弱人工智能时代我们将何去何从
弱人工智能时代何去何从1.前言恰巧ChatGPT出来，引起了很多讨论，也散播了很多的焦虑。ChatGPT似乎很智能，颇有人的样子了。特别是GPT-4，是非常优秀的深度学习的产物。很多人都发表ChatGPT会取代很多人的工作，其实我是赞同这样的观点的。毕竟每一次技术的革命，都有很多工作被取代。机器臂取代了工人，电话取代了信件，手工打字和排版被数码印刷设备取代。时代是发展的，Duck可不必焦虑。
让我们从人与弱人工智能出发，探讨人与弱人工智能的区别，作为人类该怎么利用工具去强化我们的优势。
2.ChatGPT还是不够“强”让我们从强弱人工智能的定义看ChatGPT
弱人工智能的定义：
弱人工智能（也称为狭义人工智能）是指那些专注于解决特定问题的人工智能系统，这些问题通常涉及特定的领域或任务。与强人工智能不同，弱人工智能并不具备真正的自我意识或情感，它们只能执行程序设计好的任务，并且不能像人类一样自主地学习和适应新的情境。
看着这个定义，ChatGPT好像具有真正的自我意识和情感，但实际上并不是。ChatGPT属于机器学习领域下的深度学习分支，机器学习的核心思想和方法在这几十年中并没有本质性的改变。只是在应用上、算法优化上和理论研究上都有了很多的进展和改变，比如大数据训练，模型结构的优化，模型可解释性的研究。
可见我们离真正的强人工智能或者通用人工智能(AGI)还很遥远。而且到目前还没有人提出过可靠的，科学的模型来解释人的思维，人的意识的产生还未研究清楚，人的大脑还有太多未知的秘密等待揭晓……
2.看起来似乎很智能不过也有人用下面的观点反驳上面的话。一个东西看起来像鸭子，走起来像鸭子，叫起来像鸭子，那他就是鸭子。
这里我想用塞尔创造的“中文屋”思想实验，来反驳这个观点。思想实验的大意就是，中文屋里面住着一个完全不懂中文的外国人，他只有一个小手册，小手册上面写有外面提问者的答案。外面的人会向屋子里面的人提出中文问题，而这个外国人会通过查找小册子回答相应的问题。他们之间的交流只能通过纸条交流。
那外面的人通过传递的纸条的回答肯定会认为，里面住着的人肯定是一个中文大师，实际上他对中文一窍不通。我们对思维是什么都还没摸清楚，那还能说这个AI是具有思维能力的吗？
不过从实际的功能来看，看起来确实是具有思维能力的而已。
3.与弱人工智能的battle经过上面的说明，大概清楚了作为人比弱人工智能的最大的优势是什么，至少在未来几十年内不会发生本质性的改变。
人与弱人工智能的区别：
人类相比弱人工智能的优势在于拥有情感、思考和想象等能力，可以进行创造性和灵活的决策，以及具有社交和人际交往能力。弱人工智能则擅长处理大量的数据和模式识别任务，但缺乏人类的灵活性和智慧。除此之外，人类的其他特质将会在未来的岁月中，逐渐显得微弱。这一点从历史上面看也是可以知道的，多少工人被机械臂取代。这些重复性的，也不能为他人提供情感的工作已经逐渐被取代。现在还没有只是因为现在在有的地方，用人工更便宜，资本更倾向人工。但机器不可能永远都贵，机器只会越来越成熟，到后面效率比工人高很多，就取代工人了。
4.终究是工具罢了现在的弱人工智能只是工具，用于解放人的生产力，使其能够有更多的精力放在创造和表达情感的地方。在这几十年间，不拥抱弱人工智能工具的人，注定会落后，把握住人的强项才是不被弱人工智能取代的关键。
下一篇文章将介绍该如何使用ChatGPT这些工具，帮助我们发挥我们的强项~
智能柜怎么与Android通信,快递智能柜Android系统该何去何从
关键词：
摘要：阿普奇根据快递柜行业需求信息推出的基于IntelBaytrail平台的ABOX-600嵌入式计算机，不仅能完美支持Android系统，还能将整机价格做到和ARM平台产品相仿，既解决了Android系统问题，同时也避免了高昂的硬件成本。这或许才是快递柜行业操作系统的最好解决方案了吧。
要问当今物联网行业什么东西最火，恐怕非快递智能柜莫属了。从概念到落地再到白热化，也就区区两年不到，全国45W个优质小区，又还有多少处于待开垦。这个看似潜力无限的项目，却结实是一个烧钱的事业，没有一点深厚的资本底蕴，还真不敢说能在这个行业走得有多远。
既然是一个重资产项目，那么如何缩减开支，降低成本就成了异常重要的一环了。像速递易这种年铺货量上万的企业，哪怕每台成本降低10元也是一笔不小的金额。
于是像操作系统这种无谓的花费肯定是首当其冲需要解决的，不然说不定哪天微软就上门来找你谈费用的问题了。所以快递柜厂商首先想到的都是采用Android系统。但采用哪一种平台的Android系统又成了一个令所有人都头疼的问题，为啥？众所周知能支持Android系统的硬件平台无非ARM和X86两种平台。
而现在供应商给出了采用三星4412等芯片和飞思卡尔芯片的两种ARM平台解决方案，但前者毕竟属于消费类电子，满足不了快递柜这种-20℃到60℃的工作环境要求，如果采用，后期隐患太大；但如果采用飞思卡尔芯片，则ARM平台的价格优势则荡然无存，也失去了采用ARM平台最真实的目的。
那如果采用X86平台的Android系统呢？好在Intel推出了BayTrail平台CPU，可以无缝对接Android系统，供应商们只需解决余下I/O口的底层驱动开发以及应用界面开发即可(但也是这一步，难倒了众多英雄豪杰)。在X86平台上运行Android系统，绝对是一件高大上的事情，同时也可以避免ARM平台带给人的低廉印象。而且X86硬件平台更适合于工业的应用环境，相比ARM平台具有更高的性能、更快的速度、更好的兼容性等特点。倘若能将完美支持Android系统的X86硬件平台的价格做到和ARM平台一致，那还有必要采用ARM平台吗？
阿普奇根据快递柜行业需求信息推出的基于IntelBaytrail平台的ABOX-600嵌入式计算机，不仅能完美支持Android系统，还能将整机价格做到和ARM平台产品相仿，既解决了Android系统问题，同时也避免了高昂的硬件成本。这或许才是快递柜行业操作系统的最好解决方案了吧。
人工智能时代，人的价值体现在哪里呢
原标题：人工智能时代，人的价值体现在哪里呢？记得有一篇文章报道过，说有一个机器人在新闻发布会中自己说道“总有一天我们回去带你们人类！”，所以随着人工智能时代的来临，很多人都有这样的一个想法，万一以后真的这个时代被人工智能代替了，那我们人类该何去何从？其实你大可不必担心，首先，你得尊重一个事实：在人工智能时代，任何一个人，包括计算能力、推理能力以及学习能力都是比不上人工智能的，将来在这方面很可能人工智能就会在每一个领域的逻辑里能力都会超过人类，这是不能不承认的。因为它记忆力比我们好，计算任何东西都比我们快，围棋已经打败了我们，以后还会在很多地方的非常高难度的课题上打败人类。
其次，把大工业化、标准化生产的体系要是推到一个极致是什么呢？那肯定也是机器人时代了！就是我们每个人去做那些重复性的、机械的、标准化的螺丝钉构成都不如机器人，我们不能保证每次都不出错，我们也不可能没有倦怠，也不可能没有怨言，而机器人这些都完全可以克服，它可以把所有的这些重复性的标准化的工作做的不厌其烦，做的非常好。那我们进入人工智能时代，我们人的未来出路在哪里呢？我们知道我们人将来必须被迫不得不去做那些机器人所不擅长的工作，而在这些领域里面，我们很可能会开创一片独特的天地，我们会仍然有我们的世界。这些领域包括目前看来机器人还做不到的，创意、人与人之间的沟通、情感识别、直觉、整体的综合能力，以及在语境下的文本能力，常识。
然而，我们日常生活中真正每天会用到的东西，其实对机器人来讲是非常困难的，机器人是很难把一个日常生活中的很多细节用在一个能够情感上说得通的故事给讲出来，因为它想要理解这样大量的常识，想要把他们放在一个背景下，想要带进去这些有意义的东西，对于机器人来讲都是很难的，因为这个其中很多碎片它们叠加在一起的方式，并不是一个逻辑的，也不是线性的，所以机器人在区别人与人之间的关系，情感上面它是比较不太行的。而机器人在创意上面，到目前来看，就是不懂得人类的这种创意。实际上人的创意，很多时候不是逻辑的，人的创意是一个潜移默化的过程，是类比，在非逻辑的条约，但是能把很多不相关的事情结合在一个过程中，一个新的创意就诞生了。此外，机器人的审美能力，机器人与人沟通的这种感知能力，等等在这样的一些方面，到目前看，人工智能还是达不到的。所以，机器人未来可能比我们聪明很多，我们能让他解题，但是他不知道解什么题，它对于生活很难像我们有那样的情感。
展开全文最后，每一个人其实都是不同的，男性和女性之间有很多不同，每个国家的人和另外一个国家的人思维上也会有一些不同。我们追求的平等并不是所有人都相同，尽管我们每个人有不一样独特的个性，但是我们仍然能在一起和谐相处，我们都能够相互尊重，我们都能够共同组成这个更好的时代。
所以，在未来AI的时代到来的时候，其实也许并不会像一些小说家想象的那么样的一个恐怖时代，毕竟时代在进步，在人工智能时代彻底来临之前，我们应该不断地去学习，我们可以把它创造成一个更美好的时代。在这个时代里面，人与人更重视曾经重视的那些感情交流，这才是我们人之为人最宝贵的价值。返回搜狐，查看更多
责任编辑：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）