李莉 吳新年 劉安蓉 白光祖 曹曉陽

摘? ?要：在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革中，人工智能受到前所未所的重視，成為重要的國家發(fā)展戰(zhàn)略，世界科技強(qiáng)國密集發(fā)布政策文件搶占人工智能產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)。我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入國際領(lǐng)先梯隊，但面臨核心技術(shù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、應(yīng)用場景、產(chǎn)業(yè)安全、人才結(jié)構(gòu)、投資體制等關(guān)鍵因素的制約，戰(zhàn)略性問題突出。加強(qiáng)科研布局的政策引導(dǎo)、立法先行推動數(shù)據(jù)開放共享、構(gòu)建產(chǎn)業(yè)化機(jī)制加快應(yīng)用落地、完善安全風(fēng)險防控體系、優(yōu)化高端人才引進(jìn)培養(yǎng)與管理政策，完善科技金融政策體系，加速發(fā)展我國人工智能產(chǎn)業(yè)。

關(guān)鍵詞：人工智能產(chǎn)業(yè);戰(zhàn)略問題;政策研究

一、人工智能產(chǎn)業(yè)概述

（一）概念及歷史演進(jìn)

1956年，人工智能被正式提出，其基本概念是“讓機(jī)器能像人那樣認(rèn)知、思考和學(xué)習(xí)，即用計算機(jī)模擬人的智能”。經(jīng)過60年的發(fā)展，人工智能取得了不少成績，期間也經(jīng)歷了三次比較大的波折[1]。20世紀(jì)70年代專家系統(tǒng)的出現(xiàn)使人工智能研究出現(xiàn)新高潮，DENDRAL化學(xué)質(zhì)樸分析系統(tǒng)，MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。90年代Hopfield網(wǎng)絡(luò)&BP算法推動第二次黃金期，但是由于技術(shù)發(fā)展不足等原因，人工智能始終沒有真正廣泛應(yīng)用。當(dāng)前，數(shù)據(jù)資源、運(yùn)算能力、核心算法在客觀上構(gòu)成人工智能的三大基本要素皆重新站上一個新臺階，共同推動當(dāng)下人工智能從計算智能向更高層的感知、認(rèn)知智能發(fā)展，同時與其它領(lǐng)域交融滲透、持續(xù)擴(kuò)張，很多專用的人工智能技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于不同產(chǎn)業(yè)，并對傳統(tǒng)行業(yè)各參與方產(chǎn)生不同程度的巨大影響。

人工智能產(chǎn)業(yè)有狹義和廣義之分。狹義人工智能產(chǎn)業(yè)是指基于人工智能技術(shù)本身，向社會提供智能化產(chǎn)品與技術(shù)服務(wù)的產(chǎn)業(yè)，包含對外提供的產(chǎn)品、以平臺的方式對外提供的服務(wù)、人工智能解決方案和集成服務(wù)三種類型。廣義人工智能產(chǎn)業(yè)還包括人工智能，或人工智能與其他技術(shù)結(jié)合（涵蓋物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)）的智能應(yīng)用賦能工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等產(chǎn)業(yè)，支持發(fā)展智能制造業(yè)、智能交通、智慧農(nóng)業(yè)、智慧服務(wù)業(yè)、智慧城市、智慧金融、智慧醫(yī)療等。

（二）獨(dú)特的變革性特征

一般認(rèn)為，人工智能是通用目的技術(shù)，不僅能與其他技術(shù)結(jié)合，而且能夠與其他產(chǎn)業(yè)結(jié)合，這種“智能”的外化能夠支持其他所有產(chǎn)業(yè)帶來顛覆性、變革性變化，促進(jìn)全社會方方面面的變革和技術(shù)的升級換代。以人工智能為核心的人工智能革命與前三次工業(yè)革命相比有很大的不同，將推動人類由工業(yè)時代步入智能時代，在資源配置、生產(chǎn)方式、行業(yè)生態(tài)、科研模式、政府管理模式、人類生活方式、思想觀念等方面帶來不同于工業(yè)時代的全方位改變，促進(jìn)人類社會產(chǎn)生時代的飛躍?？傮w來看，人工智能產(chǎn)業(yè)相比以往通用技術(shù)產(chǎn)業(yè)，具有獨(dú)特的變革性特征。

一是賦能的無邊界性。人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展所引發(fā)的不僅是單個產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)業(yè)鏈單一環(huán)節(jié)的變化，往往會引發(fā)產(chǎn)業(yè)群或產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈格局的變化，在商業(yè)模式、思想等各個方面給制造業(yè)（智能制造）、交通運(yùn)輸業(yè)（智能交通）、汽車工業(yè)（智能汽車）、醫(yī)療健康（可穿戴設(shè)備、智慧醫(yī)療）等所有產(chǎn)業(yè)帶來的革命性變化。據(jù)預(yù)測，未來五年內(nèi)人工智能技術(shù)將應(yīng)用到多個行業(yè)并極大提高其行業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)效率，如教育行業(yè)將提升效率82%，零售業(yè)將提升71%，制造業(yè)將提升64%，金融業(yè)將提升58%。

二是網(wǎng)絡(luò)狀的產(chǎn)業(yè)鏈。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈呈上中下游交叉融合網(wǎng)狀協(xié)同關(guān)系。行業(yè)巨頭不僅注重人工智能通用技術(shù)研發(fā)以及細(xì)分應(yīng)用場景開發(fā)甚至行業(yè)解決方案提供，而且為保證其核心技術(shù)可控與用戶服務(wù)體驗(yàn)優(yōu)化，同時還向芯片制造、計算平臺等底層基礎(chǔ)設(shè)施甚至基礎(chǔ)理論領(lǐng)域拓展延伸。如百度集多年技術(shù)積累與業(yè)務(wù)實(shí)踐構(gòu)建百度大腦，為百度所有業(yè)務(wù)提供AI能力與底層支撐。

三是個性化的生產(chǎn)方式。傳統(tǒng)生產(chǎn)方式追求規(guī)?；?biāo)準(zhǔn)化大生產(chǎn)，而人工智能產(chǎn)業(yè)則強(qiáng)調(diào)品種的多樣性和個性化。例如人工智能與制造業(yè)融合發(fā)展，加強(qiáng)人工智能技術(shù)在智能制造等領(lǐng)域深度應(yīng)用，推動制造過程實(shí)時感知、精準(zhǔn)控制和智能決策，可以提高個性定制供給等能力，滿足社會發(fā)展需求。

四是邊際成本的遞減性。對比工業(yè)時代，智能時代信息的邊際成本基本為零，人工智能產(chǎn)業(yè)將在邊際成本不遞增的情況下將個性化服務(wù)普及到更多的消費(fèi)者與企業(yè)，從細(xì)分行業(yè)的特定場景應(yīng)用到更加普世化的情景。

總之，作為新興產(chǎn)業(yè)，人工智能產(chǎn)業(yè)的快速成長不斷催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)和新模式，引發(fā)企業(yè)變革、行業(yè)變革、生產(chǎn)力變革和社會變革，成為世界各國培育新動能、獲取未來競爭新優(yōu)勢的關(guān)鍵。中國是全球范圍內(nèi)少數(shù)幾個對人工智能全領(lǐng)域覆蓋，從國家層面進(jìn)行頂層設(shè)計和布局的國家，人工智能為我國新舊產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換帶來巨大影響和機(jī)遇的同時，由于與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的極大不同，也面臨發(fā)展的困難和風(fēng)險。

二、我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的戰(zhàn)略性問題

我國人工智能起步較晚，隨著近年來投入的增加，尤其是在國家政策的強(qiáng)力推動下，人工智能發(fā)展取得重要進(jìn)展。通過多源情報數(shù)據(jù)分析和北上廣深杭實(shí)地調(diào)研表明：在科學(xué)技術(shù)方面，我國國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界第二[2]，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破。在創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)方面，人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)日益活躍，一批龍頭骨干企業(yè)加速成長，在國際上獲得廣泛關(guān)注和認(rèn)可。在生態(tài)環(huán)境方面，加速積累的技術(shù)能力與海量的數(shù)據(jù)資源、巨大的應(yīng)用需求、開放的市場環(huán)境有機(jī)結(jié)合，形成了我國人工智能發(fā)展的獨(dú)特優(yōu)勢。總體來看，我國人工智能發(fā)展已步入國際領(lǐng)先梯隊，具備應(yīng)用優(yōu)勢，隨著產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系建設(shè)的快速推進(jìn)和不斷完善，未來有望在許多領(lǐng)域引領(lǐng)變革性產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。但對比世界科技強(qiáng)國，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展仍然存在較大差距，面臨核心技術(shù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、應(yīng)用場景、產(chǎn)業(yè)安全、人才結(jié)構(gòu)、投資體制等關(guān)鍵因素的制約，戰(zhàn)略性問題尤為突出。

（一）人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)不能自主可控

中國人工智能產(chǎn)業(yè)整體技術(shù)水平與發(fā)達(dá)國家相比仍存在差距，缺少重大原創(chuàng)成果。例如人工智能芯片和底層開發(fā)框架等受制于人，不利于國內(nèi)企業(yè)參與國際競爭，也使國民經(jīng)濟(jì)和國家安全存在隱患。

一是中國AI芯片產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，主流芯片被美國制造商壟斷，存在“斷供”風(fēng)險。目前，AI芯片三種主流解決方案即通用處理器（GPU）、現(xiàn)場可編程門陣列（FGPA）和專用芯片（ASIC）均被美國制造商壟斷。例如GPU市場格局主要以英偉達(dá)為主（英偉達(dá)占71%，AMD占29%），F(xiàn)PGA全球市場主要被美國廠商賽靈思和英特爾所壟斷，以TPU為代表的ASIC市場，谷歌一家獨(dú)大且已形成生態(tài)閉環(huán)。而我國芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，少量企業(yè)涉足AI專用芯片，行業(yè)發(fā)展目前尚處于起步階段，進(jìn)口替代能力不強(qiáng)，自主可控程度不高，受美國出口管制條例（EAR）等出口管制法律約束，我國人工智能產(chǎn)業(yè)存在“斷供”風(fēng)險。

二是國產(chǎn)AI編程語言與開發(fā)框架缺乏，存在被技術(shù)“封鎖”風(fēng)險。AI底層編程環(huán)境與開發(fā)框架是人工智能核心生態(tài)圈建立的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。一方面，美國企業(yè)已借此建立了人工智能產(chǎn)業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)，如英偉達(dá)GPU的開源編程模型CUDA，是目前AI訓(xùn)練領(lǐng)域使用最廣泛的并行計算平臺，谷歌在此之上貢獻(xiàn)了工業(yè)界廣泛使用的開源開發(fā)框架Tensorflow。另一方面，我國編程環(huán)境與開發(fā)框架可能存在“被封鎖”風(fēng)險。一直以來，我國人工智能企業(yè)借助國內(nèi)海量數(shù)據(jù)、人口規(guī)模以及國外開源算法框架，初步獲得商業(yè)上的巨大成功。但在這所謂的開源資源中，我國可能受到美國出口法令的管制，存在被技術(shù)“封鎖”的風(fēng)險。而國內(nèi)企業(yè)從2016年下半年才開始逐步發(fā)布開源平臺戰(zhàn)略，如百度異構(gòu)分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)PaddlePaddle、騰訊面向機(jī)器學(xué)習(xí)的分布式計算框架Angel、阿里云人工智能平臺DTPAI等，但由于投入規(guī)模、技術(shù)積累等多方面限制，目前國內(nèi)平臺還難以與美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭主導(dǎo)的主流開源平臺及其生態(tài)體系相抗衡。

（二）數(shù)據(jù)孤島和數(shù)據(jù)安全高質(zhì)量供給問題突出

一是當(dāng)前人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入落地階段，產(chǎn)生了大量新興垂直領(lǐng)域與細(xì)分應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)需求，但高精度、細(xì)粒度、專業(yè)化的數(shù)據(jù)資源服務(wù)供給不足。如就智慧城市場景而言，針對漢族的人臉識別和視頻結(jié)構(gòu)化已較為成熟，在實(shí)際應(yīng)用場景中還需針對少數(shù)民族和其他人種進(jìn)行優(yōu)化以提升整體算法準(zhǔn)確率，此外，跨鏡追蹤成為場景研發(fā)熱點(diǎn)，多民族、多人種數(shù)據(jù)、跨攝像頭數(shù)據(jù)、3D數(shù)據(jù)的采集與標(biāo)注服務(wù)將成為視圖基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)市場的新興需求。

二是公共數(shù)據(jù)缺乏開放共享標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在。當(dāng)前，各個行業(yè)的數(shù)據(jù)信息量呈現(xiàn)爆發(fā)增長的趨勢，尤其是教育、醫(yī)療、流通等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)信息規(guī)模更為龐大，如在醫(yī)療數(shù)據(jù)領(lǐng)域，我國醫(yī)院所擁有數(shù)據(jù)龐大，但由于疾病的復(fù)雜性以及數(shù)據(jù)維度、特性各不相同、質(zhì)量參差不齊，導(dǎo)致很多細(xì)分的病種實(shí)際可用數(shù)據(jù)量少。此外，這些數(shù)據(jù)信息仍處于“誰采集誰擁有”的狀態(tài)，一些可分享的公共數(shù)據(jù)共享程度還很低，數(shù)據(jù)孤島成為制約技術(shù)發(fā)展急需突破的關(guān)鍵點(diǎn)。例如我國當(dāng)前醫(yī)院與醫(yī)院、同一家醫(yī)院內(nèi)科系互不相連，沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的臨床結(jié)構(gòu)化病歷報告，不同地域甚至不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)庫無法通用。

三是數(shù)據(jù)違規(guī)跨境沖擊國家安全，存在“外泄”隱患。數(shù)據(jù)作為國家基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源的地位更加突出。為快速積累數(shù)據(jù)，科技企業(yè)通過向消費(fèi)者提供特定領(lǐng)域免費(fèi)應(yīng)用、使用政府公開數(shù)據(jù)以及進(jìn)行產(chǎn)業(yè)上下游數(shù)據(jù)協(xié)同等方式獲取盡可能多數(shù)據(jù)。以臉書、谷歌為代表的美國科技巨頭，依托其龐大用戶規(guī)模和強(qiáng)大數(shù)據(jù)抓取工具，在全球范圍內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，強(qiáng)化數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢，推進(jìn)自身人工智能發(fā)展，加劇數(shù)據(jù)違規(guī)跨境流動風(fēng)險。與此同時，2018年3月，美國發(fā)布《澄清境外數(shù)據(jù)的合法使用法案》（CLOUD法案），為美國執(zhí)法機(jī)構(gòu)訪問在美國境內(nèi)運(yùn)營的企業(yè)存儲在海外的用戶數(shù)據(jù)提供明確授權(quán)，促使數(shù)據(jù)管轄權(quán)和跨境流動爭議進(jìn)一步加大，威脅我國網(wǎng)絡(luò)主權(quán)和國家安全。

四是數(shù)據(jù)投毒帶來重大安全隱患。隨著人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，醫(yī)療、交通、金融等行業(yè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集建設(shè)需求迫切，這就為惡意、偽造數(shù)據(jù)的注入提供了機(jī)會，使得從訓(xùn)練樣本環(huán)節(jié)發(fā)動網(wǎng)絡(luò)攻擊成為最直接有效的方法，潛在危害巨大。數(shù)據(jù)投毒通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)里加入偽裝數(shù)據(jù)、惡意樣本等破壞數(shù)據(jù)的完整性，進(jìn)而導(dǎo)致訓(xùn)練的算法模型決策出現(xiàn)偏差。在自動駕駛領(lǐng)域，數(shù)據(jù)投毒可導(dǎo)致車輛違反交通規(guī)則甚至造成交通事故;在軍事領(lǐng)域，通過信息偽裝的方式可誘導(dǎo)自主性武器啟動或攻擊，從而帶來毀滅性風(fēng)險。

（三）商業(yè)應(yīng)用場景細(xì)碎繁雜，產(chǎn)業(yè)“落地”困難重重

一是進(jìn)入深度應(yīng)用階段，應(yīng)用場景的個性化與復(fù)雜化使得部署成本以及算力、通訊網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)營成本都相對較高，不利于快速形成產(chǎn)業(yè)規(guī)模。人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合剛剛起步，機(jī)器視覺、語音識別以及無人駕駛等AI技術(shù)面臨的具體應(yīng)用場景細(xì)碎繁雜，難以形成一定的市場規(guī)模，很難實(shí)現(xiàn)規(guī)?；蛪艛嘈?yīng)，對上游軟硬件供應(yīng)商很難擁有議價權(quán)，落地所需要的芯片、感知設(shè)備等部署成本以及算力、通訊網(wǎng)絡(luò)等運(yùn)營成本都相對較高，加之當(dāng)前AI公司所提供的人工智能產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，尚不能有效滿足消費(fèi)端特別是工業(yè)端的需求，AI人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)價值變現(xiàn)難度較大。

二是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱”特性制約其在多個領(lǐng)域的深度應(yīng)用。當(dāng)前以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的人工智能系統(tǒng)普遍面臨結(jié)果的不可解釋和過程的不可審查兩大安全隱患，其根源就在于不可解釋性。在高度監(jiān)管、高風(fēng)險/高價值的行業(yè)中，信任計算機(jī)的決策而不理解計算機(jī)給出決策的依據(jù)可能存在的潛在風(fēng)險根源，這一“黑箱”特性制約其在醫(yī)療、安保、軍事等多個領(lǐng)域的應(yīng)用。

三是人工智能產(chǎn)業(yè)自身在數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)評價指標(biāo)、安全評估管控等方面存在缺失，也阻礙其廣泛應(yīng)用。人工智能產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)將面臨資質(zhì)、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)、安全評估等行業(yè)準(zhǔn)入壁壘，同時對依照傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)體系建立的現(xiàn)行規(guī)制架構(gòu)和管理架構(gòu)提出挑戰(zhàn)。例如，自動駕駛汽車監(jiān)管涉及交通、汽車、測繪、信息、科技、質(zhì)檢等20余個主管部門，涉及關(guān)鍵法律法規(guī)條款近30 項(xiàng)。而且政府部門往往對促進(jìn)行業(yè)發(fā)展態(tài)度比較積極，但是對如何規(guī)制和治理缺乏有效措施。另一方面，人工智能產(chǎn)業(yè)自身在數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)評價指標(biāo)、安全評估管控等方面存在缺失，也阻礙其廣泛應(yīng)用。

（四）產(chǎn)業(yè)發(fā)展缺乏有效監(jiān)管，存在安全隱患

世界主要國家在關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域均建立了體系化的防范機(jī)制，我國在核心領(lǐng)域尚缺乏體系化防范機(jī)制，可能引發(fā)潛在的產(chǎn)業(yè)安全和國家安全風(fēng)險。

一是基于人工智能的“換臉”“變音”等深度偽造技術(shù)，造成人際信任危機(jī)，增大網(wǎng)絡(luò)遭受惡意攻擊風(fēng)險，危害社會公共安全?；谌斯ぶ悄艿摹皳Q臉”“變音”等深度偽造技術(shù)，可模仿人的行為舉止、聲音和習(xí)慣動作，難以區(qū)分真假，降低生物特征識別技術(shù)可信度，增大網(wǎng)絡(luò)遭受惡意攻擊風(fēng)險。如果縱容換臉變聲技術(shù)的非法應(yīng)用，各種惡意偽造的圖片和音視頻信息將大量涌現(xiàn)，嚴(yán)重侵犯公民肖像權(quán)等個人權(quán)益，甚至用于敲詐勒索、偽造罪證等不法活動，從而造成社會信任危機(jī)，對倫理道德和社會穩(wěn)定構(gòu)成嚴(yán)重威脅。

二是智能推薦算法可通過信息傾向性轉(zhuǎn)播，影響社會輿論及公共政治意識形態(tài)。基于人工智能的推薦算法可通過信息傾向性傳播，引發(fā)“信息繭房 ”效應(yīng)。鼓勵受眾更多接收滿足自己偏好的信息和內(nèi)容，限于對世界的片面認(rèn)知，導(dǎo)致社會不同群體的認(rèn)知鴻溝拉大，個人意志的自由選擇受到影響，甚至威脅到社會穩(wěn)定和國家安全，影響社會輿論傾向甚至公共政治意識形態(tài)。

三是國際資本收購中核心技術(shù)體系化防范機(jī)制尚未建立，存在核心技術(shù)外流與被控制的風(fēng)險。世界主要國家在關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域均建立了體系化的防范機(jī)制，相比之下，我國在人工智能核心領(lǐng)域尚缺乏體系化防范機(jī)制，存在核心技術(shù)外流與被控制的風(fēng)險。

四是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)機(jī)理與邏輯難以理解導(dǎo)致系統(tǒng)決策背后的邏輯不明，存在決策過程監(jiān)管審查“困境”?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能決策系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)理與決策邏輯難以理解所導(dǎo)致的系統(tǒng)決策背后邏輯不明這一“不透明”特性，使人們不能夠發(fā)現(xiàn)其如何以及為何做出某一特定決定，對于人工智能決策系統(tǒng)批準(zhǔn)和認(rèn)證機(jī)構(gòu)，加大了過程監(jiān)管審查與事后責(zé)任確定難度。

（五）人才隊伍相對不足，難以支撐產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展

在推動人工智能產(chǎn)業(yè)從興起到快速發(fā)展的歷程中，AI人才是其中最為關(guān)鍵的因素，各國政府以及科技公司，均將AI人才爭奪視為提升核心競爭力的根本戰(zhàn)略。我國存在AI人才儲備相對不足，結(jié)構(gòu)分布不盡合理，后續(xù)人才培養(yǎng)跟不上產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要等問題和風(fēng)險，具體表現(xiàn)如下。

一是AI人才總量特別是高端人才數(shù)量與美國差距較大。根據(jù)清華大學(xué)發(fā)布的《中國人工智能發(fā)展報告2018》顯示，截至2017年，美國人工智能人才數(shù)量排名位列全球第一，高達(dá)28536人，占世界總量的13.9%;中國人工智能人才數(shù)量為18232人，位居全球第二，占世界總量的8.9%。在杰出人才上，美國依舊遙遙領(lǐng)先，累計數(shù)量高達(dá)5158人，占杰出人才的25.2%，是排名第二位英國的4.4倍;中國杰出人才為977人，不及美國的1/5，僅排名全球第六。

二是AI人才主要分布在科研院所與高校。中國的優(yōu)秀人工智能人才在高校和科研機(jī)構(gòu)分布較密集，產(chǎn)業(yè)界人才卻大大不足，表明人才分布不均衡。與歐美很多優(yōu)秀人工智能人才發(fā)源于企業(yè)不同，目前中國人工智能“頭部企業(yè)”在人才培養(yǎng)中的主體作用尚未充分發(fā)揮。

三是缺乏吸引國際高端人才的政策環(huán)境與機(jī)制，吸引AI人才回國難度較大。國外企業(yè)ElementAI發(fā)布的《2019年度全球AI人才報告》顯示，在畢業(yè)于美國院校的中國高級研究員中，78%留在美國研究機(jī)構(gòu)工作，僅有21%回到中國研究機(jī)構(gòu)工作。該報告還顯示，全球吸引人工智能人才的國家中，排名前五的是美國、中國、英國、德國、加拿大，共占據(jù)了72%的人工智能人才。中國雖然位居前列，但數(shù)量上僅有美國的1/4，與美國存在較大差距。

四是AI人才培養(yǎng)課程體系欠合理，缺乏扎實(shí)的“硬核科技”訓(xùn)練。截至2019年，教育部正式批準(zhǔn)36所高校設(shè)立智能科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)，但我國高校在人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面尚處于起步階段，同時受制于師資、教材匱乏，大部分高校在設(shè)置人工智能課程體系時，采用的純算法、純應(yīng)用的教學(xué)思路，仍然偏向于上層應(yīng)用開發(fā)，對底層硬件芯片以及智能計算系統(tǒng)缺乏融會貫通的理解，人工智能學(xué)科設(shè)置與培養(yǎng)方式急需加強(qiáng)。

（六）產(chǎn)業(yè)投融資結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失衡，產(chǎn)業(yè)持續(xù)驅(qū)動力量不足

一是國內(nèi)投資偏向應(yīng)用，缺乏對基礎(chǔ)層的有效關(guān)注與支持。由于資本流向安防、金融、交通、制造和醫(yī)療等應(yīng)用領(lǐng)域可快速獲利，且相比于應(yīng)用層，基礎(chǔ)層投資大、匯報周期長的特點(diǎn)導(dǎo)致我國人工智能領(lǐng)域的投融資結(jié)構(gòu)頭重腳輕。例如2013 年至2018年中國人工智能投資呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，其中以技術(shù)層和應(yīng)用層最為引入注目，相比之下，中國對人工智能基礎(chǔ)層的投資則非常保守，2018 年只有87筆基礎(chǔ)層投資。此外，目前處理器芯片領(lǐng)域接受的融資額僅占我國人工智能投融資總額的2%，遠(yuǎn)低于計算機(jī)視覺與圖像識別等相對成熟的應(yīng)用領(lǐng)域。這些現(xiàn)象如不及時改觀，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展可能因基礎(chǔ)薄弱而后繼乏力。

二是風(fēng)險投資追求短期套利，缺乏長遠(yuǎn)投入定力。近年來，以國家集成電路產(chǎn)業(yè)投資基金、中國互聯(lián)網(wǎng)投資基金、中國國有資本風(fēng)險投資基金等為代表的國投資本，助推了海思、中芯微電子、紫光國芯、中科寒武紀(jì)、云知聲等AI初創(chuàng)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新，但社會資本仍存在早期介入能力不強(qiáng)、過分追求短期套利等問題，易導(dǎo)致無法及時為技術(shù)研發(fā)投入大、市場拓展成本高的人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域提供支持。

剖析上述戰(zhàn)略性問題的深層次原因，一是在于所處發(fā)展階段，我國工業(yè)化中后期發(fā)展階段的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新本身面臨“路徑依賴”低端鎖定困境，缺乏原創(chuàng)性成果和創(chuàng)新人才，以及體制機(jī)制等諸多問題，造成人工智能核心技術(shù)受制于人，產(chǎn)業(yè)高端化發(fā)展受限，凸顯創(chuàng)新主體、創(chuàng)新環(huán)境的內(nèi)生動力與活力不足;二是在于人工智能產(chǎn)業(yè)具有變革性，不同于普通產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新過程具有更強(qiáng)的不確定性和高風(fēng)險性，不僅面臨技術(shù)變革，還將對現(xiàn)有價值網(wǎng)絡(luò)、組織模式、生產(chǎn)方式、商業(yè)模式、發(fā)展戰(zhàn)略帶來顛覆性影響，極大地挑戰(zhàn)現(xiàn)有宏觀政策與治理體系。

因此，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要微觀上激發(fā)主體活力，而增強(qiáng)人工智能政策供給能力，提高政策供給質(zhì)量，從宏觀上疏導(dǎo)發(fā)展階段之困，減輕變革風(fēng)險之危，則更為迫切。他山之石可以攻玉，面對人工智能科學(xué)—技術(shù)—產(chǎn)業(yè)日益激烈的競爭態(tài)勢，有必要借鑒世界科技強(qiáng)國政策經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)完善我國人工智能政策，突破戰(zhàn)略性問題，支撐人工智能加速發(fā)展。

三、世界科技強(qiáng)國人工智能產(chǎn)業(yè)政策及啟示

隨著新一代人工智能技術(shù)的群體性突破，世界科技強(qiáng)國紛紛開始把發(fā)展人工智能作為提升國家競爭力、維護(hù)國家安全的重大戰(zhàn)略，加緊出臺規(guī)劃和政策[3][4][5]，力圖在新一輪全球科技競爭中掌握主導(dǎo)權(quán)。目前全球人工智能發(fā)展主要集中在四大區(qū)域：美國、歐洲、日本和中國。通過對美國、歐洲、日本等國在人工智能產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略布局、重大舉措、相關(guān)政策的分析研究，獲得以下認(rèn)識和啟示。

（一）多國升至國家戰(zhàn)略，戰(zhàn)略布局各有側(cè)重

全球主要國家紛紛將人工智能作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技創(chuàng)新的重要戰(zhàn)略資源，均已提出中長期戰(zhàn)略規(guī)劃或愿景，自2013年以來，全球已有美國、中國、歐盟、英國等二十多個國家和地區(qū)發(fā)布了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略、規(guī)劃或重大計劃。美國為確保其領(lǐng)先地位，于2016年發(fā)布國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃;日本等緊跟其后，于2017年將人工智能上升至國家戰(zhàn)略;歐盟、法國、英國、德國等于2018年相繼發(fā)布了人工智能戰(zhàn)略。

一是戰(zhàn)略目標(biāo)各有特點(diǎn)。受資源稟賦、創(chuàng)新能力、發(fā)展目標(biāo)等制約，世界科技強(qiáng)國的人工智能國家戰(zhàn)略在目標(biāo)任務(wù)、研發(fā)重點(diǎn)和應(yīng)用領(lǐng)域布局等內(nèi)涵上有不同的戰(zhàn)略選擇。美國政府全面布局支持人工智能發(fā)展，其戰(zhàn)略目標(biāo)為維持全球人工智能領(lǐng)導(dǎo)者地位，確保全球領(lǐng)先優(yōu)勢。英國則積極推動產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，發(fā)布了一系列相關(guān)的戰(zhàn)略和行動計劃，注重與應(yīng)用結(jié)合，同時塑造其在AI倫理道德、監(jiān)管治理領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者地位，讓英國成為世界AI創(chuàng)新中心。德國依托“工業(yè) 4.0”及智能制造領(lǐng)域的優(yōu)勢，在其數(shù)字化社會和高科技戰(zhàn)略中明確人工智能布局，打造“人工智能德國造”品牌，推動人工智能研發(fā)和應(yīng)用達(dá)到全球領(lǐng)先水平。日本則積極發(fā)布國家層面的人工智能戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)化路線圖，旨在結(jié)合機(jī)械制造及機(jī)器人技術(shù)方面的強(qiáng)大優(yōu)勢，確立人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)三大領(lǐng)域聯(lián)動，機(jī)器人、汽車、醫(yī)療等三大智能化產(chǎn)品引導(dǎo)，突出硬件帶軟件，以創(chuàng)新社會需求帶動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

二是研發(fā)領(lǐng)域布局各有側(cè)重。整體而言，各主要國家均注重人工智能基礎(chǔ)研究和前沿領(lǐng)域布局，但美國更強(qiáng)調(diào)全領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢，歐盟強(qiáng)調(diào)醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用開發(fā)，日本高度重視醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、制造等領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用開發(fā)。美國人工智能重點(diǎn)領(lǐng)域的研究布局面向前沿并兼顧全面，基于完善的IT基礎(chǔ)、強(qiáng)勁的研發(fā)實(shí)力，超前布局通用人工智能理論、技術(shù)等，推動弱人工智能走向強(qiáng)人工智能。英國在布局上重點(diǎn)關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人、自動駕駛，尤其是智能能源技術(shù)領(lǐng)域。日本除了結(jié)合其強(qiáng)大優(yōu)勢領(lǐng)域如機(jī)器人、自動駕駛以外，在腦信息通信技術(shù)方面較為領(lǐng)先，也關(guān)注語音識別、自然語音處理和知識圖譜技術(shù)的研究布局。除突出研發(fā)重點(diǎn)領(lǐng)域外，對于基礎(chǔ)軟件和設(shè)施、公共數(shù)據(jù)及環(huán)境等基礎(chǔ)性領(lǐng)域，各國均有布局。

三是對應(yīng)用方向的關(guān)注大同小異。從整體看，制造業(yè)、醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、國防是各主要國家比較關(guān)注的應(yīng)用方向，其中，制造業(yè)是重中之重。美國在通過人工智能在各行各業(yè)的應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，更高度重視利用人工智能增強(qiáng)軍事技術(shù)的領(lǐng)先優(yōu)勢。與美國相比，英、日人工智能應(yīng)用相對更加聚焦和深入。《歐盟人工智能》報告明確提出投資 15 億歐元支持醫(yī)療、交通等領(lǐng)域的 AI 應(yīng)用開發(fā)，并針對醫(yī)療、交通、農(nóng)產(chǎn)品、制造等領(lǐng)域新建數(shù)字創(chuàng)新中樞及相關(guān)設(shè)施。日本致力于應(yīng)用人工智能技術(shù)解決各種社會問題，除制造業(yè)、醫(yī)療和護(hù)理行業(yè)和交通運(yùn)輸領(lǐng)域外，還比較重視信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用。

（二）重大舉措層出不窮，加快構(gòu)建AI生態(tài)系統(tǒng)

近年來，為推動人工智能發(fā)展，美歐日相繼推出重大舉措，強(qiáng)化AI生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，主要有以下幾類。

一是成立專門推進(jìn)機(jī)構(gòu)，加快人工智能落地。為加強(qiáng)多部門協(xié)同合作，整合資源力量，統(tǒng)籌推進(jìn)各項(xiàng)人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃及相關(guān)政策落地，各國紛紛成立專門的人工智能推進(jìn)組織機(jī)構(gòu)。例如美國2016年成立機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能分委會（MLAI），2018年成立人工智能專門委員會（SCAI）、聯(lián)合人工智能心（JAIC）、人工智能國家安全委員會，分別負(fù)責(zé)跨部門人工智能研究與發(fā)展，人工智能領(lǐng)域投資和開發(fā)，國防機(jī)構(gòu)領(lǐng)域以及在安全、倫理道德、國際法影響、數(shù)據(jù)共享等方面工作的推進(jìn);英國成立人工智能專門委員會、政府人工智能辦公室、人工智能理事會、數(shù)據(jù)倫理和創(chuàng)新中心等制定和督促人工智能戰(zhàn)略的制定和實(shí)施。

二是加強(qiáng)頂層規(guī)劃，加大人工智能研發(fā)資助力度。各國通過重大項(xiàng)目、工程和計劃等，加大支持人工智能研發(fā)，例如英國政府在《人工智能領(lǐng)域行動》等多個人工智能方面的政策文件中，提出政府提高研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入，優(yōu)先支持關(guān)鍵領(lǐng)域的創(chuàng)新等等措施。美國國家科技政策辦公室2019年發(fā)布的《美國人工智能倡議》旨在從國家戰(zhàn)略層面重新分配資金，創(chuàng)造新資源用于人工智能研發(fā)。從過去一年的趨勢可以看出，美國政府希望人工智能技術(shù)發(fā)展的主力軍從多年來以谷歌等科技企業(yè)為主轉(zhuǎn)向政府在這一領(lǐng)域更多地直接發(fā)揮作用。

三是資金來源各具特點(diǎn)，支持目標(biāo)各有側(cè)重。一方面，國家財政資金是人工智能經(jīng)費(fèi)的重要來源之一，就資助渠道而言，美國人工智能科研資助體系較為多元化，英國設(shè)立專門機(jī)構(gòu)為人工智能基礎(chǔ)研究和技術(shù)轉(zhuǎn)移提供服務(wù)，日本則成立國家綜合管理機(jī)構(gòu)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)資金投入。另一方面，各國支持目標(biāo)和領(lǐng)域各有側(cè)重。

四是營造良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，共同推進(jìn)人工智能發(fā)展。一方面成立具有影響力的行業(yè)組織，建立人工智能研究中心和重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室推動人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。如英國 2018 年成立 AI 理事會，歐盟 2018年 6 月成立了人工智能聯(lián)盟，德國在其 2018 年發(fā)布的人工智能戰(zhàn)略中指出，計劃成立國家級研究聯(lián)盟。美國雖未成立由政府指導(dǎo)的行業(yè)組織，但產(chǎn)業(yè)界各企業(yè)成立的合作組織（如 Partnership On AI）已在全球人工智能領(lǐng)域具有較大影響力。此外，依托谷歌、微軟、亞馬遜、臉書等科技巨頭建立研究中心、創(chuàng)新平臺等，有力促進(jìn)人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。另一方面，積極開展研發(fā)資助并扶持初創(chuàng)企業(yè)，同時推動制定技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。例如英國已有并正在涌現(xiàn)許多創(chuàng)新型人工智能公司，英國政府也積極推出針對初創(chuàng)企業(yè)的激勵政策，美國《人工智能倡議》指出推動制定適當(dāng)?shù)募夹g(shù)標(biāo)準(zhǔn)，減少使用人工智能技術(shù)的障礙，以促進(jìn)其創(chuàng)新應(yīng)用。

五是強(qiáng)化“數(shù)據(jù)開放”，夯實(shí)人工智能生態(tài)基礎(chǔ)。例如美國在算法和芯片方面保持優(yōu)勢基礎(chǔ)上，針對可供訓(xùn)練的數(shù)據(jù)方面占優(yōu)不明顯的短板，逐步開放美國政府手里的數(shù)據(jù)和計算資源，幫助人工智能專家和私營企業(yè)部門更容易獲得包括國防部、商務(wù)部、衛(wèi)生部、能源部在內(nèi)掌握的數(shù)據(jù)和計算資源，以增加此類 AI 研發(fā)資源的價值，同時保持符合適用法律和政策的安全、隱私和機(jī)密性保護(hù)。

六是加強(qiáng)國際交流，防范技術(shù)外流風(fēng)險。在國際合作方面，世界主要國家在關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域均建立了體系化的防范機(jī)制。如美國自 2018年以來加大干預(yù)涉及人工智能和機(jī)器人技術(shù)的實(shí)體投資與交易，并擬出臺《對中國公平貿(mào)易執(zhí)行法案》限制對華敏感技術(shù)出口，《美國人工智能倡議》提出尤其需要保護(hù)美國在人工智能方面的技術(shù)優(yōu)勢，保護(hù)美國的關(guān)鍵人工智能技術(shù)免受戰(zhàn)略競爭對手和敵對國家的收購。英國自2018年7月以來醞釀對本國收購法進(jìn)行近二十年來最大修改，擬賦予政府阻撓經(jīng)濟(jì)各行業(yè)并購交易的新權(quán)力，防止敏感行業(yè)公司落入外國人手中。德國根據(jù)《對外貿(mào)易法》于2018年8月禁止中國資本收購機(jī)床制造企業(yè)萊費(fèi)爾德，該國經(jīng)濟(jì)部早前向歐委會提交的《關(guān)于歐盟層面投資審查建議的要點(diǎn)》建議歐盟對來自中國和美國的資本予以特別關(guān)注，以保護(hù)歐洲的關(guān)鍵核心技術(shù)。

（三）重視技術(shù)倫理道德，相關(guān)規(guī)范逐步出臺

整體而言，倫理道德框架設(shè)計滯后于人工智能發(fā)展，但世界各國對人工智能帶來的倫理等治理挑戰(zhàn)持積極態(tài)度，就人工智能倫理和法律問題提出相關(guān)倡議并完善標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。如美國將理解并解決人工智能的倫理、法律和社會影響作為《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃》八大戰(zhàn)略之一，擬建立符合倫理的人工智能，制定可接受的道德參考框架。同時積極加快人工智能方面的立法，內(nèi)容涉及人工智能對國家安全的影響、開放政府?dāng)?shù)據(jù)等，確保美國人從人工智能快速創(chuàng)新中充分受益。英國政府多個文件和報告呼吁建立國家層面的人工智能準(zhǔn)則與倫理框架，2018 年1月發(fā)布的《數(shù)據(jù)憲章》就指出，應(yīng)確保數(shù)據(jù)以安全和符合倫理的方式使用。

世界科技強(qiáng)國推進(jìn)立法加強(qiáng)人工智能對就業(yè)與行業(yè)發(fā)展的風(fēng)險應(yīng)對。在就業(yè)風(fēng)險方面，美國相繼發(fā)布《人工智能創(chuàng)新團(tuán)隊法案》《人工智能就業(yè)法案》，提出美國應(yīng)營造終身學(xué)習(xí)和技能培訓(xùn)環(huán)境，以應(yīng)對人工智能對就業(yè)帶來的挑戰(zhàn)。英國政府重視人才與勞動力培訓(xùn)，在《英國發(fā)展AI 的計劃、意愿和能力》《產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略：建設(shè)適應(yīng)未來的英國》 中都提出了加強(qiáng)公民終身再培訓(xùn)、政府應(yīng)加大技能和培訓(xùn)方面的投資等具體舉措。在行業(yè)發(fā)展風(fēng)險方面，自動駕駛、機(jī)器人行業(yè)相關(guān)法律和準(zhǔn)則率先受到各國青睞。美國通過《自動駕駛法案》《準(zhǔn)備迎接未來交通：自動駕駛汽車 3.0》《數(shù)據(jù)共享宣言》等一系列文件，規(guī)范和管理自動駕駛汽車設(shè)計、生產(chǎn)、測試等環(huán)節(jié)，確保用戶隱私與安全。德國則較早在全球發(fā)布自動駕駛相關(guān)法律與準(zhǔn)則，如早在 2015 年 9 月德國政府就推出了《自動化和互聯(lián)駕駛戰(zhàn)略》。英國2016 年發(fā)布《機(jī)器人技術(shù)和人工智能》報告，指出英國應(yīng)規(guī)范機(jī)器人技術(shù)與人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。

（四）案例啟示

對主要科技強(qiáng)國的研究表明，美國人工智能起步較早、產(chǎn)業(yè)成熟度較高，是對人工智能全領(lǐng)域都有覆蓋的國家，而且近年來出臺的人工智能相關(guān)的政策和規(guī)劃大多都是趨向于向軍事領(lǐng)域發(fā)展;德國是傳統(tǒng)工業(yè)強(qiáng)國，期望通過人工智能進(jìn)一步加強(qiáng)其在工業(yè)方面的優(yōu)勢，并帶動其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展;英、法等歐盟國家更趨向于醫(yī)療與人工智能的結(jié)合發(fā)展;日本希望通過大力發(fā)展人工智能，保持并擴(kuò)大其在汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，并逐步解決人口老齡化、勞動力短缺、醫(yī)療以及養(yǎng)老等社會問題。從全球范圍來看，世界科技強(qiáng)國紛紛將人工智能作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展和科技創(chuàng)新的重要戰(zhàn)略資源，以遞進(jìn)式、持續(xù)性的專項(xiàng)戰(zhàn)略或規(guī)劃，加強(qiáng)人工智能發(fā)展的頂層設(shè)計與計劃實(shí)施，相繼推出重大舉措，在研發(fā)資助、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、數(shù)據(jù)開放、國際交流等方面強(qiáng)化AI生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)，此外非常重視技術(shù)倫理道德，出臺相關(guān)規(guī)范，逐步構(gòu)建倫理制高點(diǎn)，發(fā)展與規(guī)制并重?？傮w來看，各國牢牢把握人工智能的重大發(fā)展機(jī)遇，結(jié)合國家優(yōu)勢和戰(zhàn)略需求，從自發(fā)、分散性自由探索為主的模式，轉(zhuǎn)為戰(zhàn)略導(dǎo)向下的研究與創(chuàng)新模式，逐步形成了“戰(zhàn)略先行、立法保障、計劃跟進(jìn)、生態(tài)協(xié)同”的政策體系，力圖掌握新一輪競爭主動。

我國中央和地方政府也高度重視人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，把人工智能作為產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的主要驅(qū)動力，相繼出臺了人工智能一系列政策規(guī)劃。2016年“人工智能”首次出現(xiàn)在“十三五”規(guī)劃草案中，國家發(fā)改委正式印發(fā)《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動實(shí)施方案》，明確了人工智能的總體思路、目標(biāo)與主要任務(wù)。2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將新一代人工智能發(fā)展提高到國家戰(zhàn)略層面，成立專門的推進(jìn)組織機(jī)構(gòu)、啟動相關(guān)項(xiàng)目、建立發(fā)展試驗(yàn)區(qū)，加快推進(jìn)和落實(shí)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃。圍繞人工智能應(yīng)用落地與產(chǎn)業(yè)賦能，2019年國家發(fā)改委出臺《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》，科技部、工信部、民政部等國家部委聯(lián)手百度、騰訊、聯(lián)想等民營企業(yè)，提出“人工智能+產(chǎn)業(yè)”“人工智能+醫(yī)療”的發(fā)展思路。而針對我國人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)人才供求失衡嚴(yán)重、高層次人才尤其稀缺的短板，2018年教育部發(fā)布《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，2020年教育部、國家發(fā)改委和財政部發(fā)布的《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進(jìn)學(xué)科融合加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》，在人才培養(yǎng)等方面進(jìn)行了一系列部署。

總體來看，我國人工智能政策供給從重視技術(shù)培育為主，轉(zhuǎn)向以技術(shù)產(chǎn)業(yè)融合為重點(diǎn)，技術(shù)應(yīng)用與人才培養(yǎng)系統(tǒng)推進(jìn)和落實(shí)，但對比主要科技強(qiáng)國，仍然存在問題與差距，主要體現(xiàn)在：一是制度法治化程度較低，我國人工智能政策主要停留在行政法規(guī)的形式，尚未達(dá)到法律層面，針對人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)研究剛剛啟動，保障人工智能產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的信息安全、倫理道德、風(fēng)險審查與防控等法律框架尚未展開試點(diǎn)，政策保障程度不高。二是戰(zhàn)略布局缺乏前瞻性和主動性，頂層設(shè)計體系性尚不完備，政策間的系統(tǒng)性協(xié)調(diào)性不足，產(chǎn)業(yè)政策制定與實(shí)施、倫理道德框架設(shè)計明顯滯后于產(chǎn)業(yè)發(fā)展、可操作性不強(qiáng)、政策執(zhí)行效率偏低。因此，綜合考慮我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略性問題與政策體系的明顯差距，主要科技強(qiáng)國人工智能戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)政策的經(jīng)驗(yàn)啟示，對于完善和提高我國人工智能政策供給提供了重要的參考。

四、新形勢下加速發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)的政策建議

根據(jù)當(dāng)前科技發(fā)展和國際形勢，我國自主發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)更為嚴(yán)峻和復(fù)雜。一方面是挑戰(zhàn)巨大。人工智能自機(jī)器學(xué)習(xí)算法突破以來掀起了新一輪的全球擴(kuò)散轉(zhuǎn)移，是我國由跟跑到領(lǐng)跑未來主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的重要抓手，后發(fā)趕超機(jī)遇意義非常重大，面臨新興大國崛起和守成大國遏制的重大風(fēng)險，當(dāng)前愈演愈烈的中美博弈，加劇我國面臨科技脫鉤、政治打壓、經(jīng)濟(jì)制裁、人員管制、合作中斷等一系列阻礙，發(fā)展進(jìn)程受阻。另一方面是遭遇極端事件。受2020年全球新冠肺炎疫情影響，無接觸經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造出智慧醫(yī)療、云端教學(xué)等極端應(yīng)用場景，催生大量新業(yè)態(tài)新模式，為我國人工智能帶來意想不到的發(fā)展空間，加快了5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新場景下的應(yīng)用落地。綜觀當(dāng)前全球人工智能產(chǎn)業(yè)競爭，非市場因素干擾加劇，破壞正常競爭與合作;非共識性沖突增多，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成諸多人為障礙。為此，正視中美戰(zhàn)略對抗，立足我國人工智能產(chǎn)業(yè)自主安全，需要以更大視野、更長視距預(yù)判、預(yù)警和預(yù)置，加快智能經(jīng)濟(jì)發(fā)展，創(chuàng)造更大賦能價值，提出以下政策建議。

（一）加強(qiáng)科研布局的政策引導(dǎo)，著力解決我國人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)生態(tài)困境

一是強(qiáng)化多學(xué)科聯(lián)合攻關(guān)，力爭在AI芯片、核心基礎(chǔ)軟件與算法方面形成突破，打破國際壟斷格局。重點(diǎn)支持應(yīng)用驅(qū)動的AI芯片研發(fā)，搶占國際AI專用芯片市場份額。鼓勵研發(fā)新型工藝架構(gòu)，著力突破AI芯片能效與訪存瓶頸。著重打造基于自主芯片的編程框架及其技術(shù)生態(tài)體系。二是鼓勵加強(qiáng)開放合作，建立更廣泛的國際合作網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)盟，推進(jìn)建立全球人工智能技術(shù)開放創(chuàng)新生態(tài)體系。

（二）加快推動數(shù)據(jù)開放共享立法，推進(jìn)建立良好的數(shù)據(jù)開放共享生態(tài)體系

一是推動加強(qiáng)新興垂直應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)，引導(dǎo)構(gòu)建集數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、交易、應(yīng)用為一體的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)體系，助力AI商業(yè)應(yīng)用落地。二是推進(jìn)完善數(shù)據(jù)開放服務(wù)機(jī)制，引導(dǎo)建設(shè)面向數(shù)據(jù)需求方、提供方、加工方、使用方于一體的人工智能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集成開放平臺，完善數(shù)據(jù)共享標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系，推動公共領(lǐng)域數(shù)據(jù)開放共享。三是督促加強(qiáng)人工智能數(shù)據(jù)安全治理能力建設(shè)，實(shí)現(xiàn)人工智能數(shù)據(jù)安全風(fēng)險的提前感知和預(yù)防，規(guī)避重要訓(xùn)練數(shù)據(jù)被污染投毒、核心數(shù)據(jù)違規(guī)出境以及數(shù)據(jù)智能竊取等數(shù)據(jù)安全風(fēng)險，維護(hù)良好數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

（三）完善產(chǎn)業(yè)推進(jìn)政策，推動構(gòu)建有利于AI落地應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)化機(jī)制

一是重視發(fā)揮企業(yè)的創(chuàng)新主體作用，引導(dǎo)建立政策鏈、創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、資金鏈融通創(chuàng)新的體制機(jī)制，推動建立和完善由企業(yè)牽頭的政產(chǎn)學(xué)研金協(xié)同創(chuàng)新體系，優(yōu)化資源配置，確保所有創(chuàng)新要素共同圍繞實(shí)際應(yīng)用問題開展協(xié)同攻關(guān)，提高創(chuàng)新效率，提升產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)保障能力。二是重視人工智能應(yīng)用場景化、專業(yè)化、平臺化，引導(dǎo)構(gòu)建從源頭技術(shù)創(chuàng)新到產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的完整價值鏈，加快形成規(guī)模效應(yīng)。三是重視推進(jìn)可信人工智能發(fā)展，引導(dǎo)拓展多場景深度應(yīng)用;四是督促加強(qiáng)人工智能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、評價體系建設(shè)，逐步消除人工智能應(yīng)用行業(yè)準(zhǔn)入壁壘。

（四）完善產(chǎn)業(yè)監(jiān)管和安全風(fēng)險防控政策體系，確保產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展

一是重視加強(qiáng)各領(lǐng)域人工智能產(chǎn)品、應(yīng)用和服務(wù)監(jiān)測，推動人工智能行業(yè)認(rèn)可的產(chǎn)品和服務(wù)可信認(rèn)證。二是完善行業(yè)監(jiān)管體制，提升監(jiān)管技術(shù)手段，建立公開透明的智能技術(shù)監(jiān)管體系，引導(dǎo)加強(qiáng)對算法設(shè)計、數(shù)據(jù)采集與流轉(zhuǎn)、產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用等全流程監(jiān)管。三是明確政企責(zé)任邊界，引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)自律自治，保障數(shù)據(jù)采集、存儲和流轉(zhuǎn)的合法性與安全性。四是重視加強(qiáng)核心技術(shù)體系化防范機(jī)制建設(shè)，引導(dǎo)制定技術(shù)風(fēng)險防范預(yù)案，建立人工智能國家技術(shù)安全管理清單制度，消除核心技術(shù)外流與被控制的風(fēng)險。五是鼓勵企業(yè)重視國際專利申請，督促企業(yè)加強(qiáng)知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)。六是重視加強(qiáng)人工智能在信息網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用，全方位提升網(wǎng)絡(luò)與信息安全防護(hù)能力。

（五）完善AI高端人才引進(jìn)與管理政策，加快AI人才培養(yǎng)源頭建設(shè)，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)

一是加大高端人才引進(jìn)力度。制定吸引全球優(yōu)秀人才的人才流動政策、移民政策、簽證政策、留學(xué)政策。對于引進(jìn)的高端人才，政府從戶籍、住房、醫(yī)療、子女教育、稅收等配套資源方面給予最大限度優(yōu)惠或減免。對于引進(jìn)高端人才的企業(yè)，給予最大限度的融資支持和稅收優(yōu)惠。二是加快出臺本土人才的激勵政策，對于符合特殊人才政策的本土人才，同樣給予特殊支持和照顧，充分調(diào)動各類各層次人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的熱情與積極性，最大限度挖掘和發(fā)揮人才價值。三是從源頭上增強(qiáng)我國人才培養(yǎng)，引導(dǎo)完善我國高校人工智能人才培養(yǎng)教育課程體系設(shè)計，加強(qiáng)人工智能師資隊伍建設(shè)，鼓勵搭建校企聯(lián)合培養(yǎng)平臺（如共建實(shí)驗(yàn)室或創(chuàng)新實(shí)踐基地），提升人才培養(yǎng)國際化水平，增加高校人工智能人才培養(yǎng)體制機(jī)制的科學(xué)性和有效性。四是重視發(fā)展人工智能職業(yè)教育，完善有利于培養(yǎng)大批高素質(zhì)人工智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)工人的機(jī)制體制。

（六）完善科技金融政策體系，引導(dǎo)金融資源助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展

一是引導(dǎo)金融資源向人工智能初創(chuàng)企業(yè)積聚，推動建設(shè)以“多層次資本市場+債券市場+創(chuàng)業(yè)風(fēng)險投資體系”為主要內(nèi)容的市場主導(dǎo)型科技金融體系。二是引導(dǎo)金融資源面向基礎(chǔ)研究與底層技術(shù)、共性技術(shù)開發(fā)提供長期支持。

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