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國務院于2017年7月發布《新一代人工智能發展規劃》，指出人工智能是引領未來的戰略性技術，必須放眼全球，把人工智能發展放在國家戰略層面系統布局、主動謀劃，打造競爭新優勢，開拓發展新空間，有效保障國家安全。

為了推動新一代人工智能發展，該規劃提出要構建科技創新體系，推動技術屬性和社會屬性高度融合，推進研發攻關、產品應用和產業培育“三位一體”發展，支撐科技、經濟、社會發展和國家安全四項任務。

在《新一代人工智能發展規劃》推出前，中國工程院于2015年12月批準啟動了《中國人工智能2.0發展戰略研究》重大咨詢研究項目，將加強人工智能研究和應用作為實施國家戰略創新發展的重要工作之一。

梳理人工智能發展歷程，項目組專家觀察到，“人工智能要進行換代，從1.0走向2.0”，其動力既有來自人工智能研究的內部驅動力，也有來自信息環境與社會目標的外部驅動力。兩者都很重要，但相比之下，往往后者的動力更強大。

隨著互聯網的普及、傳感器的泛在、大數據的涌現、電子商務的發展、在線社區的興起，數據和知識在人類社會、物理空間和信息空間之間的交叉融合與相互作用，形成了驅動人工智能走向新階段的四種外在動力。

首先，本世紀的信息環境已發生巨大而深刻的變化。隨著移動終端、互聯網、傳感器網、車聯網、穿戴設備等的流行，感知設備已廣布于城市，計算也與人類密切相伴，遍布全球的網絡正史無前例地連接著個體和群體，開始快速反映并聚集人類的發現、需求、創意、知識和能力。

與此同時，世界已從二元空間結構PH（Physic、Human Society）演變為三元空間結構CPH（Cyber、Physics、Human Society）。CPH的互動將形成各種新計算，包括感知融合、增強現實（AR）、跨媒體計算等。

其次，社會對人工智能的需求急劇擴大。人工智能的研究正從過去的學術牽引迅速轉化為需求牽引。智能城市、智能醫療、智能交通、智能物流、智能制造、智能農業等應用中的新目標、新問題，都迫切需要人工智能的發展。為此，很多企業和城市已主動布局，進行人工智能新研發。

第三，人工智能的目標和理念也在發生巨大轉變。人工智能的目標正從過去追求“用計算機模擬人的智能”轉化為用機器與人結合成增強的混合智能系統，用機器、人、網絡結合組成新的群智系統，用人、機器、網絡和物結合而成智能城市等更復雜的智能系統。

第四，人工智能的數據資源也在發生大改變。人工智能的基本方法是數據驅動的算法。未來將涌現出更多大數據驅動計算、傳感器和網絡驅動計算、跨媒體驅動計算事件。因此，大數據智能、感知融合智能、跨媒體智能的發展均為可以預見的趨勢，而傳統的以字符為基礎的機器智能測試方式——圖靈測試將受到挑戰。

上述種種環境的巨變，促成人工智能技術的重大提升，為人工智能2.0的形成與發展創造了切實的外部環境。

同時，中國人工智能發展異常迅猛，一系列新智能技術已在萌芽，如大數據智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能和智能自主系統等。

當然，人工智能發展也面臨一些挑戰。 

第一個挑戰是“勇探無人區”。長久以來，學術界往往瞄準世界先進的方向進行投入，即學科前沿，也就是全世界最熱門的研究。這種跟隨所取得的成果只是真正學科前沿的一部分，并且是國外學者感興趣的部分。

推動人工智能學科前沿發展的態度應該是一只眼睛看著國際的學科前沿，另外一只眼睛緊盯國家迫切需要，從需要推導模型、模型推導理論，這就是無人區。

國家在2018年就提出了這個號召，研究界應該深入貫徹這一思想，在人工智能領域，比如智能醫療、智能自主系統、視覺知識等領域，加強研究投入。

第二個挑戰是人工智能人才的培養。人工智能專業人才一直短缺，這是因為過去所培養的人工智能人才與現在的發展趨勢并不適應。為此，要加大專業人才的培養力度，更要加大交叉人才的培養力度，因為人工智能交叉人才更少。同時，要加大對企業現有人工智能人才的培訓，使企業能夠思考如何智能化轉型、怎樣轉型得更成功。

國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》、教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》以及教育部、發改委和財政部三部委聯合發布的《關于“雙一流”建設高校促進學科融合 加快人工智能領域研究生培養的若干意見》等文件，對人工智能的人才培養、人工智能學科建設及人工智能專業建設等提出了具體要求。

當前，全國共有215所高校獲批設置人工智能本科專業，浙江大學、武漢大學和華中科技大學三所高校獲批設置人工智能交叉學科，中國正在建立人工智能本科和研究生層次人才培養體系。

此外，高等教育出版社聯合國家新一代人工智能戰略咨詢委員會組織成立了“新一代人工智能系列教材”編委會，組織出版涵蓋人工智能基礎理論、算法模型、技術系統、硬件芯片和倫理安全以及“智能+”學科交叉等方面內容的教材，目前教材編寫工作進展順利。

第三個挑戰是需要清醒認識人工智能倫理。人工智能發展的倫理標準有兩個簡潔明了的標準，一是人工智能要“向善”。向善是一個很重要的標準，人工智能就是要為人類服務，差的和壞的人工智能以及不對的人工智能不能研究開發。二是要“求真”，即機器學習所依賴的數據以及人工智能算法模型不能弄虛作假。保護隱私等問題可以通過這兩個標準推理出來，從而產生二級標準或三級標準。

過去，科研只有基礎理論和應用系統兩塊。但近年來人工智能、大數據，信息技術的發展顯示，理論研究和應用研究中間應該還有平臺支撐和平臺服務。這些平臺在推動生態的發展中起到覆蓋作用，可被視為中流砥柱。

當前，中國正在形成產、學、政聯合有機營造的人工智能生態系統，整個人工智能發展應由健康的生態系統來推動。一方面政府、產業、大學和學術研究機構要結合起來，另一方面推動人工智能賦能社會的基本元器械、平臺和應用等也要構成生態系統。

平臺是公共系統，不能只依靠企業來打造，科研經費和科研力量也要向構造平臺系統傾斜。政府也要參與構造人工智能平臺，這樣成體系的推動更高效。

來源：《中國科學報》