科技部关于印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》的通知
科技部关于印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》的通知国科发规〔2019〕298号
各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局），新疆生产建设兵团科技局：
为深入贯彻习近平总书记关于人工智能的系列重要指示精神，加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发﹝2017﹞35号）的部署要求，有序开展国家新一代人工智能创新发展试验区建设，充分发挥地方主体作用，在体制机制、政策法规等方面先行先试，形成促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径，探索智能时代政府治理的新方式，推动新一代人工智能健康发展，科技部制定了《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》。现印发给你们，请结合本地方实际做好相关工作。
科技部2019年8月29日
（此件主动公开）
国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引
为深入贯彻习近平总书记关于人工智能的系列重要指示精神，加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号）的部署要求，进一步明确国家新一代人工智能创新发展试验区的总体要求、重点任务、申请条件、建设程序和保障措施，有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设，特制定本指引。
一、总体要求
（一）建设思路。
国家新一代人工智能创新发展试验区（以下简称试验区）是依托地方开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，在推动人工智能创新发展方面先行先试、发挥引领带动作用的区域。试验区建设以促进人工智能与经济社会发展深度融合为主线，创新体制机制，深化产学研用结合，集成优势资源，构建有利于人工智能发展的良好生态，全面提升人工智能创新能力和水平，打造一批新一代人工智能创新发展样板，形成一批可复制可推广的经验，引领带动全国人工智能健康发展。
（二）建设原则。
应用牵引。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合，大力推动人工智能在经济社会领域的应用，以规模化应用促进人工智能技术和系统的迭代升级。
地方主体。充分发挥地方在试验区建设中的主体作用，重点依托人工智能发展基础较好的城市，在推动人工智能研发应用方面大胆探索，推出一批重大举措，有力促进地方经济社会发展。
政策先行。在人工智能发展的体制机制、政策法规、标准规范等方面发挥先行先试作用，促进创新政策与产业政策、社会政策的协调，加强政策储备，形成更加完备的政策体系。
突出特色。结合地方经济社会实际和人工智能发展的基础条件，在人工智能与经济社会发展深度融合、智能时代政府治理等方面形成各具特色的经验做法和发展模式。
（三）建设目标。
到2023年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。
（四）总体布局。
服务支撑国家区域发展战略。重点围绕京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角区域一体化发展等重大区域发展战略进行布局，兼顾东中西部及东北地区协同发展，推动人工智能成为区域发展的重要引领力量。
以城市为主要建设载体。重点依托人工智能创新资源丰富、发展基础较好的城市，探索人工智能赋能城市经济、优化城市治理、引领高质量发展的新模式。选择人工智能应用基础较好的若干县域，探索人工智能引领县域经济发展、支撑乡村振兴战略的新模式。
二、重点任务
（一）开展人工智能技术应用示范，探索促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径。围绕地方经济发展和民生改善的迫切需求，在制造、农业农村、物流、金融、商务、家居、医疗、教育、政务、交通、环保、安防、城市管理、助残养老、家政服务等领域开展人工智能技术应用示范，拓展应用场景，加快推进人工智能与实体经济深度融合，促进人工智能在社会民生领域的广泛应用。
（二）开展人工智能政策试验，营造有利于人工智能创新发展的制度环境。围绕数据开放与保护、成果转化、知识产权、安全管理、人才引育、财税金融、社会保障、国际合作等方面开展政策先行先试，探索建立支持人工智能原始创新的体制机制，形成适应人工智能发展的政策框架和法规标准体系，为人工智能科学研究、技术开发、产品创新、产业发展和社会应用营造良好环境。
（三）开展人工智能社会实验，探索智能时代政府治理的新方法、新手段。组织开展长周期、跨学科的社会实验，客观记录、科学评估人工智能技术对个人和组织的行为方式、就业结构和收入变化等方面的综合影响，持续积累数据和实践经验，为智能时代的政府治理提供支撑。
（四）推进人工智能基础设施建设，强化人工智能创新发展的条件支撑。加强网络基础设施、大数据基础设施、计算基础设施建设，提升传统基础设施的智能化水平，形成支撑新一代人工智能广泛应用的基础设施体系。建设人工智能研发基地和开放创新平台，推动公共数据安全有序开放，强化人工智能研发创新的基础条件支撑。
三、申请条件
试验区建设以直辖市、副省级城市、地级市等为主，拟申请建设试验区的城市应具备以下条件。
（一）科教资源丰富。应拥有设立人工智能学院或研究院的高校，拥有人工智能基础研究或关键技术领域的高水平研发机构，拥有一批高水平的人工智能创新团队。
（二）产业基础较好。原则上应是国家自主创新示范区或国家高新区所在城市，并已明确将发展人工智能作为重点产业方向，人工智能核心产业规模超过50亿元，人工智能相关产业规模超过200亿元。
（三）基础设施健全。数据资源丰富，拥有相关的数据平台、大数据中心和云计算中心，移动通信、物联网、工业互联网等网络基础设施较为完善。优先支持已布局国家新一代人工智能开放创新平台的城市。
（四）支持措施明确。地方政府对人工智能发展高度重视，已出台人工智能发展规划或实施意见。地方对人工智能有明确资金和政策支持，设立人工智能专项资金，政府相关部门设有专门人工智能推进机制或机构。
对于人工智能产业优势明显、智能化基础设施健全、应用场景特色突出、具有较强技术研发和成果转化能力的部分县域，也可申请建设国家新一代人工智能创新发展试验区。
四、建设程序
（一）推荐申请。符合上述申请条件、有意愿建设试验区的地方结合自身基础和条件，撰写《国家新一代人工智能创新发展试验区建设方案》。建设方案应包括基础条件、建设思路、建设目标、建设内容以及保障措施等。建设方案经地方所属省（自治区、直辖市）政府审核后，报送科技部。
（二）综合论证。科技部组织专家对试验区建设方案开展综合论证，论证专家主要由国家新一代人工智能战略咨询委员会和国家新一代人工智能治理专业委员会的部分专家，以及高校、科研院所、企业的人工智能技术专家和政策专家组成。
（三）启动建设。科技部结合论证意见，综合考虑试验区建设的总体布局，对满足建设条件、建设方案较成熟的地方，按程序批复支持启动建设试验区，并向社会公布。
（四）运行管理。地方按照试验区建设方案部署推进相关工作。每年12月底前，试验区形成年度工作总结报告，经所属省（自治区、直辖市）科技主管部门审核后报送科技部。科技部将适时对试验区建设情况开展考核评估。
（五）示范推广。试验区凝练提出可供推广的若干政策措施和经验做法，科技部在此基础上进行总结提炼，向全国示范推广。
五、保障措施
（一）组织保障。科技部充分发挥新一代人工智能发展规划推进办公室的统筹作用，会同有关部门加强对试验区建设的系统布局、协调推进和政策指导。试验区所属省（自治区、直辖市）政府切实加强对试验区建设的组织领导和工作指导。
（二）支持方式。科技部从政策、资源等方面对试验区建设给予支持。地方政府要加大试验区建设的资金投入，做好试验区建设的政策设计，积极引导企业和社会力量参与试验区建设。
（三）宣传引导。加强试验区建设的政策解读，定期开展交流研讨，及时宣传试验区建设工作取得的新进展、新成效、新突破，总结经验做法，在全社会营造人工智能创新发展的良好氛围。
浙江省人民政府关于印发浙江省新一代人工智能发展规划的通知
各市、县（市、区）人民政府，省政府直属各单位：
《浙江省新一代人工智能发展规划》已经省政府常务会议审议通过，现印发给你们，请结合实际，认真贯彻执行。
浙江省人民政府
2017年12月4日
（此件公开发布）
浙江省新一代人工智能发展规划
为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号），加快人工智能技术攻关和深度应用，催生新兴产业，培育经济发展新动能，抢占发展制高点，促进全省经济社会智能化升级，特制定本规划。规划期限为2017—2022年，展望至2030年。
一、总体要求
（一）指导思想。
全面贯彻党的十九大和省第十四次党代会、省委十四届二次全会精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，认真落实党中央、国务院决策部署，充分发挥浙江在信息经济、人工智能研发和产业化应用领域的先发优势，紧抓人工智能发展的重大战略机遇，加快浙江人工智能产业的前瞻性布局。坚持人工智能基础研究、研发攻关、产品应用、产业培育和人才集聚“五位一体”推进，围绕新一代人工智能技术发展方向和重点任务，以超常规力度集聚一批高端人才，打造一批创新示范平台，培育壮大一批领军企业，联合开展一批关键技术领域的协同攻关，推动一批相关技术的应用示范，构建基础坚实、技术领先、创新活跃、开放协作的人工智能创新生态体系。同时，强化人工智能对科技、经济和社会发展的全面支撑，努力打造具有全球影响力的人工智能创新高地，为推进“两个高水平”建设提供强有力支撑。
（二）基本原则。
政府推动。积极发挥政府在规划引导、环境营造等方面的重要作用，主动谋划重大项目和创新平台，加快优质创新创业资源集聚，推进项目、基地和人才统筹布局。
市场主导。充分发挥市场配置资源的决定性作用，更加突出企业等创新主体的作用，有效拓展领军企业的示范效应和带动能力，加快形成技术和产业的竞争优势。
紧盯前沿。把握人工智能技术的发展趋势，前瞻布局，优化配置创新资源，组织攻关，力争在已有一定基础的人工智能核心技术领域取得突破性进展。
应用引领。突出人工智能技术在经济、社会等各个领域的应用，开源开放，加快人工智能科技成果的转移转化，提升产业进步和社会发展的智能化水平。
优化机制。加快完善人工智能融合标准规范，建立科学有效的市场监管体系，积极营造健康的创新创业生态，加强试点示范，推进人工智能产业健康有序发展。
动态调整。适应人工智能技术快速发展的趋势，根据任务进展、阶段目标完成情况和技术发展新动向等，适时调整规划目标和重点任务，努力让浙江人工智能产业持续处于国内领先水平。
（三）发展目标。
力争到2022年，浙江在人工智能基础前沿理论、核心技术、支撑平台、创新应用和产业发展等方面取得重要进展，人工智能总体技术与产业发展水平全国领先，并与国际先进水平同步。
基础研究取得进展。浙江大学、之江实验室等一批高校和科研院所在大数据智能、跨媒体智能、混合增强智能、群体智能、自主智能系统和高级机器学习等基础理论领域取得重要进展，获得一批标志性科研成果。
研发攻关实现突破。建设若干国际一流的人工智能开放创新平台，在数据智能、自主智能、群体智能等领域取得若干重大突破，开发一批标志性战略产品，获得核心发明专利500项以上，主导或参与制定人工智能技术标准规范10项以上，初步建立开放协同的人工智能科技创新体系。
产业体系初步形成。培育20家国内有影响力的人工智能领军企业，形成人工智能核心产业规模500亿元以上，带动相关产业规模5000亿元以上，为浙江人工智能产业领先全国打下基础。
应用推广形成规模。人工智能技术在制造、交通、金融、医疗、教育和政务等领域率先应用和推广，建设一批有影响的基于人工智能即服务平台技术的重大应用项目，培育100家应用推广服务型企业，10个以上行业应用试点，10个人工智能应用示范县、高新技术园区和特色小镇。
人才集聚成效显著。布局建设5个形式多样、机制灵活、具有较强创新能力的研发平台并推动成为国家级人工智能创新平台，集聚50名人工智能领域全球顶尖科技人才、500名领军型创业人才、1000名高端研发人才、10000名工程技术人才、100000名高技能人才，壮大人工智能高端人才队伍，成为全国重要的人工智能高层次人才创新创业的集聚地。
力争到2030年，形成较为完备的核心技术、产业发展、推广应用的创新创业生态体系，人工智能在生产生活、社会治理等方面应用的广度和深度极大拓展，人工智能产业成为引领浙江经济社会快速发展的主导产业。同时，浙江日益成为全球有影响力的人工智能创新创业高地，在若干领域达到国际领先水平。
二、主要任务
（一）重点突破核心基础理论和技术瓶颈。
1.人工智能基础理论。围绕增加人工智能创新的源头供给，加快启动人工智能重大基础理论研究专项，加强运算智能、感知智能、认知智能关联的大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与优化决策等理论研究，力争率先在大数据智能上实现突破。超前布局高级机器学习、类脑智能计算、新型边缘计算、知识计算引擎、跨媒体分析推理、群智感知知识获取、人机协同感知、自主协同控制、复杂动态场景感知和自主无人系统计算构架等基础研究。加强跨学科探索性研究，推动人工智能与神经科学、认知科学交叉融合，探索人脑感知和认知的可计算模型，支撑类脑计算理论的研究。
2.核心关键共性技术。新一代人工智能核心关键共性技术的研发要以数据、算法、硬件为核心，以提升感知识别、知识计算、认知推理、人机交互能力为重点，形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。研究知识计算引擎与知识服务技术，实现对知识持续增量的自动获取；研究跨媒体计算核心技术，实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用；研究群体智能关键技术，实现基于群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强；研究混合增强智能新架构与新技术，构建自主适应环境的混合增强智能系统及支撑环境；研究面向复杂环境的自主无人系统共性技术，支撑无人系统应用和产业发展；研究虚拟现实智能建模技术，实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动；研究突破类脑计算芯片，实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统；研究自然语言处理技术，推进人类与机器的有效沟通和自由交互，实现多风格多语言多领域的自然语言智能理解和自动生成。
3.智能软硬件技术。推动人工智能核心算法的硬件化、系统化和平台化，支持人工智能相关的芯片、硬件、超算系统、开源架构和云平台等技术成体系发展，为壮大智能产业夯实基础。大力支持省内企业开展人工智能领域的芯片、传感器、操作系统、存储系统、高端服务器、关键网络设备、网络安全技术设备等基础硬件技术开发，打造高端智能硬件研发生产基地。积极发展光电子和微电子技术，重点突破人工智能专用芯片设计、封装、测试、制造技术，研制神经网络处理器芯片、图像处理芯片、智能传感芯片等，实现高端智能芯片跨越式发展。研制大数据环境下人工智能新范式统一计算框架平台和超算系统，为人工智能研究提供所需的各种工具集组件。优先支持国产智能操作系统的研发和产业化应用，研究面向人工智能优化的操作系统、中间件、开发工具等软件技术。加快发展以自动控制与感知技术、核心工业软硬件、工业互联网、工业云和智能服务平台为核心的工业自主软件技术体系，提升制造业与互联网融合的有效供给能力。加强研究开发新一代人工智能关键材料，努力建成国内重要的人工智能高端材料生产基地。
（二）加快推进人工智能产业化。
1.智能安防。依托浙江智能安防产品优势，加强图像与视频精准识别、生物特征识别、智能感知、深度学习等多项关键技术研究，构建人脸精确识别、图像序列智能分析、目标行为理解和描述等多种复杂安防算法模型。加快研究面向社会治安、工业监控以及自然灾害等多种场景智能安防解决方案应用，加快基于人工智能的公共安防区域示范建设，实现重点公共区域安防设备的智能化改造升级。
2.智能汽车。充分利用浙江在人工智能技术、汽车制造、新能源领域的先发优势，着力突破新能源汽车整车智能化技术、“车网融合”技术、智能汽车芯片和车载智能操作系统、高精度地图及定位、智能感知、智能决策与控制等重点技术，推动智能辅助驾驶、复杂环境感知、车载智能设备等产品的研发与应用，谋划建设智能网联试验场，加快培育智能汽车产品市场。
3.智能机器人。推动互联网技术以及智能感知、模式识别、智能分析、智能控制等技术在工业机器人领域的深度应用，提升机器人产品在传感、交互、控制、协作、决策等方面的智能化水平。加快实施高精密减速器、高性能机器人专用伺服电机和驱动器、高速高性能控制器、传感器、末端执行器等五大关键零部件自主研发。支持浙江企业布局服务机器人蓝海市场，重点突破自然语言理解、解析与交互、复杂环境和生物特征识别等关键技术，开发具备视听、交流、判断和行为能力的服务机器人，推动服务机器人在医疗康复、家庭服务、公共服务等场景应用。
4.智能家居。依托现有家电产业集群优势，整合和利用创新资源，重点突破智能传感、安全通信、人机交互、数据挖掘等关键技术，研发高性能、高感知、灵敏控制的传感设备和控制系统，实现家居产品的人机对话、行为交互、设备互联和协同控制等功能。加快新型可穿戴家居设备的研发和产业化。推进智能家居大数据平台建设，提升家居产品的个性化、智能化服务能力。
5.智能硬件及产品。大力发展与人工智能关联的核心元器件、智能硬件和智能终端产品，延伸人工智能产业链。加快发展物联网基础器件，重点支持物联网高灵敏度、高可靠性智能传感器件和芯片开发及产业化，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。加快发展智能终端产品，重点支持发展视频智能终端、车载智能终端等移动智能终端产品和设备，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。加快发展虚拟现实/增强现实/混合现实（VR/AR/MR）技术，重点支持虚拟显示器件、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。 （三）优化人工智能产业布局。
以杭州城西科创大走廊、国家和省级高新技术园区、高新技术特色小镇等为创新载体，加快人工智能专业园区的战略性、全局性布局，形成以杭州、宁波为核心，各地特色化发展的格局，推动人工智能集聚发展，构筑全球人工智能创新创业高地。
杭州市加快建设杭州未来科技城人工智能小镇、青山湖科技城微纳智造小镇、杭州（滨江）高新区人工智能产业基地、钱江世纪城ABC产业集聚区等产业平台，重点发展新型通信及网络设备、智能软硬件、智能机器人、无人机等智能终端及基础产品，积极推进智能安防、智能交通、智能环保、智慧医疗等智慧应用行业，努力打造全国人工智能产业集群引领区。
宁波市重点建设宁波高新区智能硬件园区、余姚智能新业港、宁海智能汽车小镇、北仑智能芯片基地、鄞州智能家电基地等产业平台，发展智能机器人、智能可穿戴设备、智能制造装备、智能家电、智能芯片等智能终端及硬件和智能信息基础材料，加快形成以人工智能高端制造为核心的产业体系。
其他各市要立足各自的基础条件和发展优势，制定人工智能行动方案，注重发挥高新技术园区、特色小镇、“双创”基地等作用，围绕人工智能产业链和创新链，完善创业孵化体系，积极谋划引进培育一批重大项目，加强金融、人才、政策等要素的优化配置，推进人工智能产业集群发展。鼓励并支持有条件的市县争取国家人工智能创新应用试点示范，支持德清加快推进智能生态城建设，争创国家人工智能创新应用试点示范县。
（四）推动人工智能示范应用。
1.加快推进制造业智能化应用推广。以“中国制造2025”为方向，面向浙江传统产业、块状经济区域和特定企业群体，启动“智能一代”制造技术应用推广专项，加快工业人工智能即服务平台应用技术、生产装备智能物联技术、生产制造新模式等技术研究和应用，探索基于机器感知和认知的智能制造执行系统，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。支持系统解决方案供应商联合装备制造商和软件开发商，推进关键技术装备、工业软件、工业互联网的集成应用，加快智能成套装备（生产线）开发。开展智能制造试点示范，推广离散智能制造、流程智能制造、网络化协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等五种模式，在纺织、服装、印染、皮革、汽车零部件、医药、建材、冶金、食品、包装等传统产业开展试点示范，带动全行业智能制造新模式应用，提升浙江制造业整体智能化水平。
2.加快推进智能农业示范应用。结合浙江省国家农村信息化示范省建设，加快推进智能技术在精准农业上的推广应用。研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。
3.开展消费服务领域人工智能应用。围绕市场消费热点，优先在医疗、金融、商务、物流、教育、文创等领域开展人工智能应用试点，全面提升浙江人工智能的集群式创新创业能力，形成万亿级的市场规模。
智能医疗。参与我国智能医疗理论体系与总体技术框架构建，推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。开展智慧医院建设试点，率先在肿瘤疾病等病种建立辅助诊疗、自动诊断、用药推荐、健康预警等服务，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊，加快柔性可穿戴生理监测系统应用。
智能金融。充分发挥浙江金融软件企业相对集聚的优势，利用金融大数据平台，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新更多适合银行、证券、基金、保险、信托等金融类人工智能产品，建立以数据驱动为核心的智能风控、智能投顾、智能客服等分析应用系统，发展金融新业态，提升金融业在业务流程、业务开拓和客户服务等方面的智慧化水平。
智能商务。充分发挥浙江电子商务产业先发优势，紧扣消费需求，鼓励龙头企业运用跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域应用，推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。鼓励围绕个人需求、企业管理提供定制化商务智能决策服务。
智能文创。利用浙江游戏娱乐、影视动漫等文创产业的发展优势，鼓励省内互联网企业在文化娱乐和工业设计领域率先开展行业应用，加快三维立体化购物、游戏、影视产品的混合现实发展，推动智能设计与产品创新设计的融合应用。加强智能技术在体育健身领域的应用，开发智能运动器材和智能可穿戴装备产品等，加快智能体育场馆建设，推进智能技术与竞技体育、全民健身的深度融合。
智能物流。完善智能物流分运配信息平台和服务系统，加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率。
智能教育。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法创新，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。推进智能校园建设，构建以学习者为中心的智能教育基础环境。推动基于教育大数据的人工智能在教育管理、师资培训、课堂应用、教学评价等全流程应用。开展智能教育试点示范学校建设，开展基于数据的精准教学，推动个性化学习，全面推进智慧教育，促进教育教学转型。鼓励市场主体发展基于大数据智能、立体模拟等的在线教育培训平台。
智能健康和养老。加强群体智能健康管理，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。建设智能养老社区和机构，构建安全便捷的智能化养老基础设施体系。开发视听辅助设备、物理辅助设备等智能家居养老设备，推进老年人产品智能化和智能产品适老化。
4.实现人工智能在公共服务领域的融合应用。围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，加快推进人工智能技术应用，提升社会治理现代化水平。
智能政务。加快开发适于政府服务与决策的人工智能平台，探索人工智能技术在政策评估、风险预警、应急处置等战略决策方面的推广应用。加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，畅通政府与公众的交互渠道。
智慧法庭。加强人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，建设智慧法庭数据平台，实现法院审判体系和审判能力智能化。
智能交通。基于以人工智能、云计算和大数据为代表的互联网技术，推进“城市大脑”工程的应用开发，通过汇聚城市公共数据、交通管理数据、运营商数据和互联网数据等，加快部门、区域、行业间的数据开放融合、共建共享，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，提升城市交通系统智能化协同管控水平。
智能环保。建立水、气、土壤等智能环境监测网络和服务平台，选择重点区域和领域，开展环境保护和突发环境事件智能防控试点。
（五）培育一批人工智能创新型企业。
1.孵化一批人工智能创业企业。各高新技术园区、科技企业孵化器和众创空间要抢抓发展机遇，将人工智能作为优先支持和服务领域，推进人工智能科技成果转移转化，孵化培育人工智能创业企业。支持人工智能创新资源条件相对较好的市县和高新技术园区搭建人工智能领域新型创业服务机构，形成集聚各类资源的良好创业生态，打造开放式人工智能创新创业基地，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，支持人工智能创新创业。鼓励并支持人工智能企业建设开放式人工智能专业化众创空间，孵化派生一批人工智能创业企业，促进人工智能中小企业发展和各领域应用。力争每年新增人工智能创业企业200家以上。
2.培育一批人工智能领军企业。积极支持有条件的企业建设开放计算平台，提升人工智能的服务能力，打造成为全球有影响力的人工智能基础平台性公司。充分发挥浙江在信息经济领域的产业优势，在语音识别、图像识别、内容识别、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。支持人工智能企业加强专利布局，牵头或参与国际标准制定。
3.发展一批人工智能服务型企业。支持各类机构和平台面向人工智能企业提供专业化服务，鼓励骨干企业、行业协会、相关研发机构、产业创新联盟等搭建并推广应用人工智能即服务平台，为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。
（六）培育引进一批人工智能高端人才。
1.加强人工智能相关学科专业建设。支持高校优化学科专业资源配置，调整和新建一批人工智能相关学科专业，加大紧缺师资引进培养力度，合理安排相关学科研究生招生规模，提高人工智能相关学科专业建设水平。支持有条件的高校争取国家支持建立人工智能学院。积极引导相关学科专业紧盯人工智能产业发展前沿，主动更新教学内容，大力推进课程体系建设，加强人工智能与其他学科专业教育的交互融合，形成人工智能复合专业培养新模式，不断提高人才培养质量。
2.培育高水平人工智能创新人才和团队。鼓励布局早、基础好的高校、科研院所和企业培养具有发展潜力的人工智能领军人才和团队，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引进培养。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和团队，建设具有竞争力的研发团队。充分发挥人工智能领军企业的作用，跟踪人工智能技术发展，加强现有人才的培训和转型，培养一批掌握人工智能应用的复合型人才和团队。鼓励企业与高校联合开展人才培养，加强人工智能人才储备，构建不同层次的人才体系。
3.加大高端人工智能人才引进力度。统筹利用“千人计划”等现有人才政策，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。鼓励并支持有条件的机构和企业，加强与全球顶尖人工智能研究机构和企业合作互动，引进神经认知、机器学习、自动驾驶、智能机器人等领域的国际顶尖科学家、高技能人才和高水平创新团队。鼓励采取项目合作、技术咨询等方式柔性引进人工智能人才。
三、要素支持
（一）加大资金支持力度。加大财政资金支持力度，加强对人工智能基础前沿研究、关键共性技术攻关、成果转移转化、基地和开放平台建设、创新应用示范等支持。运用好浙江省与国家自然科学基金联合基金，重点支持人工智能研究，争取设立人工智能基础科学研究中心。发挥政府产业基金的引导作用，吸引社会资本设立人工智能产业相关子基金。推进省级科技成果转化引导基金与试点市县和特色小镇合作，优先设立人工智能天使投资和创业风险投资基金。积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
（二）加强重大项目组织实施。加强对人工智能的研发支持，增设人工智能重大基础研究专项，加快实施脑认知与脑机交互应用基础研究专项，增加人工智能技术创新的源头供给。跟踪人工智能技术发展趋势和市场应用需求，对接国家顶层设计，根据技术成熟度和产业影响度，主动布局，分步推进，每年安排不少于50项省级重点研发项目，攻克一批关键核心技术，开发一批战略产品。谋划和建设100个重大产业项目，形成千亿级的投资规模。
（三）加强创新平台布局建设。支持之江实验室引进高层次人才聚焦新一代人工智能前沿基础技术研究，建设人工智能研发共享技术平台和大科学装置，打造成为全国人工智能创新创业高地。积极推进并支持国家数据智能技术创新中心建设，争取国家健康大数据中心落户浙江。优先布局建设一批与人工智能相关的重点实验室、工程技术研究中心等创新平台，引导现有与人工智能相关的国家和省级重点实验室、工程技术研究中心等聚焦新一代人工智能的前沿方向开展研究。鼓励市县优先在人工智能领域建设产业创新服务综合体。充分发挥企业作为市场主体优化资源配置的优势，优先在人工智能龙头骨干企业中布局建设一批省级企业研究院。围绕大数据挖掘、深度学习、机器感知、类脑研究等关键共性技术，以智能可穿戴设备、智能机器人、无人自主系统等应用领域为方向，鼓励高校、科研院所与企业合作建设一批人工智能联合研究中心。
（四）健全专业公共服务平台。积极打造人工智能开放创新平台，支持阿里云“城市大脑”首批国家人工智能开放创新平台建设，支持云服务龙头企业建设具备海量数据计算、深度自主学习、云端智能分析处理、类脑神经系统模拟、智能系统安全认证、多种生物特征识别等功能的基础资源与专业化应用开放平台，鼓励有条件的企业搭建开源服务平台。建设人工智能专业技术服务平台。依托人工智能学会、物联网行业协会等第三方机构，为相关企业提供人工智能研发工具、检验评测、技术评估、人员培训、安全、标准、知识产权、创业咨询等专业化服务。创新公共数据服务管理。制订合理数据交易制度，加快运营商、银行和政府关键部门等的人工智能数据应用，提升政府管理、民生服务等领域的智能化管理水平。推进“云网端”一体化设施建设。研究新型感知、处理、执行终端产品，开发标准化智能终端软硬件接口，实现智能终端间“万物互联”和机器对话。积极构建软件定义网络，在开放环境下实现高效、节能、智能和优化的组网能力。加大下一代网络、量子通信等新兴网络领域的开放式创新、试验验证和产业化力度。
四、保障措施
（一）组织领导。由省促进战略性新兴产业发展工作领导小组牵头，建立人工智能产业发展联络机制，强化统筹、协调、指导和服务。各地区、各部门要明确职责分工，落实相关工作，保障新一代人工智能各项工作顺利实施。成立人工智能发展专家委员会，研究人工智能前瞻性、战略性重大问题，对人工智能重大决策提供咨询评估。支持高校、科研机构、龙头企业联合组建浙江省人工智能产业创新联盟，构建人工智能创新网络，促进技术创新和示范应用的协作机制。推进人工智能智库建设，支持各类智库开展人工智能重大问题研究，为人工智能发展提供强大智力支持。
（二）政策支持。建立高新技术企业用地保障机制，对软投资达到一定额度的高新技术企业和企业新设研发机构，设立有别于传统产业的投资分类标准，优先列入省重大产业项目。贯彻落实国家支持高新技术企业、科技型中小企业、软件行业、科技企业孵化器（众创空间）等主体的税收优惠政策，切实提高扶持政策的精准度和有效性。充分利用科技大市场，加大对通过网上技术市场交易实现产业化的人工智能科技成果项目的补助。完善落实数据开放与保护相关政策，开展公共数据开放利用改革试点，支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价值，促进人工智能应用创新。
（三）创新合作。加强人工智能国际科技和产业合作，鼓励国内人工智能企业“走出去”，为有实力的人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等提供便利和服务；积极引进国际人工智能创新资源。鼓励并支持有条件的龙头企业赴国外人工智能相对发达的区域设立离岸科技企业孵化器，跟踪人工智能创新创业动态，培育孵化并引进高成长人工智能创业企业。依托“一带一路”倡议，推动建设人工智能国际科技合作基地、联合研究中心等，加快人工智能技术在“一带一路”沿线国家推广应用。深入贯彻落实军民融合发展战略，积极建设军民融通研发机制、常态化沟通协调机制和通畅的军民技术双向转化机制。
（四）保障支撑。加强人工智能相关法律、伦理、安全和社会问题研究，重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域，加快推动制定相关安全管理法规。促进人工智能行业和企业自律，制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则，加强对人工智能潜在危害与收益的评估，构建人工智能复杂场景下突发事件的解决方案。积极参与机器人异化和安全监管等人工智能重大共性问题研究，注重人工智能网络安全技术研发，强化人工智能产品和系统网络安全防护。加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。建立人工智能公共专利池，促进人工智能新技术的应用与推广。
浙江省人民政府关于印发浙江省新一代人工智能发展规划的通知.pdf
辽宁省新一代人工智能发展规划
辽宁省新一代人工智能发展规划
为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号）精神，充分发挥人工智能对辽宁经济社会创新发展的引领作用，抢占科技制高点，构筑先发优势，加快科技强省建设步伐，推动辽宁老工业基地全面振兴发展，特制定本规划。 一、发展基础与面临形势辽宁在信息基础平台、人才与技术、产业基础等方面具有发展人工智能的良好基础。省政府制定出台了《中国制造2025辽宁行动纲要》《辽宁省“十三五”科技发展规划》《辽宁省工业八大门类产业发展政策》等文件，明确了大数据、云计算、工业软件、智能机器人、智能机床等人工智能相关的重点发展方向并大力推进落实。东北区域超算中心浮点计算能力居东北地区首位，为人工智能发展提供了重大基础支撑。一批高校院所在机器人学、控制科学与工程、知识科学与工程、自然语言处理、智能导航等方向坚持开展前瞻性基础研究工作，建设了一批国家级和省级研发平台，具备了较强的科研力量和人才培养能力。一批重点骨干企业在大数据与云计算、知识图谱、计算机视觉、机器翻译、数据挖掘、智能机器人、数字化车间等方向取得了系列突破，并在智能制造、医疗健康、知识服务、智能交通、智慧城市等领域开展了应用，获得了广泛关注与认可。辽宁人工智能发展还存在一些亟待解决的问题。主要是人工智能整体创新能力不足，人工智能核心产业薄弱，研发力量主要集中在少数科研院所和企业；重点领域龙头企业少，围绕核心企业的产业生态体系尚未形成；人工智能应用主要集中在机器人、智能制造等领域，推广应用的广度和深度有待加强；高端人才缺乏，相关政策法规和标准体系亟待完善。辽宁人工智能发展的机遇与挑战并存。世界主要发达国家把人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的战略利器，北京、上海、广东等省市竞相加快人工智能的战略布局。人工智能已处于加速发展阶段，制造业智能化升级、智慧城市建设等带来的巨大的应用需求，为人工智能发展带来机遇。必须积极应对国内外各种风险和挑战，抓住发展机遇，聚集整合创新资源，营造良好的发展环境，实现人工智能的突破性发展。 二、总体要求（一）指导思想。全面贯彻党的十九大精神，坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，统筹推进“五位一体”总体布局和协调推进“四个全面”战略布局，以供给侧结构性改革为主线，以市场需求为导向，以智能机器人、智能制造、智慧医疗、智慧城市为突破口，以拓展人工智能应用的广度和深度为主攻方向，充分依托辽宁装备制造、先进材料、电子信息、生物医药等产业基础优势，不断完善人工智能科技创新体系，推动人工智能与全省经济社会各领域深度融合，着力打造以沈阳、大连为核心的人工智能创新高地与产业集聚区，全力推进传统产业转型升级，新兴产业培育壮大，智能社会建设发展，推动辽宁实现创新发展和全面振兴。（二）基本原则。 1.科技支撑，创新引领。把握世界人工智能发展趋势，加快构建具有辽宁区域特色的人工智能自主创新体系，在智能机器人、智能制造等领域积极探索布局，提升原始创新和应用创新能力，加速构筑科技先发优势，实现科技支撑和引领人工智能跨越发展。 2.超前部署，系统布局。根据人工智能发展不同阶段特点和需求，超前部署一批技术与产业结合的优势项目，推动人工智能实现技术突破和产业化应用。加速构建以龙头企业、关键技术、创新平台和转化应用四位一体的人工智能发展布局。 3.政府引导，市场主导。充分发挥政府在人工智能发展规划引导、政策支持、市场监管、环境营造等方面的重要作用，遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业等创新主体在人工智能领域技术路线选择、关键技术研发和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成市场竞争优势。 4.产业集成，融合发展。积极搭建人工智能领域科技创新平台，整合产业优势资源，引导和促进产业集团化、集成化发展。积极推进产业链之间的融合，推进人工智能跨界融合发展，提升主导产业高端化、智能化水平。积极促进产学研用各创新主体共创共享，促进军民创新资源共建、共享、融合发展。 5.统筹区域，协同推进。围绕人工智能的人才培养、平台建设、技术研发、产品研制和示范应用，全面系统谋划人工智能发展布局。加强政府职能部门合作，形成全省上下协同推进人工智能发展的局面。积极争取与国家人工智能创新资源和发展战略进行有效衔接。（三）战略目标。第一步，到2020年人工智能技术和应用在部分领域达到国内领先水平，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力推动辽宁老工业基地振兴发展和全面建成小康社会。 ——人工智能应用基础研究和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能等基础理论和核心技术实现重要进展，计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制、中文信息处理、计算机深度学习等方面取得标志性成果。 ——人工智能竞争力显著增强。在重点领域初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培养若干龙头企业。人工智能核心产业规模超过60亿元，带动相关产业规模超过400亿元。 ——人工智能发展环境进一步优化。人工智能技术在重点领域得到广泛应用，人才聚集和高水平创新团队建设得到加强，人工智能创新基础设施更加完善，政策法规和标准体系初步建立。第二步，到2025年人工智能部分领域的基础研究和关键技术实现重大突破，取得一批在国际上具有影响力的引领性研究成果。人工智能在各领域得到广泛应用，成为带动全省产业升级和经济转型的主要动力，核心产业规模超过160亿元，带动相关产业规模超过2000亿元。第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到国内先进水平，成为东北亚人工智能创新中心，智能经济、智能社会建设取得明显成效，核心产业规模超过400亿元，带动相关产业规模超过4000亿元，为跻身全国创新型省份前列奠定重要基础。 三、重点发展领域及主要任务准确把握国内外人工智能发展态势，结合辽宁实际，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展智能化水平。（一）构建人工智能科技创新体系。 1.建立新一代人工智能基础理论体系。根据全省现有研究基础和产业发展需求，积极推进人工智能领域的基础理论研究，加强高级机器学习、大数据分析与计算、跨媒体分析推理、自主智能协同控制、类脑智能计算等基础理论研究。高级机器学习。重点研究在线学习、自适应学习、自主学习、弱监督/无监督学习、小样本学习、分布式学习、增强学习、深度学习等理论方法，突破现有机器学习理论受大数据集、标注数据以及模型复杂度对算法效率的制约和影响，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。大数据分析与云计算。重点开展大数据存储、管理、分析和应用技术研究，以及云计算共性核心技术和应用技术研究，突破关键核心数据抽取、高级分析模型建立、非结构化数据类型分析、高速并行计算、数据可视化等难点问题，建立以大数据为基础、互联网云计算为核心驱动力的人工智能计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力，以及基于大数据衍生的新应用。跨媒体分析推理。重点开展不同媒体类型数据蕴含的复杂结构和信息的高效表达和理解理论研究，突破跨媒体数据表达、媒体融合、多模态相关性分析等技术壁垒，构建跨越不同媒体类型数据进行泛化推理的模型、方法和技术，构造模拟和超越生物感知的智能芯片和系统，提高复杂场景下的机器感知认知能力。自主智能协同控制。重点研究面向无人系统的协同感知与交互、协同控制理论与优化决策，以及知识驱动的人机物协同与互操作理论等，突破复杂环境中自主无人系统协同感知与交互、自主协同控制、知识驱动的人机物三元协同与互操作等难点问题，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构，实现系统自主操作与管理。类脑智能计算。重点研究类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，构建类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，实现大脑感知区、运动区和高级脑区的神经网络结构及信息处理过程的精细仿真，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型，使机器以类脑的方式实现拟人的感知、认知和决策能力。
专栏1基础理论
1.高级机器学习。研究统计学习理论、分布式学习与交互、在线学习、小样本学习、深度学习、强化学习、终身学习、无监督/半监督学习、弱标注/无标注样本学习、量子计算等理论模型和高效优化求解。2.大数据分析与计算。研究多任务学习和智能决策技术、多模态协同感知认知技术、分布式索引查询方法、并行在线计算方法、云环境下的海量数据存储与云分析算法、云计算下的安全与隐私保护方法、海量数据驱动与知识引导相结合的方法、数据驱动的通用人工智能模型与理论等。3.跨媒体分析推理。研究超越人类视觉能力的感知获取、跨媒体统一表征技术、知识图谱构建与学习、面向真实世界的主动感知框架和技术体系、面向媒体智能感知的自主学习方法、复杂声学场景中语音定位和增强技术、仿人脑记忆的媒体协同分析方法、跨媒体分析推理引擎与验证系统等。4.自主智能协同控制。研究面向复杂环境的无人系统环境感知和建模、复杂任务理解与智能决策方法、分布式网络化智能控制、无人系统与人和环境的可控性协同技术、人机共融智能交互、基于知识的人机物三元协同与互操作等理论。5.类脑智能计算。研究神经元参数表达方法、视觉注意力统计学习方法、类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、基于生物神经元和神经突触功能的数学模型、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。
2.突破人工智能关键共性技术。围绕塑造新一代人工智能竞争新优势，推进虚拟现实和增强现实、自然语言处理、人机物三元协同与互操作等技术的持续研究，加强新一代机器视觉、物联网核心芯片、智能计算芯片等支撑下一代智能技术的前瞻布局。新一代机器视觉。重点突破新一代机器视觉核心算法的模块化设计、智能优化、智能互联，提升机器视觉自动化水平、计算效率、模型精度和算法适应性，推进其在工业机器人、安防监控、虚拟现实、自动驾驶汽车、智慧城市和物联网等领域的应用。物联网核心芯片。重点研究新一代物联网核心芯片的设计、制造工艺、产业化及大规模应用推广等技术，突破现有工业无线网络芯片设计和研发中存在的共性关键技术问题，开发具有自主知识产权的工业无线网络芯片。智能计算芯片与系统。重点围绕高端芯片、集成电路装备和技术、关键应用系统等，研究适合人工智能的混合计算架构，提升专用芯片研发和设计制造能力，推进“芯片—软件—整机—系统—应用”产业链一体化发展。虚拟现实和增强现实。重点研究人工智能增强混合现实技术，突破虚拟对象智能行为建模和定量化虚拟还原等技术，提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性，实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。自然语言处理。重点突破真实自然交互环境中的语音识别鲁棒性、语音合成表现力、口语理解准确率等难点问题，研究自然交互环境中的言语感知及计算，支持不同语言的自动互译，实现类人的多语种多方言的言语感知和多语种多方言间的言语感知迁移。人机物三元协同与互操作。重点面向人机物三元一体化智能系统的重大科技需求与产业应用，探索人工智能与生物智能的增强与融合机制，突破主动感知、智能控制、多维协同与动态规划、复杂环境自适应等关键技术。
专栏2关键共性技术
1.新一代机器视觉。研究主动视觉、三维物体识别与位态估计、视觉信息融合、三维场景重建、视觉并行计算技术、视觉衍生触觉技术、视觉运动捕获、视觉算法模块化设计、视觉卡嵌入式技术，开发完善的通用视觉系统，如视觉平台、高度智能化的视觉机器人等。2.物联网核心芯片。研究小型化低功耗芯片、2.4GHz高频射频芯片、WIA-FA芯片，开展WIA-FA网关设备、接入设备、现场设备等核心装置研制，在AGV、机械臂等工业机器人及工业智能制造生产线上实现示范应用。3.智能计算芯片与系统。研发神经网络专用芯片、基于FPGA的深度学习芯片、可重构类脑计算芯片与忆阻器件、新型感知芯片与系统、规模化集成神经形态处理器、智能计算体系结构与系统等。研究可用于大规模神经网络计算的片上众核通信互联架构平台等。4.虚拟现实智能建模。研究广角立体显示技术、虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法、虚拟现实可视化技术、智能交互技术、增强现实触觉/力反馈技术等，实现人跟虚拟现实环境间更智能的交互，推进其在医学、应急推演、工业仿真、军事航天、娱乐、地理、教育等领域的发展。5.自然语言处理。研究短文本的计算与分析技术、跨语言文本挖掘技术、知识共享与融合技术、面向机器认知智能的语义理解技术、大规模领域语义知识库自动构建、大规模语言数据的感知关联和推送，开发多媒体信息理解的人机对话系统、基于知识管理的协同翻译平台、海量文献翻译平台等。6.人机物三元协同与互操作。研究多源感知和运动信息的融合与编解码技术、生物智能与人工智能的协同及互适应学习机理、动态复杂环境下的在线场景感知技术、人机协同系统混合智能行为的实现策略、基于用户反馈的在线学习机制和方法、机器人感知和行为控制技术等。
3.统筹布局人工智能创新平台。推进人工智能领域建设若干国内领先的科技创新平台。支持鼓励省内高校和科研院所设立人工智能相关学科，成立人工智能研究院，引导相关领域科技创新平台充分发挥聚集人才、资金等创新资源的作用，开展人工智能基础前沿理论和关键共性技术研究并进行应用示范。工业智能制造管控平台。以核心优势企业为依托，重点研究机器、环境与人的交互感知、安全行为决策与智能控制、智能机器人操作系统等关键技术，优先研制集驱动、感知及控制于一体的模块化柔性关节等核心部件；开发可支持定制化和柔性自组织生产的新一代工业机器人，以及支持开放互联、软件可定义的服务化工业智能管控平台，提升机器人的操作能力、适应能力、交互能力等核心能力；研究面向泛在信息化环境和知识自动化的智能制造信息物理融合系统，突破云制造与制造物联关键技术，形成基于泛在信息的智能工厂整体解决方案，并进行规模化示范应用。海陆空智能机器人平台。基于机器人、先进制造、空间有效载荷、极端海洋环境探测等研究基础和技术优势，开展海陆空智能机器人平台建设，重点面向我国载人航天工程、空间探测计划等对新型自动装备的需求，开展空间机构学和空间自主性理论研究，研制应用于嫦娥工程、小行星探测、探空火箭等的空间智能装备和关键核心器件；面向复杂空、地环境中远距离探测和跟踪弱小目标的需求，开展远距离光电探测影响机理及适应性技术研究，重点研制新型空、地光学及光电子器件、适应低反差检测的高灵敏度可见光成像器件、低温差高灵敏度红外成像系统等；面向极端海洋环境科学考察、深海底矿产资源开发、海上安全保障等应用需求，突破复杂环境特性建模、可见光/雷达/声呐多模态信息融合等关键技术，开展水面、水下多模态机器人技术研究。机器人质量检验与性能测试平台。依托辽宁在智能制造、机器人等方面的研究基础和技术优势，建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、机器人标准体系框架等，形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集，建立机器人质量检验与性能测试平台。完善机器人标准体系，为工业机器人、空间机器人、特种机器人等各类机器人系统研制的优化改进和设计定型提供科研和技术保障，支撑全省机器人产业持续、健康发展。人工智能软硬件开源平台。依托优势高校院所和龙头骨干企业，围绕超算与云计算、大数据分析、机器视觉、物联网等领域，建立人工智能软硬件开源平台。重点发展大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多源智能传感器件与集成平台等。开发基于知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一软件开发平台和开源软件开发包，优先发展智能芯片、集成电路装备、新型元器件、GPU/TPU开发等人工智能基础硬件，建立知识交流平台、开放知识共享平台，形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。（二）培育高端高效智能经济。 1.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，研制智能芯片、图形处理器等核心硬件，研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能传感互联、人机交互、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。新一代工业机器人。突破新一代工业机器人重大关键核心技术，研发具有自主知识产权的工业机器人产品。结合制造大数据，开发基于深度学习的机器人抓取、自动识别和自主决策软硬件系统。大力推广工业机器人等人工智能产品在装备、电子、轻工、建材等领域的应用示范。特种智能机器人。进一步加大特种智能机器人核心零部件和专用传感器研制，完善特种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。研制和推广服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人，建立特种智能机器人标准体系和安全规则。智能运载工具。加快人工智能技术在无人车、无人机、无人船领域的应用。研发基于深度学习的极端工况下汽车主动安全预警和自主驾驶救生系统。针对智能无人系统单机平台和同构/异构集群协同自主导航与控制技术需求，开发自主导航、通讯与控制等技术及产品。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，引入多种传感器与自动识别技术，突破人机智能交互技术，实现随时随地的自由沟通与交流。
专栏3新兴产业
1.智能软硬件。研究模式识别算法设计、深度学习模型架构、机器学习模型快速求解、嵌入式开发技术、并行加速计算技术等通用智能软件技术，发展DSP/GPU芯片、GPU集群、集成电路、智能芯片等人工智能基础硬件研制。2.新一代工业机器人。重点研制新型智能焊接和搬运机器人、智能磨削机器人、智能屠宰机器人、系列化精密全闭环关节机器人等智能工业机器人，开展新型汽车配件生产装配、复杂工业过程的建模、流程工业生产计划与优化调度、新能源和物流等生产领域的自动化装配检测生产线研发。3.特种智能机器人。研究和开发水下物体识别和障碍检测、空间遥操作技术、多物理场仿真分析系统、标准化空间机器人仿真和测试系统等，重点研制服务机器人、空间机器人、水下机器人、海洋机器人、极地机器人、新一代仿生咀嚼机器人等特种智能机器人。4.智能运载工具。研究和开发个人驾驶风险控制系统、汽车智能辅助驾驶系统、智能公交调度系统、智能语音交互系统、无人机飞控系统、无人船自动导航系统等，加快新能源汽车、无人驾驶智能汽车、智能公交、旋翼自主飞行器、无人船等智能运载工具研制。5.智能终端。研究微芯片处理技术、AMOLED屏幕显示技术、超密集组网技术、异构网络融合技术、移动支付技术、人脸/手势识别技术、增强现实、眼球追踪技术等，重点研制智能手机、平板电脑、智能手表、智能耳机、智能眼镜、智能腕带、可扩展的开放性嵌入式平台和产品等。
2.加快推进产业智能化升级。智能装备。针对全省装备制造、冶金、石化、汽车、电力等行业需求，开展工业物联网、基础制造装备、精密和智能仪器仪表设备研发，研制满足工业生产的各类智能传感、关键基础零部件及通用部件、高速高可靠工业无线网络接入、面向管控一体化的工业物联网传输、工业物联网信息集成、工业物联网协同安全等技术产品，实现生产过程自动化、智能化、精密化，带动工业整体技术水平的提升。智能制造。突破制造流程动态反馈决策理论与方法，包括复杂工况动态感知、动态特性和决策知识挖掘、自主决策与人机协作动态反馈决策等。面向用户个性化需求，以智能工厂为载体，以实现智能产品、智能生成、智能服务为目标，构建人工智能驱动的智能制造新理论和新方法，推动生产方式向定制化、服务化、绿色化转变，促进工业生产智能化与信息化深度融合，加快产业智能化升级。智慧能源。加强人工智能技术与能源互联网的广泛、深度融合，突破能源互联网分布式协同控制、分布式计算与优化、系统故障诊断和自愈控制等关键技术难题，运用人工智能技术，大幅提升系统整体性能。智慧农业。研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统、农业智能专家系统等，发展农业平台服务型机器人，积极建立农机智能化指挥决策分析系统，开展智能农场、智能渔场、智能果园、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。智能家居。发展数字化、高清互动的家庭多媒体综合信息服务，提升建筑设备及家居产品的智能化水平，推广应用集家居控制、治安监控、视听娱乐等功能于一体的家庭综合智能系统，普及数字化生活方式。
专栏4产业智能化升级
1.智能装备。重点研制适合高温、强磁场、强电场、强震动、粉尘潮湿等环境的各类工业智能传感节点和装置，大功率压缩机、盾构机、大型变压器、自动连采装备、3D打印装备、激光切割焊接装备、智能变电设备等具有远程监测功能的各种智能装备，高精度传感器、仪器仪表分析仪、智能配电器、智能温控仪、色谱仪等基于网络互联的智能仪器仪表装备。2.智能制造。重点研究面向泛在信息化环境下的信息物理融合系统、面向知识自动化的建模和优化决策等，突破云制造与制造物联关键技术，推进面向智能制造的智能工厂规模化示范应用；突破军工、航空航天等重点领域的智能装配与检测工艺、脉动联线与动态管控等关键技术，研制满足制造工艺要求的智能装配单元和生产线；面向设计与制造一体化的人工智能关键技术，突破人机混合增强智能的复杂产品智能化设计与管理方法，形成面向航空、航天、重型机械等领域复杂产品结构，工艺智能化设计与管理的典型应用示范；深入开展高精度数控机床、特种数控机床在航空、汽车等领域的示范应用；推进先进激光加工技术在飞机、发动机制造、石油化工、冶金等领域的应用与服务。3.智能家居。重点研究家庭互联互通协议和接口标准设计、室内环境自动感知和监测技术、室内健康监测技术等关键技术；优先研发智能开关、智能灯具、多功能智能摄像机、智能路由器、智能温湿度和煤气传感节点、智能家电、家居娱乐设施、智能厨卫系统、智能安防系统、智能家电集中控制网关和系统等。
3.大力发展智能企业。深入实施智能制造工程，推动企业智能化升级。持续推进智能制造及智能服务试点示范项目建设，重点推进企业加大智能装备，以及物联网、云计算、大数据等新一代信息技术的应用力度，提高制造企业智能制造、精准制造、高端制造、敏捷制造水平。加强智能工厂关键技术和体系方法的应用示范。重点推广生产线重构与动态智能调度、人机物协同与互操作等技术，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。 4.打造人工智能创新高地。推动沈阳中国智谷建设，加快大连软件产业园升级发展，着力打造以沈阳和大连为核心的人工智能创新高地。依托沈大自主创新示范区和高新技术产业开发区，加快培育建设人工智能创新集群。利用各种智能化、信息化应用实现产业园区生产方式、经营模式及运营方式的优化转型，增强企业竞争力，提升企业生产效率，以产业园区为核心形成产业链的有效集聚。发展人工智能领域的专业化众创空间，促进最新技术成果和资源、服务的精准对接。（三）建设安全便捷智能社会。 1.发展便捷高效智能服务。智能医疗。重点突破医疗机器人、大数据分析、物联网、嵌入式无线传感器、云技术等共性关键技术，培育自动化、信息化、智能化的新型智能医疗体系，开展具有自主知识产权的智能医疗/康复机器人产品研发。面向常见重大疾病，发展相应机器学习和大数据平台，整合医院零散大数据源，构建快速准确自动化辅助诊疗体系。智能健康和养老。围绕助老助残、健康监护、家庭服务等领域，运用物联网、移动互联网和云计算等新兴技术，开展智能可穿戴装备等产品研发。
专栏5智能服务
1.智能医疗。重点研究脑电及肌电信号处理及识别技术，发展面向运动功能损伤的高端康复装备和身体结构健康监控设备；研究具有自主控制、精细感知、辅助诊断、精准导航和远程互动的机器人辅助手术系统、人机协同临床智能诊疗系统，研制功能替代性智能假体、柔性可穿戴设备、手术机器人、智能诊疗助手；研究药物研发中的深度学习技术，对药物活性、安全性和副作用进行预测，缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率。2.智能健康和养老。重点研发面向老年人的移动社交和服务平台、情感陪护助手等智能系统；研发具有智能感知识别、自主移动和作业能力的智能复合型助老助残机器人；研发具有高性能、高感知分辨率的智能可穿戴健康检测设备；面向基层医疗服务机构、社区、家庭、企业等领域，构建健康数据采集、分析、咨询等一套完善的智能健康服务体系。
2.推进社会治理智能化。智慧城市。基于新一代人工智能核心技术与基础平台，聚焦城市重点领域，重点开展人工智能支持城市规划决策、综合运行管理、基础设施建设与运行维护、交通出行及驾驶、人居环境与生态监测、政务与民生服务、智能建造与智能家居等城市智能化应用关键技术研究，构建智慧城市核心系统、关键技术和应用体系，推动形成自主可控的城市智能化产业，实现“和谐、安全、高效、幸福、绿色”的智慧城市系统。智能交通。研究建立车辆自动驾驶与车路协同的技术体系，加快开发自动驾驶汽车和轨道交通系统，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，形成自主自动驾驶平台技术体系。探索自动驾驶汽车共享模式，促进人、车、路三者的和谐统一，拉动智能交通产品与装备的大规模产业化发展。深入研究和评价汽车智能化对交通拥堵、车辆排放和交通安全三者的影响及应对策略。智能安监。促进人工智能在公共安全和生产安全领域的深度应用，加强对重点公共区域和重点行业领域安防设备的智能化改造升级，支持有条件的地区开展基于人工智能的安防区域示范。加强人工智能对自然灾害和生产安全风险的有效监测，围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害和海洋灾害等重大自然灾害，以及煤矿、非煤矿山、危险化学品等高危企业的重大安全风险，构建智能化监测预警与综合应对平台，提高安全事故预警能力，降低安全事故发生率，提高应急决策和重大事故救援和处理能力。智能环保。围绕大气、水、土壤等环境领域开展数据获取、传输、处理、分析、决策服务等研究，建立环境智能监控大数据平台体系，利用大数据的深度挖掘与知识发现技术，实现大气、水、土壤环境的智能监测预警、量化管理和多主体跨介质协同治理。智慧政务。运用互联网、大数据、云计算、知识工程等技术，构建“互联网+政务服务”平台，整合各类政务信息及资源，通过网上大厅、办事窗口、移动客户端、自助终端等多种形式，提供一站式政务服务。通过知识融和服务，提升政务信息资源整合、公共需求精准预测和智慧化服务水平，畅通政府与公众的交互渠道，打造智慧政务新模式。智慧司法。开展以数据为基础，以知识为驱动的智慧司法运行支撑体系研究。开展司法领域知识分类体系及知识模型构建，多源异构司法大数据知识自动抽取，语义融合与演化，大规模司法知识的语义表示与推理计算，知识图谱驱动的司法信息语义搜索等技术研究，构建司法知识库、管理和服务平台，形成智慧司法解决方案。
专栏6社会治理智能化
1.智慧城市。重点建设城市基础数据资源、城市通信网络设施、智能化基础设施、智能门户综合服务平台、智能装备制造业公共服务平台。完善市场监管体系、网格化城市综合治理体系、智慧生态环保体系、智慧政务体系。集约化整合云计算中心，构建并推进智慧医疗、智慧社区、智慧教育、智慧供热、智能交通、智慧旅游、智慧文化的发展。推进绿色建筑、地下综合管网智能化监控、地下管廊建设，建立城市市政基础设施大数据平台。发展人工智能在规划设计行业、建筑施工管理领域以及工程质量控制方面的应用。2.智能交通。重点研究自动驾驶技术、车联网技术、物联网技术、智能车路协同技术、区域交通协同联动控制技术、交通状态感知与交互技术、综合交通枢纽智能化管控等智能交通关键技术，研发城市公交智能调度系统、交通指挥中心综合信息系统、智能车辆泊车系统、交通智能感知系统、智能交通综合服务平台，推进人工智能道路客运管理服务应用。3.智能安监。重点建设统一的安全生产监管综合技术平台，建设安全生产移动无线监管平台，完善安全监管感知网络。加强安全生产虚拟仿真、桌面推演、重点场所三维立体模型等系统的建设。4.智能环保。重点发展统一的环境质量监测网络、天地一体化生态监测体系，构建生态环境监测和监控大数据平台。建立以大数据中心为基础的涵盖大气、水、土壤等环境领域的生态环境智能监测和监控平台。
（四）加强人工智能领域军民融合。深入贯彻落实军民融合发展战略，推动形成全要素、多领域、高效益的人工智能军民融合格局。以军民共享共用为导向部署新一代人工智能基础理论和关键共性技术研发，建立科研院所、高校、企业和军工单位的常态化沟通协调机制。促进人工智能技术军民双向转化，引导和培育地方优势民营企业、高校及科研院所积极参与国防领域人工智能重点任务，加强与省内相关领域军工科研生产单位的需求对接和产学研合作，为提升军工智能化水平提供服务和支撑。（五）构建智能化基础设施体系。积极争取国家人工智能重大基础设施在辽宁布局，大力推动智能化信息基础设施建设，提升传统基础设施的智能化水平，形成适应智能经济、智能社会需要的基础设施体系。优化升级网络基础设施，推动4G、5G移动通信网络基础设施建设，完善物联网基础设施，发挥沈阳市国家级骨干直联点作用，提升骨干网络容量和网间互通能力，提高低时延、高通量的传输能力。统筹利用大数据、超级计算基础设施，加快推进东北区域超算中心建设，提升超级计算中心对人工智能应用的服务支撑能力。（六）统筹布局人工智能重大科技项目。积极争取国家在辽宁部署实施人工智能“1+N”重大科技项目，支持高校院所和重点企业参与国家新一代人工智能重大科技项目，以及集成电路装备、智能制造与机器人、大数据、高性能计算、智慧城市、智能农机装备等领域各类国家科技计划。针对全省人工智能发展需求，组织实施省本级重点研发计划，加强与国家科技重大专项、重点研发计划等的衔接，协同推进人工智能的理论研究、技术突破、产品研发和应用示范。 四、保障措施（一）组织保障。加强对人工智能发展的组织领导，由省科技创新领导小组统筹协调全省人工智能发展工作。加强与国家人工智能发展规划的衔接，组织实施辽宁省人工智能发展规划，指导各地区、各部门开展人工智能发展工作，协调跨地区、跨部门重要事项，加强对人工智能发展的督促检查工作。推动人工智能智库机构建设，加快对全省人工智能发展前瞻性、战略性、长远性重大问题的研究，为人工智能发展提供支持。（二）政策保障。加快落实对中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展。鼓励人工智能领域企业开展产学研合作，确保相关领域企业得到充分的智力支持，为人工智能企业提供更多的应用示范工程。完善数据开放与保护相关政策，争取国家在辽宁开展公共数据开放利用改革试点，支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价值，促进人工智能应用创新。（三）经费保障。运用经济杠杆和政策手段，引导企业加大对人工智能的研发投入。发挥省产业（创业）投资引导基金的作用，鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟、产业园区发起成立市场化的人工智能投资基金，引导社会资本加大在人工智能领域的投入。逐步建立新的投融资机制，特别是适合人工智能发展的风险投资机制。鼓励人工智能产业园区和专业性众创空间设立人工智能及相关领域的天使、种子基金。支持技术含量高、市场前景好的企业进行上市融资。（四）人才保障。加快人工智能人才聚集及人才储备。充分利用全省高校在人工智能领域的资源优势，吸引国内人工智能知名专家和学者与辽宁省建立长效科技人才合作机制。通过重大引智工程，重点引进和培养人工智能领域专业人才和各领域跨界融合的人才。完善高校人工智能相关专业、课程设置，并推动人工智能与其他学科专业的交叉融合，培养更多符合实际需要的技术人才。支持人工智能领域高端人才赴海外开展前沿技术、标准等学术交流，提升交流水平。适时出台引进、培养和留住人工智能人才的管理办法，推进人工智能领域人才队伍建设。（五）环境保障。开展人工智能综合标准化体系研究，推动建立人工智能融合标准体系。建立并完善基础共性、互联互通、行业应用、安全服务、隐私保护等技术标准，研究建立人工智能系统的智能化水平评估标准。加强知识产权保护意识，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。鼓励国内外人工智能企业在辽宁省建立研发中心，围绕“一带一路”推动人工智能的国际研究基地、研发中心、人员培训项目。充分利用各种传统媒体和新兴媒体，及时宣传人工智能新进展、新成效，让人工智能健康发展成为全社会共识，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性。
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年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。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）