2018年，中國人工智能技術創(chuàng)新日益活躍、產業(yè)規(guī)模逐步壯大、應用領域不斷拓展，取得了階段性成效。展望2019年，人工智能產業(yè)集聚效應將更具規(guī)模，智能經濟雛形初現(xiàn)，國際產業(yè)博弈將更加激烈。與此同時，我國人工智能產業(yè)仍面臨問題與挑戰(zhàn)，基礎層短板弱項始終存在，技術創(chuàng)新的商業(yè)應用模式不明朗，產業(yè)生態(tài)協(xié)同體系尚未形成，產業(yè)安全風險加劇，對此必須積極應對。

對2019年形勢的基本判斷

人工智能是引領未來的戰(zhàn)略性技術，是新一輪科技革命和產業(yè)變革的重要驅動力量，已經成為國際競爭的新焦點和經濟發(fā)展的新引擎，在支撐供給側結構性改革、打造高質量的現(xiàn)代經濟體系、促進社會進步等方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

展望2019年，我國人工智能領域核心基礎技術持續(xù)突破，邊緣智能加速應用布局;產業(yè)鏈條正在形成，集聚效應初具規(guī)模;融合應用水平大幅拓展，智能經濟形態(tài)雛形初現(xiàn);國內產業(yè)政策加速落地，國際產業(yè)博弈更加激烈。與此同時，我國面臨人工智能技術發(fā)展能力不均衡，基礎層存在短板弱項;技術產品創(chuàng)新快于應用創(chuàng)新，技術創(chuàng)新的商業(yè)應用模式不明朗;產業(yè)生態(tài)體系尚不完善，協(xié)同發(fā)展勢頭尚未形成;環(huán)境建設尚不健全，產業(yè)安全風險加劇等問題與挑戰(zhàn)。為此，我國人工智能產業(yè)未來應以推動核心技術攻關為目標，加大對重點技術產品研發(fā)的資金支持;以深化與實體經濟融合發(fā)展為目標，加強場景化應用推廣和輻射引導;以構建有機協(xié)同的產業(yè)生態(tài)為目標，提升服務支撐能力;以營造發(fā)展環(huán)境為目標，培育多元化發(fā)展格局。

核心基礎技術持續(xù)突破 邊緣智能加速應用布局

核心基礎技術的帶動溢出效益增強。在算法層面，深度學習算法在利用各類型深度神經網絡處理海量數據方面具有優(yōu)勢，將通過在計算機視覺和圖像識別、語音識別、搜索引擎、廣告推薦計算等領域的持續(xù)應用，不斷革新傳統(tǒng)的計算機算法框架。在算力層面，CPU特征尺寸已不斷逼近物理極限，采用FPGA、FPU、ASIC等CPU+X的異構計算模式可基本滿足對處理器更快速、更高效、更方便的使用要求，寒武紀、地平線機器人、中星微、華為等國內企業(yè)均在上述領域展開核心基礎技術研發(fā)。在數據層面，全球物聯(lián)網設備數量將于2020年達到204億規(guī)模，超大規(guī)模數據中心數量將達485個，隨著分布式網絡傳輸架構應用將更廣泛，第五代移動通信（5G）技術商用進程加速，可穿戴設備、智能網聯(lián)汽車等的快速發(fā)展，大規(guī)模結構性數據的感知、獲取、傳輸、分析、存儲能力均取得飛躍。預計到2019年，人工智能產業(yè)發(fā)展的算法、算力、數據基礎更趨成熟，我國計算機視覺、智能語音語義處理、智能機器人、智能駕駛、消費級無人機處于國際先進行列，智能網聯(lián)汽車、智能服務機器人、智能無人機爆發(fā)應用商機。

產業(yè)鏈條正在形成 集聚效應初具規(guī)模

人工智能產業(yè)鏈條逐步形成。截至2018年初，我國人工智能領域相關企業(yè)達2000家，正逐步在底層基礎支撐、核心技術創(chuàng)新、上層行業(yè)應用之間建立初步產業(yè)鏈條。

地方性、特色性產業(yè)集聚初見規(guī)模。2018年以來，我國人工智能產業(yè)在長三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆發(fā)式增長，北京、上海、天津、廣東、安徽、浙江等地初步形成特色人工智能產業(yè)集群。

融合應用水平大幅拓展 智能經濟形態(tài)雛形初現(xiàn)

場景化、融合化將成為人工智能產業(yè)發(fā)展新特點。在制造領域，聯(lián)想集團將“制造+服務”作為人工智能時代生產效能最高的商業(yè)模式，基于人工智能技術，布局能夠自我思考、自我成長“有機制造”;海爾利用人工智能技術賦能傳統(tǒng)產業(yè)，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)家電供應商向“硬件+軟件+服務”平臺型企業(yè)的轉型，利用傳感器和智能算法提升制造設備的工作效率和使用壽命。在交通出行領域，2018年是人工智能在智能駕駛和智慧城市領域的產品化元年，預計到2019年搭載阿波羅L4自動駕駛能力的汽車將達到一萬臺。在消費電子領域，華為發(fā)布的榮耀Magic系列手機采用了人工智能處理器麒麟980芯片，可實現(xiàn)計算機語言識別、自學習、自推薦，未來將進一步改寫智能手機發(fā)展格局。在網絡零售領域，京東將人工智能技術運用于零售消費的全系統(tǒng)、全流程、全場景，在供應端，京東發(fā)布人工智能平臺，實現(xiàn)了智能算法的跨場景復用，每天的調用量突破12億次。在金融服務領域，螞蟻金服利用人工智能技術控制金融風險、提高金融效率、降低交易成本、提高用戶體驗。預計到2019年，人工智能與制造、交通出行、消費電子、網絡零售、金融服務、醫(yī)療診斷等領域的滲透影響不斷加深，發(fā)展融合化、應用場景化將成為人工智能產業(yè)發(fā)展的重要特點。

人工智能產業(yè)發(fā)展塑造智能經濟雛形。智能經濟是以大數據、互聯(lián)網、物聯(lián)網、云計算等新一代信息技術為基礎，以人工智能技術為支撐，以智能產業(yè)化和產業(yè)智能化為核心，以經濟和產業(yè)各領域為應用對象的新型經濟發(fā)展形態(tài)。普華永道預測，到2030年人工智能將為全球GDP帶來14%的增長空間，即15.7萬億美元的市場規(guī)模。截至2018年初，我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模達到180億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模達到2200億元。預計到2019年，人工智能將通過與云計算、醫(yī)療、物流倉儲、政務國防、隱私數據保護、衛(wèi)星數據處理、網絡安全、體力藍領、農業(yè)、自動駕駛、金融服務、企業(yè)管理、材料科學等各種行業(yè)領域的深度融合，加速塑造新的社會經濟形態(tài)。在醫(yī)療領域，隨著美國藥管局（FDA）批準全球第一款自動篩查視網膜病變的人工智能醫(yī)療設備上市，我國人工智能輔助醫(yī)學診斷產品的商用化進程也將加速。人工智能技術與產業(yè)的加速融合將大大提升生產和生活效率，從工業(yè)生產到消費服務等各個方面改變人類生活。到2019年，人工智能在保障改善民生、社會治理等方面將發(fā)揮更加積極的作用，智慧城市、智慧交通、智慧醫(yī)院等創(chuàng)新智能服務體系建設將更為完善。

國內產業(yè)政策加速落地 國際產業(yè)博弈更加激烈

產業(yè)支持政策加速落地。近年來，國家層面密集出臺一系列政策措施，助推人工智能產業(yè)發(fā)展。2017年，人工智能先后出現(xiàn)在政府工作報告和黨的十九大報告中，國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》確立了面向2030年的“三步走”的發(fā)展目標，2017年12月，工業(yè)和信息化部印發(fā)《促進新一代人工智能產業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018—2020）》，以信息技術與制造技術深度融合為主線，以新一代人工智能技術的產業(yè)化和集成應用為重點，推動人工智能和實體經濟深度融合，加快制造強國和網絡強國建設。2018年以來，上海市、浙江省、北京市、重慶市、廣東省、安徽省相繼出臺人工智能產業(yè)支持政策。預計2019年，全國各地方將結合自身區(qū)位條件和產業(yè)基礎，積極布局適合本地區(qū)特點的人工智能發(fā)展規(guī)劃，實現(xiàn)從中央到地方的聯(lián)動機制，進一步帶動人工智能發(fā)揮經濟和社會效益。

國際產業(yè)競爭環(huán)境更為復雜激烈。美國重視人工智能與國防軍事的結合，2018年白宮宣布成立人工智能專門委員會（SCAI），負責統(tǒng)籌人工智能相關的跨部門重點事項，與國防部展開密切合作。歐盟委員會于2018年4月通過了《歐洲人工智能戰(zhàn)略》，提出在2020年前將人工智能領域投資增加到20億歐元，將建立歐洲人工智能聯(lián)盟，重視人工智能社會倫理和標準研究。法國于2018年3月出臺《法國及歐洲人工智能賦能戰(zhàn)略研究報告》，意圖提升法國人工智能全球競爭話語權。德國于2018年底前發(fā)布國家人工智能戰(zhàn)略，依托德國人工智能研究中心（DFKI），推動工業(yè)4.0與人工智能技術充分融合。英國于2018年4月發(fā)布《人工智能領域行動》計劃，目標是主導全球人工智能數據倫理，建立人工智能應用和發(fā)展的國際準則。日本2017年3月公布《人工智能技術戰(zhàn)略》，將人工智能納入該國工業(yè)化路線圖中。印度通過了《2018數字印度創(chuàng)新計劃》，將向人工智能的基礎研究投資4.77億美元。

預計2019年，各國將更加重視結合自身發(fā)展優(yōu)勢和特點，出臺本國人工智能發(fā)展戰(zhàn)略和系列配套政策，人工智能領域的“國家主義”態(tài)勢初見苗頭，雖然我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》對人工智能的財政支持總額將達21億美元，覆蓋度和支持力度均超過世界其他國家，但仍不能在激烈的產業(yè)競爭中掉以輕心。

需要關注的幾個問題

技術發(fā)展能力不均衡 基礎層存在短板弱項

當前，我國在人工智能基礎理論、核心關鍵技術積累薄弱，核心算法、芯片及基礎元器件的掌握與國外差距較大，缺乏重大原創(chuàng)科技成果。核心環(huán)節(jié)受制于人，不利于國內企業(yè)參與國際競爭，隨時可能被卡脖子，也使國民經濟和國家安全存在遠期隱憂。位于技術基礎層的AI初創(chuàng)企業(yè)投資回報周期較長，易面臨資金鏈斷裂困難。近年來，國內資本持續(xù)加碼人工智能領域，但多集中在應用層，追求快速變現(xiàn)后套利退出，在回報周期較長的人工智能基礎層領域缺乏布局。

從投融資金額看，處理器芯片領域接受的融資額僅占我國人工智能投融資總額的2%，排位最末，遠低于計算機視覺與圖像、自然語言處理和自動駕駛等相對成熟的應用領域。我國人工智能領域的投融資結構頭重腳輕，如不及時改觀，在資本泡沫消退后，國內人工智能產業(yè)發(fā)展可能因基礎薄弱導致后繼無力。

技術產品創(chuàng)新快于應用創(chuàng)新 技術創(chuàng)新的商業(yè)應用模式不明朗

首先，應用型創(chuàng)新成果的重復化、碎片化問題嚴重。人工智能與實體經濟融合剛剛起步，相關技術部分應用場景可能面臨淘汰機制。與此同時，支持應用落地的人工智能商業(yè)模式尚需探索。

其次，人工智能技術研發(fā)企業(yè)與應用企業(yè)存在脫節(jié)現(xiàn)象，大多數AI初創(chuàng)企業(yè)聚焦技術攻堅，距離終端用戶遠，對市場變動洞悉不足，產品不符合實際應用需求，技術難以落地。商業(yè)化落地難正使我國AI領域投融資熱度逐步消退，初創(chuàng)企業(yè)的持續(xù)發(fā)展蒙受考驗，對資金、市場、商業(yè)伙伴的需求更為迫切。

再次，支撐應用發(fā)展的要素環(huán)境尚不健全，人工智能在行業(yè)推廣應用時，面臨資質、數據、標準、安全評估等壁壘，適應人工智能特征的政策、標準體系尚不健全，互聯(lián)互通等技術標準等缺乏。在此前提下，部分勞動密集型行業(yè)對應用人工智能帶來的成本問題尚存疑慮。

產業(yè)生態(tài)體系尚不完善 協(xié)同發(fā)展勢頭尚未形成

產業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃不清晰，將導致區(qū)域特色不突出。2018年來，多個省、市、地區(qū)加大力度發(fā)展人工智能產業(yè)，出臺了一系列人工智能發(fā)展規(guī)劃和行動方案。但部分地區(qū)對人工智能產業(yè)發(fā)展規(guī)律的總結認識落后于實踐發(fā)展速度，對人工智能產業(yè)培育發(fā)展實施路徑還缺乏實施方案，尚未形成清晰明確的總體戰(zhàn)略規(guī)劃，對人工智能產業(yè)的發(fā)展推動未能及時跟上技術產業(yè)變革的速度。

產業(yè)鏈布局存短板，將使創(chuàng)新成果難落地。我國雖擁有眾多人工智能企業(yè)，但尚未形成協(xié)同聯(lián)動的的完整生態(tài)體系，但因缺少有帶動力的龍頭企業(yè)，大量中小微企業(yè)獨立作戰(zhàn)，協(xié)同發(fā)展態(tài)勢尚未形成。國內外人工智能企業(yè)間交流合作和資源對接力度不足，大多處于各自為戰(zhàn)的狀態(tài)，尚未形成互動密切、共贏共生的生態(tài)體系氛圍。區(qū)域內尚缺具有較強行業(yè)號召力的協(xié)會、聯(lián)盟等行業(yè)組織，在資源對接方面存在時滯和盲區(qū)。

適應人工智能特征的政策、標準體系尚不健全。眾多地方政府雖然對發(fā)展人工智能抱有極大熱情，但對產業(yè)特征和規(guī)律缺乏理解，仍試圖運用政策、資金和資源洼地等傳統(tǒng)手段爭奪國內稀缺的人工智能產業(yè)資源，部分地方省市發(fā)布的人工智能規(guī)劃政策缺乏可操作性。

我國針對人工智能技術和產業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)研究剛剛啟動，尚未在人工智能法治保障、信息安全以及倫理道德研究、風險審查機制等保障人工智能產業(yè)長期發(fā)展的政策法規(guī)、安全規(guī)范和倫理道德框架方面展開試點。

適應人工智能產業(yè)發(fā)展的高級專業(yè)人才缺口較大。近幾年我國的人工智能人才規(guī)模呈現(xiàn)增長態(tài)勢，但我國的高層次人工智能人才極度缺乏，尤其是從業(yè)10年以上的AI人才數量與美國相比有很大差距，大多數高級AI人才依賴于海外引進，能進行原始創(chuàng)新和應用創(chuàng)新的高層次專業(yè)人才積累不足，從長遠來看，很可能影響我國人工智能產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

環(huán)境建設尚不健全 產業(yè)安全風險加劇

風險投資追求投資短期套利，缺乏長遠投入的戰(zhàn)略定力。近年來，以國家集成電路產業(yè)投資基金、中國互聯(lián)網投資基金、中國國有資本風險投資基金等為代表的投資，助推了AI初創(chuàng)企業(yè)的等企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新。但國內資本仍存在早期介入能力不強、過分追求短期套利等問題，易導致無法及時為技術研發(fā)投入大、市場拓展成本高的人工智能基礎領域提供支持。

經貿合作中必要的體系化防范機制尚未建立。近40年來，中國經濟的高速增長依靠的是對外開放，但也應注意到，世界主要國家在關鍵產業(yè)領域均建立了體系化的防范機制，我國在核心領域尚缺乏體系化防范機制，可能引發(fā)潛在的產業(yè)安全和國家安全風險。

應采取的對策建議

以推動核心技術攻關為目標，加大對重點技術產品研發(fā)的資金支持。針對大數據泄露防護面臨的問題，構建以數據安全為核心的動態(tài)安全防控體系，通過數據治理、安全機制、風險識別和審計溯源等重點識別和控制數據訪問、應用和流轉等動態(tài)過程中的安全風險。把握大數據環(huán)境中數據安全的本質和特點，從靜態(tài)數據防泄露，過渡到分析挖掘和交易共享等動態(tài)使用和數據流動過程中的數據泄露防護。以數據為核心，以用戶對數據的操作、訪問行為為分析對象，通過對數據應用過程中的風險分析，挖掘數據泄露行為，由被動安全防護轉向主動風險控制，主動識別數據泄露風險。

推動人工智能核心技術攻關。一是加強人工智能芯片、傳感器、算法、平臺等核心技術研發(fā)，推動CPU、GPU、FPGA等高端通用芯片現(xiàn)有成果向人工智能領域拓展，圍繞圖像和語音識別、自動駕駛等場景加大算法改進、芯片結構優(yōu)化研發(fā)力度。二是以關鍵技術為基礎，以支撐解決方案打造和深化應用為目標，制定技術創(chuàng)新路線圖，系統(tǒng)推進關鍵核心領域攻關。三是順應產業(yè)平臺化、開源化發(fā)展趨勢，總結借鑒谷歌TensorFlow、百度PaddlePaddle等平臺的經驗做法，引導和集中行業(yè)資源，打造自主架構的深度學習平臺以及面向智能網聯(lián)汽車等領域的人工智能開發(fā)平臺/開發(fā)系統(tǒng)，并盡快開源。

建立針對重點技術產品的資金支持體系。一是設立人工智能產業(yè)發(fā)展與應用專項資金或專項基金，重點支持人工智能基礎理論及關鍵核心技術研發(fā)與產業(yè)化，支持重點行業(yè)典型應用示范及解決方案研發(fā)，提高全產業(yè)鏈發(fā)展水平和競爭能力，發(fā)揮政府引導基金布局引領作用，帶動引領地方產業(yè)投資基金及社會資本的投資布局。二是針對人工智能產品研發(fā)和應用推廣，部署研究制定減稅降費方案。三是加強對深度學習開源平臺和項目政策資金支持力度，研究制定我國人工智能深度學習開源平臺發(fā)展指導意見，確定發(fā)展方向和重點任務，培育能夠躋身國際主流的深度學習開源平臺和項目。

以深化與實體經濟融合發(fā)展為目標，加強場景化應用推廣和輻射引導。開展示范應用揭榜評選和案例推廣工作。一是支持人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成解決方案提供商和行業(yè)重點用戶聯(lián)合打造面向特定場景的解決方案。二是組織梳理總結制造、教育、旅游、交通、商貿、健康醫(yī)療等領域的典型應用場景，支持龍頭企業(yè)與用戶單位結合，開展人工智能應用示范。

分析總結應用路徑與經驗。一是面向典型應用場景，分析其特色應用需求，結合應用示范工作，支持人工智能企業(yè)、系統(tǒng)集成企業(yè)和重點用戶聯(lián)合打造面向特定場景的解決方案，適時編制形成針對不同行業(yè)、不同業(yè)務的應用指南。二是加強對人工智能和實體經濟深度融合創(chuàng)新項目成功經驗的總結提煉，促進人工智能產業(yè)加速發(fā)展。

重視人工智能在制造業(yè)領域的推廣應用。一是結合智能制造試點示范，培育智能工業(yè)檢測系統(tǒng)、智能工業(yè)設計軟件等關鍵產品，促進人工智能技術在研發(fā)設計、生產制造、物流配送、營銷及服務等制造業(yè)各環(huán)節(jié)的深度應用。二是加大重點領域生產線智能化改造力度，培育推廣智能制造新模式、新業(yè)態(tài)，系統(tǒng)提升制造裝備、制造過程、細分行業(yè)應用的智能化水平。

以構建有機協(xié)同的產業(yè)生態(tài)為目標，提升服務支撐能力。提升人工智能產業(yè)數據互聯(lián)互通和開放共享水平。一是面向人工智能產品在制造、交通、電子商務、金融、醫(yī)療等領域的創(chuàng)新應用，推動建設并開放多種類型的人工智能海量訓練資源庫、標準測試數據集和云服務平臺等。二是加速建立人工智能標準、測評、知識產權等服務體系，形成面向人工智能主要細分領域的測評能力，消除人工智能推廣應用時面臨的資質、數據接口、評價標準等行業(yè)準入壁壘。

布局面向人工智能的產業(yè)基礎設施。一是面向人工智能共性技術建設計算平臺和應用支撐平臺，推進原始創(chuàng)新和技術應用創(chuàng)新。二是搭建自動駕駛汽車試驗場、智能家居綜合體驗場等應用場景基礎設施，支持相關產品的商業(yè)化嘗試。三是加強移動互聯(lián)網、大數據、云計算、物聯(lián)網、航空系統(tǒng)、智能交通基礎設施、儲能設施、新能源汽車充電樁、智能電網等針對人工智能應用落地的基礎設施建設。

重視發(fā)揮第三方機構在產業(yè)發(fā)展中的服務引導作用。一是支持一批服務于人工智能產業(yè)發(fā)展的行業(yè)協(xié)會、聯(lián)盟、基金會等非盈利機構，通過論壇、研討、培訓、授課、宣講等多種渠道，加深企業(yè)交流合作深度，提升產業(yè)人才培養(yǎng)培訓水平，幫助用戶企業(yè)領導和技術人員拓展視野、提升能力。二是打造技術競合平臺，為人工智能新產品、新服務的快速迭代與共同試錯提供規(guī)范化的良性競合機制，確保參與企業(yè)與行業(yè)最新前沿技術的同步，形成技術創(chuàng)新的良性互動格局。

以營造發(fā)展環(huán)境為目標培育多元化發(fā)展格局。統(tǒng)籌區(qū)域產業(yè)布局。一是強化部省合作，加快打造一批特色突出、輻射帶動作用明顯的人工智能產業(yè)集群，推動各地區(qū)差異化發(fā)展，打造具有地方特色的“小而美”產業(yè)園區(qū)。二是培育具有重大引領帶動作用的人工智能企業(yè)和產業(yè)。建立人工智能網絡安全保障體系。

強化人才隊伍建設。一是重點針對人工智能產業(yè)發(fā)展所需要的急需緊缺人才和面向制造等重點行業(yè)的應用型人才，廣泛調動社會資源，以院校、培訓機構和重點企業(yè)為依托，開展職業(yè)技能培訓，打造多層次人才隊伍。二是加強高端專業(yè)化人才儲備，加強學科建設，大力推動人工智能相關學科資源集中，形成研發(fā)和教學合力，培養(yǎng)人工智能領域內跨學科人才。三是鼓勵高校、科研院所加大與人工智能企業(yè)及相關機構合作，打造復合化人才培養(yǎng)平臺，注重培養(yǎng)兼顧人工智能基礎理論、軟硬件技術、市場產品及垂直領域應用的縱向跨界人才，以及兼顧人工智能與經濟、社會、法律等的橫向跨界人才。四是加大對國際頂級科學家和高層次人才的吸引力，充分利用現(xiàn)有各類人才計劃，鼓勵高校、科研院所和企業(yè)采用項目合作、技術咨詢、交流訪問等多種形式引進人工智能人才，將海外引進人才、民營企業(yè)高端人才納入國家高端智力庫，在評價體系、社會榮譽等方面給予政策支持。

提前研判安全風險和前沿問題。一是重視人工智能技術風險管控，加強人工智能同社會治理的結合，加強人工智能發(fā)展的潛在風險研判和防范，組織力量開展人工智能產業(yè)發(fā)展帶來的法律、倫理和社會問題研究，推動建立保障人工智能健康發(fā)展的法律法規(guī)、制度體系、倫理道德。二是圍繞群體智能、人機混合等未來發(fā)展方向，推動我國智庫、學者與全球各國科學家與智庫開展合作，推動人工智能技術能沿著服務人類的正確方向升級。

實現(xiàn)開放合作與安全保障之間的均衡發(fā)展。一是要統(tǒng)籌國內國際兩個大局，提高人工智能產業(yè)的國際化發(fā)展水平，推動我國人工智能產業(yè)發(fā)展在更高層次、更寬領域和更高水平上融入全球產業(yè)分工體系。二是要建立體系化風險防范機制，始終注重維護國家經濟社會安全，積極防范和應對開放帶來的各種風險挑戰(zhàn)。