李世鵬

人工智能，指在機器（計算機、機器人等）上實現(xiàn)超越人類的感知、認知、決策、行動等智能行為，簡單來說，就是機器能做人類智能能做的事情。人工智能有很多分類，現(xiàn)在國際上通常把它分為強人工智能和弱人工智能。強人工智能，也稱通用人工智能（General AI），是指達到或者超越人類水平、能夠自適應(yīng)地應(yīng)對外界環(huán)境挑戰(zhàn)、具有自我意識的人工智能。強人工智能和人類智能差不多，但是這是一件很難的事情。再一個就是弱人工智能，也稱狹義人工智能（Narrow AI），是指人工系統(tǒng)達到專用或特定技能的智能，比如人臉識別、機器翻譯等。迄今為止的人工智能系統(tǒng)都是實現(xiàn)特定或?qū)Ｓ玫闹悄?，屬于弱人工智能。目前發(fā)展最迅猛的也是弱人工智能。

一、世界人工智能發(fā)展歷程和趨勢

（一）人工智能發(fā)展歷程的三個階段

人工智能的發(fā)展有三個階段。自從1956年Dartmouth會議上首次提出“人工智能”一詞后，人工智能便階段性地往前發(fā)展。

1.基于符號邏輯的推理證明階段

第一個階段是基于符號邏輯的推理證明階段，科學(xué)家認為機器可以做推理的功能，并且證明了《數(shù)學(xué)原理》全部350條定理。但它的問題在于能適用的范圍和能解決的問題較少，沒解決智能機器如何把實際問題抽象成符號邏輯，只適合利用確定的少數(shù)規(guī)則進行邏輯推理。在AI理論與方法工具尚不完備的初期階段，以攻克認知作為目標，顯然不切實際。因為期望值沒有達到，所以大家對于人工智能的熱情驟減，但是技術(shù)進步還是往前發(fā)展。

2.基于人工規(guī)則的專家系統(tǒng)階段

1977年左右，進入第二個階段——人工規(guī)則專家系統(tǒng)階段。在這個階段，邏輯推理上升為專家系統(tǒng)、知識工程，專家可以手工構(gòu)建規(guī)則或選取特征來解決一些小規(guī)模的特定問題。在這個階段，機器無法定規(guī)則，那么專家事先把規(guī)則都定好，但是依然出現(xiàn)問題了，因為專家無法估計所有的規(guī)則，或者是構(gòu)造需要的所有特征和數(shù)據(jù)。直到20世紀末、21世紀初，人工智能都是一個負面的詞，意味著做不了什么。

3.大數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)階段

2006年，人工智能進入新階段——大數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)階段。這個時候是由算法、算力、大數(shù)據(jù)共同發(fā)力，推動人工智能在語音識別、圖像識別、語言處理等感知智能的巨大進步，切切實實地解決一大類共性問題。它的原理是，不需要像第二階段人工地去建造很多規(guī)則、構(gòu)建很多數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)能從標注的海量數(shù)據(jù)里面學(xué)習(xí)到一些規(guī)則和特征。今天，只要有數(shù)據(jù)，在深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)里就可以做事情。但是，今天基于深度學(xué)習(xí)的AI技術(shù)可以解決所有問題嗎？其實離通用的人工智能還差很遠，如果沒有足夠的數(shù)據(jù)，人工智能依然達不到我們想要的目的；深度學(xué)習(xí)本身也沒有推理能力；過度依賴數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的標注和準備也許會成為瓶頸；另外，認知智能亟待研究。

數(shù)據(jù)、算法、算力作為本階段人工智能的三大要素，第一，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完備，移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用爆發(fā)式增長，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟，形成海量大數(shù)據(jù)支撐；第二，算法優(yōu)化和應(yīng)用創(chuàng)新，形成深度學(xué)習(xí)算法；第三，處理器性能顯著提升，高性能計算快速發(fā)展，云計算/并行處理技術(shù)發(fā)展、CPU/FPGA專用加速卡發(fā)展，帶來計算能力提升。這三大要素共同作用，形成今天的人工智能現(xiàn)狀。

在未來三五年內(nèi)，人工智能的應(yīng)用將快速提升?？茖W(xué)家奠定理論基礎(chǔ)、引領(lǐng)技術(shù)發(fā)展的方向，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界深度融合，開源開放構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)新生態(tài)，這三點是本階段人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的特點。

在人工智能的三個歷史階段中，前兩個階段是科學(xué)家推動的，主要是用機器模擬人的智能，盡管在理論上取得了進展，但是由于目標不夠，與應(yīng)用結(jié)合不夠，使得人工智能發(fā)展經(jīng)歷起伏。所以人工智能發(fā)展突飛猛進是不行的，要一步一步來。第三個階段人工智能的成功是基于實用的理論與技術(shù)的突破，同時計算能力提升，再加上投資界、企業(yè)界大規(guī)模的投入，對人工智能應(yīng)用起到了催化劑作用。雖然強人工智能技術(shù)演進方向存在一定的不確定性，需要新的理論和技術(shù)突破；但是弱人工智能基于大數(shù)據(jù)，廣泛滲透應(yīng)用，給各行各業(yè)賦能，已成大勢，我們要擁抱這種趨勢。

（二）當(dāng)前人工智能發(fā)展新趨勢

在基礎(chǔ)理論突破、信息環(huán)境支撐、經(jīng)濟社會需求拉動的共同作用下，人工智能呈現(xiàn)加速突破、應(yīng)用驅(qū)動的新趨勢，正在深刻影響甚至可能從根本上改變科技、經(jīng)濟、社會和國家安全格局，它主要表現(xiàn)在以下五個方面：

1.在智能水平上，感知智能日益成熟，認知智能持續(xù)突破

語音識別、人臉識別等感知智能技術(shù)在識別精度上已經(jīng)趕上甚至超過人類水平，我國曠視科技（Face++）人臉識別技術(shù)準確率達到99.5%，超過人類肉眼97.52%的水平。

在圖像內(nèi)容理解、語義理解、情感計算等認知智能領(lǐng)域也開始出現(xiàn)新突破，IBM的“沃森”（Watson）認知系統(tǒng)學(xué)習(xí)綜合了大量醫(yī)療專家的經(jīng)驗和知識，可實施針對性的精準診療；在閱讀理解競賽里，谷歌發(fā)布的BERT模型全面超過人類，并在11種不同自然語言處理測試中創(chuàng)造了最佳成績。

在自主學(xué)習(xí)方面也有了新突破，與Alpha-Go利用人類積累的3000萬棋譜訓(xùn)練不同的是，ALpha Zero不再需要人為積累棋譜數(shù)據(jù)，而是自主學(xué)習(xí)生成對弈策略，自己生成棋譜（約15000萬）數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。

2.在技術(shù)路線上，數(shù)據(jù)智能成為主流，類腦智能蓄勢待發(fā)，量子智能加快孕育

大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)是主流智能計算范式，已經(jīng)在各行各業(yè)發(fā)生巨大的作用，但是離強人工智能還是有很大的距離，怎么解決？目前人工智能的硬件基礎(chǔ)是經(jīng)典計算機，計算能力依然受限，機器學(xué)習(xí)算法仍然沒有突破基于數(shù)理統(tǒng)計的框架，如果這個載體徹底更換，可能為強人工智能帶來新的機會。第一條可能的技術(shù)路線是類腦計算，進一步研究人腦怎樣工作；第二條可能的技術(shù)路線是量子計算機，這些都需要新機器學(xué)習(xí)算法的突破。

3.在智能形態(tài)上，人機融合成為重要方向

人工智能正在朝著跟人類更加融合、互動的方向發(fā)展，涌現(xiàn)出幾類新的智能形態(tài)。

第一類，大數(shù)據(jù)智能。從當(dāng)前的大數(shù)據(jù)驅(qū)動轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和知識共同驅(qū)動的方式。

第二類，跨媒體推理。融媒體目前主要是在內(nèi)容方面，那么在智能方面怎么把各種信號源的信息融合在一起？從處理單一數(shù)據(jù)，如視覺、聽覺、文字等，邁向跨媒體認知、學(xué)習(xí)和推理，進行智能處理？這是一個很大的方向。

第三類，人機混合智能。其實在一段時間里，機器往往有解決不了的問題，大數(shù)據(jù)基于基礎(chǔ)的人工智能有一個弱點，機器訓(xùn)練過的它可以做得很好，但是訓(xùn)練里沒有做過的或者沒有類似的它一定做不好。因此我對自動駕駛一直保持懷疑的態(tài)度，因為它總有一些場景沒有見過，所以一定要人機協(xié)同，在機器不行的時候，人要接上，這是一個特別重要的方向。

第四類，群體智能。我們今天研究的是單個的智能體，那么多個智能體怎么合作？要從聚焦個體智能到研究基于互聯(lián)網(wǎng)的群體智能。

第五類，自主無人系統(tǒng)。將研究機器人的理念轉(zhuǎn)向更加廣闊的智能自主系統(tǒng)，有很多類，自動駕駛是一類，機器人是一類，還有很多工業(yè)制造方面的。

4.人工智能應(yīng)用驅(qū)動加速推進，經(jīng)濟社會巨大潛力逐步顯現(xiàn)

這一輪人工智能廣泛應(yīng)用，企業(yè)特別是龍頭領(lǐng)軍企業(yè)發(fā)揮了重要的引領(lǐng)推動作用。全球人工智能領(lǐng)軍企業(yè)相繼推出了自己的平臺，國外的谷歌、微軟，國內(nèi)的百度、訊飛，都有自己的開發(fā)平臺，促進各行各業(yè)都可以通過人工智能平臺來做自己的事情。另外，勞動生產(chǎn)率有望大幅提升，很多行業(yè)的運營和研發(fā)成本將會顯著降低。新產(chǎn)品加速進入市場，提高工作效率，降低成本，這是人工智能帶來的實實在在的好處?？傮w經(jīng)濟規(guī)模將繼續(xù)擴大，麥肯錫認為，到2030年，人工智能將使全球GDP每年增加1.2%左右，新增經(jīng)濟總量13萬億美元，這是一個很大的增長。

5.人工智能的社會屬性日益凸顯，面臨安全風(fēng)險與社會治理新挑戰(zhàn)

最嚴峻的挑戰(zhàn)是國家安全和個人隱私。美國蘭德公司發(fā)布的報告認為，人工智能可能成為新的戰(zhàn)略威脅力量，顛覆核威懾戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。英國機構(gòu)“劍橋分析”通過推送個性化定制的資訊左右和控制公眾的認知和判斷，操控美國大選和干預(yù)英國脫歐公投。自動駕駛汽車、智能機器人等也可能遭黑客入侵，從服務(wù)人類的工具變成危害人類的殺人機器，威脅人類社會安全。智能金融系統(tǒng)高頻交易和量化交易的偏差，可能會影響金融和經(jīng)濟安全。黑客對智能系統(tǒng)的攻擊可能對個人隱私、生命財產(chǎn)和社會穩(wěn)定造成危害。

最直接的影響是沖擊就業(yè)結(jié)構(gòu)。簡單性、重復(fù)性、危險性的工作將被大幅替代，新的就業(yè)機會不斷出現(xiàn)。據(jù)世界經(jīng)濟論壇研究，未來五年7500萬份工作將被機器替代，同時產(chǎn)生1.33億個新的工作崗位，凈增工作崗位5800萬個。不過，這對勞動者素質(zhì)和能力提出更高要求，可能進一步形成新的社會分化效應(yīng)。

最深遠的沖擊是對社會倫理的影響。智能手機和智能娛樂的快速發(fā)展，虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)的普及應(yīng)用，人工智能助手、情感陪護機器人、人機混合體等的滲透，可能深刻改變傳統(tǒng)的人際關(guān)系、家庭理念、道德觀念等。

（三）世界大國加緊人工智能戰(zhàn)略與政策部署

人工智能成為國際競爭的新焦點，發(fā)達國家把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰(zhàn)略，加緊出臺規(guī)劃和政策，力圖在新一輪國際競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)，主要表現(xiàn)在四個方面：

1.從國家戰(zhàn)略層面強化人工智能布局

美國圍繞人工智能研發(fā)和國家安全，陸續(xù)出臺《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》等相關(guān)戰(zhàn)略和政策，力圖鞏固其世界領(lǐng)先優(yōu)勢；法國發(fā)布《國家人工智能戰(zhàn)略》，著力推動健康、交通、環(huán)境、國防安全等領(lǐng)域的智能化；德國通過《聯(lián)邦政府人工智能戰(zhàn)略要點》，提出成為全球領(lǐng)先的人工智能科研場，實現(xiàn)人工智能德國造；英國發(fā)布《機器人及人工智能發(fā)展愿景》，從數(shù)據(jù)獲取、人才培養(yǎng)、科技研發(fā)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用等方面打造人工智能強國。

我國的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已上升到國家戰(zhàn)略。2007年3月，人工智能首次被寫入《政府工作報告》中；當(dāng)年7月，國務(wù)院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》；當(dāng)年10月，十九大報告明確提出要“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”；2018年10月，中共中央政治局就人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢舉行第九次集體學(xué)習(xí)，強調(diào)推動我國新一代人工智能健康發(fā)展。

2.競相加大人工智能的研發(fā)投入

美國國防部宣布未來5年投入20億美元支持人工智能研究；歐盟計劃到2020年投資至少200億歐元；法國將于2022年之前投資15億歐元；全球人工智能創(chuàng)業(yè)公司2017年的融資總額達到152億美元。

3.組建新的人工智能研發(fā)機構(gòu)

美國國防部建設(shè)人工智能聯(lián)合中心，開發(fā)下一代人工智能技術(shù)；歐洲計劃建立一所世界級人工智能研究所，在英國等多個歐洲國家設(shè)立科研中心；法國提出新建人工智能中心，并組建人工智能研究網(wǎng)絡(luò)；各大人工智能跨國公司和領(lǐng)軍企業(yè)也在全球加快布局人工智能研發(fā)中心。

4.加緊推動人工智能治理體系的建設(shè)

聯(lián)合國專門成立了人工智能與機器人中心，研究人工智能的管控問題；美國國會建議成立人工智能安全委員會，負責(zé)對人工智能、機器學(xué)習(xí)的發(fā)展和相關(guān)技術(shù)開展審查；歐盟簽署《人工智能合作宣言》等，應(yīng)對人工智能在倫理、法律等方面的挑戰(zhàn)。

目前，全球人工智能正處于由弱人工智能向強人工智能的過渡階段，弱人工智能的大規(guī)模應(yīng)用已然成勢，正在成為推動科技革命的重要力量，催生產(chǎn)業(yè)變革的重要方向，主導(dǎo)國家戰(zhàn)略競爭力的重要支撐。

今后十幾年，“人工智能+高速移動互聯(lián)”將成為人類社會生活的基本場景，著眼更長遠的將來，強人工智能將會帶來更大的顛覆全局性影響，誰率先突破，誰就能掌握未來發(fā)展的主動權(quán)。

二、我國人工智能發(fā)展水平和前景

（一）人工智能理論和技術(shù)持續(xù)積累，在部分領(lǐng)域研發(fā)和應(yīng)用取得重要突破

經(jīng)過多年的持續(xù)研發(fā)布局，我國在人工智能多個領(lǐng)域取得重要成果，部分領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)實現(xiàn)突破。具體表現(xiàn)在五個方面：

1.人工智能基礎(chǔ)理論快速沉淀

國內(nèi)學(xué)者在問題求解、演化計算、模式識別、專家系統(tǒng)、智能控制等經(jīng)典人工智能領(lǐng)域多有建樹，在新興的深度學(xué)習(xí)理論方面開展了大量研究，在類腦計算方面加強布局，類腦芯片、類腦計算系統(tǒng)、類腦應(yīng)用等取得積極進展。

2.人工智能部分關(guān)鍵技術(shù)躋身世界先進水平

我國在中文信息處理、生物特征識別、機器翻譯、智能處理器、自動駕駛和智能機器人等技術(shù)方向上緊跟世界前沿，特別是在語音識別、人臉識別等方面居世界領(lǐng)先地位。

3.人工智能加速與各行各業(yè)領(lǐng)域融合發(fā)展

在智能制造、智能醫(yī)療、智慧城市、智慧物流、智慧法院等領(lǐng)域，我國人工智能加速與行業(yè)的融合，已有巨大的發(fā)展。

4.有利于人工智能發(fā)展的創(chuàng)新生態(tài)初步構(gòu)建

科技部在自動駕駛、城市大腦、智能醫(yī)療、智能語音、智能視覺等領(lǐng)域構(gòu)建國家級開放創(chuàng)新平臺，極大地推動我國企業(yè)在落地人工智能應(yīng)用方面的步伐。

5.我國在全球人工智能領(lǐng)域占有重要位勢

從國際上看，我國人工智能已經(jīng)躋身世界重要領(lǐng)軍國家，特別是我國的應(yīng)用已經(jīng)走在世界前列，應(yīng)用領(lǐng)域廣、產(chǎn)業(yè)滲透深，是世界少見的。我國人工智能企業(yè)的數(shù)量全球第二，已經(jīng)成為全球人工智能投融資規(guī)模最大的國家，我國人工智能企業(yè)的社會融資占全球的48%，這是相當(dāng)大的比例。在前沿基礎(chǔ)研究上，2017年，我國人工智能論文總量、數(shù)量居世界第一。我國人工智能的專利也略領(lǐng)先美國和日本。

（二）我國人工智能發(fā)展的優(yōu)勢條件

當(dāng)前，全球新一代人工智能發(fā)展總體上仍處于初級階段，技術(shù)路線、商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)形態(tài)還有很大的不確定性，世界主要國家都在探索，都有機遇和空間。

我國不僅在技術(shù)上持續(xù)快速積累，而且在戰(zhàn)略政策、數(shù)據(jù)和市場應(yīng)用上有很多的優(yōu)勢，將成為人工智能實現(xiàn)跨越發(fā)展創(chuàng)造的重要條件。

1.強有力的戰(zhàn)略引領(lǐng)和政策支持

國家層面發(fā)布實施了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，形成了我國人工智能發(fā)展的系統(tǒng)部署。規(guī)劃發(fā)布以后，各部門和地方積極推動落實，相繼出臺多項舉措。北京、上海等近20個省市出臺了人工智能規(guī)劃和行動計劃，紛紛加大研發(fā)投入，設(shè)立研發(fā)機構(gòu)，制定人才引進、財稅優(yōu)惠等配套政策，帶動企業(yè)加快智能化步伐，產(chǎn)學(xué)研推進人工智能發(fā)展的格局正在形成。

2.海量的數(shù)據(jù)資源

我國的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源快速增長，擁有全球最多的7.5億網(wǎng)民和7.2億手機用戶，網(wǎng)民使用網(wǎng)絡(luò)購物的比例超過55%，手機支付規(guī)模達到 5.27 億人。

3.豐富的應(yīng)用場景

第一，我國具有全球規(guī)模最大、最成熟的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和市場，人工智能在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用空間很大；第二，我國是制造業(yè)大國，各細分領(lǐng)域都面臨轉(zhuǎn)型升級，對人工智能應(yīng)用有巨大需求；第三，我國新型城鎮(zhèn)化加速推進，城鎮(zhèn)規(guī)模不斷擴大，利用人工智能改進城市基礎(chǔ)設(shè)施、提升城市治理水平潛力巨大；第四，我國人口規(guī)模世界第一，老齡化問題日益突出，居民收入水平不斷提升，消費結(jié)構(gòu)加快升級，對醫(yī)療、教育、養(yǎng)老等智能化產(chǎn)品服務(wù)需求迫切。

4.具有潛力的青年人才快速成長聚集

國家自然科學(xué)基金加大對青年人才的支持，很多學(xué)校開始建立人工智能學(xué)院，海外歸來的青年學(xué)者大幅度增加。在與人工智能相關(guān)的國際頂級會議和學(xué)術(shù)期刊里，我國的青年學(xué)者已經(jīng)成為最活躍的群體之一。青年領(lǐng)銜的人工智能獨角獸公司也在不斷增加。

（三）我國人工智能發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)

在肯定優(yōu)勢的同時，還必須清醒地認識到我國人工智能發(fā)展的薄弱環(huán)節(jié)：

1.人工智能基礎(chǔ)理論和原創(chuàng)算法差距較大

我國人工智能研究起步比較晚，原創(chuàng)性工作，尤其是一些劃時代的工作，還是不如發(fā)達國家。近年來，各國加快人工智能理論創(chuàng)新探索，模型和方法不但有新的突破，包括近幾年出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)模型、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等新的重大成果和原創(chuàng)性理論貢獻仍以西方國家為主。

2.高端芯片、關(guān)鍵部件、高精度傳感器等方面基礎(chǔ)薄弱

在圖形處理器、專用集成電路等方面，歐美國家還是占據(jù)壟斷地位。美國波士頓動力公司的人形機器人產(chǎn)品（Atlas）在智能感知和智能行為融合上達到新的高度。在人工智能芯片方面的投資規(guī)模，美國還是遙遙領(lǐng)先。

3.沒有形成具有國際影響力的人工智能開源開放平臺

國際巨頭紛紛建立人工智能開源開放平臺，打通硬件、系統(tǒng)、產(chǎn)業(yè)鏈條，主導(dǎo)建設(shè)創(chuàng)新生態(tài)。我國在面向特定應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)陸續(xù)建立了國家級人工智能開放平臺，比如無人駕駛、智慧城市、醫(yī)療圖像、語音識別等方面已經(jīng)有一些通用的開源開放平臺，但在機器學(xué)習(xí)等通用開源算法平臺方面布局不夠，且對產(chǎn)業(yè)鏈的帶動性和國際影響力不足。

4.高水平人才不足成為最大瓶頸

人才在人工智能方面尤其重要。我國的人工智能人才在2017年底約18000人，僅次于美國，但是高水平的人才比較少，不足美國的五分之一。大部分領(lǐng)軍人才都是從海外回來的，本土培育的高水平人才嚴重缺乏。

綜上所述，我國發(fā)展人工智能既有很好的基礎(chǔ)和優(yōu)勢，也面臨巨大的挑戰(zhàn)，需要探索一條符合國情的發(fā)展道路，建議堅持科技引領(lǐng)、應(yīng)用驅(qū)動的戰(zhàn)略導(dǎo)向，以促進人工智能與經(jīng)濟社會國防融合為主線，以提升科技創(chuàng)新能力為主攻方向，全面推動人工智能。一方面我們要把握人工智能躍遷的重大機會窗口，針對我國原創(chuàng)理論基礎(chǔ)薄弱、重大系統(tǒng)平臺缺失的突出問題，面向中長期持續(xù)加強研發(fā)攻關(guān)。另一方面，密切結(jié)合當(dāng)前人工智能應(yīng)用驅(qū)動的顯著特征，依托我們在大數(shù)據(jù)、應(yīng)用場景、政策環(huán)境等方面的巨大優(yōu)勢，大規(guī)模推動人工智能的深度融合。通過科技引領(lǐng)和應(yīng)用驅(qū)動的雙向發(fā)力，實現(xiàn)我國人工智能在理論上盡快補上短板，技術(shù)上自主可控，產(chǎn)業(yè)上占領(lǐng)制高點，全面增強經(jīng)濟創(chuàng)新力和國際競爭力。