人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力（lì）量，将推（tuī）动数万亿数（shù）字经济产业（yè）转型升级。三（sān）次工业革命历史表明，不论（lùn）机械技（jì）术、电（diàn）力技（jì）术和信息技术（shù），都（dōu）可以极大地促进生产（chǎn）标准化（huà）、自（zì）动化、模（mó）块化，具有很强的通用性，人工（gōng）智能技（jì）术同（tóng）样具有类似的特征，应用潜（qián）力巨大。国（guó）务院《新一代人工智能发展（zhǎn）规划》指出，到2025年中（zhōng）国（guó）人工（gōng）智（zhì）能核（hé）心产业规模（mó）超过4000亿元，带动相（xiàng）关产业（yè）规模超过5万亿元。

    人工智（zhì）能（néng）是（shì）新一轮科技竞（jìng）赛的制高点，对经济增长（zhǎng）和国家安全（quán）均至关重要。在（zài）这一场全球竞争（zhēng）中（zhōng），中国的优势在于百度、华为、阿里等平台（tái）型公司积累了扎实（shí）的技（jì）术基础（chǔ）、丰富（fù）的应用场景和海量数（shù）据，在（zài）新基建大（dà）战略下，将为国家（jiā）发展打（dǎ）造竞（jìng）争新优势、注入（rù）增长新动能，有望成为人工智能（néng）新基建（jiàn）的领军（jun1）力量（liàng）。当然（rán），在基础科研（yán）、基础算（suàn）法、核心芯片、高端人（rén）才（cái）等方面（miàn）我国（guó）仍存短板。大（dà）国（guó）科技（jì）实力是国（guó）家实（shí）力的核（hé）心，能否抓住智能（néng）时代的变革机遇，是（shì）中国建设现代（dài）化强国的关键。

    迎接智能（néng）新时代1.1 人工智能是（shì）数（shù）字经济时代的“新电能”

    人工（gōng）智能（néng）是（shì）第四次工业革（gé）命的重要组成部分，将（jiāng）推动（dòng）数字经济产业转型升级。自18世纪以来，人类社会（huì）共发生过三次（cì）大型（xíng）的技术革命，分别是（shì）蒸汽机革命、电力革命（mìng）和（hé）信息互联网革命。人（rén）工智能将是第（dì）四（sì）次技术革命中的重要技术，自1956年达（dá）特茅斯会议上首次提出（chū）人工智能（Artificial Intelligence）以来，人工（gōng）智能已经发（fā）展60多（duō）年。一般认（rèn）为，计（jì）算机需要（yào）通过不断地自我（wǒ）学习、扩充知（zhī）识库，进而掌握人类拥有的（de）“画画（huà）、唱歌、读书、设计”等众多技（jì）能，便是（shì）“智能”的表现。中国信（xìn）通院（yuàn）在《人（rén）工智能发展白皮书（2018）》中提到，人工智能可以理解为用机器不断感知、模拟人类的思（sī）维过程（chéng），使机器达（dá）到甚（shèn）至超越人类（lèi）的智能，即人（rén）工智能需具（jù）备类人（rén）的感知、思（sī）考和决策能力（lì）。人工智能基础（chǔ）层、技术层和应用层（céng）快速发展（zhǎn），诸多应用已经（jīng）深入日常生活。基础层（céng）包括硬件（jiàn）、算法和（hé）海量数据（jù）三部分，其中硬（yìng）件的核心是具备高（gāo）运算能力（lì）的（de）芯片（piàn），例如（rú）CPU、GPU、ASIC、FPGA等，算（suàn）法的核心是机器学（xué）习，包括深度学习、浅层学习和强化学习等（děng）。技术层包（bāo）括计算机视觉、语音、自（zì）然语言处理等技术。应用（yòng）层则是（shì）人（rén）工智（zhì）能产（chǎn）品、服务和（hé）解决方案，适用于家电（diàn）、金（jīn）融、机器人（rén）、汽车、医疗（liáo）等（děng）领（lǐng）域。近10年（nián）来人工智能（néng）快（kuài）速（sù）发（fā）展，面对日益增长的需求，一些例（lì）如百度、华为、阿里等具备长期研（yán）发经验的企业也陆（lù）续推出人工智（zhì）能（néng）开发平台或人工（gōng）智能（néng）系统，有望成（chéng）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（duì）人工智能的构（gòu）想有较大差距，人（rén）工智能产品和（hé）服务已经普（pǔ）遍（biàn）存（cún）在我们现实生活（huó）当中（zhōng），小到多（duō）语言翻译（yì）软件、智能音箱，大到自动驾驶系统、城（chéng）市（shì）安（ān）防系统、城市大脑（nǎo）等，人（rén）工智（zhì）能的发展已经远远超出早期构想，政府、企业、非营利机构都开始（shǐ）积极拥抱这项技术。

    从“+人工智能”走向“人工智（zhì）能（néng）+”

    人工智（zhì）能已经在众多垂直领域实现应（yīng）用（yòng），目前较为成（chéng）熟的领（lǐng）域（yù）包括（kuò）家居、金融、交通、医疗等。通（tōng）过与诸多垂直领域相（xiàng）结合，人工智能技术可以通过（guò）两方面进行产（chǎn）业赋能：一方面提高生产效率、降本增效，即“+人工（gōng）智能”；二（èr）是创（chuàng）造新（xīn）的需求和增长点，即“人工智能+”。

    “+人工智能”可以快（kuài）速高效处理数据，同时兼顾普通和（hé）长（zhǎng）尾用（yòng）户，提高生产效率，实现（xiàn）降（jiàng）本增效。以金（jīn）融行业为例，目前人（rén）工智能主要（yào）用（yòng）于风控（kòng）、支付、理（lǐ）赔、投顾等方（fāng）面，其中智能投顾应用（yòng）最为（wéi）成熟。人（rén）工智（zhì）能通过海量数（shù）据学习、精准算法分（fèn）析，结合用户提供的（de）风险承受水平、收益目标、市（shì）场的动态，进行个（gè）性化定（dìng）制服务。对比人（rén）工服务，智能投顾投资门槛最低至500美元、管理费率约0.02%-1%。目前，例如招（zhāo）商银行、工商银行等国内主（zhǔ）流金（jīn）融（róng）机构也推出智能投（tóu）顾产品，其他机（jī）构也加强研（yán）发具备类似功能（néng）的（de）产品和服务。

    在此次新冠（guàn）肺炎疫（yì）情防控中人工（gōng）智能也发（fā）挥了巨大作（zuò）用，主要覆盖疫（yì）情监控、体温检测、病（bìng）毒检测（cè）、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（gé）离防（fáng）控等工作带来巨大挑战，人工智能的应用，以数据为支撑，主（zhǔ）要帮助时态追踪和疫情研判“人工智（zhì）能+”是创造新需求、新商业模式、新的经济增（zēng）长点。以汽（qì）车（chē）为例（lì），其中智能网联是人工智能（néng）在（zài）汽车行业应（yīng）用最（zuì）受关注（zhù）的领（lǐng）域。智（zhì）能网联一（yī）方面可以提升（shēng）汽车的智能化，包括自动驾驶、智能（néng）语音、智能座舱等；另一方面与5G相结合，提（tí）高汽车信息沟通能力，实现网联化，包（bāo）括人员和车（chē）辆（liàng）安全管理、城（chéng）市道（dào）路交通规划等。

    2020年（nián）4月19日，百度Robotaxi上（shàng）线百度（dù）地图及百度APP智（zhì）能小程（chéng）序（xù）Dutaxi，向长沙市民全面开（kāi）放试（shì）乘服务。这意味着在相关法律法规指（zhǐ）导下（xià），百度率先（xiān）推动（dòng）Robotaxi在湖南湘江新（xīn）区进入常态化的测试（shì）试乘阶段。在场景端，ApolloRobotaxi开放（fàng）的打车范围（wéi）约130平方公里，行车（chē）路线覆盖长沙当地的居民区、商业休闲区及工业园区（qū）等多维度实用生活场景。在产品端，Apollo Robotaxi的可（kě）视化（huà）界面能（néng）够还原360度视野范（fàn）围内（nèi）的障碍物及（jí）动（dòng）态（tài）预测，呈现途经车辆、车道、路口、红绿灯等（děng）路（lù）况，并伴（bàn）有限速提示及（jí）变道提醒，用户可通过屏幕实时关（guān）注时速、剩余里程等驾驶信息。百度等（děng）企（qǐ）业在自动驾驶、车路协同、智能车联等平台技术（shù）的研发（fā）积累，有望（wàng）进（jìn）一步（bù）复制到智能（néng）信控、智能公交、智能（néng）停车、智能货运等应用场景，不仅带动传感器、芯片、自动驾（jià）驶算法（fǎ）、智能座舱、车（chē）云服务等产业（yè）发展，而（ér）且可以提升出行效率、降低出行成本，有望成（chéng）为智慧出行的重要增长点。

    人工（gōng）智能技术制高点之争（zhēng）

    人工智能产业（yè）竞争是各国政策、基（jī）础研究、技术、资本等（děng）各方（fāng）面综合实力（lì）的竞争。目前各国政府高度重视，在基础设施搭（dā）建、基础（chǔ）科研、人才（cái）培养、资助研发、合作交（jiāo）流等方面给予支（zhī）持鼓励。资（zī）本（běn）和企（qǐ）业也积极寻求商业落地场景，协助技术（shù）转（zhuǎn）化。技（jì）术（shù）落地于（yú）垂直（zhí）领域，继而产生新（xīn）的数据（jù），促进算法更新迭代，又可（kě）以进一步服务于垂直领域，如此循环往（wǎng）复、不（bú）断发展。这场全球竞赛中，中国的（de）优势（shì）在于拥有海量（liàng）数（shù）据和（hé）实践（jiàn）经验，但在（zài）基（jī）础科研、基础技（jì）术、前沿拓展方面仍存在薄弱环节。

    政（zhèng）策：全球主要国家和（hé）地区均（jun1）高度（dù）重视

    以AlphaGo事件（jiàn）为分水岭，人工智能获得（dé）空前关注，主要国（guó）家和地区（qū）纷（fēn）纷加入这场（chǎng）事关未来大国科技实力的（de）竞争当中。因为基础设施尚未普及、技（jì）术超（chāo）前、理论分（fèn）支众（zhòng）多（duō）等原（yuán）因，人（rén）工智能的发展经历（lì）过三次潮起潮（cháo）落，直（zhí）到2016年DeepMind公司研发的AlphaGo挑战世（shì）界围棋顶尖（jiān）棋手李世石，并获（huò）得最终胜利，才让（ràng）全球又重（chóng）新感受（shòu）到人工智（zhì）能所（suǒ）带来的魅力。

    从发布的政策规划来看，各（gè）国和地区认同（tóng）人工智（zhì）能对未来（lái）的人才、产（chǎn）业升级、社会福祉、全球（qiú）影响力的重要性（xìng），并作为（wéi）国家级（jí）战略（luè）进行（háng）推进。根据各国科研（yán）实（shí）力、人（rén）才汇集程度、基（jī）础设（shè）施（shī）完备度、国（guó）情（qíng）等因（yīn）素（sù），各国和（hé）地区的侧重点有所不同。

    美国（guó）致力于维持全球科技霸主地位，人工智能（néng）位于其科技版图的（de）核心（xīn）。欧盟重点关（guān）注工业、制造业、医疗、能（néng）源等领域，强（qiáng）调发（fā）挥创新创造（zào）力，应用人工智能使制（zhì）造业及相关领域智能升级。日本由于（yú）面临严（yán）峻的少子化老（lǎo）龄（líng）化问题（tí），着重研究人工智（zhì）能在机器人、医疗、汽车（chē）交通等（děng）领域（yù）的应用（yòng）。

    中国人工智（zhì）能（néng）呈三阶（jiē）段（duàn）逐步推进，重视与制造（zào）业（yè）和服务业的融合。自2015年起，我国人工智能相关政策从智（zhì）能（néng）制造时期，“互联网+”时期（以《“互（hù）联（lián）网+”人工（gōng）智能三年行动实（shí）施方案（àn）》为代表），到（dào）“智能+”国家（jiā）战略时期（qī）演变（以《新一代人工智能发展规划》为（wéi）代表）。政策（cè）重心（xīn）也从核心技术攻克（kè）到实际场景（jǐng）应用（yòng），从特定行业到（dào）跨界融合，从单项技（jì）术到人机协同。与美国和欧盟类似，我国也强调建立相关试点项（xiàng）目，包括（kuò）技（jì）术（shù）示范试点、政（zhèng）策试验、社会实验。

    基础科研：美国最（zuì）强，中国（guó）快速追赶

    中国人（rén）工智能领（lǐng）域论文数量增长较快（kuài），但论文（wén）质量（liàng）与美国依然存（cún）在差距。全球累计（jì）共发布人工智能论文超（chāo）70万篇，中国、美国是论（lùn）文发表大（dà）国，2018年中（zhōng）美两（liǎng）国分别发布论文2.5万（wàn）篇和1.6万篇，全球合计（jì）占比46.5%。从增长趋势来看，美国保持匀速增长（zhǎng），中国自（zì）2014年后增长较（jiào）快，中（zhōng）国论文（wén）数量占全球总量比重从1998年（nián）的8.9%上升为2018年的28.2%。从（cóng）代表论文（wén）质（zhì）量（liàng）的（de）FWCI指数（shù）（平均（jun1）加（jiā）权引（yǐn）用（yòng）影响（xiǎng）指数）来看，中国论文质（zhì）量也在（zài）稳步提（tí）升，从1998年的（de）0.43提升至（zhì）2018年的1.39。美国保持（chí）全球最高水平，长年保（bǎo）持在2左右，2018年FWCI指数达（dá）2.38。

    FWCI指数：FWCI标（biāo）准化为1，当某（mǒu）国或机构的FWCI指（zhǐ）数为1时，表明（míng）该国（guó）或（huò）机构（gòu）的引用（yòng）影（yǐng）响力在世界平均水平。如果某国或机构的FWCI指（zhǐ）数为1.2，表（biǎo）明该国（guó）或机构论文被引用次数超出世界平均（jun1）水平20%。如果某国或机构的FWCI指（zhǐ）数为0.8，表明该国或机构论文被引（yǐn）用次数低于世界（jiè）平均水（shuǐ）平20%。

    从论文发表（biǎo）机构类（lèi）型来看，包括中（zhōng）国、美国（guó）、欧盟27国等在内的各国和地（dì）区（qū）均（jun1）以高校为核心科研力量，2018年三者高校（xiào）论文产出（chū）占各自总产出的92.1%、84.6%、90.7%。除（chú）高校外，中美两国的主（zhǔ）力科（kē）研（yán）主体（tǐ）有所不同，2018年中国科研机构（gòu）产出约为中国企业产出的3倍，而同（tóng）期美国企业产出约为美国科研机构产出的（de）1.6倍。

    数（shù）据量：人（rén）工（gōng）智（zhì）能时代的“原材料”，中国（guó）具有规（guī）模（mó）优势

    电（diàn）脑（nǎo）和智能手机（jī）的普及（jí）、互联网和移（yí）动互联网所（suǒ）累积的（de）数据（jù）爆发，是促（cù）进人工智能技术（shù）和应用（yòng）突破（pò）的重要原因之一。人工智能需要做到（dào）“感知、思考、决策（cè）”，首（shǒu）先就是（shì）需要（yào）足够多、足够好的原（yuán）始数据对计算机进行训练，犹如培育良驹，得喂足新鲜（xiān）的（de）牧草。“足（zú）够多”代表数据的数量要大，电（diàn）脑的发明让运算简化，并让信息以（yǐ）电子化形式保存，智能手机的（de）普及让全球网（wǎng）民渗透大幅（fú）提高，两者令（lìng）大量的数据被（bèi）保存。“足够好”代表数据的质量要佳，互联网的诞（dàn）生极大地缩短信息交流（liú）的物理距离、提高（gāo）传播速度，各类互联（lián）网（wǎng）类服（fú）务应用诞生，其产生的数据类型也更加（jiā）多样，包括浏览网（wǎng）页喜好（hǎo）、外卖点单频率、行程（chéng）记（jì）录等，多元丰（fēng）富的（de）数据才能应对各种训（xùn）练（liàn）人工智能的要求。

    数据增长和（hé）运用依赖于（yú）信息（xī）和（hé）物理的（de）基础设施构建（jiàn），中国（guó）将成为全球最（zuì）大的数据中（zhōng）心（xīn）。得益（yì）于人口数量、互联网渗透率、智能手机渗透率、网速等，2018年中国拥有数据量7.6ZB，占全球数据总量（liàng）的23.4%。随着5G、物联网等发展，通讯（xùn）设备接入数量和（hé）承载能力提高（gāo），终端消费者增多，中国的数据（jù）量将在2025年达48.6ZB，占全球数据总量的27.8%，成（chéng）为全球（qiú）最大（dà）的数（shù）据集中地，将极大的（de）促进和丰富人工智能训练，相（xiàng）关模（mó）型结构和结果也（yě）更精（jīng）准（zhǔn）。

    技术（shù）：深度学习推（tuī）动本次人工智能（néng）热潮

    足（zú）够多、足够好的数据支（zhī）撑（chēng）人工（gōng）智能（néng）“感知”阶段，而人（rén）工智（zhì）能算法使计（jì）算（suàn）机拥有思维，从而达到“理解、决策”，深度学习在这过程（chéng）作出巨大贡献（xiàn）。深度学习是（shì）一类模式分析方法的统称，计算机通过（guò）学（xué）习（xí）样本数据来掌握内在（zài）逻辑和规律，从而拥有分（fèn）析能力（lì），这项研究最早可（kě）以追溯到1958年弗兰克·罗森布拉特发明的感知机（jī）（Perceptron）。利用感（gǎn）知机，可以（yǐ）进行图像区（qū）分训练，例（lì）如最常见的从水果（guǒ）堆中（zhōng）选出“苹（píng）果”或者“香蕉”。然而当时（shí）缺少足量的数据，该项研究陷入瓶颈，并出现（xiàn）过度拟合（Overfitting）问题（tí），例如学生（shēng）希（xī）望通（tōng）过（guò）练习相似的题目来掌握一种题型（xíng），但是训练（liàn）量不（bú）够大、并没有理解题型背后的（de）知识点，考试一旦发生些（xiē）许（xǔ）变化便（biàn）无法解出答案。后来，科学家通（tōng）过（guò）研（yán）究人脑，试图模（mó）仿人（rén）脑神经网络机（jī）制来进行图像、声音（yīn）等分类工作，逐（zhú）渐演（yǎn）化成（chéng）如今的深度学习。

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    深度学（xué）习的发展推动人工（gōng）智（zhì）能基础应用技术突（tū）破，自2010年起，全球包括（kuò）计算机视觉、语音语（yǔ）义等（děng）基础应用技术的专利申请量急速增长（zhǎng）。

    计算机视觉技术主（zhǔ）要（yào）是让计算机拥有人类的眼睛，学会“看”图（tú）片、文字、视频等（děng），经常用于图像识别（bié）、人脸（liǎn）识别等，适用于自动驾（jià）驶、安防、人脸支（zhī）付等领（lǐng）域。从计算机视觉和图像识别相关的技术申请情况来看，截至2018年12月31日，全球共申请14.3万项同族专利，中国、美国、韩国成为（wéi）全球（qiú）申请数量前三国家，分别为5.3万项、2.4万项、2.3万项（xiàng）。从技术授权情况来看，美国技术授权量（liàng）全球最高、达1.3万项，日（rì）本和（hé）中国（guó）排为第二、第（dì）三，分别为1.04万项和1万（wàn）项。从申（shēn）请人来看，佳能、东芝、三（sān）星为前三申请人，申请数量分别为2900项、2700项（xiàng）、2300项。

    语音语义技术主（zhǔ）要（yào）是让计算机（jī）学会（huì）“听、读”文字（zì）、段落、文章等，经常用于文字识（shí）别、语音情感分析、人机对（duì）话、声（shēng）音定位等，适用（yòng）于（yú）翻译软件（jiàn）、车载操（cāo）作系统（tǒng）、智能音箱、语音（yīn）助手等领域。从语音语义技术相关的（de）技术申请情况来看（kàn），截至（zhì）2019年12月20日，全球共申（shēn）请4.3万项（xiàng）专利族，中美两（liǎng）国依然是这个领域（yù）的（de）主要申请（qǐng）国，合计占比超过（guò）75%。从（cóng）申请人来看，语（yǔ）音语义（yì）领域的申请人以（yǐ）企业为主，其（qí）中IBM、三星（xīng）、微软为（wéi）前三申请人，申（shēn）请专利量（liàng）分别为（wéi）1741项、890项、821项。从专利授（shòu）权人来看，微软、IBM、Nuance为前三授权（quán）人，授权量（liàng）分别（bié）为672项、468项、440项（xiàng）。从国内（nèi）企业（yè）情况来看，百度成为唯一一家（jiā）在（zài）语音（yīn）语义技术领域申请量和（hé）授权量均（jun1）列全球前十的企业。

    中国人工（gōng）智能（néng）领域的专利申请量呈逐年上升趋势，据国（guó）家工业信息安全发展研究中心《人工智（zhì）能（néng）中国专利技（jì）术分析（xī）报（bào）告》数（shù）据，2018年国内专利申请（qǐng）量达94539件，为2010年申请量的（de）10倍。截至2019年10月（yuè），百度、腾讯、微软、浪（làng）潮、华为（wéi）分别以5712、4115、3978、3755、3656件专（zhuān）利申（shēn）请（qǐng）量位（wèi）列国内人工智能专利申请量前（qián）五。

    人（rén）工智能（néng）芯片的出现（xiàn）显著提（tí）高数据处理（lǐ）速度，支撑日益复杂（zá）的算法（fǎ）处理庞杂（zá）数据，是人工智能发展（zhǎn）的（de）重要（yào）基础。随着处理的数据（jù）量增多（duō）、从（cóng）通用场（chǎng）景到各类特定场景，算法模型设计的框（kuàng）架和层数也越来越复杂，这对基础硬件提出（chū）更高的运算要（yào）求。从（cóng）相关专利申请情况（kuàng）来（lái）看，中美（měi）两国是（shì）申请（qǐng）大（dà）国，截至（zhì）2019年10月，中（zhōng）美两国人工（gōng）智（zhì）能芯（xīn）片专利申请量（liàng）分别为1.6万项（xiàng）和（hé）1.1万项。从相关申请人来看，传统芯片和半导（dǎo）体企（qǐ）业（yè）更（gèng）有优势，其中（zhōng）三星、日立和IBM是该领（lǐng）域的前（qián）三专利申请人，从近年申（shēn）请趋势来看，三星和（hé）英特尔表现更积极（jí）。从实际应（yīng）用产品（pǐn）来看，目前具（jù）备代表性包（bāo）括英（yīng）特尔（ěr）EyeQ系列、英伟达Xavier系列、华为昇腾310、寒武纪Cambricon 1M系列、百度昆仑芯片等（děng）。

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    中美两国是全球（qiú）人工智能企（qǐ）业（yè）聚集地，中国企业集（jí）中于应用（yòng）层，美国企业集中于技术层。截至2019年（nián）2月（yuè），全球（qiú）共有人工智能企（qǐ）业（yè）3438家，美国以1446家位列（liè）第一（yī），全球占比42.1%，中国第二、共745家、全球占比21.7%。从企业类（lèi）型来看，中（zhōng）国主要为应用层企业，美（měi）国（guó）主要为（wéi）技术层（céng）企业。中国应用（yòng）层人工智能企（qǐ）业占比最高，为75.2%；技术层居（jū）第二位（wèi），占比为22%；基础（chǔ）层企业占（zhàn）比（bǐ）最少仅为2.8%。而美国更（gèng）重视技术研发，三（sān）类企（qǐ）业占比分（fèn）别为39.1%、57.7%、3.2%。

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    资本：全球投资持续（xù）上升，中美人工智能企业最受资本（běn）青（qīng）睐

    人（rén）工智能技术突破和政策支（zhī）持吸引资本持续投入，过去十年平均投资（zī）年增速约50%。据斯坦福大学数据，全球对人工智能初创企业投（tóu）资金额从2009年的不到10亿美（měi）元升至2019年的近400亿美元，其中2014年开始（shǐ）投（tóu）资加快，2014-2019年11月，全（quán）球人（rén）工（gōng）智（zhì）能初创（chuàng）企业共获（huò）得1.6万笔投资，平均每笔投资金（jīn）额约860万美元。

    从国（guó）家和（hé）地区（qū）来看，美国公司和中（zhōng）国公司是（shì）全球投资重点。由（yóu）于美国的技（jì）术领先性，美国（guó）无论是被投资（zī）金（jīn）额还是被（bèi）投资企业数量均保持（chí）世界第一。尽（jìn）管中国被投企（qǐ）业数量不及（jí）美国（guó），由于每笔投（tóu）资（zī）金额较（jiào）高，例如旷（kuàng）视科技2018年（nián）3月C轮（lún）融（róng）资4.6亿美元、商汤科技2018年（nián）4月C轮融资6.2亿美元，中国初创企业被投（tóu）资金额仅次美国、约250亿美元。此外，英国、以色列（liè）、加（jiā）拿（ná）大、法国、日本、新（xīn）加（jiā）坡、德国和印度是被关注较（jiào）为频繁的国（guó）家和地区。

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    挑战与建议（yì）

    在数字经济浪（làng）潮下，5G就如同“信息（xī）高速公路”，为庞大数据量和信息量的传递提供了高速传输信道，补（bǔ）齐了制约人工智能、大数据、工业互联网等在信息传输、连接规模、通信质量上的短板；人工智（zhì）能如（rú）同云端（duān）大脑，依靠“高速公（gōng）路”传来的信息学习和（hé）演化（huà），完成机器智能化进程；工业互联网（wǎng）如（rú）同（tóng）“桥梁（liáng）”，依靠“高速公（gōng）路”连（lián）接人、机、物，推动制造走向智造。人工智能具有明显的溢出效应，将与（yǔ）5G、数据中心等一（yī）起推动数字经济时代的产业转型（xíng）升级，是当（dāng）前及未来各国（guó）科技竞赛的制高点。大国科技实力是国家实力的核（hé）心（xīn），能否抓住智能（néng）时代的变革机（jī）遇（yù），是（shì）中国建设现代化强国（guó）的关（guān）键。总体而言，我国（guó）人工智能产业仍处于（yú）发展（zhǎn）初期，面临基础研发欠缺、技术和场景尚未（wèi）融合、传统基础设施（shī）跟不上技术发（fā）展等（děng）问题。建议（yì）：

    为人工（gōng）智（zhì）能发展做好“软性”支撑，做好人才培养、前沿技术（shù）研究和联络合作（zuò）。加强国内高校开（kāi）展相关课程、培育本土人才。积（jī）极吸引海外科研人员（yuán）、聚集全球（qiú）人（rén）才。对照美国（guó）对科研人才的（de）吸引措施，中国应该抓住这（zhè）一机遇（yù），在研（yán）究经费资助、个人（rén）税收、签证、户口、子女教育等一系列（liè）领域推（tuī）出引进海外高端人才的一揽子政（zhèng）策，切实解（jiě）决科研人员（yuán）后顾之忧，并为其科研、创业提供更（gèng）大力度的（de）支持（chí）。加（jiā）快科教体制改革，建立市场化、多层次的产学研协作体（tǐ）系。由国家主（zhǔ）导加大基础（chǔ）研究投入，由企业主导加大试验开发投入，多类主（zhǔ）体形成合理的科研（yán）分工。

    为人工智能发展做（zuò）好“硬性（xìng）”保障，加（jiā）快信（xìn）息化基础（chǔ）设施建设，并对传统物（wù）理基础设施进（jìn）行智能化升级（jí）。与铁（tiě）路、公（gōng）路、机（jī）场三者构成工业（yè）时代的基础设（shè）施不同，云计算、大数据、人工智能、5G、区块（kuài）链等将是未来重点（diǎn），所（suǒ）覆盖的新基建包括两（liǎng）方（fāng）面，一类（lèi）是以数（shù）字中心、基站等为（wéi）代表的信息化设（shè）备，另一（yī）类（lèi）是（shì）公路（lù）、铁路等传统基建（jiàn）设（shè）备。为应对未来的数字挑战，需要从这两方面入手，一方面加（jiā）快（kuài）宽带（dài）网络、5G网络等建设（shè），另一（yī）方（fāng）面加强对传（chuán）统铁路、机场等公共场景（jǐng）例如传感器、控制（zhì）平台、云平台等（děng）智能化配备。为后（hòu）续（xù）技术发展做好数据收集、传输、沟通、分析的硬件基础。

    重视人工智（zhì）能技（jì）术所带来的人伦道德问题，从（cóng）立法和监管两个角度跟（gēn）上技（jì）术革新。人工智（zhì）能的（de）发展（zhǎn）离不开数据（jù），由（yóu）于大部分的数据（jù）是公开（kāi）透（tòu）明（míng）、自由（yóu）流通的（de）虚拟产物，就会引发由数据的所（suǒ）属而产生的权责问（wèn）题，这（zhè）也涉及到数据的安（ān）全（quán）、知（zhī）识（shí）产权保护（hù）和（hé）隐私问题。例如（rú），企业可以通过消费者（zhě）的上网浏览信息（xī）来分析倾向喜好，进（jìn）行精（jīng）准推送，企（qǐ）业降低（dī）营销费用的同时消费者（zhě）可以更好的获（huò）得（dé）信息或者产品，然而这一行为是（shì）否（fǒu）征（zhēng）得消费者同意、是否涉及（jí）侵犯个人隐私也值得考虑。由于（yú）数据的（de）生产（chǎn）和使用涉及消费者、平台、运营商、服务商等多个（gè）环节，数（shù）据在每个环节被加工整合，难（nán）以使用传统的商品产品标准去统一（yī）管理，这也对（duì）相关立（lì）法和监管造成阻（zǔ）碍。因（yīn）此，需（xū）要关注人工智能人伦道德、技（jì）术标（biāo）准、人工智能与人类社会（huì）关系等问题（tí），以人为本，重（chóng）视数据安全。