人工智能（néng）是新一轮产业变（biàn）革的核心驱（qū）动力（lì）量，将推动（dòng）数（shù）万（wàn）亿数字经济产业转型升级（jí）。三次工业（yè）革命历史表明（míng），不论机械（xiè）技术、电力技术和信息技术，都可以极（jí）大地促（cù）进生（shēng）产标（biāo）准化、自动化（huà）、模块化（huà），具有很强的通用性，人（rén）工智能技术同样（yàng）具有类（lèi）似的特征，应用潜力巨大。国务（wù）院《新一（yī）代人（rén）工智能（néng）发展规划》指出，到（dào）2025年（nián）中国人工智能核（hé）心（xīn）产业规（guī）模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿（yì）元。

    人（rén）工智能是（shì）新一轮科技竞赛的（de）制高点（diǎn），对经（jīng）济增长和国家安全均至（zhì）关重要。在这一场全球竞争中，中国的优势在于百度、华为、阿里等平台型公司积累（lèi）了扎实的（de）技术基础、丰富（fù）的应用场景（jǐng）和海（hǎi）量数（shù）据（jù），在新基（jī）建大战略下，将为国家（jiā）发展打造（zào）竞（jìng）争新优（yōu）势、注入增长（zhǎng）新动能，有望成为人工智（zhì）能（néng）新基（jī）建（jiàn）的（de）领军力（lì）量。当然，在基础科研（yán）、基础算法、核心芯片、高端人才等方面我国仍存短板。大国科技实（shí）力是国家实力的核心，能否抓住智（zhì）能时（shí）代的变（biàn）革（gé）机遇，是中国（guó）建设现代（dài）化强国的（de）关键（jiàn）。

    迎接智能新时代1.1 人（rén）工智能是数字（zì）经济（jì）时代的“新电能”

    人工智能是（shì）第四次工业革命的重要组成（chéng）部（bù）分（fèn），将推动数字经济产业转型升（shēng）级。自18世纪（jì）以来（lái），人类社会共发生（shēng）过三次大型的技术革命，分（fèn）别是（shì）蒸（zhēng）汽机革命（mìng）、电力革命和信息（xī）互联网革命。人工智能将是第四次技术革命中的重要技术，自1956年达（dá）特茅斯（sī）会议（yì）上首（shǒu）次提出人工智（zhì）能（Artificial Intelligence）以（yǐ）来，人工智能已经发展60多年。一般认为，计算机需要通过不断地自我学（xué）习、扩充知识库（kù），进而（ér）掌握人类拥（yōng）有的“画画（huà）、唱歌、读（dú）书、设计”等众多技能，便是“智能”的表现（xiàn）。中国（guó）信通院在《人工智能发（fā）展白皮书（shū）（2018）》中提到，人工智能可以理解（jiě）为（wéi）用机器（qì）不断感知、模拟人（rén）类的思维过程，使机（jī）器达到甚至超越人类（lèi）的智（zhì）能，即（jí）人工智能（néng）需具备类人的感知、思考和决策（cè）能力。人工智能基础层、技（jì）术层和应用层快速发展，诸多应用已经深（shēn）入日常（cháng）生活（huó）。基（jī）础层（céng）包括硬件、算法和海量数据三部分，其中硬件（jiàn）的（de）核心是具备高运算能（néng）力的芯片，例如CPU、GPU、ASIC、FPGA等，算法的核（hé）心（xīn）是机器学（xué）习，包括深度学习、浅层学习和强化学习等。技（jì）术层包括计（jì）算机视觉（jiào）、语音、自然语（yǔ）言处理等（děng）技术。应用层则（zé）是人（rén）工（gōng）智能产品、服务和解（jiě）决方案，适用于家电、金融、机器人、汽车、医疗等领域。近10年来人工智（zhì）能快速发展，面对日益增长的需（xū）求，一些例如百度（dù）、华为、阿里等具备长期研发（fā）经验的企业也陆续推出人工智能开发平台或人（rén）工智能系统，有望成为人工智能新（xīn）基建的领军力量。尽（jìn）管与科幻小说和电影里对人工智能（néng）的构想（xiǎng）有较大差距，人工智能产（chǎn）品和服务已经普遍存在我们现实（shí）生（shēng）活当中（zhōng），小到多语言翻译软件、智（zhì）能音（yīn）箱，大（dà）到自动驾驶系（xì）统、城市安防（fáng）系统、城市大脑等，人工智能（néng）的发展已经远远超出（chū）早期构（gòu）想，政府（fǔ）、企业、非营利机构（gòu）都开始积极拥抱这项技术。

    从“+人（rén）工智能（néng）”走向“人工（gōng）智能+”

    人（rén）工智能（néng）已经在（zài）众多垂直（zhí）领域实现应用，目前较为成熟的领域（yù）包括家居、金融、交通、医疗等。通过与诸多垂直领域相结（jié）合，人工智能技术可以通（tōng）过两方面进行产业赋（fù）能：一方面提高生产效率、降本增（zēng）效（xiào），即“+人工（gōng）智能”；二是创造新（xīn）的需（xū）求和（hé）增长点，即“人（rén）工（gōng）智能+”。

    “+人工（gōng）智能”可以快（kuài）速高效处理数据，同时兼（jiān）顾普通和（hé）长尾（wěi）用户，提高生（shēng）产（chǎn）效（xiào）率，实（shí）现降本增效。以金融行业为例，目前（qián）人工智（zhì）能主要用于风控、支付、理赔、投（tóu）顾等方（fāng）面，其中智能投（tóu）顾应用最为成熟。人工智能通过海量数据学（xué）习、精准算法分（fèn）析，结合用户提供的风（fēng）险承受水平、收益目标、市场的动（dòng）态（tài），进行个性化定制服务。对比人工（gōng）服（fú）务（wù），智能（néng）投顾（gù）投资门槛最低至500美元、管理费率约0.02%-1%。目（mù）前（qián），例如招商银行（háng）、工商银行等（děng）国（guó）内主流金融机构（gòu）也推出智能投（tóu）顾产（chǎn）品，其他机构也加强研发具备类似（sì）功能的产品和服（fú）务（wù）。

    在此次（cì）新冠（guàn）肺炎疫情防控中人工智能（néng）也发挥了巨大（dà）作用，主要（yào）覆盖疫情监控、体温检测、病毒检（jiǎn）测、复工复产等方面。春节时期新冠疫情爆发，对病毒检测、追踪、隔离防控等工作带（dài）来巨大挑战，人工（gōng）智能（néng）的应（yīng）用（yòng），以（yǐ）数据为支撑，主要帮助时态（tài）追踪和疫情研（yán）判“人工智（zhì）能+”是创造新需求（qiú）、新商业模式、新（xīn）的经（jīng）济增长点。以汽（qì）车为（wéi）例，其中（zhōng）智能网联是人（rén）工（gōng）智（zhì）能在（zài）汽车（chē）行业应用（yòng）最受关注的领域。智能网联（lián）一方面可以提升汽车的（de）智能化（huà），包括自动驾驶、智能语音、智能座舱等；另一方面与5G相结合，提高汽车信息沟通能力，实现（xiàn）网联（lián）化，包括人员（yuán）和车（chē）辆安全管理、城市道路交通规划等。

    2020年（nián）4月19日，百度（dù）Robotaxi上（shàng）线百（bǎi）度地图及百度APP智能小程（chéng）序Dutaxi，向长沙市民全面开放试乘服务（wù）。这意味着（zhe）在相关法律法规指导下，百度率先推（tuī）动Robotaxi在湖（hú）南湘（xiāng）江新区进入常态化的测试试乘阶段。在场景（jǐng）端，ApolloRobotaxi开放的打车范围（wéi）约130平（píng）方公里，行车（chē）路线覆（fù）盖长沙当地的居民区、商业休闲区及（jí）工业（yè）园区等多（duō）维（wéi）度实用生活场景。在（zài）产品端，Apollo Robotaxi的可视化界面能够还原360度视野范围内的障碍物及动态（tài）预测，呈现途经车（chē）辆（liàng）、车道、路口、红（hóng）绿灯等路（lù）况，并伴（bàn）有限速（sù）提示及（jí）变道提醒，用户可通过屏幕实时关注（zhù）时速（sù）、剩余里程（chéng）等驾驶信（xìn）息。百度等企（qǐ）业在自（zì）动驾驶、车路协同、智能车联等平台技术的研发积累（lèi），有望进一步复制（zhì）到（dào）智（zhì）能信控（kòng）、智能公（gōng）交、智能停车、智能货运等应（yīng）用场景，不仅带动（dòng）传感器、芯片、自动（dòng）驾驶（shǐ）算法、智能（néng）座舱（cāng）、车云服务等（děng）产业发展，而且可（kě）以提升出行效率、降低出（chū）行成本（běn），有望成为智慧出（chū）行的重要（yào）增长点。

    人工智能技术制高点（diǎn）之争

    人工智能产业（yè）竞（jìng）争（zhēng）是各（gè）国（guó）政策、基础研（yán）究、技术、资本等各方（fāng）面综合实力的竞争（zhēng）。目（mù）前各国政府高度重（chóng）视，在基础（chǔ）设施搭建、基础科研、人才培养（yǎng）、资（zī）助研发（fā）、合作交流等方面给予（yǔ）支持鼓励。资本和企（qǐ）业也积（jī）极寻求商（shāng）业落地场景，协助技术转化。技术落地（dì）于（yú）垂（chuí）直领域，继而产生新（xīn）的数据，促进（jìn）算法（fǎ）更新迭代（dài），又可以（yǐ）进一步（bù）服务于垂直（zhí）领域，如此循环往（wǎng）复（fù）、不断发展。这（zhè）场全球竞赛中，中国的优势（shì）在于拥有海（hǎi）量数据和实践经验，但在基础科研、基础技术、前（qián）沿拓展方（fāng）面仍存在薄弱环节。

    政策：全（quán）球主（zhǔ）要国（guó）家和地区均高度重视

    以AlphaGo事（shì）件为分水岭（lǐng），人工智能获得空前关（guān）注，主要国家和地区纷纷加入这场事（shì）关未来（lái）大国科技实力的竞争当中。因为基础设施尚未普（pǔ）及、技（jì）术超前、理论分支众多等原因，人工智能的发（fā）展经历（lì）过三次潮起（qǐ）潮落，直到（dào）2016年DeepMind公司（sī）研发的AlphaGo挑战世界围棋顶尖棋（qí）手李世石，并获得最终胜利，才让全球又重（chóng）新感受到人工智能所带来的魅力。

    从发布（bù）的（de）政策规划来看，各国和地区认同（tóng）人工（gōng）智能对未来的人才（cái）、产（chǎn）业升（shēng）级、社会（huì）福祉、全球影（yǐng）响力（lì）的重要性，并作为国（guó）家级战略（luè）进（jìn）行推进。根据（jù）各（gè）国科研实力、人才汇集程度、基础设施（shī）完备度、国情等因素，各国和地区的侧重（chóng）点有所不同（tóng）。

    美国致（zhì）力于维持全球科技（jì）霸主地位（wèi），人工智（zhì）能位于其（qí）科技版（bǎn）图的核心（xīn）。欧盟重点关注工业、制（zhì）造业、医疗、能源等领（lǐng）域，强调发（fā）挥（huī）创新创造力，应（yīng）用人工智能使制造业及（jí）相关领域智能升（shēng）级。日本由于面临严峻的少子化老龄（líng）化问题，着重研究人工智（zhì）能在机器人、医（yī）疗、汽车交（jiāo）通等领域（yù）的应用（yòng）。

    中国人工智能呈三阶段逐步推进，重视与制（zhì）造业和服（fú）务业（yè）的融合。自2015年起，我国人工智（zhì）能相（xiàng）关政策从智能制造时期，“互联网+”时（shí）期（以（yǐ）《“互联网+”人工智（zhì）能三年行动实施方案（àn）》为（wéi）代表），到“智（zhì）能（néng）+”国家（jiā）战（zhàn）略时（shí）期（qī）演变（以《新（xīn）一代人工智（zhì）能发展规划》为代表）。政策重心也从核（hé）心技术攻克到实际场景应用，从特定行业到跨界融（róng）合（hé），从单项技（jì）术到人机协同。与（yǔ）美（měi）国和欧盟类似（sì），我国也强调建立相（xiàng）关试点项（xiàng）目，包括技术示范试点、政策试验（yàn）、社会实验（yàn）。

    基础科研（yán）：美国最强，中国快速追赶

    中国人工智能领域（yù）论文数量（liàng）增长较快，但（dàn）论文（wén）质量与（yǔ）美国依然（rán）存在差距。全球累计共发布人工智能论文超（chāo）70万篇，中国、美（měi）国是论文（wén）发表（biǎo）大国，2018年中（zhōng）美两国分别发布论文2.5万篇和1.6万（wàn）篇，全（quán）球合计占比46.5%。从（cóng）增长趋势来看，美国保持匀速（sù）增（zēng）长，中国（guó）自2014年后增长较（jiào）快，中国论文（wén）数量占全球（qiú）总量比重从1998年的8.9%上升为2018年的28.2%。从代（dài）表论文质量的FWCI指数（平均加权引用影响（xiǎng）指数）来看（kàn），中（zhōng）国论文（wén）质量（liàng）也在稳（wěn）步提升，从1998年的0.43提（tí）升（shēng）至2018年的1.39。美国（guó）保持全（quán）球最高（gāo）水（shuǐ）平，长年保持（chí）在2左右（yòu），2018年FWCI指（zhǐ）数达2.38。

    FWCI指（zhǐ）数：FWCI标准化为1，当某国或机构的FWCI指数（shù）为1时，表（biǎo）明该国或（huò）机（jī）构的引用影响（xiǎng）力在（zài）世界（jiè）平均水平。如果某国（guó）或机（jī）构（gòu）的FWCI指数为1.2，表明该国（guó）或机构论文被引用次（cì）数超出世界平均水平20%。如果某国或（huò）机构（gòu）的FWCI指数为0.8，表明该国或机构论文被（bèi）引用次数低于世界平均水（shuǐ）平20%。

    从论文发表机构类型来看，包括中国、美国、欧盟27国等在内的各国和地区均以高校（xiào）为核心科研（yán）力（lì）量（liàng），2018年（nián）三者高校（xiào）论文产出占各自总产出的92.1%、84.6%、90.7%。除（chú）高校外（wài），中美（měi）两国（guó）的（de）主（zhǔ）力科研主（zhǔ）体有所不同，2018年中国科研机构产出约（yuē）为中国企业产出（chū）的3倍，而同期美国（guó）企（qǐ）业产出约为（wéi）美（měi）国科研机构产出的1.6倍。

    数据量：人工智能时代的（de）“原（yuán）材料”，中国具有规（guī）模优势

    电脑和智（zhì）能手机的普及、互联网和（hé）移动互联（lián）网所（suǒ）累积的数据爆发，是促进人（rén）工（gōng）智能技术和应用（yòng）突破（pò）的（de）重要原因之一。人工智能需要做到“感知、思考、决策（cè）”，首先就是需要足够（gòu）多、足够（gòu）好的原（yuán）始数据对计算机进行训练，犹如培育良驹，得喂足新鲜的（de）牧草。“足够多”代表（biǎo）数据（jù）的（de）数量要大，电脑（nǎo）的发（fā）明（míng）让运（yùn）算简化，并让信息以电（diàn）子化形式保存，智能（néng）手机的普及（jí）让全（quán）球（qiú）网民渗透大幅（fú）提高，两者令大量的数（shù）据被（bèi）保存（cún）。“足够好”代表数据的质（zhì）量（liàng）要佳，互（hù）联（lián）网的诞生（shēng）极大地（dì）缩短信息交流的物理距离、提高传（chuán）播速度，各类互联（lián）网类服务应用（yòng）诞生，其产生的（de）数（shù）据类（lèi）型也（yě）更加（jiā）多样，包括浏览网页（yè）喜好、外（wài）卖（mài）点单（dān）频率、行程记录等，多（duō）元（yuán）丰富的数据才能应对各种训练人工智能的（de）要求。

    数据增长（zhǎng）和运用依赖于信（xìn）息和物理的基（jī）础设施构建，中国将（jiāng）成为全球最大的（de）数据中（zhōng）心（xīn）。得（dé）益于人（rén）口数量、互联网渗（shèn）透（tòu）率（lǜ）、智（zhì）能（néng）手机渗透率、网速等，2018年中国拥有数据量7.6ZB，占全（quán）球数（shù）据总量的（de）23.4%。随着5G、物（wù）联网等发展，通讯设（shè）备接入数量和承（chéng）载（zǎi）能力提高，终端消费者增（zēng）多，中（zhōng）国（guó）的（de）数据（jù）量将在（zài）2025年（nián）达48.6ZB，占全球数据总量（liàng）的27.8%，成为全球最大的数据集中（zhōng）地，将极大的促进和丰（fēng）富人工智能（néng）训练（liàn），相关模型（xíng）结构和结果也更精准。

    技术：深度（dù）学习推动（dòng）本次（cì）人（rén）工（gōng）智能热潮

    足够多、足够好（hǎo）的数（shù）据支撑人工智能“感知”阶段，而人（rén）工智能（néng）算法使计算机拥有思维，从而达（dá）到“理解、决策”，深度学（xué）习（xí）在这过程作出巨大贡献（xiàn）。深度学习是（shì）一（yī）类模（mó）式分析方法（fǎ）的（de）统称（chēng），计算机通过学习样（yàng）本（běn）数据（jù）来（lái）掌握（wò）内在逻辑和（hé）规律，从而拥有（yǒu）分析（xī）能力，这项研究（jiū）最早可以追溯到1958年弗兰克（kè）·罗森布拉（lā）特发明（míng）的感知机（Perceptron）。利（lì）用（yòng）感知机，可以进行（háng）图像区分训（xùn）练，例如最常见的从（cóng）水果堆中选出“苹果”或（huò）者“香蕉（jiāo）”。然而（ér）当时缺（quē）少足量的数据，该项研（yán）究陷入瓶颈，并出（chū）现过（guò）度（dù）拟（nǐ）合（Overfitting）问题，例（lì）如学生希望通过练习（xí）相似的题目来掌（zhǎng）握一种题型，但是（shì）训练（liàn）量不够大、并没有理解（jiě）题型背后（hòu）的知识点（diǎn），考试（shì）一旦发生些许变化便无（wú）法解出答案。后来，科学家（jiā）通（tōng）过研（yán）究人脑，试图模（mó）仿人脑神经网络（luò）机制来（lái）进（jìn）行图像、声音等分类工作，逐渐演化（huà）成如今的深度学习。

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    深（shēn）度学习的发展推动人（rén）工智能（néng）基础应用（yòng）技术突破，自（zì）2010年起，全球包括计算机视觉、语音语义等基础应用技术（shù）的（de）专利申请量急速增长。

    计算（suàn）机视觉（jiào）技术主（zhǔ）要是让计（jì）算机拥有人（rén）类的眼睛（jīng），学（xué）会“看”图片（piàn）、文（wén）字、视（shì）频等，经（jīng）常（cháng）用于图像识别、人（rén）脸识别等（děng），适用于自动驾驶、安防（fáng）、人脸支付（fù）等（děng）领域。从（cóng）计算机视觉和图像识别相关的技（jì）术（shù）申请情况来看，截至2018年12月31日，全球共申请（qǐng）14.3万项同族专利，中（zhōng）国、美（měi）国、韩国成为全球申（shēn）请数量前三国家，分（fèn）别为5.3万项、2.4万项、2.3万（wàn）项。从技术授权情况来（lái）看，美国技术授权量全球最高、达（dá）1.3万项，日本和中国排（pái）为第二（èr）、第三（sān），分（fèn）别为1.04万项（xiàng）和1万（wàn）项。从申（shēn）请人来看，佳能、东芝、三星为前三申请人，申请数（shù）量分别为2900项、2700项、2300项（xiàng）。

    语音语义技（jì）术（shù）主要是（shì）让计算机（jī）学（xué）会“听、读”文字、段落（luò）、文章等，经常用（yòng）于文字识别、语音情感分（fèn）析、人（rén）机对话、声音（yīn）定位等，适用于翻译软件、车（chē）载操作系统、智能（néng）音（yīn）箱、语音（yīn）助手等领域。从语音语义技术（shù）相（xiàng）关（guān）的技术申请情况来看，截至2019年12月20日（rì），全球（qiú）共申请4.3万项（xiàng）专利族，中美两国依然是这（zhè）个领域的主要申请国，合计占比超过75%。从（cóng）申请人来看，语（yǔ）音（yīn）语义（yì）领（lǐng）域的申请人以（yǐ）企业为主，其中IBM、三星、微（wēi）软为前三（sān）申请人，申请专利量分别（bié）为1741项、890项、821项。从专利（lì）授权人来（lái）看，微软（ruǎn）、IBM、Nuance为前三（sān）授权人，授权量分（fèn）别为（wéi）672项、468项、440项。从国（guó）内企业情况来看，百（bǎi）度（dù）成为唯一一家在语音（yīn）语义技术领（lǐng）域申请量和授权（quán）量均列全球前十的企业。

    中国人工智能领（lǐng）域的（de）专（zhuān）利申请（qǐng）量（liàng）呈（chéng）逐（zhú）年上升趋势，据国家工（gōng）业信息安全发（fā）展研究中心《人工（gōng）智能（néng）中国专利技术分（fèn）析报告》数据，2018年国内（nèi）专（zhuān）利申（shēn）请量（liàng）达94539件，为（wéi）2010年申请量的10倍。截至2019年（nián）10月（yuè），百度、腾讯、微（wēi）软、浪潮、华（huá）为分别以5712、4115、3978、3755、3656件专利申（shēn）请量（liàng）位列（liè）国内人工智能专利（lì）申请量前五。

    人工智（zhì）能芯片的出（chū）现显（xiǎn）著提高数据处理速（sù）度，支撑日益复杂的算法处理庞杂（zá）数据，是人工智能发展的重要基础。随着处理的数（shù）据量增多、从通用场景到各类特定场（chǎng）景（jǐng），算（suàn）法模型设计的框架和层（céng）数也越来越复杂（zá），这对基础硬件提出更高的运算要求。从（cóng）相关专利申请情况来看，中美两国是申请大国，截至2019年（nián）10月，中美两国人工智能芯片专利申（shēn）请（qǐng）量分别（bié）为（wéi）1.6万项和（hé）1.1万项。从相（xiàng）关（guān）申请人来看，传统芯片（piàn）和半导体企业更有优势，其中三星、日立和IBM是该领域的前三专利申（shēn）请人（rén），从近年申（shēn）请趋势来看，三星和（hé）英特尔表现更积极。从（cóng）实际应用产品来看，目前（qián）具备代（dài）表性（xìng）包括英特尔（ěr）EyeQ系列、英伟达Xavier系列、华为昇腾310、寒武纪（jì）Cambricon 1M系列、百度昆仑（lún）芯（xīn）片等。

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    中美两国是全球人工智能企业（yè）聚集地（dì），中（zhōng）国企业集中于应用层，美国（guó）企业集中于（yú）技术层。截至2019年2月，全（quán）球共有人工智能（néng）企业3438家，美（měi）国以1446家（jiā）位列第一，全球（qiú）占比42.1%，中国第（dì）二（èr）、共745家、全球（qiú）占比21.7%。从（cóng）企（qǐ）业类型（xíng）来（lái）看，中国主要（yào）为应用层企业，美（měi）国主要（yào）为技（jì）术层企业。中国应用层（céng）人工智能企业占比最高，为75.2%；技术层居第（dì）二位，占（zhàn）比（bǐ）为22%；基础（chǔ）层企业占比最少仅（jǐn）为2.8%。而美国（guó）更（gèng）重（chóng）视技术研发，三类企业占比分别（bié）为39.1%、57.7%、3.2%。

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    资本（běn）：全球投资持续上升，中美人工智能企业（yè）最（zuì）受（shòu）资本青睐

    人工智（zhì）能技（jì）术突破和政策（cè）支持吸引资本持续投入，过去十年平均投资年（nián）增速约50%。据斯坦福大学数据，全球对人工智能初创（chuàng）企业投（tóu）资（zī）金额从2009年的不到10亿美（měi）元升（shēng）至2019年的（de）近400亿美元，其中2014年开始投资加快，2014-2019年11月，全（quán）球人工智能初创企业（yè）共（gòng）获得1.6万笔投资，平均每笔投资（zī）金额约860万（wàn）美元。

    从国家和地区来看，美国公（gōng）司和（hé）中国公（gōng）司是全（quán）球投资（zī）重（chóng）点。由（yóu）于美国（guó）的技术（shù）领先性，美国无论（lùn）是被投资金额还是被投资企业数（shù）量均保持世界第（dì）一。尽管中（zhōng）国被投企业（yè）数量（liàng）不及美国，由于每笔投资金额较高（gāo），例如（rú）旷视科技2018年3月C轮融资4.6亿（yì）美元、商（shāng）汤（tāng）科技2018年4月C轮融资6.2亿美元，中（zhōng）国初创企（qǐ）业被投资金额（é）仅次美（měi）国、约（yuē）250亿美元（yuán）。此外，英（yīng）国、以色列、加（jiā）拿大、法国、日本、新（xīn）加（jiā）坡、德国（guó）和印度是被关注（zhù）较为频繁（fán）的（de）国家和地区。

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    挑战与建议

    在数字经（jīng）济浪潮下，5G就如同“信息高速公路”，为（wéi）庞大数据量和信息量的传递提供了高（gāo）速传输（shū）信道，补齐（qí）了（le）制约人（rén）工智（zhì）能、大数据、工业互联网等在信息传（chuán）输、连（lián）接规模、通（tōng）信质量上（shàng）的短板；人（rén）工（gōng）智能如同云端大（dà）脑，依靠“高速公路”传来的信息学习和演化，完成机器智能化进程；工业（yè）互联网如同（tóng）“桥（qiáo）梁”，依靠“高速公路”连接人（rén）、机、物，推动制造走向智造。人（rén）工智（zhì）能具有明显的溢出效（xiào）应（yīng），将与5G、数据中心等一（yī）起推动数字经济（jì）时代的（de）产业转型升级，是（shì）当前及未来各国（guó）科技（jì）竞赛的制高点。大国科技实力是（shì）国家实力（lì）的核心，能否（fǒu）抓住智能时代（dài）的变革机遇，是中国（guó）建设现代（dài）化强（qiáng）国（guó）的关键。总体而言（yán），我国（guó）人（rén）工智能（néng）产业仍（réng）处于发展初期，面临基础研发欠（qiàn）缺、技术和场景（jǐng）尚未融合、传（chuán）统（tǒng）基础设施跟不上技术发展（zhǎn）等问题。建议（yì）：

    为人工智能发展做好（hǎo）“软（ruǎn）性”支（zhī）撑，做好人才培（péi）养、前沿技术（shù）研究和（hé）联络合作。加（jiā）强（qiáng）国内（nèi）高校开展相关课程、培育本土人（rén）才。积极吸引海外（wài）科研人员、聚集全球人才。对照美国对科（kē）研人才的吸（xī）引措施，中国应该（gāi）抓住这一机遇，在研究经费资助、个（gè）人税收、签证、户口、子女教育等（děng）一系（xì）列领域推出引进海外高（gāo）端人才（cái）的一揽子政（zhèng）策（cè），切实解决科研（yán）人（rén）员后顾之忧，并（bìng）为（wéi）其科研、创业提供更大力度的（de）支（zhī）持。加快科（kē）教体制改革，建立市场化、多层次的产学研协作（zuò）体系。由国家主导加大基（jī）础研究投入（rù），由（yóu）企业主导加大试验开发投入，多类主体形成合理的科研（yán）分工。

    为（wéi）人工智能发展做好“硬（yìng）性”保障，加快（kuài）信息（xī）化（huà）基础设施建设，并对（duì）传统物理基础设施进行智能化升级。与铁路、公路、机场三者构成工业（yè）时代的基（jī）础设施（shī）不同，云计算、大数（shù）据、人工智能、5G、区块链等将是（shì）未来重（chóng）点，所覆盖的新基建包括两（liǎng）方面，一类是以数字中心、基站等（děng）为代表的信息化（huà）设备，另一类是（shì）公路、铁路等传统基建设（shè）备。为应对（duì）未来的数字挑战，需要从这两方面（miàn）入手，一方面加快宽带网（wǎng）络、5G网络等建设，另（lìng）一（yī）方面加强对传（chuán）统铁（tiě）路（lù）、机场等公共（gòng）场景例如传感（gǎn）器、控制（zhì）平（píng）台（tái）、云平台等（děng）智能化（huà）配备。为后续技术发（fā）展做好数据收集、传输、沟通、分析的硬件基础。

    重视人（rén）工智（zhì）能（néng）技术所带来的人（rén）伦道德问（wèn）题，从立法和监（jiān）管两（liǎng）个角度跟上技术革新。人工智能（néng）的发展（zhǎn）离不开数据（jù），由（yóu）于大部分的数据是公开透明、自由流通的虚拟产（chǎn）物，就会引发由数据（jù）的所属而产生的权责问题，这也涉及到数据的安全、知识（shí）产权保护和隐私（sī）问题。例如，企业可（kě）以（yǐ）通过消（xiāo）费者（zhě）的上网（wǎng）浏览信（xìn）息来分析倾向（xiàng）喜好，进（jìn）行精准推送（sòng），企业降低营（yíng）销（xiāo）费用的（de）同时消费者可以更好的获得信息或者产品，然而这一行为是否征得消费者（zhě）同意、是否（fǒu）涉及侵犯（fàn）个人隐私也值得（dé）考虑。由于数据的生产（chǎn）和（hé）使用涉（shè）及消费者、平（píng）台、运营商、服务（wù）商（shāng）等多个环节，数据在每个环节被加工整合，难以使用（yòng）传统（tǒng）的（de）商品产品标准去统一管理，这也对相关立法和（hé）监管造成阻碍。因此，需要关注人（rén）工智能人伦道德、技术标准、人工智能与人类社会关系（xì）等（děng）问题，以人为本（běn），重视数据安全。