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【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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人工智能的创新发展与社会影响
党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。2018世界人工智能大会9月17日在上海开幕，习总书记致信祝贺并强调指出人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言
1956年人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）的概念被正式提出，标志着人工智能学科的诞生，其发展目标是赋予机器类人的感知、学习、思考、决策和行动等能力。经过60多年的发展，人工智能已取得突破性进展，在经济社会各领域开始得到广泛应用并形成引领新一轮产业变革之势，推动人类社会进入智能化时代。美国、日本、德国、英国、法国、俄罗斯等国家都制定了发展人工智能的国家战略，我国也于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏等地政府也相继出台推动人工智能发展的相关政策文件，社会各界对人工智能的重大战略意义已形成广泛共识。
跟其他高科技一样，人工智能也是一把双刃剑。如何认识人工智能的社会影响，也有“天使派”和“魔鬼派”之分。“天使派”认为，人工智能领域的科技创新和成果应用取得重大突破，有望引领第四次工业革命，对社会、经济、军事等领域将产生变革性影响，在制造、交通、教育、医疗、服务等方面可以造福人类；“魔鬼派”认为，人工智能是人类的重大威胁，比核武器还危险，有可能引发第三次世界大战。2018年2月，牛津大学、剑桥大学和OpenAI公司等14家机构共同发布题为《人工智能的恶意使用：预测、预防和缓解》的报告，指出人工智能可能给人类社会带来数字安全、物理安全和政治安全等潜在威胁，并给出了一些建议来减少风险。
总体上看，已过花甲之年的人工智能当前的发展具有“四新”特征：以深度学习为代表的人工智能核心技术取得新突破、“智能+”模式的普适应用为经济社会发展注入新动能、人工智能成为世界各国竞相战略布局的新高地、人工智能的广泛应用给人类社会带来法律法规、道德伦理、社会治理等方面一系列的新挑战。因此人工智能这个机遇与挑战并存的新课题引起了全球范围内的广泛关注和高度重视。虽然人工智能未来的创新发展还存在不确定性，但是大家普遍认可人工智能的蓬勃兴起将带来新的社会文明，将推动产业变革，将深刻改变人们的生产生活方式，将是一场影响深远的科技革命。
为了客观认识人工智能的本质内涵和创新发展，本报告在简要介绍人工智能基本概念与发展历程的基础上，着重分析探讨人工智能的发展现状和未来趋势，试图揭示人工智能的真实面貌。很显然，在当下人工智能蓬勃发展的历史浪潮中如何选择中国路径特别值得我们深入思考和探讨。因此，本报告最后就我国人工智能发展态势、存在问题和对策建议也进行了阐述。
二、人工智能的发展历程与启示
1956年夏，麦卡锡（JohnMcCarthy）、明斯基（MarvinMinsky）、罗切斯特（NathanielRochester）和香农（ClaudeShannon）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”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人类智能，探寻智能本质，发展类人智能机器。人工智能充满未知的探索道路曲折起伏，如何描述1956年以来60余年的人工智能发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能60余年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。人工智能概念在1956年首次被提出后，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、LISP表处理语言等，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：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了低谷。
三是应用发展期：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，推动人工智能走入了应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：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：90年代中-2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，信息与数据的汇聚不断加速，互联网应用的不断普及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，这些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（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）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，大幅跨越科学与应用之间的“技术鸿沟”，图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等具有广阔应用前景的人工智能技术突破了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术瓶颈，人工智能发展进入爆发式增长的新高潮。
通过总结人工智能发展历程中的经验和教训，我们可以得到以下启示：
（一）尊重学科发展规律是推动学科健康发展的前提。科学技术的发展有其自身的规律，顺其者昌，违其者衰。人工智能学科发展需要基础理论、数据资源、计算平台、应用场景的协同驱动，当条件不具备时很难实现重大突破。
（二）基础研究是学科可持续发展的基石。加拿大多伦多大学杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）教授坚持研究深度神经网络30年，奠定人工智能蓬勃发展的重要理论基础。谷歌的DeepMind团队长期深入研究神经科学启发的人工智能等基础问题，取得了阿尔法狗等一系列重大成果。
（三）应用需求是科技创新的不竭之源。引领学科发展的动力主要来自于科学和需求的双轮驱动。人工智能发展的驱动力除了知识与技术体系内在矛盾外，贴近应用、解决用户需求是创新的最大源泉与动力。比如专家系统人工智能实现了从理论研究走向实际应用的突破，近些年来安防监控、身份识别、无人驾驶、互联网和物联网大数据分析等实际应用需求带动了人工智能的技术突破。
（四）学科交叉是创新突破的“捷径”。人工智能研究涉及信息科学、脑科学、心理科学等，上世纪50年代人工智能的出现本身就是学科交叉的结果。特别是脑认知科学与人工智能的成功结合，带来了人工智能神经网络几十年的持久发展。智能本源、意识本质等一些基本科学问题正在孕育重大突破，对人工智能学科发展具有重要促进作用。
（五）宽容失败应是支持创新的题中应有之义。任何学科的发展都不可能一帆风顺，任何创新目标的实现都不会一蹴而就。人工智能60余载的发展生动地诠释了一门学科创新发展起伏曲折的历程。可以说没有过去发展历程中的“寒冬”就没有今天人工智能发展新的春天。
（六）实事求是设定发展目标是制定学科发展规划的基本原则。达到全方位类人水平的机器智能是人工智能学科宏伟的终极目标，但是需要根据科技和经济社会发展水平来设定合理的阶段性研究目标，否则会有挫败感从而影响学科发展，人工智能发展过程中的几次低谷皆因不切实际的发展目标所致。
三、人工智能的发展现状与影响
人工智能经过60多年的发展，理论、技术和应用都取得了重要突破，已成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力，深刻影响世界经济、政治、军事和社会发展，日益得到各国政府、产业界和学术界的高度关注。从技术维度来看，人工智能技术突破集中在专用智能，但是通用智能发展水平仍处于起步阶段；从产业维度来看，人工智能创新创业如火如荼，技术和商业生态已见雏形；从社会维度来看，世界主要国家纷纷将人工智能上升为国家战略，人工智能社会影响日益凸显。
（一）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。面向特定领域的人工智能技术（即专用人工智能）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，因此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，统计学习是专用人工智能走向实用的理论基础。深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习理论在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、人机博弈等方面取得成功应用。例如，阿尔法狗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，语音识别系统5.1%的错误率比肩专业速记员，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平，等等。
（二）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。虽然包括图像识别、语音识别、自动驾驶等在内的专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用智能系统的研究与应用仍然是任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。美国国防高级研究计划局（DefenseAdvancedResearchProjectsAgency，简称DARPA）把人工智能发展分为三个阶段：规则智能、统计智能和自主智能，认为当前国际主流人工智能水平仍然处于第二阶段，核心技术依赖于深度学习、强化学习、对抗学习等统计机器学习，AI系统在信息感知（Perceiving）、机器学习（Learning）等智能水平维度进步显著，但是在概念抽象（Abstracting）和推理决策（Reasoning）等方面能力还很薄弱。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。
（三）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，在其2017年的年度开发者大会上，谷歌明确提出发展战略从“MobileFirst”（移动优先）转向“AIFirst”（AI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，麦肯锡报告2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长，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%。
（四）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（IT）和产业的发展史就是新老IT巨头抢滩布局IT创新生态的更替史。例如，传统信息产业IT（InformationTechnology）代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网IT（InternetTechnology）代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等，目前智能科技IT（IntelligentTechnology）的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AI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GPU服务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。在技术生态方面，人工智能算法、数据、图形处理器（GraphicsProcessingUnit，简称GPU）/张量处理器（TensorProcessingUnit，简称TPU）/神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit，NPU）计算、运行/编译/管理等基础软件已有大量开源资源，例如谷歌的TensorFlow第二代人工智能学习系统、脸书的PyTorch深度学习框架、微软的DMTK分布式学习工具包、IBM的SystemML开源机器学习系统等；此外谷歌、IBM、英伟达、英特尔、苹果、华为、中国科学院等积极布局人工智能领域的计算芯片。在人工智能商业和应用生态布局方面，“智能+X”成为创新范式，例如“智能+制造”、“智能+医疗”、“智能+安防”等，人工智能技术向创新性的消费场景和不同行业快速渗透融合并重塑整个社会发展，这是人工智能作为第四次技术革命关键驱动力的最主要表现方式。人工智能商业生态竞争进入白热化，例如智能驾驶汽车领域的参与者既有通用、福特、奔驰、丰田等传统龙头车企，又有互联网造车者如谷歌、特斯拉、优步、苹果、百度等新贵。
（五）人工智能上升为世界主要国家的重大发展战略。人工智能正在成为新一轮产业变革的引擎，必将深刻影响国际产业竞争格局和一个国家的国际竞争力。世界主要发达国家纷纷把发展人工智能作为提升国际竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧积极谋划政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。无论是德国的“工业4.0”、美国的“工业互联网”、日本的“超智能社会”、还是我国的“中国制造2025”等重大国家战略，人工智能都是其中的核心关键技术。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，开启了我国人工智能快速创新发展的新征程。
（六）人工智能的社会影响日益凸显。人工智能的社会影响是多元的，既有拉动经济、服务民生、造福社会的正面效应，又可能出现安全失控、法律失准、道德失范、伦理失常、隐私失密等社会问题，以及利用人工智能热点进行投机炒作从而存在泡沫风险。首先，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，促进社会生产力的整体跃升，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发展积极正面影响。与此同时，我们也要看到人工智能引发的法律、伦理等问题日益凸显，对当下的社会秩序及公共管理体制带来了前所未有的新挑战。例如，2016年欧盟委员会法律事务委员会提交一项将最先进的自动化机器人身份定位为“电子人（electronicpersons）”的动议，2017年沙特阿拉伯授予机器人“索菲亚”公民身份，这些显然冲击了传统的民事主体制度。那么，是否应该赋予人工智能系统法律主体资格？另外在人工智能新时代，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都需要我们从法律法规、道德伦理、社会管理等多个角度提供解决方案。
由于人工智能与人类智能密切关联且应用前景广阔、专业性很强，容易造成人们的误解，也带来了不少炒作。例如，有些人错误地认为人工智能就是机器学习（深度学习），人工智能与人类智能是零和博弈，人工智能已经达到5岁小孩的水平，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。这些错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。还有不少人对人工智能预期过高，以为通用智能很快就能实现，只要给机器人发指令就可以干任何事。另外，有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益的现象时有发生。因此，我们有义务向社会大众普及人工智能知识，引导政府、企业和广大民众科学客观地认识和了解人工智能。
四、人工智能的发展趋势与展望
人工智能经过六十多年的发展突破了算法、算力和算料（数据）等“三算”方面的制约因素，拓展了互联网、物联网等广阔应用场景，开始进入蓬勃发展的黄金时期。从技术维度看，当前人工智能处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有数据、能耗、泛化、可解释性、可靠性、安全性等诸多瓶颈，创新发展空间巨大，从专用到通用智能，从机器智能到人机智能融合，从“人工+智能”到自主智能，后深度学习的新理论体系正在酝酿；从产业和社会发展维度看，人工智能通过对经济和社会各领域渗透融合实现生产力和生产关系的变革，带动人类社会迈向新的文明，人类命运共同体将形成保障人工智能技术安全、可控、可靠发展的理性机制。总体而言，人工智能的春天刚刚开始，创新空间巨大，应用前景广阔。
（一）从专用智能到通用智能。如何实现从狭义或专用人工智能（也称弱人工智能，具备单一领域智能）向通用人工智能（也称强人工智能，具备多领域智能）的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是国际研究与应用领域的挑战问题。2016年10月美国国家科学技术委员会发布了《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。DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯（DemisHassabis）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7月成立了通用人工智能实验室，100多位感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
（二）从人工智能到人机混合智能。人工智能的一个重要研究方向就是借鉴脑科学和认知科学的研究成果，研究从智能产生机理和本质出发的新型智能计算模型与方法，实现具有脑神经信息处理机制和类人智能行为与智能水平的智能系统。在美国、欧盟、日本等国家和地区纷纷启动的脑计划中，类脑智能已成为核心目标之一。英国工程与自然科学研究理事会EPSRC发布并启动了类脑智能研究计划。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。人机混合智能得到了我国新一代人工智能规划、美国脑计划、脸书（脑机语音文本界面）、特斯拉汽车创始人埃隆·马斯克（人脑芯片嵌入和脑机接口）等的高度关注。
（三）从“人工+智能”到自主智能系统。当前人工智能的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：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（非常费时费力）、用户需要人工适配智能系统等。因此已有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AI”。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AI人员成本。
（四）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、材料等传统科学的发展。例如，2018年美国麻省理工学院启动的“智能探究计划”（MITIntelligenceQuest）就联合了五大学院进行协同攻关。
（五）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十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，在现有基础上能够提高劳动生产率40%；美、日、英、德、法等12个发达国家（现占全球经济总量的一半）到2035年，年经济增长率平均可以翻一番。2018年麦肯锡的研究报告表明到2030年人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
（六）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》白皮书中指出未来五年人工智能提升各行业运转效率，其中教育业提升82%，零售业71%，制造业64%，金融业58%。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。
（七）人工智能领域的国际竞争将日趋激烈。“未来谁率先掌握人工智能，谁就能称霸世界”。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》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国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》报告即提出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。
（八）人工智能的社会学将提上议程。水能载舟，亦能覆舟。任何高科技也都是一把双刃剑。随着人工智能的深入发展和应用的不断普及，其社会影响日益明显。人工智能应用得当、把握有度、管理规范，就能有效控制负面风险。为了确保人工智能的健康可持续发展并确保人工智能的发展成果造福于民，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，深入分析人工智能对未来经济社会发展的可能影响，制定完善的人工智能法律法规，规避可能风险，确保人工智能的正面效应。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。2018年4月，欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》，从国家战略合作层面来推动人工智能发展，确保欧洲人工智能研发的竞争力，共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。
五、我国人工智能的发展态势与思考
我国当前人工智能发展的总体态势良好。中国信通院联合高德纳咨询公司（Gartner）于2018年9月发布的《2018世界人工智能产业发展蓝皮书》报告统计，我国（不含港澳台地区）人工智能企业总数位列全球第二（1040家），仅次于美国（2039家）。在人工智能总体水平和应用方面，我国也处于国际前列，发展潜力巨大，有望率先突破成为全球领跑者。但是我们也要清醒地看到，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。
一是高度重视。党和国家高度重视并大力发展人工智能。党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。2016年7月习总书记明确指出，人工智能技术的发展将深刻改变人类社会生活，改变世界，应抓住机遇，在这一高技术领域抢占先机。在党的十九大报告中，习总书记强调“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。在2018年两院院士大会上，习总书记再次强调要“推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济”。在2017年和2018年的《政府工作报告》中，李克强总理都提到了要加强新一代人工智能发展。2017年7月，国务院发布了《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，人工智能将成为今后一段时期的国家重大战略。发改委、工信部、科技部、教育部、中央网信办等国家部委和北京、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。
二是态势喜人。根据2017年爱思唯尔（Elsevier）文献数据库SCOPUS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。从2012年开始，我国在人工智能领域新增专利数量已经开始超越美国。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成全球人工智能投融资规模最大国家，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。近两年，清华大学、北京大学、中国科学院大学、浙江大学、上海交通大学、南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（CCAI）已连续成功召开四届、规模不断扩大，人工智能领域的教育、科研与学术活动层出不穷。
三是差距不小。我国人工智能在基础研究、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较大差距。英国牛津大学2018年的一项研究报告指出中国的人工智能发展能力大致为美国的一半水平。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，存在“头重脚轻”的不均衡现象。在Top700全球AI人才中，中国虽然名列第二，但入选人数远远低于占一半数量的美国。据领英《全球AI领域人才报告》统计，截至2017年一季度全球人工智能领域专业技术人才数量超过190万，其中美国超过85万，我国仅超过5万人，排名全球第7位。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家AI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。我国制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快，对可能产生的社会影响还缺少深度分析。
四是前景看好。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。
人类社会已开始迈入智能化时代，人工智能引领社会发展是大势所趋，不可逆转。经历六十余年积累后，人工智能开始进入爆发式增长的红利期。伴随着人工智能自身的创新发展和向经济社会的全面渗透，这个红利期将持续相当长的时期。现在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、展现中国智慧需要深入思考。
（一）树立理性务实的发展理念。围棋人机大战中阿尔法狗战胜李世石后，社会大众误以为人工智能已经无所不能，一些地方政府、社会企业、风险资金因此不切实际一窝蜂发展人工智能产业，一些别有用心的机构则有意炒作并通过包装人工智能概念来谋取不当利益。这种“一拥而上、一哄而散”的跟风行为不利于人工智能的健康可持续发展。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。根据高德纳咨询公司发布的技术发展曲线，当前智能机器人、认知专家顾问、机器学习、自动驾驶等人工智能热门技术与领域正处于期望膨胀期，但是通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初步阶段，人工智能还有很多“不能”，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。因此发展人工智能不能以短期牟利为目的，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，并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。
（二）加强基础扎实的原创研究。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。在此发展的临界点，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。根据2017年爱思唯尔文献数据库SCOPUS统计结果，尽管我国在人工智能领域发表的论文数量已经排名世界第一，但加权引文影响力则只排名34位。为了客观评价我国在人工智能基础研究方面的整体实力，我们搜索了SCI期刊、神经信息处理系统大会（ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems，简称NIPS）等主流人工智能学术会议关于通用智能、深度学习、类脑智能、脑智融合、人机博弈等关键词的论文统计情况，可以清楚看到在人工智能前沿方向中国与美国相比基础实力存在巨大差距：在高质量论文数量方面（按中科院划定的SCI一区论文标准统计），美国是中国的5.34倍（1325:248）；在人才储备方面（SCI论文通讯作者），美国是中国的2.12倍（4804:2267）。
我国应对标国际最高水平，建设面向未来的人工智能基础科学研究中心，重点发展原创性、基础性、前瞻性、突破性的人工智能科学。应该鼓励科研人员瞄准人工智能学科前沿方向开展引领性原创科学研究，通过人工智能与脑认知、神经科学、心理学等学科的交叉融合，重点聚焦人工智能领域的重大基础性科学问题，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。
（三）构建自主可控的创新生态。美国谷歌、IBM、微软、脸书等企业在AI芯片、服务器、操作系统、开源算法、云服务、无人驾驶等方面积极构建创新生态、抢占创新高地，已经在国际人工智能产业格局中占据先机。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，国际影响力有待提高。美国对中兴通讯发禁令一事充分说明自主可控“核高基”技术的重要性，我国应该吸取在核心电子器件、高端通用芯片及基础软件方面依赖进口的教训，避免重蹈覆辙，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，如军民融合、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。
另外，我们需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，并通过标准实施加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
（四）建立协同高效的创新体系。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，但是单一的创新主体很难实现政策、市场、技术、应用等方面的全面突破。目前我国学术界、产业界、行业部门在人工智能发展方面各自为政的倾向比较明显，数据资源开放共享不够，缺少对行业资源的有效整合。相比而言，美国已经形成了全社会、全场景、全生态协同互动的人工智能协同创新体系，军民融合和产学研结合都做得很好。我国应在体制机制方面进一步改革创新，建立“军、政、产、学、研、用”一体的人工智能协同创新体系。例如，国家进行顶层设计和战略规划，举全国优势力量设立军事智能的研发和应用平台，提供“人工智能+X”行业融合、打破行业壁垒和行政障碍的激励政策；科技龙头企业引领技术创新生态建设，突破人工智能的重大技术瓶颈；高校科研机构进行人才培养和原始创新，着力构建公共数据资源与技术平台，共同建设若干标杆性的应用创新场景，推动成熟人工智能技术在城市、医疗、金融、文化、农业、交通、能源、物流、制造、安全、服务、教育等领域的深度应用，建设低成本高效益广范围的普惠型智能社会。
（五）加快创新人才的教育培养。发展人工智能关键在人才，中高端人才短缺已经成为我国人工智能做大做强的主要瓶颈。另外，我国社会大众的人工智能科技素养也需要进一步提升，每一个人都需要去适应人工智能时代的科技浪潮。在加强人工智能领军人才培养引进的同时，要面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。《新一代人工智能发展规划》提出逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能课程。目前人工智能科普活动受到各地学校的欢迎，但是缺少通俗易懂的高质量人工智能科普教材、寓教于乐的实验设备和器材、开放共享的教学互动资源平台。国家相关部门应高度重视人工智能教育领域的基础性工作，增加投入，组织优势力量，加强高水平人工智能教育内容和资源平台建设，加快人工智能专业的教学师资培训，从教材、教具、教师等多个环节全面保障我国人工智能教育工作的开展。
（六）推动共担共享的全球治理。人工智能将重塑全球政治和经济格局，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将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。美国、日本、德国等通过人工智能和机器人的技术突破和广泛应用弥补他们的人力成本劣势，希望制造业从新兴国家回流发达国家。目前看，我国是发展中国家阵容中唯一有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应采取不同于一些国家的“经济垄断主义、技术保护主义、贸易霸凌主义”路线，尽快布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合国家“一带一路”战略，向亚洲、非洲、南美等经济欠发达地区输出高水平、低成本的“中国智造”成果、提供人工智能时代的中国方案，为让人工智能时代的“智能红利”普惠人类命运共同体做出中国贡献！
（七）制定科学合理的法律法规。要想实实在在收获人工智能带来的红利，首先应保证其安全、可控、可靠发展。美国和欧洲等发达国家和地区十分重视人工智能领域的法律法规问题。美国白宫多次组织这方面的研讨会、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；科研人员自发签署23条“阿西洛马人工智能原则”，意图在规范人工智能科研及应用等方面抢占先机。我国在人工智能领域的法律法规制定及风险管控方面相对滞后，这种滞后局面与我国现阶段人工智能发展的整体形势不相适应，并可能成为我国人工智能下一步创新发展的一大掣肘。因此，有必要大力加强人工智能领域的立法研究，制定相应的法律法规，建立健全公开透明的人工智能监管体系，构建人工智能创新发展的良好法规环境。
（八）加强和鼓励人工智能社会学研究。人工智能的社会影响将是深远的、全方位的。我们当未雨绸缪，从国家安全、社会治理、就业结构、伦理道德、隐私保护等多个维度系统深入研究人工智能可能的影响，制定合理可行的应对措施，确保人工智能的正面效应。应大力加强人工智能领域的科普工作，打造科技与伦理的高效对话机制和沟通平台，消除社会大众对人工智能的误解与恐慌，为人工智能的发展营造理性务实、积极健康的社会氛围。
六、结束语
人工智能经过60多年的发展，进入了创新突破的战略机遇期和产业应用的红利收获期，必将对生产力和产业结构以及国际格局产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。但是，我们需要清醒看到通用人工智能及人工智能的整体发展仍处于初级阶段，人工智能不是万能，人工智能还有很多“不能”。我们应当采取理性务实的发展路径，扎实推进基础研究、技术生态、人才培养、法律规范等方面的工作，在开放中创新，在创新中发展，全速跑赢智能时代，着力建设人工智能科技强国！
（主讲人系中国科学院院士）