的一些语音翻译工具，已经能够做到非常精准的翻译各个国家的不同语言。甚至有些连方言都可以应对自如，要知道在几年前，那种低效率的语音系统即便是在手机中必备安装的功能，也没有多少使用率的。
其他国家的热切关注
中国对于人工智能的大力投入，显然也引起了世界上其他国家的瞩目。以美国为例，据美国国防部报告显示，美国政府对中国公司投资美国新创公司感到担忧，这意味着可能会更严格管制来自中国的投资。
包括知名风险投资人BillBreyer等一些业内人士，将美国和中国在人工智能领域的竞争，与1950年代美国与苏联的太空竞赛对比，但他相信美国在人工智能领域有一定优势，硅谷有大量人才和创造力，这种优势会一直持续下去。
中国与美国在人工智能方面有许多的共同点，比如中美两国政府都把人工智能当作未来战略的主导，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。美国和中国都在国家层面建立了相对完整的研发促进机制，整体推进人工智能发展。
不过美国一直处在人工智能基础研究的前沿，保持着全球领先地位，而中国虽然也跻身全球人工智能领先集团，但是在基础算法和理论研究上，与美国还是有相当大的差距。
人工智能拥有我们现在无法想象的能力，能够全面提升一个国家的实力，现在中国也在抓紧进行人工智能领域的投入，目前在应用层的一些领域中已经显现除了竞争实力，部分指标都达到了与美国相近的水平。
小结
国家实力的提升来源于科技企业的创新。中国首批四个公共资源基础服务平台的批复，便是希望他们能够在今后的能够发展到媲美谷歌、IBM、微软，甚至超过他们。
当然，国家的人工智能战略体现在方方面面，这里也只是讲到了微小的一部分，但是从中可以看出，我国对于人工智能领域是势在必得。毕竟，我们的未来是星辰大海！
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来源：机器之心
作者：TimDutton
本文共6700字，建议阅读10+分钟。
本文总结了各个国家的AI关键政策和目标，同时也着重介绍了战略发布以来各国公布的相关政策及做出的举措。
[导读]人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌，为了抓住AI发展的战略机遇，越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。近日，来自加拿大先进技术研究院（CIFAR）的政策研究员TimDutton对颁布了AI战略的一些国家进行了总结。本文在发布之后引起了YannLeCun等学者的注意。
AI全球领导者之争已经正式拉开帷幕。在过去的15个月里，加拿大、日本、新加坡、中国、阿联酋、芬兰、丹麦、法国、英国、欧盟委员会、韩国和印度都发布了促进AI应用与开发的战略。这些战略无一相似，关注的方面也有所不同，如科学研究、人才培养、技能与教育、采用公共和私有部门、道德包容、标准与法规及数据与数字基础设施。
本文总结了各个国家的关键政策和目标，同时也着重介绍了战略发布以来各国公布的相关政策及做出的举措。
澳大利亚
目前，澳大利亚还没有发布AI战略。然而，在其发布的2018~2019年度预算中，政府公布了一项四年计划，拨款2990万澳元支持AI的发展。政府将创建一份技术发展路线图、一个标准框架、一个全国AI道德框架，用于支持负责任地开发AI。这笔拨款还将支持联合研究中心项目、博士奖学金及其他可以提高澳大利亚AI人才供应的举措。此外，在该国2017年发布的创新发展路线图——《Australia2030:ProsperityThroughInnovation》中，政府宣布将把AI放在其即将发布的《数字经济战略》（DigitalEconomyStrategy）的优先位置。该战略预计在2018年下半年发布。
加拿大
加拿大总理特鲁多公布《泛加拿大人工智能战略》
来源：MPRajGrewalNews
加拿大是全球首个发布AI全国战略的国家。2017年的财政预算详细介绍了一份五年计划——《泛加拿大人工智能战略》（Pan-CanadianArtificialIntelligenceStrategy），政府计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该战略包含四个目标：
增加AI研究者、毕业生数量；
创建三个卓越的科学团体；
培养理解AI经济、道德、政策和法律含义的思想领袖；
支持专注于AI的国家研究团体。
加拿大高等研究院（CIFAR）在战略中起带头作用，与政府及三个新兴AI机构——埃德蒙顿的AlbertaMachineIntelligenceInstitute（AMII）、多伦多的VectorInstitute及蒙特利尔的MILA——展开密切合作。
加拿大的AI战略与其他战略存在很大差异，因为它主要是一个研究及人才战略。该战略提出的新兴AI机构、CIFARAI主席及国家AI计划都旨在提高加拿大作为AI研究和培训领导者的国际形象。CIFARAI及社会计划（CIFARAI&SocietyProgram）检验AI的政策和道德影响，但总体战略不包括其它战略中的政策，如战略部门投资、数据和隐私或技能开发。这并不是说加拿大政府没有将这些政策落实到位，而是这些政策与《泛加拿大人工智能战略》相分离，而不是其中一部分。
《泛加拿大AI战略》：
https://www.cifar.ca/assets/pan-canadian-artificial-intelligence-strategy-overview/
中国
作为全球第二大经济体，中国已向世人宣告了引领全球AI理论、技术和应用的雄心，国家在2017年7月颁布了《新一代人工智能发展规划》。该计划是所有国家人工智能战略中最为全面的，包含了研发、工业化、人才发展、教育和职业培训、标准制定和法规、道德规范与安全等各个方面的战略和发展目标。
这是一个三步走策略：
第一步，到2020年让中国的AI产业界与最强竞争者"齐头并进"；
第二步，在2025年在一些AI领域实现"世界领先"水平；
第三步，到2030年成为全球人工智能创新的"主要中心"。
中国在2030年的目标是人工智能产值达到1万亿人民币，而相关行业的总产值达到10万亿人民币。这一计划还明确了政府将会鼓励招揽全球最优秀的人才，加强对国内AI劳动力的培训，并在促进人工智能发展的法律、法规和道德规范方面引领世界。这其中包含了积极寻求全球AI领导者的意图。
在《新一代人工智能发展规划》发布之后，工信部又与2017年12月发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》该计划可看做是前者的第一步战略，希望推动中国的AI产业到2020年达到世界一流水平。具体来说，它试图推动四个主要方面：
加大力度开发智能和网络产品，如自动驾驶汽车、服务机器人和语音/图像识别系统；
加强开发人工智能支持系统，其中包括智能传感器和神经网络专用芯片；
鼓励智能制造业的发展；
通过投资行业培训资源、标准化测试和网络安全等方面改善人工智能的发展环境。
去年11月，科技部还与百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞等科技公司展开合作，宣布建立国家新一代人工智能开放创新平台。随后，中国又于今年1月宣布投资138亿元人民币，在中关村建立人工智能科技园。
国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知：
http://www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm
工业和信息化部关于印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》的通知：
http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5960820/content.html
丹麦
丹麦于2018年1月发布《丹麦数字技术增长战略》，旨在使丹麦成为数字革命的领导者，并为所有丹麦人创造财富，促进丹麦发展。该战略并非完全着眼于AI的发展，而是侧重于AI、大数据、物联网的共同发展。它有三个目标：
使丹麦企业成为最善于利用数字技术的企业
具备实现业务数字化转型的最佳条件
确保每个丹麦人都具备必要的数字技术进行竞争。
在基金方面，丹麦政府于2018年拨款7500万丹麦克朗，之后每年拨款1.25亿克朗，直到2025年，永久拨款7500万克朗，用于实施战略举措。
报告一共概述了38项新举措。主要举措包括创建《丹麦数字枢纽中心》（公私合营的数字技术集群）、《中小企业：数字技术计划》（支持丹麦中小企业数字转型的协调计划）和《技术契约》（促进数字技术的全国性倡议）。政府还宣布了进一步开放政府数据、试验监管沙盒以及加强网络安全的举措。
丹麦数字技术增长战略：
https://em.dk/english/news/2018/01-30-new-strategy-to-make-denmark-the-new-digital-frontrunner
欧盟
欧盟委员会AI战略时间表
2018年4月，欧盟委员会通过了《人工智能通讯》。这是一份长达20页的文件，阐述了欧盟对AI的态度。委员会的目标是：
提高欧盟的技术和工业能力，增加公共和私营部门对AI的吸收；
让欧洲人为AI带来的社会经济变化做好准备；
确保建立适当的道德和法律框架。
主要举措包括承诺将欧盟对AI的投资从2017年的5亿欧元增加到2020年底的15亿欧元，建立《欧洲人工智能联盟》（人们现在可以加入），以及制定一套新的AI道德准则，以解决公平、安全和透明等问题。一个新的"AI高级别小组"将作为《欧洲人工智能联盟》的指导小组，并将起草道德准则供成员国审议。
目前，委员会正与成员国合作，计划今年底制定关于AI的协调方案。即将出炉的方案旨在"最大化欧盟和成员国投资影响力，鼓励欧盟内部协同与合作，交流最佳技术，共同确定前进方向，以确保整个欧盟能在全球范围内展开竞争。"
人工智能通讯：
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/communication-artificial-intelligence-europe
芬兰
2017年5月，芬兰财政部长MikaLintilä任命了一个指导小组，研究芬兰如何在应用AI技术方面成为世界顶级国家之一。虽然该小组要到2019年4月才会发表最终报告，但它已经提交了两份中期报告，芬兰政府已开始将该小组的建议纳入政府政策。第一份报告《芬兰的AI时代》调查了芬兰在AI方面的优势和劣势，并提出了八项建议，希望推动芬兰在应用AI方面成为全球领导者。主要倡议包括建立“芬兰AI中心”（阿尔托大学和赫尔辛基大学的一个联合伙伴关系，以加强AI研究、人才和产业合作）、AI加速器试验项目以及将AI纳入公共服务。第二份中期报告《AI时代的工作》又提出了28项政策建议，涉及未来工作的四个方面：增长和就业；劳动力市场；学习和技能；道德。
芬兰的AI时代：
http://julkaisut.valtioneuvosto.fi/bitstream/handle/10024/160391/TEMrap_47_2017_verkkojulkaisu.pdf?sequence=1&isAllowed=y
法国
法国总统埃马纽埃尔·马克龙在巴黎举行的“AIforHumanity”峰会结束时，公布了法国将在AI研究、训练和产业领域成为全球领先者的“十五亿欧元计划”。该计划在很大程度上借鉴了《有意义的人工智能：走向法国和欧洲战略》报告中的内容，其中法国著名数学家兼埃松省代表CédricVillani和“VillaniMission”的其他成员概述了政府需要考虑的一些政策和倡议。
“十五亿欧元计划”分为四部分：
首先，马克龙宣布了加强法国AI生态系统和吸引国际人才的若干举措。其中最重要的是宣布了《国家AI计划》，该计划将在法国建立一个由四或五个研究机构组成的网络。
其次，法国将制定开放的数据政策，推动在医疗保健等已经具备AI优势潜力的领域应用人工智能。
第三，政府将建立监管和金融框架，支持国内“AI冠军”发展。
最后，政府将制定道德规范，确保AI的使用和发展是透明的、可解释的和非歧视性的。
到马克龙五年任期结束时，政府将总共向AI投资十五亿欧元。虽然具体细节尚未公布，但法国将投入7亿欧元用于研究，今年的1亿欧元用于AI初创企业和公司，每年的7000万欧元通过法国公共投资银行拨款，4亿欧元用于AI产业项目。《Villani报告》建议将重点放在四个部门（医疗、交通、环境和国防），但马克龙没有提及这项建议。但是，他详细讨论了AI在医疗和交通方面的潜力。
15亿欧元计划：
https://www.gouvernement.fr/en/artificial-intelligence-making-france-a-leader
马克龙在“AIforHumanity”峰会上演讲
图源：Reuters
德国
德国计划在2018年秋公布其国家AI战略。目前尚不清楚战略具体细节，但从2018年社会民主党和基督教民主联盟达成的联盟协议中，我们知道，政府正计划与法国建立一个联合AI研究中心，并将委托一个新的工作小组就AI和算法的道德问题提出建议（类似的工作小组已经发布了一份“关于自动驾驶汽车道德”的报告）。
德国已经制定了相当于事实战略的若干政策和举措，而不是官方战略。主要是政府与学术界和业界人士合作，重点将AI技术融入德国的出口部门。旗舰项目是“工业4.0”，但最近战略目标转向更依赖AI技术的智能服务。“德国AI研究中心”（DFKI）是这项工作的主要参与者，为面向应用的基础研究提供资金。其它相关组织包括亚AlexandervonHumboldtFoundation（促进学术合作，吸引科学人才到德国工作）和PlattformLernendeSysteme（汇集来自科学、工业、政治和民间组织的专家，为政府提出切实可行的建议）。
《工业4.0》：
https://www.bmbf.de/pub/HTS_Broschuere_eng.pdf
印度
印度对其《国家人工智能战略》（NationalStrategyforArtificialIntelligence）采取了独特的做法，重点关注印度如何利用AI促进经济增长和社会包容。撰写报告的政府智库NITIAayog称这种方法为“AIforAll”。因此，该战略旨在：
使印度人拥有找到高质量工作的技能，并提高这种技能；
投资能够最大限度扩大经济增长和社会影响的研究和部门；
将印度创造的AI解决方案推广到其它发展中国家。
《国家人工智能战略》：
http://niti.gov.in/writereaddata/files/document_publication/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf
NITIAayog提供了30多项政策建议，以投资于科学研究，鼓励技能再培训和训练，加快在整个价值链中采用AI，并促进AI方面的道德、隐私和安全。它的旗舰计划是一项两级综合战略，旨在促进AI领域的研究。首先，新的"AI卓越研究中心"（CORE）将侧重于基础研究。其次，该中心作为"国际AI转型中心"（ICTAI）的技术提供者，将侧重于在社会重要领域创建基于AI的应用。在报告中，NITIAayong把医疗保健、农业、教育、智能城市和智能移动确定为应用AI将最有利于社会的优先领域。报告还建议在每个CORE和ICTAI建立一个道德委员会联合会，制定有关隐私、安全和道德的行业特定准则，创建一个国家AI市场，以增加市场发现和减少收集数据的时间和成本，以及一些帮助所有人获得技能的举措。从战略上来说，政府希望把印度建成一个"人工智能库"，也就是说，如果一家公司能够在印度部署AI，那么它将适用于其它发展中国家。
日本
日本是第二个发展AI战略的国家。基于2016年4月的"面向未来投资的公私对话"期间首相安倍晋三的声明，日本成立了人工智能技术战略委员会以发展"研究和发展目标以及人工智能产业化的路线图"。该委员会有11名成员，分别来自学术界、业界和政府，包括日本科学促进会主席、东京大学校长和丰田董事长。
《人工智能技术战略》的计划在2017年3月发布。该战略对于其工业化路线图很重要，它将AI设想为一种服务，并组织AI的发展为三个阶段：
在多个领域发展数据驱动的AI技术的应用；
在多个领域发展AI技术的公共事业；
通过连接多个领域建立AI生态系统。
该战略将这个框架应用到日本《社会5.0》倡议的三个主要领域：生产力、健康和流动能力，并勾勒出了实现工业化路线图的基本轮廓。这些政策包括在研究与开发、人才、公共数据和创业公司上的新投资。
《人工智能技术战略》：
http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf
新加坡
《新加坡人工智能战略》（AISingapore）于2017年5月发布，这是一项历时五年、投资1亿5千万美元的国家计划，目标是增强新加坡的AI技术实力。这是一个涉及6个不同组织的政府层面合作关系。它的目标是：
向AI研究的下一个浪潮投资；
解决主要的社会和经济挑战；
扩大AI技术在工业界的采纳和使用。
新加坡AI战略概览
该计划由4个关键倡议组成：
第一，“基础AI研究”投资那些能为《新加坡人工智能战略》其它支柱做出贡献的科学研究。
第二，“重大挑战”支持那些能为新加坡和世界面临的主要挑战提供创新解决方案的多学科团队的工作。目前该计划聚焦于健康、城市方案和金融。
第三，“100个实验”投资可扩展到工业界问题中的AI解决方案。
最后，“AI学徒期”是一个9个月结构的计划，将在新加坡培养新一批AI人才。
在2018年6月，新加坡政府宣布《AI治理和道德的三个新倡议》。原则上，“AI和数据的道德使用”的新咨询委员会将帮助政府发展AI道德的标准和治理框架。
《新加坡人工智能战略》：
https://www.aisingapore.org/
《AI治理和道德的三个新倡议》：
https://www.opengovasia.com/articles/singapore-announces-initiatives-on-ai-governance-and-ethics
韩国
Deepmind的AlphaGo打败韩国围棋世界冠军李世石给了韩国很大的刺激。全球超过1亿的观众围观了那场在首尔举办的为期六天的锦标赛，AlphaGo以4:1的惊人战绩打败了李世石。比赛结束仅仅两天之后，韩国政府就公布要在未来五年投资1万亿韩元支持AI研究。
两年之后，韩国政府又公布了一个新的五年计划，要投资2.2万亿韩元加强该国的AI研发。该计划共分为三个部分。第一部分是确保AI人才供应，到2022年，政府将创设6个AI研究院，旨在培训5000名AI专家（1400名AI研究院和3600名数据管理专家）。
此外，政府还公布了一个600人的AI培训计划，旨在满足短期内的AI人才需求。第二部分是AI技术开发。政府将资助国防、医疗、公共安全方面的大型项目，并将开启一个与DARPA类似的AI研发挑战。最后一部分是AI基础设施投资，用于支持AI初创及中小型企业的发展，包括2029年前创建一个AI半导体和一个面向AI的创业孵化器，以支持新兴AI业务。
阿联酋
阿联酋政府于2017年10月发布了其AI战略，是中东首个创建AI战略的国家，也是全球首个设立“人工智能部”的国家。该战略是《阿联酋2071世纪计划》的首个战略，其主要目标是利用AI增强政府的施政能力及效率。政府将在9个部门进行AI技术投资：交通、卫生、太空、可再生能源、水、技术、教育、环境及通信。此举旨在降低整个政府的成本、实现经济多元化，并将阿联酋打造成AI应用领域的全球领军者。
英国
英国政府于2018年4月发布了《人工智能行业新政》（AISectorDeal）。这是该国政府更大工业战略的一部分，旨在推动英国成为全球AI领导者。它非常全面，包含推动政府和公司研发、STEM教育投资、提升数字基础设施、增加AI人才和领导全球数字道德交流等方面。其中包括超过3亿英镑的国内外科技公司投资计划、扩建阿兰图灵研究所、创立图灵奖学金以及启动数据伦理与创新中心。该中心是英国政府AI计划的重要组成部分，英国希望以此引领全球AI道德研究。该机构已于今年6月开始了征询公众意见以及领导人招募的行动。
在行业新政颁布之前，英国上议院人工智能特别委员会还发布了一份长篇报告《AIintheUK:ready,willing,andable?》。该报告是一份为期十月调查的结果，旨在研究人工智能进步对经济、道德和社会的影响。该报告突出了政府需要考虑的一些策略，包括要求审查科技公司潜在的数据垄断，激励开发新的数据集审计方法，以及为使用AI的英国中小企业创建发展基金。该报告还指出，英国有机会领导全球人工智能，并建议在2019年举办一次全球峰会，以建立人工智能使用和发展的国际规范。
英国人工智能行业新政：
https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal
美国
与其他国家不同，美国虽然在人工智能领域拥有最强实力，但目前尚没有国家层面的人工智能促进计划。在前总统巴拉克·奥巴马在任的最后几个月里，白宫在三份独立报告中为美国的AI战略奠定了基础。其中第一份报告《未来人工智能准备》（PreparingfortheFutureofArtificialIntelligence）明确提出了有关制定AI法规、资助研发、自动化、道德、公平与安全的内容。另一份报告《国家人工智能研发战略计划》（NationalArtificialIntelligenceResearchandDevelopmentStrategicPlan）概述了美国在政府资助AI研发上的战略。而最后一份报告《ArtificialIntelligence,Automation,andtheEconomy（人工智能、自动化和经济）》则进一步说明了自动化对社会的影响，以及扩展AI有益的方面需要哪些新政策。
自特朗普上任以来，美国政府开始寻求一种截然不同的、自由市场导向的AI战略。在今年5月，白宫邀请了业界、学术界和部分政府代表参加了一场人工智能峰会。在会上发言中，白宫科技政策办公室副主任MichaelKratsios概述了现总统对于人工智能的态度，他宣布政府目前制定了四大目标：
保持美国在人工智能方面的领导地位；
支持美国工人；
推动政府资助的研发；
消除创新的障碍。
为了实现这一目标，Kratsios宣布成立一个AI特别委员会，向白宫提供政府层面的、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。他还指出，美国政府将专注于消除创新的监管障碍，让各家公司有更多创新和发展的灵活性。
2018年白宫人工智能业界峰会总结：
https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2018/05/Summary-Report-of-White-House-AI-Summit.pdf
原文链接：
https://medium.com/politics-ai/an-overview-of-national-ai-strategies-2a70ec6edfd
黄金新十年来临，人工智能面临哪些机遇与挑战
原标题：黄金新十年来临，人工智能面临哪些机遇与挑战？
编者按：本文系专栏作者投稿，作者智能相对论。3月11日，全国两会闭幕，“人工智能”依然是热议话题，不过今年意义却大不一样，十三届全国人大四次会议表决通过十四五规划纲要，智能经济被寄予厚望。2021年很可能会是智能经济的一道分水岭。2021年，智能经济分水岭自2016年以来，两会上关于人工智能的声音就越来越多。2017年两会上，百度CEO李彦宏提交的三份提案就均与AI相关，科大讯飞CEO董事长刘庆峰则提议将“智能+”上升为国家战略……今年两会上“人工智能”依然是高频词汇。李彦宏提交的5份提案涉及自动驾驶和智能交通、智慧养老进社区等方面，均与AI相关；联想杨元庆则提出“新IT”即IntelligentTransformation（智能转型）的概念；小米雷军的建议涉及智能制造等三个方面；360周鸿祎则建议要尽快加强智能汽车网络安全……在两会上被表决通过的十四五规划纲要中，“科技”出现36次，“数字”出现17次，“智能”出现7次。“加快数字发展”与“发展战略性新兴产业”均拥有自己的独立篇章。规划纲要指出：“发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。加强数字社会、数字政府建设，提升公共服务、社会治理等数字化智能化水平。”规划纲要明确要“推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、新业态、新模式。”今年两会上，代表们都在强调两个字：“应用”，更关注AI在产业经济、社会民生与城市治理等领域的落地。十四五规划纲要指出要大力发展智能经济，2021年是十四五开局年，对中国人工智能产业来说，也将是至关重要的年份。“十三五”期间，我国全社会研发经费支出从1.42万亿元增至2.21万亿元，着力加强基础研究和关键核心技术攻关，科技实力进一步增强。人工智能是我国科技自主创新的关键领域之一，我国AI产业取得了全球瞩目的成就，人才、算法、算力等基础已完善。2020年疫情不约而至，AI在防疫中贡献了力量，全社会对智能化达成高度共识。疫情期间我国提出“新基建”战略，人工智能是其重要组成部分之一。已经结束的地方两会也表明，全国多地正加速建设数字经济、发展人工智能产业、加快产业智能化升级。天时地利人和，2021年人工智能将从小范围应用走向大规模落地。新十年，智能经济面临哪些新机遇？1、AI基础技术进一步突破。AI经历“革命性十年”的大发展，底层算法以深度学习为核心。随着AI的大规模应用，AI技术已出现瓶颈。科学家与工程师们在现有技术框架下克服瓶颈，但却很难将其消除。算法层面，人工智能目前处于初级阶段，从被动感知向主动感知、认知和决策还需要技术全面提升；算力层面，人工智能对计算提出更高要求，当前的计算体系在成本、性能与能耗上均不堪重负。新十年，AI基础技术或再度跃迁。递归神经网络LSTM之父JürgenSchmidhuber在2020年就曾撰文指出，自然语言处理（NLP）、计算机视觉与强化学习是AI前十年的技术主线，下一个十年，量子计算、无监督学习、浅层学习网络与算力vs深度学习进展，被寄予厚望。量子计算如果能够取得突破性进展，AI将是另外一番景象：“自1975年摩尔定律提出以来一直颠扑不破，但近10年来我们的发展慢了下来。因此，很多人相信技术进步即将到来，很可能就是我们前文讨论的量子计算。这将有助于推动深度学习的重大进步。”我国已在战略布局下一代AI技术。十四五规划纲要指出，要瞄准人工智能、量子信息、集成电路、生命健康、脑科学、生物育种、空天科技、深地深海等前沿领域，实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。2、智能云将成社会“水电煤”。越来越多企业意识到AI价值，然而AI技术门槛颇高，企业自行研发并不现实，也无必要。基于“云服务”模式，企业可快速基于云端AI技术能力开发AI应用。2020年底，IDC报告预测到2021年至少有65%的中国1000强企业将利用自然语言处理、机器学习和深度学习等AI工具，赋能60%在客户体验、安全、运营管理和采购等业务领域的用例。IDC在《中国人工智能云服务市场研究报告（2020H1）》报告中指出，企业智能化转型是驱动AICloud市场规模增长的重要因素，AI云服务厂商在整体AI软件及应用市场中将获得越来越高的市场份额。云计算巨头纷纷在名字中加入“智能”背后，反映出它们对AI云服务的日益重视。前十年，云计算是社会数字化基础设施；新十年，AI将成为云计算市场的一大增量，智能云则将成为智能社会的水电煤。3、服务机器人迎来黄金发展期。前十年，大规模爆发的AI应用却不多。在消费市场，智能音箱、智能汽车、智能家居等少数产品实现智能化并大规模销售；在行业市场，在防疫、教育、金融、物流等少数行业，AI开始逐步应用。新十年有望爆发式增长的AI应用则是服务机器人。服务机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家庭用服务机器人和公共服务机器人。人口老龄化加剧、劳动力成本上升，服务机器人市场需求更加强劲。StrategyAnalytics数据显示，继2020年的年销量增长24％之后，服务机器人销量将在2021年加速增长31%。2020年Covid-19疫情推动服务机器人增长，它们帮助家庭清洁地板、陪伴孩子，帮助企业分拣送货，通过紫外光对环境进行消毒。疫情期间，服务机器人明星公司优必选的防疫机器人就在16个国家/地区被应用；华住旗下将近6000家酒店皆推行了无接触智能服务，酒店机器人每月送物超过20万次，成为疫情期间的一道亮丽“风景线”。《2020全球机器人统计报告》显示，全球专业服务机器人销售额增长32％，在2019年达到112亿美元。优必选科技创始人周剑提出，过去十年是服务机器人的10年储备期，未来10年则是黄金发展期，越来越多服务机器人解决方案将在垂直领域落地应用，“未来10年，也许会有一家万亿级的服务机器人公司出现。”服务机器人是我国AI战略的一部分，2017年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》提出到2020年，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用。前瞻产业研究院预测，我国服务机器人至2023年销量将超过50万台，销售额预计达277亿美元。4、AI进一步“下沉”到传统行业。前十年，AI在一些行业率先落地，主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年，AI则会进一步“下沉”到千行百业，包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。比如农业，互联网巨头纷纷布局“养猪”业务，落地数字农业战略。AI与IoT设备、农机、无人机、无人车等技术结合，可用于提高农作物产量、优化灌溉系统、保护农田、治理虫害、监测牲畜健康，提升农业效益。有数据显示，农业领域人工智能技术和解决方案方面的支出预计将从2020年的10亿美元增长到2026年的40亿美元。比如医疗，AI与生物科技、医疗科技等技术结合，将会对医疗健康产业产生深刻影响。DeepMind的AlphaFold应用深度学习技术在数十年来的蛋白质折叠生物学挑战中获得重大突破，科学家们用机器学习模型来学习化学分子的表示，以便制定更有效的化学合成计划；再比如养老，今年两会关注老人面临的数字鸿沟，科技企业界代表们纷纷建言献策，助老养老正是服务机器人的重点场景。中国老龄人口已有两亿六千万，老龄产业成为“一个巨大的朝阳产业”，康养养老行业均有大量服务机器人应用场景。在两会上，广东移动党委书记、董事长、总经理魏明表示，发展养老机器人产业既能有效破解养老资源紧缺问题，还能促进智慧养老产业蓬勃发展。优必选科技则对外透露其正在研发康养机器人及智慧康养解决方案，通过5G、物联网和人工智能技术，建设软硬一体化的智慧康养平台。在2020年的世界人工智能大会上，李彦宏有一个判断：AI发展会经历技术智能化、经济智能化、社会智能化三个历史阶段，他认为AI正处在“从经济智能化的前半段向后半段过渡的时期，具体表现在AI能力从逐步向平台化，正在朝向产业化方向演进。”现在看来，李彦宏的判断或许有些悲观，新十年，“社会智能化阶段”已全面来临。收割季，AI产业化依然面临三道老坎技术驱动的产业发展，一般都逃离不了高德纳（Gartner）的“技术成熟度曲线”模型（GartnerHypeCycle），该模型认为，一门技术的发展要经历五个阶段。启动期：概念，媒体有所报道，引起外界兴趣。泡沫期：个别成功案例，一些激进的公司开始跟进。媒体大肆报道，各种非理性的渲染。低谷期：该技术的局限和缺点逐步暴露，对它的兴趣开始减弱。基于它的产品，大部分被市场淘汰或者失败，只有那些找到早期用户的公司艰难地活了下来。爬升期：该技术的优缺点越来越明显，细节逐渐清晰，越来越多的人开始理解它。基于它的第二代和第三代产品出现，更多的企业开始尝试，可复制的成功使用模式出现。媒体重新认识它，业界这一次给予了高度的理性的关注。高原期：经过不断发展，该技术慢慢成为了主流。技术标准得到了清晰定义，使用起来越发方便好用，市场占有率越来越高，进入稳定应用阶段。配合它的工具和最佳实践，经过数代的演进，也变得非常成熟了。业界对它有了公认的一致的评价。AI一路走来，经历了最初被高度看好、泡沫化严重后被广泛唱衰，再到泡沫去掉后成熟稳健发展等阶段。今天AI进入高原期，成为主流技术，将被大规模应用。不过，AI产业依然有一些客观问题有待行业给出答案，这些问题都是老问题，只不过当下更加紧迫。第一个是AI商业化能力有待证明。AI创业公司最有名的当属“CV四兽”，即专注于机器视觉技术服务的四大独角兽公司：商汤、旷视、依图与云从。2020年旷视科技冲击港股IPO未果，3月12日再度冲刺科创板；此前不久依图与语音AI企业云知声IPO折戟，多家AI公司上市遇阻，核心原因在于商业化能力有待证明。《财经》披露的数据显示，商汤2019年营收超过50亿元，而云从和依图分别才刚刚超过8亿元、7亿元。2017年至2019年，旷视营收规模逐年增长，营业收入从3亿元增长至12.6亿元。这些AI独角兽公司都有一些共同特征：营收增长快但整体规模较小，但烧钱规模却很可观，大都已完成数亿甚至数十亿美元融资，却一直亏损，招股书显示，报告期内（2017年、2018年、2019年、2020年9月），旷视科技净亏损达到7.7亿元、28亿元、66.4亿元与28.5亿元，因此有媒体将它们称为“吞金兽”。不只是CV四兽。截至目前，不论是消费端的智能音箱/智能驾驶等AI产品，还是产业端的AI行业服务，普遍都存在“亏损换规模”的现状。对此，一方面，AI企业要积极探寻商业模式，在技术研发外对市场高度重视，强化现金流能力，让AI赚取真金白银，比如可以让AI深度融合场景，对产品做减法，从应用场景的单点和单应用切入，从单点产品到解决方案，再到面，不断壮大AI应用生态。AI企业也要从解决社会重大问题和满足社会重大需求进行突破；另一方面，投资者要给AI公司更多耐心，要有放长线钓大鱼的长期思维，毕竟AI大规模爆发时点才刚刚到来。市场已经证明AI不是技术泡沫，资本应该放宽心，给予AI创业者更多耐心。第二个是AI人才荒依然有待缓解。前些年AI快速爆发，导致AI人才一度供不应求，企业年薪百万招聘AI专业大学毕业生、高价挖角高校AI专家的新闻不少。后来，国家重视AI教育、高校开设AI专业、产学研共同培育AI人才，AI人才荒得到一定程度解决，仅仅是百度就宣称自己已给行业培养100万AI人才；优必选科技则宣称在全球40多个国家，有约150万名学生通过优必选科技学习人工智能。然而，AI人才供给依然跟不上AI产业化进程，新十年AI人才依然供不应求。高端AI人才依然稀缺，根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%，就是说，很多中国AI人才出国深造后留在了美国工作，导致中国本土高端AI人才匮乏。中国是AI大国，但领英大数据却显示，中国顶级人工智能人才仅排第六名。细分领域AI人才同样短缺，比如服务机器人领域，AI人才荒更严峻，因为这是一个复杂系统，牵涉到多学科，厂商需求大量复合型技术人才、市场人才以及产品人才；应用场景则需要懂服务机器人和人工智能的人才。然而，复合型研发人才和应用人才太少，直接制约了产品研发和行业应用。2020年国内人工智能人才缺口达500多万，供需比例严重失衡。2021年加强人工智能人才，特别是高端人工智能人才、细分AI领域人才的培养，已迫在眉睫。第三个则是AI伦理问题变成燃眉之急。类似于AI换脸、“基于人脸识别的教室监控”这样的AI应用出现，让人们意识到，AI技术爆发，人类并未完全准备好。任何技术都是双刃剑，AI也不例外。AI技术会给网络欺诈提供便利，让“造假”变得更加容易，且难以辨别；AI技术会让很多人失业，尤其是重复性强的工作，比如收银、客服、监测、软件测试工程师；AI算法是被人训练出来的，人的偏见会被AI继承，比如性别歧视、种族歧视、地域歧视；AI技术被黑客掌握，黑客的攻击手段会全面升级。随着服务机器人、无人车等看得见、摸得着的AI应用爆发，AI伦理变得更重要。服务机器人在服务人类时，可能会跟人或者环境发生冲突/冲撞，责任该如何划分？无人车在马路上出现事故，责任又该如何划分？很多问题都有待解决。我们不能因噎废食限制AI发展，唯有AI伦理与法规双管齐下。AI伦理是人与机器以及AI时代人与人相处的道德准则，“阿莫西夫机器人三原则”就属于机器人伦理。除了道德准则外，法律法规也亟待完善，比如针对自动驾驶的法律法规正在形成。亚马逊、微软、谷歌、IBM、Facebook、苹果等公司已联合成立非营利性人工智能合作组织以解决AI伦理问题；2017年微软在内部成立人工智能伦理委员会（AETHER）；2018年Facebook宣布已成立专门伦理团队防止人工智能的偏见。国内，百度李彦宏多次提交关于AI伦理的提案，2019年马化腾就指出“AI治理的紧迫性越来越高”，应以“科技向善”引领AI全方位治理，确保AI“可知”、“可控”、“可用”、“可靠”。我国监管部门则从顶层设计上决定了AI伦理的规范和执行。2019年6月国家新一代人工智能治理专业委员会发布报告，提出发展“负责任的人工智能”，这是我国首次发布人工智能治理原则，当年7月24日，《国家科技伦理委员会组建方案》被通过，根据《国家科技伦理委员会组建方案》要求，组建国家科技伦理委员会，会议指出：科技伦理是科技活动必须遵守的价值准则。AI新十年来临，我们有理由相信，智慧的人类既可以发展利用AI，让AI给国家、社会、企业与人民创造更多价值，也一定可以驾驭AI，与AI和平共处。本文为专栏作者授权创业邦发表，版权归原作者所有。文章系作者个人观点，不代表创业邦立场，转载请联系原作者。如有任何疑问，请联系editor@cyzone.cn。解读｜军民融合发展缘何上升为国家战略
国家战略处在战略体系中最高层次，是为实现既定目标而制定的大规模、全方位的长期计划。今天出版的《解放军报》刊登国防大学教授姜鲁鸣署名文章《军民融合发展缘何上升为国家战略》，文章指出，当前国防安全的内涵和外延发生了深刻变化，要求我们必须用军民融合发展的方式获取和保持相应的战略能力。
国家战略处在战略体系中最高层次，是为实现既定目标而制定的大规模、全方位的长期计划——
军民融合发展缘何上升为国家战略
——军民融合发展系列谈之一
■姜鲁鸣
习主席指出：“把军民融合发展上升为国家战略，是我们长期探索经济建设和国防建设协调发展规律的重大成果，是从国家安全和发展战略全局出发作出的重大决策。”任何富有生命力的发展战略都是国家战略需求与历史规律相结合的产物。将军民融合发展上升为国家战略，是我国安全和发展相统一的战略需求，是与战争形态信息化、技术形态军民通用化、经济形态高度市场化的时代条件紧密结合的产物，对于破解诸多发展难题、实现民族复兴意义重大。
安全之盾
当近几场信息化战争的硝烟渐渐飘逝之后，人们开始冷静思考一个问题，即在当今信息化战争时代，世界各主要国家为何都在大力推进军民融合发展？这一问题隐含着今日战争与昨日战争的根本区别，也促使人们不断探寻当代中国国防安全背后的深层问题。
现代国防安全，本质上是靠国家整体实力支撑起来的大国防体系安全。对于一个大国来说，所要维护的国防安全，集中表现为应对当前安全威胁的现实国防安全、具有可持续性的基础国防安全和在军事革命竞争中能够赢得战略主动的动态国防安全这三者的统一。由此决定了维护现代国防安全必须走军民深度融合发展之路。
对我国而言，国防安全呈现出与以往不同的态势，可以概括为：国家领土主权安全与国家战略利益拓展相互交织；国防安全与国内安全稳定相互交织；传统领域安全与新兴领域安全相互交织；军事安全与其他安全相互交织；现实安全与潜在安全相互交织。这说明国防安全的内涵和外延发生了深刻变化，要求我们必须用军民融合发展的方式获取和保持相应的战略能力。
用军民融合发展方式全面提升国防安全能力是世界大势。在信息化时代，安全与发展、经济建设和国防建设、军与民、平与战、前线与后方、军用与民用的界限越来越模糊，呈现不断融合的趋势。近些年来，美、英、法、德、日等主要国家军事专用技术比重越来越低，目前已不到15%，军民通用技术已超过80%，军队信息化建设主体技术均来自民用信息系统。世界各主要国家更加注重利用国家资源和社会力量实现战斗力的整体跃升。美国F-16战机训练模拟器原价3500万美元一台，利用好莱坞的电影拍摄和多媒体等技术后，单价成本下降为原来的1/12，性能却显著改进。
今天，现代军事体系能力生成主要集中于军事信息系统、信息化武器装备系统、信息化支撑环境三大系统，所需要的资源几乎覆盖了整个国家的战略资源。人类创造财富的活动与捍卫自身安全的活动水乳交融地融合到一起，基于信息系统的体系作战能力，其根基已经深深植入经济社会的沃土之中。信息化战争的体系对抗，已不仅仅是两大军事体系的直接对抗和较量，而是基于网络、信息主导、跨域联合、军民协同的整体性对抗，是以国家整体实力为支撑的大体系对抗。面对战争形态的深刻变化，只有深入实施军民融合发展战略，充分挖掘使用经济社会母体中蕴含的巨大经济、技术、信息、人才等能量，才能有效解决我军现代化建设面临的主要矛盾问题，加快构建中国特色现代军事力量体系，用融合之力铸就现代国防安全之盾。
发展引擎
发展是当代中国的第一要务。尽管目前我国经济总量已居世界第二位，但人均收入仍在世界平均水平之下，依然徘徊在世界第70位至80位之间。这一基本国情决定了发展经济、改善民生的任务十分繁重。当前，我国经济发展进入新常态，经济增长面临趋势性下降危险，亟须找到新的内生增长动力和经济发展新引擎，加快经济转型升级、推动供给侧结构性改革需要新思路。
制定实施军民融合发展战略，能够最大限度地发挥国防建设在刺激增长、促进转型、增加就业、孵化高新技术等方面的重要作用，具有强大动能。我国船舶制造业为什么在船舶载重吨总量上会超过韩国、日本而位居世界第一？一个重要原因在于军用船舶业几十年的持续拉动。“北斗系统”为什么能产生数千亿元的产业带动效应？为什么能带动智能汽车、物联网、车联网等一批新业态？根源在于它对国民经济技术产业群所产生的前向关联和后向关联的带动效应。“神舟”飞天、“嫦娥探月”等大型国家工程，也都有力拉动了相关高端技术和产业的快速发展。
发展的源泉在创新。当前，新一轮科技革命和产业变革正在加速推进，全球科技创新异常活跃，3D打印、物联网、大数据、人工智能、虚拟现实、新材料、新能源、生物科技、深海深空探测等高新技术迅猛发展。2016年3月的“人机大战”举世关注，展现出人工智能应用于经济社会领域的无限空间。世界军民融合发展正进入一个“创新引领、多点突破、体系重塑”的全新阶段。各主要国家力图通过有效的战略运作加速军民深度融合，以最快的速度把新科技革命成果应用于经济社会领域，从而抢占综合国力竞争的制高点。这对我国形成了持续的动态竞争压力。实施军民融合发展国家战略，我们就能集中全社会的力量、共用一个经济技术基础进行经济建设和国防建设，就能极大地提升综合国力和国家可持续发展能力。
复兴基石
人类社会进入近代以来，一幕幕大国兴衰的历史活剧不断上演，看似混沌无序的治乱兴衰背后，蕴藏着一个亘古不变的铁律：大国崛起，成于经济和军事的协调；大国衰败，败于经济和军事的长期失调。一个大国要在激烈的国际竞争和剧烈的权力格局变动中赢得主动，关键是实现经济系统和军事系统相互融合、相互促进的良性互动，进而实现新质生产力和新质战斗力的双向跃升。
当前我国正处于民族复兴的关键时期。这是一个中国追赶、达到和保持世界先进水平的崛起过程。在这个进程中，我们将始终面临种种制约国家安全和发展统筹协调的难题。解决这些难题，应对严峻挑战，特别需要在国家治理现代化的框架下统筹安全与发展，在国家战略层面上推进军民深度融合发展。
深入一步看，与世界其他主要国家相比，把军民融合发展上升为国家战略，还有更为迫切的特殊需求。现阶段我国军民融合的微观主体、技术起点、经济体制、法治环境以及国际环境与发达国家均有较大的差异性。发达国家的军民融合，总体上是以成熟的市场经济体制和规范的法治环境为平台的，因而与社会经济转型之间不存在较大矛盾。我国军民融合发展尽管已经取得显著成效，但总体上是在社会经济体制转轨环境中进行的，经济环境、法治环境和政策环境还不完善不健全，现行体制中仍存在着明显的“碎片化”倾向，军地之间缺乏有效的体制联接整合，军地两大系统内各自为政，“多张皮”“多龙治水”的现象十分突出。这些问题加剧了军民融合职能“缺位”“越位”“失位”的现象，造成了“多头提需求、分散搞对接、各自抓建设”需求对接障碍。如果不能有效解决这些问题，国家就会陷入“指头硬、拳头软”“要素强、系统弱”“有资源无力量、有实力无能力”的境地。今天，要实现军民之间“车同轨、书同文”，形成强大合力，必须制定和实施更加坚强有力的战略规划，建立更为强大的战略执行力和政策推动力，以最大限度地获取富国与强军相统一、安全与发展相促进的战略红利。
（作者系国防大学教授）