1、中國工程科技知識中心12022 年第十八期人工智能政策分析與展望（人工智能政策分析與展望（2022）中國工程科技知識中心2022 年 10 月報告圖解報告圖解I 目 錄目錄摘 要.I摘 要.I一、人工智能產業生態版圖分析.1一、人工智能產業生態版圖分析.1二、國外人工智能戰略及主要舉措分析.2二、國外人工智能戰略及主要舉措分析.22.1 美國.22.2 歐盟.52.3 英國.62.4 法國.92.5 德國.102.6 韓國.122.7 日本.152.8 其他.172.9 總結.18三、國內人工智能產業發展規劃分析.19三、國內人工智能產業發展規劃分析.193.1 黨中央國務院政策類文獻分析.1

2、93.2 部委政策類文獻分析.203.3 省市地區政策類文獻分析.233.4 分析與總結.32四、國內外人工智能政策對比分析四、國內外人工智能政策對比分析.38384.1 中外產業政策目標存在量化指標差異.384.2 中外產業政策在推動創新上存在差異.394.3 中外產業政策在產業應用上發揮的作用存在差異.404.4 中外產業政策皆重視治理，但不重視落實.41五、我國人工智能產業發展需求分析.42五、我國人工智能產業發展需求分析.425.1 發展現狀.425.2 面臨的主要問題.445.3 人工智能技術及產業發展需求.45六、我國未來人工智能產業政策展望.48六、我國未來人工智能產業政策展望.

3、48參考資料參考資料.5151附件附件.。.5353知領報告2022 年第 18 期編編 輯：輯：武麗麗執執 筆：筆：黃健 江西省科學院科技戰略研究所鄒 慧 江西省科學院科技戰略研究所審審 核：核：蔡智勇 II圖表目錄圖 1 人工智能生態版圖 8圖 2 韓國政府的人工智能戰略規劃 18表 1 美國人工智能戰略規劃列表 9表 2 德國人工智能戰略主要舉措 16表 3 黨中央國務院人工智能戰略規劃 25表 4 各部委人工智能戰略規劃 26表 5 北京市人工智能戰略規劃 29表 6 天津市人工智能戰略規劃 32表 7 上海市人工智能戰略規劃 34表 8 深圳市人工智能戰略規劃 36表 9 浙江省人工

4、智能戰略規劃 37表 10 我國人工智能政策主體與政策工具交互分布情況 42表 11 我國人工智能核心軟硬件主要進展 48i摘摘 要要人工智能（AI）是推動全球數字化發展的重要賦能技術，正在引領新一輪科技革命和產業變革，已逐漸成為世界各國新一輪科技戰與智力戰角逐的焦點。本報告詳細梳理了全球主要國家/地區人工智能政策規劃，總結分析了我國人工智能技術及產業發展現狀、問題及未來發展趨勢，最后預測了未來我國人工智能產業政策新動向。一、人工智能產業生態版圖分析中國工程科技知識中心1一、人工智能產業生態版圖分析一、人工智能產業生態版圖分析人工智能創新生態版圖中，創新過程按照功能劃分為知識創新、技術創新、產

5、品創新、服務創新四個節點，每個節點存在各自的創新主體（圖 1）。（1）在知識創新節點，創新主體對人工智能理論展開研究：一方面，拓展人工智能技術自身的基礎架構，構建完善相關知識網絡體系；另一方面，對神經科學、符號、計算、邏輯等支撐人工智能發展的底層基礎學科理論進行創新，以支撐人工智能技術更好發展。比如，推動人工智能第三次發展浪潮的深度學習理論，便是在神經網絡科學理論基礎上創新提出的。（2）在技術創新節點，創新主體基于前一環節理論的創新，主要實現從理論到人工智能算法、模型的應用開發。當前前沿的算法，包括基因組數據算法、深度學習算法、新一代類腦智能算法、“深度森林”算法等。（3）在產品創新節點，存在

6、軟件與硬件兩個方面的創新。硬件包括智能芯片、數據處理器、傳感器、電子/光學裝備、智能機器人等，其中芯片是人工智能產業最重要的硬件之一，起到承載算法模型與軟件應用的功能，現階段主要包含 GPU、FPGA、ASIC 類腦芯片等類型。軟件產品主要指直接面向消費者使用的簡單、閉源操作工具，為使用者提供內嵌的操作媒介。（4）在服務創新節點，創新主體為人工智能軟硬件產品的消費者提供配套服務，完備的產品生態服務可能比產品更重要。例如智能穿戴設備，單獨的設備只能使用有限的功能，而配合特定的軟件服務，則可以完成運動記錄、健康檢測、便攜辦公、生物識別等一系列功能，還可以與其他智能設備、智能家電甚至是智能汽車關聯，

7、形成完整的生活服務智能生態。二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心2 圖 1 人工智能生態版圖二、國外人工智能戰略及主要舉措分析二、國外人工智能戰略及主要舉措分析2012 年，人工智能就因為深度學習應用在 Imagenet 所舉辦的圖像識別競賽的突破引起學界的關切，2016 年由 Google Deepmind 所舉辦的人機圍棋競賽帶動了人工智能浪潮。這股人工智能大潮讓各國重新燃起對人工智能的信心，從 2016 年開始，各國的科技事務主管部門為了抓住人工智能戰略發展機遇期，占領技術、產業和應用的新的制高點，各國政府紛紛加快在人工智能戰略布局。2.1 美國美國奧巴馬、特朗普和拜登

8、時期的美國人工智能國家政策各有側重（表 1），都聚焦于對國家各行各業的影響，強調其在幫助美國保持全球科技領先地位和保障國家安全方面的重要性。2016 年發布的國家人工智能研發戰略規劃將發展AI 定位于國家戰略，全面搭建了美國推動 AI 研發的實施框架：對 AI 研發進行長期投資；開發人機協作的有效方法；理解和應對 AI 帶來的倫理、法律和社會影響；確保 AI 系統的安全性；開發 AI 共享數據集和測試環境平臺；建立標準和基準評價 AI 技術；更好地把握國家 AI 研發人才需求等。表 1 美國人工智能戰略規劃列表時期發布時間戰略規劃名稱指定機構2016.10為人工智能的未來做準備NSTC、OST

9、P奧巴馬時期2016.10國家人工智能研NSTC 下 屬 機 器二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心3究與發展戰略計劃學習與人工智能小組2016.12人工智能、自動化和經濟報告總統行政辦公室2017.12美國國家安全戰略白宮2019.01AIM 倡議：機器增強情報戰略ODNI2019.02保持美國在人工智能領域的領先地位OSTP2019.02美國人工智能倡議OSTP2019.05未來 20 年美國人工智能研究路線圖NSF 下屬計算社區聯盟2019.06國家人工智能研發 戰 略 計 劃：2019 年更新OSTP2020.01人工智能監管原則OSTP2020.10關鍵與新興技術國

10、家戰略白宮特朗普時期2020.11人工智能與國家安全美國國會研究服務處拜登上任后2021.03人工智能國家安全委員會最終報告NSCAI美國人工智能研發活動在聯邦政府層面在的協調由國家科學技術委員會（NSTC）1負責。NSTC 建立了一個框架來協調整個聯邦研發機構的 AI 研發，該框架由 AI 專責委員會、NSTC 機器學習和 AI 小組委員會和 AI 研發跨機構工作組組成，各聯邦研發機構都有代表。AI 專責委員會（“專責委員會”）。它由白宮于 2018 年 5 月特許，由主要負責政府 AI 研發的部門和機構負責人組成。特設委員會就跨部門 AI 研發優先1 NSTC 主要職責是凝聚政府部門共識、

11、協調實施跨部門的科技決策、制定和發布與總統意志一致的科技戰略和計劃?？偨y擔任主席（總統可能指派 OSTP 主任代其擔任執行主席），成員有副總統、承擔重大科技職責的內閣部門或機構的負責人，以及其他白宮高級官員，如國家安全、經濟政策方面的顧問。二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心4事項向政府提供建議；考慮與工業界和學術界建立聯邦伙伴關系；建立結構以改善政府對AI研發的計劃和協調；確定利用聯邦數據和計算資源來支持我們國家AI研發生態系統的機會；并支持國家 AI 技術隊伍的發展。NSTC 機器學習和 AI 小組委員會（MLAI）。它由 AI 機構的負責人和行政管理人員組成，是專責委員

12、會的運營和實施部門，負責履行專責委員會的任務；制定和維護國家人工智能研發戰略計劃；識別并解決與 AI 研究，測試，標準，教育，實施，推廣和相關領域有關的重要政策問題及相關活動。AI 研發跨機構工作組。它由 NSTC 的網絡和信息技術研究與開發計劃（NITRD）2小組委員會負責運作，由來自聯邦政府的研究計劃經理和技術專家組成。它由 MLAI 和 NITRD 小組委員會領導；幫助協調機構間 AI 研發計劃工作；充當跨部門 AI 研發實踐社區；并通過 NITRD 小組委員會的總統預算年度補編報告政府范圍內的 AI 研發支出。美國聯邦政府主要資助機構包括國防部、能源部、航空航天局、商務部等。從美國聯邦

13、政府各部門分工來看，美國國防部高級研究計劃局（美國國防部高級研究計劃局（DARPA）負責系統推進人工智能知識創新、技術創新，國防部（除）負責系統推進人工智能知識創新、技術創新，國防部（除 DARPA 以外）、能源部、商務部、航空航天局等職能部門主要負責人工智能在國防、能源、交通、農業等行業的融合應用以外）、能源部、商務部、航空航天局等職能部門主要負責人工智能在國防、能源、交通、農業等行業的融合應用。DARPA 過去在人工智能的投入促進了“第一波”基于規則，即所謂的手工構成的知識 AI（Handcrafted Knowledge）和“第二波”基于統計學習的 AI技術的發展，其成果包含了知名的專家

14、系統（Expert System）和搜索、機器學習算法等。目前 DARPA 強化對第三波的人工智能理論與應用的研發投入，希望能夠解決第一波與第二波的技術局限及開發全新的 AI 科技與創新應用。DARPA 對人工智能的資助大致分為探索型計劃（AI Exploration）和長期型計劃（Ongoing AI Programs）兩類。前者目的是針對新的理念落實在實際應用上，資助高風險、高回報的項目，獲得資助的研究者必須在 18 個月內確定新概念的可行性（詳見附錄詳見附錄 A）。這類計劃的變動性非常高，所補助的主題也將2 網絡和信息技術研究與開發計劃（NITRD）是國家在計算，網絡和軟件領域由聯邦資助

15、的協調性信息技術研究與開發（RD）的主要來源。二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心5是多變的，會依科技發展趨勢及需求而調整，單個計劃資助金額皆不超過一百萬美元。后者是更為大型及長期性的研發項目，所開發的技術包含人工智能的基礎研究到新技術開發等（詳見附錄詳見附錄 B）。2.2 歐盟歐盟歐盟委員會于 2018 年和 2020 年 2 月分別發布了兩期歐洲人工智能白皮書。2020 版白皮書提出，歐洲擁有成為可安全應用的人工智能系統世界領導者所需的一切，并設計了“可信賴人工智能”整體框架。歐盟將促進私營和公共部門合作，動員整個價值鏈資源。在 2018 版白皮書（戰略）指引下，2018

16、年 4 月歐盟委員會向歐洲議會、歐洲理事會遞交了歐盟人工智能行動計劃，提出增強歐盟的技術與產業能力、為迎接社會經濟變革做好準備、確立合適的倫理和法律框架三大戰略目標。（1）增強歐盟的技術與產業能力：推進 AI 應用歐盟需要增進投資，以加強基礎研究、實現科學突破，升級 AI 科研基礎設施，開發針對醫療、交通等關鍵部門的 AI 應用，促進 AI 的應用及數據的獲取。同時，通過公私合作增加 AI研發投資，到 2020 年整個歐盟的投資至少應達到 200 億歐元，并在接下來 10年里每年投資盡力超過 200 億歐元。20182020 年，歐盟委員會投資 15 億歐元用于：AI 技術研究與創新，以加強歐

17、洲的產業領導力和科學優勢，支持能解決醫療、交通、農產品等領域社會挑戰的 AI 應用開發，并通過歐洲創新理事會的試點項目支持突破與市場開創。加強 AI 研究卓越中心建設。通過針對潛在用戶的措施在歐洲推廣 AI 應用，重點關注中小企業、非科技企業和公共行政部門。包括：創建一個支撐性的按需AI 平臺，方便最新算法與專業知識的獲??；開發一個以 AI 為核心的數字創新中樞，促進測試與實驗；創立產業數據平臺，提供高質量數據集。此外，歐盟委員會通過歐洲戰略投資基金吸引更多的私營部門 AI 投資（20182020 年至少 5億歐元）。2020 年以后，歐盟委員會將在下多年框架計劃（20212027）中開放面向

18、以下方向的投資計劃：升級泛歐 AI 卓越中心網絡。針對可解釋AI、無監督機器學習、能源和數據效率等領域開展研究與創新。通過監管沙盒的支持，針對交通、醫療、農產品、制造等領域新建數字創新中樞和世界領先的二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心6測試與實驗設施。通過聯合成員國共同投資，支持跨部門組織采用 AI。針對 AI 應用于開發探索聯合創新采購方案。創建與按需 AI 平臺緊密相連的數據共享支持中心，以促進商業和公共部門的應用開發。此外，歐盟委員會將為支撐AI 的高能效技術與基礎設施，如高性能計算、微電子、光子學、量子技術、物聯網、云計算等提供支持，使 AI 價值鏈更綠色。（2）為

19、迎接社會經濟變革做好準備:2018 年，為支持成員國的勞動力與教育政策，歐盟委員會將：制定專門的（再）培訓計劃，匯集企業、工會、高等教育機構和公共機構，以應對可能被自動化取代的職業。歐洲社會基金將為此提供支持。收集詳細的分析與專家意見，預測歐盟勞動力市場的變化和相應的技能不匹配，為歐盟、各國和地區的決策提供支持。支持數字機遇培訓生計劃（20182020），促進學生的數字技能發展。通過數字技能與就業聯盟、商業-教育合作等措施，吸引并留住更多的 AI 人才，促進持續合作。促進社會參與，探索 AI 及其對經濟與就業的影響，包括 AI 工作中多元化與性別平等的重要性。歐洲創新與技術研究所將整合 AI

20、課程，為開發歐洲 AI 人才池做出貢獻。下一個多年框架計劃中，將加強對先進數字技能（包括 AI 技能）采購的支持。（3）確立合適的倫理和法律框架:與歐洲科學和新技術倫理小組合作，設立一個面向利益相關方和專家歐洲AI聯盟的框架，以開發AI倫理指南草案，并充分考慮基本權利。2019 年根據技術發展狀況，發布關于產品責任指令解釋的指導性文件，確保消費者和生產者在面對缺陷產品時的法律明確性。2019年發布一份關于 AI、物聯網和機器人的更廣泛影響、潛在差距與方向、責任與安全框架的報告。20182019 年，支持與可解釋 AI 開發，以及歐洲議會提案的算法意識建設試點項目實施相關的研究，采集證據，針對自

21、動化決策帶來的挑戰（包括偏見與歧視）進行政策響應。支持各國與歐盟的消費者組織與數據保護監管當局在歐洲消費者咨詢小組與歐洲數據保護委員會的協助下，建立對AI驅動的應用的理解。2.3 英國英國2017 年 11 月，英國政府發布了產業戰略，將“人工智能與數據經濟”列為幫助英國引領全球技術革命、立足未來產業前沿的四項重大挑戰之首，并列二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心7出人工智能四大戰略優先領域：將英國建設為全球 AI 與數據驅動型創新的中心、支持各部門利用 AI 和數據分析技術提高生產力、在安全和合理使用數據與 AI 方面保持世界領先及幫助人們培養未來工作所需的技能。在產業戰略

22、的指引下，英國政府于 2018 年 4 月發布了產業戰略：人工智能領域行動政策文件，針對 2017 年 11 月發布的產業戰略中提及的“人工智能與數據經濟”挑戰，就想法、人民、基礎設施、商業環境、地區 5個生產力基礎領域制定了具體的行動措施，以確保英國在人工智能行業的領先地位。（1）打造世界最創新的經濟政府行動包括支持 AI 創新以提升生產力：通過下一代服務產業戰略挑戰投資 2000 萬英鎊促進 AI 在服務部門的應用；向極端環境中的機器人與 AI 項目投資 930 萬英鎊，研發用于離岸和核能、空間與深度開采等產業的機器人與 AI技術，提高極端環境作業安全性。促進 AI 應用：設立 2000

23、萬英鎊的 GovTech基金，支持科技企業向政府提供創新性解決方案，實現更高效的公共服務；到2027 年前，使英國公私部門的全部研發支出提升 2.4%（更長期需提升 3%），增強英國研發力度；將研發支出信貸的比率由 11%提升至 12%。為 AI 提供研究支持：工程與物理科學理事會（EPSRC）撥付 3 億英鎊資助與數據科學和 AI相關的研究；撥款 8300 萬英鎊資助 159 項 AI 提案；撥款 4200 萬英鎊資助阿蘭圖靈研究所建設。業界行動行動包括：大力資助 AI 相關研發來提升生產力，將為服務、生命科學、農業、公共部門等關鍵部門的 AI 解決方案開發提供匹配資金。業界承諾投資 690

24、0 萬英鎊支持極端環境中的機器人與 AI 開發，并預期至少投資 1200萬英鎊支持下一代服務產業戰略挑戰。（2）為全民提供好工作和高收入政府行動包括與學校、高校和業界合作培養高技能員工：設立全球圖靈獎學金計劃，吸引并留住最優秀的 AI 科研人才；培養更多的 AI 及相關學科博士；AI 學生可通過 EPSRC 博士培訓中心項目進行分配，政府將為此提供 1 億英鎊的支持；投資4.06億英鎊用于技能發展，重點是數學、數字化和技術教育。引進全球高技能人才：將 Tier 1 簽證數倍增至 2000 位/年，修訂移民法規，以吸引二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心8全球最優秀的人才；使應

25、屆高技能學生能更快就業，簡化國際研究人員雇傭的手續。促進 AI 發展的多樣性：政府將與 AI 理事會合作，提升 AI 多樣化研究基礎和員工的重要性。業界行動包括增加AI員工的數量：與英國一流大學合作設立業界資助的AI碩士項目；與政府和大學合作，評估新設立的碩士轉換課程（便于其他專業的碩士生轉至 AI 相關專業）的潛在作用；通過 EPSRC 博士培訓中心為博士生提供6000 萬英鎊的資助；支持面向 AI 的圖靈獎學金計劃；Sage 推出了一個面向 18歲以下人群的試點項目，鼓勵他們思考未來的 AI 職業生涯。致力提升 AI 員工的多元化。（3）升級英國的基礎設施政府行動包括改進英國現有的數據基礎

26、設施：發布更高質量的公共數據，且具備機器學習適用的開放、易查詢、可再利用的格式；設立地理空間委員會以決定如何最好地改進廣大用戶對地理空間數據的訪問；為數據共享和使用提供法律保障；阿蘭圖靈研究所將與信息委員辦公室合作，開發指南來為 AI 決策提供解釋。開發公平、安全的數據共享框架：與公私部門的主要數據持有者及數據科學社區合作，確定數據共享的障礙；與業界合作探索安全、公平的數據傳輸的框架與機制。在英國建設強大的數字和電信基礎設施：實現 95%的超快速寬帶覆蓋率；為 5G 移動網開發和全光纖寬帶鋪設提供 10 億英鎊以上的投資，以打造下一代數字基礎設施。業界行動包括制定可互操作且盡可能開放的數據標準

27、：AI 開發人員應定義相應技術標準，允許 AI 系統間進行互操作，并與政府合作開發標準框架對此進行支撐；AI 開發人員應就數字和數據基礎設施需求與政府合作；根據公共數據的使用與分析確定相應趨勢與結論，以加強數據基礎設施。參與數據共享框架開發：業界、學術界和其他專家組織作為數據的持有者和使用者，應參與數據共享框架的開發；企業應提供公開數據用例，以便在框架試運行時進行安全共享。加強并提供電信與數字基礎設施：電信企業應提供具備競爭力的全光纖和 5G網絡；AI 業界應與電信供應商合作，確定 AI 支撐的電信基礎設施的特定需求。（4）打造最佳的創業環境二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中

28、心9政府行動包括制定 AI 支持政策：設立 AI 理事會，監督實施并為政府提供建議；成立新的人工智能辦公室與 AI 理事會合作促進 AI 戰略實施，并就其他相關計劃開展合作。向全球推廣英國的 AI：與 AI 理事會密切合作，加強對英國AI 企業出口和投資的支持；加強對創新性 AI 與數據企業的出口支持，吸引全球頂尖的 AI 和數據企業在英國設立總部。改善包括 AI 在內的高增長企業的環境：在英國商業銀行設立新的 25 億英鎊的投資基金，加上私營部門的投資，將共有75 億英鎊的資金支持；大力支持創新性知識密集型企業，未來 10 年將向高速增長的企業投放超過 70 億英鎊的新投資。業界行動包括領導

29、力、政策制定與戰略：產業界和學術界的資深專家將參與 AI 理事會，為 AI 評審建議及相關投資的實施提供高水平領導；業界將與政府就數據倫理、AI 在公共部門的職責等眾多 AI 相關問題合作。促進 AI 在英國和全球的發展：繼續發展生態系統，促進英國的 AI 貿易并吸引投資。改善初創企業的環境：日本最大的風投企業之一 Global Brain 在英國設立了首個歐洲總部，計劃在 5 年內為英國高科技初創企業提供 3500 萬英鎊的投資，重點領域是 AI、區塊鏈和機器人，以及網絡安全、云科技、金融科技、空間和醫療等應用領域。（5）建設遍布英國的繁榮社區政府行動包括：與關鍵集群密切合作，提供 AI 企

30、業所需的支持，促進 AI 行業的繁榮：未來 4 年投資 2100 萬英鎊，支持地區的科技企業和初創企業實現其潛能；投資 10 億英鎊建設下一代數字基礎設施，確保全英的數字連接；與各地區的數字孵化中心合作，幫助實施數字政策并確定新興技術的政策需求。業界行動包括：采取行動擴展英國的 AI 集群：英國電信與阿爾斯特大學合作，投資 2900 萬英鎊建設新的 AI 研發集群，以吸引和留住業界工程師與大學研究人員；領先的半導體商 IQE 與卡迪夫大學合作，投資 3800 萬英鎊建設化合物半導體設施，以制造能用于 AI 的高性能組件。2.4 法國法國2018 年 3 月法國政府公布了法國人工智能戰略。戰略包

31、括四大重要方面，一是鞏固和完善法國和歐洲的人工智能生態體系；二是實施數據開放政策；三是二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心10調整法國和歐洲的投資與法規框架；四是確定與人工智能相關倫理與政策問題。戰略措施主要包括：今后 5 年里政府將投入 15 億歐元發展人工智能，用于科研創新項目、工業項目以及鼓勵初創企業；在科研與人才培養方面，由法國信息與自動化研究所牽頭制定國家人工智能計劃，遴選若干研究機構組建法國人工智能研究網絡，制定一項人才計劃以吸引全球的一流科研人員，把人工智能的學生人數增加一倍；在行業應用方面，自動駕駛和衛生健康被列為人工智能的優先發展領域，未來將制定和通過立法框

32、架允許在法國開展第 4 級自動駕駛試驗并出臺自動駕駛認證框架，成立“衛生健康數據中心”，包括醫保報銷數據、臨床數據和科研數據并最終開放。此外還將成立專家組研究人工智能對社會的影響。2.5 德國德國2018 年 7 月，德國聯邦政府內閣通過了題為 聯邦政府人工智能戰略要點文件。文件提出的主要措施包括：為人工智能相關重點領域的研發和創新轉化提供資助；優先為德國人工智能領域專家提高經濟收益；同法國合作建設的人工智能競爭力中心要盡快完成并實現互聯互通；設置專業門類的競爭力中心；加強人工智能基礎設施建設等。未來德國聯邦政府將向全國相關組織、協會、研究機構、專家組織和專業論壇等咨詢意見，進而于 2018

33、年底之前完成德國人工智能發展戰略的制定。2020 年德國聯邦政府對人工智能戰略進行了更新，從專業人才、研究、技術轉移和應用、監管框架和社會認同等 5 大重點領域確定了未來的新舉措（下表）。表 2 德國人工智能戰略主要舉措重點領域主要舉措專業人才為應用科技大學的青年研究者創造具有吸引力的工作和研究環境，增加相關資助；開展人工智能挑戰賽，設立德國人工智能獎項“人工智能德國造”；與德意志學術交流中心（DAAD）共同設立新的青年研究者資助計劃；資助基于人工智能和大數據的高校教育數字化創新；通過將人工智能作為課程內容，促進未來學術人才的培養；通過利用人工智能提高高校的教學質量和水平；基于人工智能，構建職

34、業教育在線技能提升網站；開展關于“職業教育數字平臺”的創新挑戰賽，以構建創新的、以用戶為導向的、可持續的數字繼續教育空間；各州協商提高人工智能二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心11教授的工資水平；通過區域創新體系和集群設立針對青年女性的人工智能教育計劃。研究建立全球領先的歐洲人工智能網絡“人工智能歐洲造”；加快高斯超算中心百億億次計算能力的擴建以及相關高性能計算方法的開發；在國家高性能計算邦州聯合資助框架內建設基于需求的超算基礎設施，供全國高校等相關主體使用；通過德國宇航中心加強國家關鍵基礎設施中安全人工智能系統的研發；設立新的資助計劃和措施，研發針對醫療和流行病預測的人工

35、智能輔助系統和護理領域的人工智能系統；擴大“計算科學與生活”項目資助范圍，重點關注“人工智能在傳染性流行病學數字化中的應用”；擴大“地球觀測中的人工智能應用”資助措施，重點支持人工智能在可持續經濟中的創新應用；加強公民安全領域可信賴人工智能應用研究；設立將人工智能應用于生產制造領域的資助措施；設立合成數據生成資助措施；構建數字健康發展中心，支持基于數據的數字醫療，特別是數據在癌癥治療和傳染病學領域的應用；開展“用于IT 安全的人工智能”和“通信網絡中的人工智能”資助計劃的相關項目；開展創業資助計劃 StartUpSecure，加強基于人工智能的商業模式和產品的安全性；開展試驗性創新挑戰項目“節

36、能型人工智能系統”和“面向未來的專用處理器和開發平臺”；實施人工智能在農業、食品、健康飲食和農村領域應用的相關資助項目；加強對人工智能系統安全性和魯棒性的研究；開發用于檢測人工智能系統特性的方法和工具；構建出行領域的人工智能和自學習系統創新中心，加大對自動駕駛復雜場景的應用研究、開發和測試；繼續和擴大“環境、氣候、自然和資源領域的人工智能燈塔項目”，重點開展人工智能在氣候保護和資源節約領域的創新應用。技術轉移和應用在現有的“EXIST 大學創業資助計劃”中新設立人工智能資助重點和相關具體措施；在“德國加速器計劃”中新設針對人工智能初創企業的資助計劃；發展新的應用中心，促進中小企業 4.0 能力

37、中心和人工智能研究中心的交流與合作，并使中小企業成為研究全流程的重要一環；在硅谷設立創業和服務代表處，為德國相關政府部門、機構和人員提供服務；通過“歐洲數據云計劃（GAIA-X）”構建具有競爭力且安全可靠的互聯數據基礎設施，重點資助中小企業和農業領域的應用案例；資助基于人工智能的創新型出行方式，重點是城市出行、鄉村地區連接和社會接受度；評估和測試人工智能技術在聯邦信息通信項目中的應用；每年舉辦人工智能技術轉移大會，加強人工智能成果轉化方面的計劃和機構間的聯系；通過創新挑戰賽促進人工智能在解決流行病危機方面的應用；加大對中小企業研發和應用人工智能解決方案的資助；建立各行業和專門領域的人工智能應用

38、中心；加強人工智能在基礎研究中的應用，通過大型研究基礎設施探索宇宙和物質；促進人工智能方法在物理、地球科學和系統生物學中的跨學科應用和技術轉移；促進人工智能作為關鍵技術在航天領域的應用，以及其在汽車制造、現代交通、船舶制造、農業和護理等領域的技術轉移；利用人工智能處理和評估遙感信息；繼續發展和擴大現實實驗室網絡，并加大跨主題“現實實驗室”項目遴選；構建物流領域人工智能創新集群，在數據和平臺競爭中加強德國二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心12的物流能力；資助人工智能學習和試驗區；建立“人工智能和大數據應用實驗室”，利用人工智能實現更好的環境監測；開發一套指標體系，監測人工智能

39、在社會領域的應用，特別是在就業領域的引入和應用；參與并擴大“全球人工智能合作伙伴關系（GPAI）”。監管框架研究歐委會提出的人工智能法案建議能否有效降低人工智能應用的風險并順利執行；研究相關法律法規的可行性，包括開發、構建和應用人工智能的民法法律框架；構建勞動保護和勞動安全體系；實施“人工智能標準路線圖”：在現有和正在開發的監測技術基礎上制定人工智能系統的監測標準，包括魯棒性、安全性、可靠性、完整性、透明度、可解釋性和非歧視性等;整理人工智能引起的勞動法、社會法及其他法律領域（如環境法）的調整需求，評估相關調整建議；構建合作網絡，與全球人工智能治理相關的國際標準和管理論壇、技術標準制定委員會等

40、攜手推動國際人工智能治理。社會認同完善具有普惠性的人工智能生態系統，包括開展“公民創新平臺”“公民數據實驗室”和“公民綠色技術實驗室”等項目；支持用于消費者日常生活的人工智能應用；資助和擴大旨在保護、探索、連接和推廣文化內容的項目；建立旨在探索和驗證媒體內容以保護認知多樣性的人工智能能力。2.6 韓國韓國韓國政府在人工智能戰略規劃上啟動最早，行動措施最為明確細致（下圖）。圖 2 韓國政府的人工智能戰略規劃2019 年 12 月，韓國科學技術信息通信部發布了由相關部門共同制定的 人工智能國家戰略，提出了“從 IT 強國向 AI 強國發展”的愿景，及到 2030 年要實現的三大目標：國家數字競爭力

41、世界第三、人工智能創造 455 萬億韓元（約二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心132.7 億人民幣）的智能經濟效益、國民生活質量世界第十。戰略主要包含了三大領域九大戰略。（1）構建引領世界的人工智能生態系統。擴充人工智能基礎設施，主要舉措包括擴充優質數據資源，到 2021 年全面開放公共機構持有數據支持所有領域的數據生產、流通、利用，到 2021 年連接公共與民間數據地圖；支持民間的人工智能開發，支持人工智能中心的計算資源；建設地區產業與人工智能融合基地，20202024 年建成光州人工智能集成園區；考慮各個主要產業基地的特征，2020 年制定全國“人工智能基地戰略”。確保

42、掌握人工智能技術競爭力，主要舉措包括：實現人工智能半導體核心技術與新概念人工智能半導體開發等人工智能半導體（PIM）世界第一；加大創新挑戰型下一代人工智能研發投入；加強知識表示與推理、機器學習算法、認知科學等人工智能研究；為人工智能研發打造良性競爭與創新挑戰的環境。大膽創新規制及調整法律制度，主要舉措包括：“先許可后管制”的基本方向下，2020 年制定人工智能領域“綜合負面管制路線圖”；2020 年制定人工智能時代基本理念與原則、負面效應防止措施等基本法律制度；啟動未來社會法制調整小組，調整各領域法律制度。培育全球人工智能創業企業，主要舉措包括：利用風險投資基金建立人工智能投資基金；“未來技術

43、培育資金”與“科技企業孵化器創新創業項目資助”優先支持人工智能領域，2020 年新設未來技術培育資金，作為支持創新增長領域中小企業和創業企業的政策資金；2020 年起舉辦“人工智能奧林匹克大賽”，提供世界人工智能創業企業的競爭與交流平臺；加強人工智能專家與創業企業的交流協作。（2）成為人工智能應用領先國家。培養世界頂尖人工智能專業人才，開展人工智能全民教育，主要舉措包括：新設和增設人工智能相關學科，允許教授在企業兼職；增加人工智能研究生院的項目類型，培養頂尖人工智能專業人才；所有軍人與公務員接受人工智能素養教育；將軟件和人工智能技術作為當前社會必備技術，納入中小學基本教育內容；在教師培養與聘用

44、過程中增加軟件和人工智能課程；增加普通民眾線上線下人工智能終身教育機會。產業整體對人工智能全面應用，主要舉措包括：公共領域保有大規模數據基礎，增加大型人工智能融合項目；從制造企業、中小企業開始推廣以人工智能為基礎的智慧工廠，主導創新應用人工智能；面向生物醫療、城市、農業等產業領域，擴大人工智能應用。二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心14實現卓越高效的數字政府，主要舉措包括開展核心電子政務系統診斷與數字轉換路線圖制定；優先考慮民眾需求，提供針對性服務；優先在國民感受度高的公共服務領域應用人工智能技術。（3）實現以人為中心的人工智能技術。打造包容的就業安全保障，主要舉措包括增加

45、社會保險以應對雇傭形態的巨大變化；減少雇傭安全保障死角，導入國民就業制度；反映產業現場需求變化，增加新技術職業培訓比重；升級國家就業崗位信息平臺，提升就業匹配度。防止負面效應與制定人工智能倫理體系，主要舉措包括：升級基于人工智能的網絡侵害應對體系；為應對深度偽造等新型負面效應，建立涵蓋所有部門的合作體系；推進監測人工智能信賴度、安全性等的質量管理體系建設；制定符合經濟合作與發展組織（OECD）等國際規范的人工智能標準，開發普及人工智能倫理教育課程；為保護使用者信息，制定中長期政策支持體系。在人工智能戰略指引下，韓國政府 2020 年 10 月發布了人工智能半導體產業發展戰略，圍繞 AI 半導體

46、產業提出了技術、人才、產業生態系統相關的創新戰略。該戰略提出 2030 年之前在 AI 半導體領域擁有 20%全球市場份額、20 家創新公司、3000 名頂級工程師，發布 50 種滿足特定需求的 AI 芯片，投入 700 億韓元資助本土芯片制造商達成相關目標。韓國科學和信息通信技術部（Ministry of Science and ICT）將負責該戰略的具體實施工作。技術和人才創新戰略主要任務包括：（1）瞄準全球最先進的技術一方面通過 AI 半導體旗艦項目促進設計、設備、工藝技術發展，確保韓國在 AI 半導體技術的國際領先地位和產業的國際競爭力。另一方面，利用韓國存儲器技術的國際領先優勢發展存

47、算一體化的半導體技術新范式。（2）打通技術商業化鏈條一方面建立國家 AI 和數據基礎設施試點和推廣工作，推動初始市場需求（如通過公私合作建立 AI 專用基礎架構、超級計算機、AI 云平臺等基礎設施）。另一方面采取專項行動，支持企業突破軟件等技術難題，創建產學研生態系統。（3）培養下一代 AI 半導體專業人才二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心15一方面以滿足產業需求為靶向，企業和政府合作投資建設一流的大學，培養高素質專業人才。另一方面加強對實際業務的支持，培養實踐型、融合性人才，推動技術與產業的融合。產業生態系統創新戰略方面，主要任務包括：（1）開發滿足公、私共同需求的產品一

48、方面通過強化供需聯動盡可能縮短產品進入市場的周期。另一方面結合公共服務產品研發創新，支持 AI 半導體的初始市場。（2）構建互惠共贏的價值鏈一方面，建立團結合作的生態系統以促進 AI 半導體領域的整體設計能力。另一方面，建立高技術集群以提升 AI 半導體領域的制造能力，為開發支撐下一代 AI 半導體技術的材料和工藝奠定基礎。（3）加強企業型基礎設施建設一方面利用韓國新政和半導體領域的相關政策優勢進行大規模融資，激發AI半導體產業的活力、發展創新性企業、擴大初創企業規模等。另一方面建立 AI半導體設計中心的密集型支持系統，如設立支撐中心為 Fabless 設計中心提供政策咨詢服務，提供 MPV

49、原型制造、EDA 工具、國內知識產權、成本規劃等設計基礎設施；創建 AI 半導體創新設計中心，提供空間、技術、教育等方面的支持；建立初始市場支持系統，加強設計中心與國內現有 IP 公司、設計公司、代工廠的聯系；此外，放松管制，加強知識產權保護，為設計中心提供成長環境。2.7 日本日本日本政府將人工智能升級為國家重大發展戰略，加緊謀劃布局，圍繞教育改革、研究開發、成果轉化應用、數據基礎建設、數字治理以及倫理規范等方面做出周密部署，以求在未來國際科技競爭中掌握主導權，早日實現“超智能社會”。（1）推進教育改革，彌補人才短板。綜合創新戰略 2019 提出，到 2025年所有高中畢業生（每年約 100

50、 萬人）都具備數學理論、數據科學和人工智能相關基本知識；每年培養 25 萬名能夠掌握和使用數據科學和人工智能知識的人才；每年發掘和培養 2000 名能夠充分利用數據科學和人工智能來推進創新的國際型人才（其中頂級人才約 100 名）；在社會中推廣數學理論、數據科學和人二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心16工智能繼續教育（每年約 100 萬人）。人工智能戰略 2019提出，2020 年為高中教師提供有助于提升數據科學和人工智能素養的學習機會；2024 年前實現日本每所高中至少錄用 1 名精通信息通信技術的人才，2022 年前實現日本每四所中小學校錄用 1 名工程師或數據科學家或

51、博士后人才，幫助學生獲得基本的信息技術知識。（2）構建人工智能研發網絡，打造人工智能研究基地。日本政府在綜合創新戰略 2019中提出，以人工智能相關核心中心群（由日本理化學研究所的革新智能綜合研究中心、日本產業技術綜合研究所的人工智能研究中心、日本信息通信研究機構的腦信息通信融合研究中心和通用通信研究所構成）為核心，在日本產業技術綜合研究所設立運營事務局，與積極推進人工智能研發的大學和公共研究機構合作，共同構建人工智能研發網絡。人工智能戰略 2019提出，要形成人工智能研發的日本模式，打造對全球研究人員都極具吸引力的世界頂級人工智能研究基地，培養和確保引領世界的高素質研究人才，建立研究人員能夠

52、持續挑戰創造性研究的研究資助體制，推進人工智能的基礎性和融合型研發。（3）重視成果轉化應用，提升產業競爭力。日本政府非常重視通過加強官產學研合作來促進人工智能研究成果的轉化應用，提升日本產業競爭力。日本政府在綜合創新戰略 2019中提出要構建數據基礎，率先在全世界實現人工智能在醫療健康護理、農業、國土防災設施、交通基礎設施與物流、地方振興（智慧城市）五個重點領域的應用。以醫療健康護理領域為例，人工智能戰略2019提出，要構建靈活應用人工智能所需的數據基礎，在日本優勢醫療領域促進人工智能技術開發和應用，在預防和護理領域引進人工智能和物聯網，形成世界最先進的醫療人工智能市場和醫療人工智能中心。再以

53、交通基礎設施和物流領域為例，人工智能戰略 2019提出，要通過自動駕駛技術將人為事故降至零，使伴隨移動產生的社會成本降至最低，同時靈活利用物流平臺數據，提高物流網的生產效率和附加值。（4）確保數據品質，建立數據合作基礎。日本政府的目標是以國際合作為前提，建立下一代人工智能數據相關基礎設施。為此，人工智能戰略 2019提出，要確保數據品質，研討共通的數據架構，建立大數據共用設施或平臺，建二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心17立國際相互認可的信用數據合作基礎，利用人工智能預防、檢測和應對日益復雜的網絡攻擊，在日本全國普及 5G 和光纖網絡，并確保網絡安全可靠。（5）推行數字治理

54、，提高公共服務效率。日本政府希望全面推行數字治理，利用人工智能提高公共服務效率和便利性，降低行政成本，確?？沙掷m的公共服務。為此，人工智能戰略 2019提出：在行政部門配備數據科學、統計學、人工智能等專業性工作人員，利用人工智能收集和解析數據，同時賦予其能夠擔保數據完整性的權限；利用人工智能簡化大學和國立研究機構科研輔助事務及國家資助機構事務；在智能手機終端，建立可接收多語種行政服務的平臺，實現人工智能一站式服務;推進地方政府的行政智能項目。（6）注重倫理規范，遵循以人為本的人工智能社會原則。日本綜合創新戰略推進會議 2019 年發布以人為本的人工智能社會原則指出，日本構建人工智能社會的利益相

55、關者應遵循七項基本原則：以人為本原則;教育素養原則;隱私保護原則;安全保障原則;公平競爭保障原則;公平性、說明責任及透明性原則;創新原則。日本政府將在國內外廣泛推行這一原則，并建立相應的多邊合作機制，積極引導相關國際輿論。2.8 其他其他新加坡總理李顯龍于 2014 年 11 月宣布建設“智慧國”的目標。為全面推動“智慧國”，新加坡政府于 2017 年 5 月進行部門重組，成立智慧國及數字政府工作組（Smart Nation and Digital Government Group，SNDGG）與新加坡政府技術局（GovTech）等兩個法定執行機構，以加速落實智慧國的愿景。計劃在 2017 年

56、至 2022 年間，將由新加坡國家研究基金會（NRF）投資1.5 億新幣（約 1.06 億美元），致力推動跨 6 大政府部門 3的合作計劃 AI.SG。AI.SG 計劃有三大目標，第一為解決社會與產業面對的問題，如交通、人口老化，希望藉由人工智能解決新加坡社會及產業面臨的技術挑戰；第二為投資發展人工智能以跟上科學創新潮流；第三則是促進企業在人工智能的創新與應用，利用人3 包括新加坡國家研究基金會（NRF）、智慧國及數字政府工作組（Smart Nation and Digital Government Group）、新加坡經濟發展委員會（Economic Development Board）、新

57、加坡信息通信發展管理局（Infocomm Media Development Authority）、新加坡創新機構（SGInnovate）以及整合醫療信息系統機構（Integrated Health Information Systems）二、國外人工智能戰略及主要舉措分析中國工程科技知識中心18工智能提高生產力、創造新產品，并促使人工智能技術的商業化。中國臺灣地區是以“小地區大戰略”為指導思想推進 AI 研發與應用。其主要目標是以臺灣所具備領先全球的 ICT 產業優勢為基礎，通過五大策略，打造由人才、技術、社區以及產業構筑而成的 AI 創新生態圈，引導臺灣成為全球 AI 發展熱點，進而孕育

58、AI 新興產業應用發展：（1）在未來四年內投入 50 億新臺幣建構 AI 發展生態系統；（2）每年預計投入 10 億新臺幣設立 AI 創新研究中心，形成世界級 AI 研發集群，培養充足的 AI 人才；（3）4 年內投入 20 億新臺幣打造智能機器人創新基地；（4）在未來 4 年內投入 40 億新臺幣，積極培育頂尖半導體制程與芯片設計人才，以滿足半導體產業迎接 AI 爆發時的急迫需求；（5）以挑戰賽的方式設定重大挑戰課題，征集社會力量參與投入。俄羅斯政府 2019 年 10 月推出了2030 年前俄羅斯國家人工智能發展戰略以推動人工智能快速發展，具體舉措包括強化人工智能領域科學研究，為用戶提升信

59、息和計算資源的可用性，完善人工智能領域人才培養體系等。俄羅斯政府將人工智能發展戰略文件納入“俄羅斯聯邦數字經濟”國家發展計劃，并且每年向總統提交關于 2030 年前國家人工智能發展戰略執行情況的報告。實施這一戰略是俄羅斯確保在全球人工智能領域占據領先地位的必要條件，將使俄羅斯在該領域獲得技術獨立和競爭力”。俄羅斯人工智能發展路線圖的制定，也體現了鮮明的軍民融合特征，如建立 AI 和大數據聯盟、建立人工智能培訓和教育國家體系、跟蹤全球 AI 發展、建立國家人工智能中心等措施，在民用領域，俄羅斯人工智能工作的重點是圖像和語音識別，國防部希望在數據和圖像收集和分析中使用 AI，尋求在信息處理的速度和

60、質量方面獲得某些優勢。在軍用領域，俄羅斯軍方正在努力將人工智能元素納入其電子戰、導彈、飛機和無人系統技術中，使戰場決策和目標選擇更加快速、精確。2.9 總結總結對全球主要國家/地區人工智能發展戰略及主要舉措的分析可以看出，各國/地區的主要政策舉措可以分為八個公共政策領域：科學研究科學研究，給基礎的和應用性的 AI 研究建立新的研究中心或項目，或承諾增加現有的 AI 公共研究資金：人才培養人才培養，提供資金以吸引、保留和培訓國內外 AI 人才，包括資助某些領軍人三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心19才或成立專門 AI 的碩士和博士課程；技術和工作前景技術和工作前景，幫助學生和整

61、個勞動力市場發展相應的工作技能，如投資 STEM（科學、技術、工程和數學）教育，數字技能，或終身學習；技術產業化技術產業化，鼓勵私營部門采用 AI 技術，包括對戰略部門的投資，對 AI 初創企業和中小企業的資助，以及創建 AI 集群或生態系統的戰略；AI 倫理標準倫理標準，建立理事會、委員會或工作小組，從而為 AI 的使用道德及相關發展制定標準或法規；數據和數字化基礎設施數據和數字化基礎設施，為開放數據伙伴關系、平臺和數據集提供資金，并承諾創建測試環境和監管沙盒；政府治理中的政府治理中的 AI，成立試點項目，用 AI 來改善政府效率、服務提供和公共管理；包容性和社會福祉包容性和社會福祉，確保

62、AI 促進社會的包容性，以及 AI 自身行業背景和觀點的包容性。全球主要國家/地區人工智能發展也有一些各具特色的做法，如美國和俄羅斯比較重視人工智能軍民融合發展；英國產業戰略：人工智能領域行動政策文件不僅界定了政府的行動舉措，還界定了行業企業的行動舉措；韓國意圖憑借其優勢的半導體產業打造新型人工智能半導體產業；日本集中了全國優勢研發力量，打造了“人工智能國家隊”，建設世界頂級人工智能研究基地等等。三、國內人工智能產業發展規劃分析三、國內人工智能產業發展規劃分析3.1 黨中央國務院政策類文獻分析黨中央國務院政策類文獻分析自 2015 年以來，黨中央國務院發布了多份政策文件涉及人工智能（表 1），

63、反映了國務院在該領域的總體目標和戰略部署。表 3 黨中央國務院人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2015.05中國制造 2025國務院2015.07關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見國務院2016.06國家創新驅動發展戰略綱要國務院2016.07“十三五”國家科技創新規劃國務院2016.07國家信息化發展戰略綱要中央與國務院辦公廳2016.12“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃國務院2016.12“十三五”國家信息化規劃國務院2017.07新一代人工智能發展規劃國務院三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心202017.11關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的

64、指導意見國務院2019.03政府工作報告國務院2021.03中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要國務院2015年，國務院共發布了兩份涉及人工智能的政策文件：中國制造2025和關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見，前者將人工智能的布局劃分為十年，旨在將中國發展成為人工智能領域的主導者，后者將人工智能與“互聯網+”相聯系，著重強調人工智能新興產業的培育。隨后，2016 年，國務院發布的多項政策文件均提到人工智能。其中“十三五”國家信息化規劃提出應當強化戰略性前沿技術超前布局。加強人工智能等新技術基礎研發和前沿布局，構筑新賽場先發主導優勢。加快構建智能穿戴設

65、備、高級機器人、智能汽車等新興智能終端產業體系和政策環境。2017 年發布的新一代人工智能發展規劃則首次明確將人工智能提升到國家級戰略地位，強調人工智能可以在國際競爭、經濟發展和社會治理產生重大影響。并將其發展規劃具體化，明確落實到培育智能產品和服務、突破軟硬件基礎的核心技術、深化發展智能制造、構建支撐體系和其它保障措施六個方面。規劃確立了 3 大目標：到 2020 年，掌握領先的人工智能技術和應用，創造一個價值超過 1500 億元的人工智能產業；到 2025 年，在人工智能方面取得重大突破基礎理論，并開發出世界一流的人工智能技術和應用，將核心人工智能產業的價值增加到 4000 億元；到 20

66、30 年，發展出世界級的人工智能理論、技術和應用，成為全球主要的人工智能創新中心，人工智能核心產業規模達 10000 億元。在 2019 年 3 月政府工作報告中首次提出“智能”概念后，人工智能快速與經濟社會各領域相融合。2021 年 3 月國家公布的“十四五”發展規劃中相關表述達到 59 處，這表明以人工智能為代表的新一代信息技術將成為推動我國經濟高質量發展重要技術保障和核心驅動力，而制定具有中國特色的人工智能戰略不僅可促進人工智能產業的可持續發展，還可提升我國人工智能領域的國際話語權和規則制定權。三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心213.2 部委政策類文獻分析部委政策類文

67、獻分析隨著黨中央相關政策的發布，各部委也相繼發布了關于人工智能產業發展的發展規劃、行動計劃、實施方案等政策文件（表 x）。表 4 各部委人工智能戰略規劃發 布 時間政策名稱發布機構2016.04機器人產業發展規劃（2016-2020年）工信部、國家發展改革委、財政部2016.05“互聯網”人工智能 3 年行動實施方案國家發展改革委、科技部、工信部、中央網信辦2016.09智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018）國家發展改革委、工信部2016.09 智 能 制 造 工 程 實 施 指 南（2016-2020）工信部2016.12智能制造發展規劃（2016-2020）工信部、財政部201

68、6.12移動智能終端應用軟件預置和分發管理暫行規定工信部2017.09智慧城市時空大數據與云平臺建設技術大綱（2017 版）自然資源部2017.12促進新一代人工智能產業發展年行動計劃（2018-2020 年）工信部2018.04高等學校人工智能創新行動計劃教育部2018.11新一代人工智能產業創新重點任務揭榜工作方案工信部2019.06發展負責任的人工智能：我國新一代人工智能治理原則發布科技部2019.08國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引科技部2019.11關于促進林業和草原人工智能發展的指導意見國家林業和草原局2019.12智慧城市時空大數據平臺建設技術大綱（2019 版）自然資

69、源部2020.02智能汽車創新發展戰略國家發展改革委等11部門2020.07國家新一代人工智能標準體系建設指南國家標準委、中央網信辦、國家發展改革委、科技部、工信部三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心222020.09國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引（修訂版）科技部2021.01智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行）工信部、公安部、交通運輸部2022.07關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見科技部、教育部、工信部、交通運輸部、農業農村部、國家衛健委2022.08科技部關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知科技部按年代分段對我

70、國人工智能政策主題的演進進行分析。立足當前，反觀相關政策的發展歷程，其階段劃分主要基于標志性事件進行判斷。2015-2016 年為第一階段萌芽期，該階段是人工智能政策發展的初始階段，政策發布數量呈現上升趨勢。2017-2019 年為第二階段發展期，自 2017 年規劃頒布后，人工智能政策發布進入密集階段；2020-2022 年為第三階段趨緩期，隨著新冠疫情給國際形勢帶來了新變化，加之很多人工智能行動計劃、規劃綱要都是 3 年期限，使得近兩年人工智能政策發布數量減少，但隨著各行業人工智能不斷升溫及國家“十四五”規劃的正式發布，新一輪人工智能實施規劃又將開始，政策將繼續推動人工智能產業發展。201

71、6 年 5 月，國家發展改革委等四部委制定了“互聯網+”人工智能三年行動實施方案（以下簡稱方案），這是我國首次為人工智能發展提出具體實施方案，也是對 2015 年發布的國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見的具體落實。該方案從終端、應用、平臺和技術三個層面提出新興產業、產品創新、智能水平三大方向和核心技術研發與產業化工程、基礎資源公共服務平臺工程等九大工程。支持在制造、教育、環境、交通、商業、健康醫療、網絡安全、社會治理等重要領域開展人工智能應用試點示范，推動人工智能的規?；瘧?，全面提升我國人工智能的集群式創新創業能力。隨后，在方案的基礎上，工業和信息化部、國家發展改革委等部委印發實施

72、了智能硬件產業創新發展專項行動（2016-2018 年）、智能制造工程實施指南（2016-2020）、智能制造發展規劃（2016-2020）、移動智能終端應用軟件預置和分發管理暫行規定等一系列文件，夯實人工智能規?；瘧煤彤a業化發展基礎，促進技術創新和模式創新，培育我國經濟增長新動能，推動我國制造業三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心23供給側結構性改革，打造我國制造業競爭新優勢。2017 年 12 月，工業和信息化部發布了促進新一代人工智能產業發展年行動計劃（2018-2020 年），從推動產業發展的角度出發，對新一代人工智能發展規劃相關任務進行了細化和落實，以信息技術與制造

73、技術深度融合為主線，推動新一代人工智能技術的產業化與集成應用，發展高端智能產品，夯實核心基礎，提升智能制造水平，完善公共支撐體系。行動計劃在深入調研的基礎上研究提出四方面重點任務，共 17 個產品或領域，并以三年為期限，明確了多項任務的量化指標，具有很強的指導性和可操作性，對人工智能發展方向起到了導向作用。2019 年 6 月，科技部印發了國家新一代人工智能開放創新平臺建設工作指引，鼓勵人工智能細分領域領軍企業搭建開源、開放平臺，開展細分領域的技術創新，促進成果擴散與轉化應用，提供開放共享服務，引導中小微企業和行業開發者創新創業。教育部、自然資源部、國家林業和草原局等為貫徹落實我國人工智能發展

74、的總體部署，也相繼出臺了相關行動計劃、指導意見，進一步加強新一代人工智能研發應用。教育部發布的高等學校人工智能創新行動計劃從“優化高校人工智能科技創新體系”、“完善人工智能領域人才培養體系”和“推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用”三個方面著力推動高校人工智能創新。隨著我國人工智能發展進入新階段，需要適應新階段新特征的創新政策。借助場景創新和需求牽引，將與技術研發形成雙向互促的良性循環，推動人工智能技術突破成為促進人工智能技術研發的有效模式。因此，2022 年 8 月，科技部等六部門聯合印發了 關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見，統籌人工智能場景創新。隨后科

75、技部又公布了關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知，支持建設包括智慧農場、智能港口在內的 10 個人工智能示范應用場景。這一系列政策以促進人工智能與實體經濟深度融合為主線，將著力推動場景資源開放，提升場景創新能力，探索人工智能發展新模式新路徑，以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展。綜上所述，諸多關于人工智能應用的文件發布，說明我國已經摸索出發展人工智能技術的現實路徑。政策將進一步推動人工智能應用落地和普及，而在此過程中，政府一方面將強化制度供給和配套硬件基礎設施的供給，另一方面將以實三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心24際應用的示范效應，來引導人工智能技術的發展，解決

76、人工智能重大應用和產業化問題，并最終實現我國產業升級和經濟轉型的目標，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。3.3 省市地區政策類文獻分析省市地區政策類文獻分析1.北京市北京市北京擁有眾多人工智能龍頭企業，依托本地科技資源優勢，市區兩級聯動，出臺了一系列政策措施（表 x），共同推動人工智能產業的創新發展，人工智能產業呈現高端價值鏈發展格局。表 5 北京市人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2017.12北京市加快科技創新培育人工智能產業的指導意見中共北京市委、市政府2017.12北京市加快科技創新發展新一代信息技術產業的指導意見中共北京市委、市政府2017.12北京市加快科技創新發展

77、集成電路產業的指導意見中共北京市委、市政府2019.05北京市加快應用場景建設推進首都高質量發展的工作方案中共北京市委、市政府2019.10關于通過公共數據開放促進人工智能產業發展的工作方案北京市大數據工作推進小組辦公室2020.06關于加快培育壯大新業態新模式促進北京經濟高質量發展的若干意見中共北京市委、市政府2021.11北京市“十四五”時期國際科技創新中心建設規劃中共北京市委、市政府2017.09中關村國家自主創新示范區人工智能產業培育行動計劃（2017-2020 年）中關村科技園區管理委員會2019.05關于加快中關村科學城人工智能創新引領發展的十五條措施北京市海淀區人民政府2019.

78、06關于支持中關村科學城智能網聯汽車產業創新引領發展的十五條措施北京市海淀區人民政府2017 年 12 月，北京市委、市政府印發了加快科技創新構建高精尖經濟結構系列文件，包括北京市加快科技創新發展新一代信息技術產業的指導意見北京市加快科技創新發展集成電路產業的指導意見 北京市加快科技創新培育人工智能產業的指導意見等。北京市加快科技創新培育人工智能產業的指三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心25導意見 中明確提出到 2020 年，新一代人工智能總體技術和應用達到世界先進水平，人工智能對經濟社會發展的支撐能力顯著增強，成為北京市新的重要經濟增長點。并且確立了四項關鍵任務：建立人工智

79、能創新體系，打造人工智能產業集群，加快人工智能融合應用，以及夯實人工智能產業發展基礎。此后，北京市委、市政府還相繼出臺北京市加快應用場景建設推進首都高質量發展的工作方案 關于通過公共數據開放促進人工智能產業發展的工作方案關于加快培育壯大新業態新模式促進北京經濟高質量發展的若干意見北京市“十四五”時期國際科技創新中心建設規劃等政策文件，圍繞人工智能的技術創新、人才培養、數據開放、應用場景建設、新型基礎設施建設等方面，銳意創新，構建了有利于人工智能發展的良好政策環境。北京市各區也相繼出臺政策文件落實北京市人工智能發展相關文件。2017年 9 月，中關村科技園區管理委員會發布了中關村國家自主創新示范

80、區人工智能產業培育行動計劃（2017-2020 年），著力突破五類關鍵核心技術、建設五大開放創新平臺、開展六項行業應用示范、實施六類政策，全力構建全球頂尖的產業生態。該計劃重點支持人工智能在智能制造、無人駕駛、智能安防、智能家居、智能醫療、公共服務等 6 個領域發展應用示范。海淀區 2019 年發布 關于加快中關村科學城人工智能創新引領發展的十五條措施和關于支持中關村科學城智能網聯汽車產業創新引領發展的十五條措施，積極培育特色化、引領型的人工智能產業集群，強化原始創新和關鍵核心源頭創新，鼓勵創新主體建設開源開放的創新平臺，大力推進“人工智能+”示范應用，全面優化人工智能產業布局。2.天津市天津

81、市人工智能逐漸成為經濟發展的新引擎，呈現出巨大潛力。天津作為老牌工業城市，為搶占產業優勢，全力推動產業創新，加快打造“天津智港”，于 2018年 1 月推出天津市加快推進智能科技產業發展總體行動計劃和天津市新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）等專項行動計劃，政策瞄準智能科技企業，為企業發展保駕護航。三年行動計劃中著重強調了五項重點任務，包括實施基礎理論前沿技術攻關工程、實施產業核心基礎夯實工程、實三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心26施智能終端產品產業化工程、實施人工智能示范應用工程、以及實施創新支撐體系搭建工程。這些任務涵蓋了從基礎研究，產業核心技術

82、，技術支撐體系到示范應用場景等多個方面。隨后，2018 年 12 月天津市科技局發布天津市人工智能“七鏈”精準創新行動計劃（2018-2020），以打造有利于研發攻關、產業培育和產品應用“三位一體”發展的大智能創新體系，推進天津智能科技產業發展。該行動計劃圍繞自主可控信息系統、智能安防、大數據、先進通信、智能網聯車、工業機器人和智能終端等七條產業鏈，逐步建立完善人工智能產業創新生態體系。提出強化“七鏈”內部有效銜接，推進上下游互為應用場景，推動上下游互為供求協同發展。在獲批建設國家人工智能創新發展試驗區后，天津市出臺了天津市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區行動計劃 建立人工智能在重大應用場

83、景中的落地模式，在產業升級、城市運營和社會治理領域形成了一批應用解決方案。面向企業，天津圍繞智慧城市、自主算力、智慧港口、車聯網、智能制造、產業集群等 6 大領域打造 20 個重大典型場景，應用近 30 項人工智能技術，投入財政資金近 2 億元。2021 年 7 月，天津市政府辦公廳發布了關于印發天津市制造業高質量發展“十四五”規劃的通知，提出智能科技產業發展以人工智能產業為核心、以新一代信息技術產業為引領、以信創產業為主攻方向、以新型智能基礎設施為關鍵支撐、各領域深度融合發展的新興產業，加快建設“天津智港”。規劃還圍繞重點產業，布局各區主導產業，推動產業協同聯動、集聚發展。以上政策文件形成了

84、一套“組合拳”，分別瞄準人工智能企業不同領域、不同發展階段和不同需求，給予企業精準規劃，便于政府部門對人工智能企業進行分類管理服務，實施全程動態跟蹤服務。表 6 天津市人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2018.01天津市加快推進智能科技產業發展總體行動計劃天津市人民政府辦公廳2018.01天津市新一代人工智能產業發展三年行動計劃（20182020 年）天津市人民政府辦公廳2018.04關于深化“互聯網+先進制造業”發展工業互聯網的實施意見天津市人民政府三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心272018.12天津市人工智能“七鏈”精準創新行動計劃（2018-2020 年）天

85、津市科技局2018.12天津市高等學校人工智能創新行動計劃天津市教委2020.05關于征集人工智能應用場景供需項目及典型案例的通知天津市工業和信息化局2020.08天津市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區行動計劃天津市人民政府辦公廳2021.07關于印發天津市制造業高質量發展“十四五”規劃的通知天津市人民政府辦公廳3.上海市上海市為貫徹落實國家新一代人工智能發展規劃，上海市人民政府辦公廳，于 2017 年 11 月印發了關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見，從應用場景、科技創新、重點產業和融合生態四個角度出發，提出了上海市人工智能的發展目標。實施意見計劃，到 2020 年，上海人工智能重

86、點產業規模超過 1000 億元，并從場景、創新等四個角度出發，形成 60 個左右人工智能深度應用場景，計劃打造 6 個左右人工智能創新應用示范區，建設 100 個以上人工智能應用示范項目，建設 10 個左右人工智能創新平臺，建成 5 個左右人工智能特色產業集聚區，培育 10 家左右人工智能創新標桿企業。2017 年 12 月，在實施意見的基礎上，上海市經濟信息化委、市財政局印發了上海市人工智能創新發展專項支持實施細則，進一步明確上海在人工智能創新發展中的重點支持領域。延續了實施意見對人工智能應用場景和重點產業的關注，實施細則規定，上海人工智能專項支持資金將重點支持拓展融合應用、發展核心產業、加

87、強數據支撐等方向。2018 年 9 月，上海市經濟信息化委、市發展改革委等部門發布關于加快推進人工智能高質量發展的實施辦法，根據上海人工智能產業發展的客觀需求，圍繞人才隊伍、數據資源、技術創新、空間生態、資本力量等五大發展要素推出 22 條發展規劃和產業政策。2019 年 9 月，上海市經濟和信息化委印發關于建設人工智能上海高地構建一流創新生態的行動方案（2019-2021 年），為加快建設人工智能上海高地，打造一流的人工智能創新生態。據行動方案提出：集聚優勢創新資源，三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心28聚焦開展專項行動，到 2021 年，全力打響上海人工智能“一流創新生態

88、”標志性品牌。此外，行動方案 中還提出多項任務包括，建設復合融合的創新載體、打造開放前沿共性的創新平臺、匯聚國際一流的創新團隊以及打造世界級的場景應用。2021 年，上海市經濟信息化委相繼發布了關于推進本市新一代人工智能標準體系建設的指導意見、上海新一代人工智能算法創新行動計劃（2021-2023 年）和上海市人工智能產業發展“十四五”規劃。規劃按照創新引領、深度應用、開放融通和科技向善四個原則，形成“4 大目標+6 大任務+13 個專項行動+5 項保障措施”的規劃框架。力爭到 2025 年，上海人工智能技術創新能力和產業競爭力顯著提升；人工智能深度賦能，助力提升城市能級、核心競爭力和城市軟實

89、力，成為上海城市數字化轉型發展的核心驅動力；人工智能創新人才集聚與培育體系進一步完善，人工智能法規體系、標準體系、監管體系初步建立，形成敏捷治理的“上海方案”，為全球人工智能治理貢獻上海智慧。2022 年 9 月，上海市十五屆人大常委會會議表決通過了上海市促進人工智能產業發展條例，將大力鼓勵人工智能領域市場主體積極創新。條例還規定了市有關部門可以就人工智能產業發展過程中的輕微違法行為等制定依法不予行政處罰清單。允許試錯，也將使科學家在該領域的探索更加大膽，激發創新活力。圍繞增加人工智能創新的源頭供給，促進開源共享，提升持續創新能力。此外，條例明確加強基礎理論和關鍵共性技術的研發、鼓勵跨學科交叉

90、領域研究；推動相關國家實驗室、重大科研平臺等創新發展等。最后，條例還明確了人工智能產業發展相關行為底線、倫理規范，明確相關主體開展人工智能研發和應用，應當遵守法律、法規規定，增強倫理意識，保障人工智能產業健康、安全發展。表 7 上海市人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2017.11關于本市推動新一代人工智能發展的實施意見上海市人民政府辦公廳2017.12上海市人工智能創新發展專項支持實施細則上海市經濟信息化委、市財政局2018.09關于加快推進上海人工智能高質量發市經濟信息化委、市三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心29展的實施辦法發展改革委等部門2018.12上海市首批

91、 10 大人工智能試點應用場景需求列表上海市經濟信息化委2019.07推進上海馬橋人工智能創新試驗區建設工作方案上海市人民政府辦公廳2019.09關于建設人工智能上海高地構建一流創新生態的行動方案（2019-2021年）上海市經濟信息化委2021.07關于推進本市新一代人工智能標準體系建設的指導意見上海市經濟信息化委2021.07上海新一代人工智能算法創新行動計劃（2021-2023 年）上海市經濟信息化委2021.12上海市人工智能產業發展“十四五”規劃上海市經濟信息化委2022.09上海市促進人工智能產業發展條例上海市人大常委會4.深圳市深圳市為在新一輪國際科技競爭中掌握主導權，深圳加快人

92、工智能行業布局和規劃，2019 年先后出臺 深圳市新一代人工智能發展行動規劃（2019-2023）和 深圳市建設人工智能創新應用先導區實施方案。規劃 提出到 2020 年將新建10 家以上創新載體，組織實施 20 個以上重大科技產業發展項目，引進培育 3-5個國際頂級人工智能團隊、5-10 家技術引領型研究機構，培育 10 家細分領域龍頭企業。人工智能核心產業規模突破 100 億元，帶動相關產業規模達到 3000億元。2020 年 7 月發布的深圳市人民政府關于加快推進新型基礎設施建設的實施意見（2020-2025 年）著重強調建設前瞻部署算力基礎設施和高標準布局數字技術基礎設施，推進存算一體

93、的邊緣計算資源池節點建設，打造人工智能、自動駕駛等新興產業的計算應用高地，有力支撐國家新一代人工智能創新發展試驗區和創新應用先導區建設。2021 年 1 月，深圳市人民政府發布的深圳市數字經濟產業創新發展實施方案（2021-2023 年）進一步明確市工業和信息化局、發展改革委、科技創新委作為責任單位，對人工智能產業予以重點扶持。以大力突破核心關鍵技術為路徑，以構建人工智能基礎系統與開放共享平臺為支撐，以加快人工智能場景應用為先導，以培育智能經濟體系為主攻方向，夯實人工智能算法、人工智能芯片三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心30等核心環節，發展無人駕駛、智能家居、圖像識別等人工

94、智能產品，推動人工智能特色應用示范，將深圳發展成為我國人工智能技術創新策源地和全球領先的人工智能產業高地。隨后發布的深圳市人民政府關于加快智慧城市和數字政府建設的若干意見，再次重申了加快人工智能基礎設施整合提升。支持龍頭企業創建人工智能開源開放服務平臺，增強算力、算法、數據等人工智能基礎設施服務能力。推動交通、金融、醫療等領域人工智能應用落地，促進云計算與 5G 融合，建設邊緣計算資源池節點，實現算力的“云邊端”統籌供給和協同調度為了營造的發展良好環境，深圳市相繼出臺了深圳經濟特區數據條例和深圳經濟特區人工智能產業促進條例等文件，在立法層面率先進行了探索。促進條例提出創新產品準入制度，對于國家

95、、地方尚未制定標準但符合國際先進產品標準或者規范的低風險人工智能產品和服務，允許通過測試、試驗、試點等方式開展先行先試。從技術角度對人工智能的概念作出了規定，首次立法明確人工智能概念和產業邊界。要求政府構建人工智能產業公共數據資源體系，建立面向產業的算力算法開放平臺。促進條例出臺一系列政策，發揮應用場景賦能人工智能產業發展的作用，更好打通創新“最后一公里”。并且，設立人工智能倫理委員會，探索構建人工智能治理框架，嚴守監管底線，做好風險防控。表 8 深圳市人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2019.05深圳市新一代人工智能發展行動計劃（2019-2023 年）深圳市人民政府2019.11深

96、圳市建設人工智能創新應用先導區實施方案深圳市人民政府2020.07深圳市人民政府關于加快推進新型基礎設施建設的實施意見（2020-2025年）深圳市人民政府2021.01深圳市數字經濟產業創新發展實施方案（2021-2023 年）深圳市人民政府辦公廳2021.01深圳市人民政府關于加快智慧城市和數字政府建設的若干意見深圳市人民政府2021.07深圳經濟特區數據條例深圳市人大常委會2022.09深圳經濟特區人工智能產業促進條例 深圳市人民政府三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心315.浙江省浙江省為貫徹落實國務院發布的新一代人工智能發展規劃，浙江省人民政府于2017 年 12 月

97、印發了浙江省新一代人工智能發展規劃，加快人工智能技術攻關和深度應用，催生新興產業，培育經濟發展新動能，搶占發展制高點，促進全省經濟社會智能化升級，特制定本規劃。規劃期限為 2017-2022 年，展望至2030 年。力爭到 2030 年，形成較為完備的核心技術、產業發展、推廣應用的創新創業生態體系，人工智能在生產生活、社會治理等方面應用的廣度和深度極大拓展，人工智能產業成為引領浙江經濟社會快速發展的主導產業。而在同年 8月，加快集聚人工智能人才，浙江省委組織部和省委人才辦發布了“浙江省加快集聚人工智能人才十二條政策”，打算用五年的時間，集聚 50 位國際頂尖的人工智能人才、500 位科技創業人

98、才、1000 位高端研發人才、10000 名工程技術人員和 10 萬名技術人才。2019 年 1 月，浙江省經信廳、科技廳聯合制定并印發了浙江省促進新一代人工智能發展行動計劃（2019-2022 年）。行動計劃主要從建立工作推進制度、加強政策支持力度、加強產業協同創新、加強數據資源開放和應用、加強產業開放合作，加強學科建設和高端人才培養六個方面提出了相關支撐與保障措施。力爭到 2022 年，使浙江省在關鍵領域、基礎能力、企業培育、智能應用、支撐體系等方面取得顯著進步，打造成為全國領先的新一代人工智能核心技術引領區、產業發展示范區和創新發展新高地。隨后，寧波市發布了寧波市新一代人工智能發展行動方

99、案（2019-2022年），以打造四大應用場景、“三橫五縱”產業體系為導向，以推動技術攻關、平臺建設、生態打造為內容，提出六大重點任務，推動我市人工智能鏈條式發展。杭州市也推出了相關政策文件，杭州市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區若干政策和杭州市人工智能產業發展“十四五”規劃。2022 年，浙江省政府辦公廳發布了建設杭州國家人工智能創新應用先導區行動計劃（2022-2024 年）。從省級和市級兩個層面，全力推進杭州國家人工智能創新應用先導區建設工作，深化人工智能技術應用和產業化發展，打造人工智能創新應用新高地。提出了“全國人工智能技術創新策源地、城市數智治理方案輸出地、智能三、國內人工智能

100、產業發展規劃分析中國工程科技知識中心32制造能力供給地、數據使用規則首創地、人工智能產業發展主陣地”五個地的建設目標。提出開展五大行動：基礎理論技術突破行動、智能產業領航行動、城市數智治理引領行動、智能制造能力提升行動以及數據治理體系筑基行動。表 9 浙江省人工智能戰略規劃發布時間政策名稱發布機構2017.07浙江省加快集聚人工智能人才十二條政策浙江省委人才辦2017.12浙江省新一代人工智能發展規劃浙江省人民政府2019.01浙江省促進新一代人工智能發展行動計劃（2019-2022 年）浙江省經濟信息化廳 浙江省科學技術廳2019.10寧波市新一代人工智能發展行動方案（2019-2022 年

101、）寧波市人民政府辦公廳2019.12杭州市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區若干政策杭州市政府辦公廳2021.12杭州市人工智能產業發展“十四五”規劃杭州市經信局 杭州市市發改委2022.01建設杭州國家人工智能創新應用先導區行動計劃（2022-2024 年）浙江省政府辦公廳3.4 分析與總結分析與總結人工智能產業鏈可以分為基礎支撐層、軟件算法層和行業應用層，我國制定的各項人工智能政策均涉及到人工智能產業鏈的三個層級。其中，涉及行業應用層最多，軟件算法層次之，而基礎支撐層最少。這主要是由于我國人工智能產業發展時間較短，應用市場廣闊，且企業集中在應用層，優先對應用層的研究與推廣可以快速擴大產業

102、規模。我國在制定人工智能政策時，在政策工具選擇方面，使用最多的是供給型政策工具，這表明，我國傾向于通過直接對人工智能產業提供資金、人力、基礎設施等生產要素要推動產業快速發展。其次，我國政策中較多使用需求型政策工具，環境型政策工具使用最少。這從一定程度上顯示，我國較為重視引導市場需求，通過激發市場主體積極性，實現人工智能技術落地和應用，但對影響人工智能產業發展的法律法規、知識產權等外部環境建設重視程度不足。就政策主體而言，人工智能應用作為我國人工智能產業發展的重點環節，政三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心33策的引導作用較強，多個政策主體發布相關政策文本推動人工智能技術在多領域

103、的實際應用，并支持和鼓勵智能終端的研發應用，例如智能機器人、智能無人機等在服務業和物流業的應用。而政策主體對技術層和基礎層的關注度雖存在差異，但相差較少，整體來看，其重視程度相當。1.基礎支撐層政策分析基礎支撐層政策分析在基礎支撐層，我國相關力量較為薄弱，與人工智能產業發展強勁的國家相比，具有明顯差距。為了快速彌補中國在基礎層與其他國家的差距，我國政府出臺了多項人工智能政策，支持和鼓勵人工智能基礎核心技術研發。如新一代人工智能發展規劃“十三五”國家信息化規劃等政策中均提及推進智能計算芯片、智能傳感器等核心硬件研發。但對于數據開放和數據孤島問題在我國的人工智能政策中提及尚少。政策工具類型我國在基

104、礎支撐層使用較多的供給型政策子工具是理論研究和人才支持?；A性研發是我國人工智能最為薄弱的環節之一，也是人工智能產業發展的持續創新動力。除了傳統的基礎設施，我國政策還重點建設包括 5G 網絡、邊緣計算硬件等人工智能新基建，用以提供人工智能發展所需的算力、數據以及軟硬件等。同時，我國政策多次強調要加強培養發展潛力較大的人工智能高端人才，增加在人工智能基礎、應用、維護等方面的專業人才，并重視縱向和橫向復合型人才的培養。我國在基礎支撐層使用較多的環境型政策子工具是目標規劃。這表明，我國重視發揮政策對人工智能產業鏈上游環節的引導作用，在政策中明確人工智能上游環節的發展方向，為其制定合理的短中長期發展計

105、劃，保障人工智能產業全面健康發展。我國在基礎支撐層使用較多的需求型政策子工具是試點示范和應用推廣，貿易管制子工具使用較少，未使用政府采購子工具。我國多項政策也指出要大力建設人工智能、大數據等領域重大工程，部署人工智能在前沿基礎理論和關鍵共性技術的研發項目。政策主體三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心34我國人工智能政策主體對產業鏈基礎支撐層的關注與軟件算法層相當，但不及行業應用層?？茖W技術部、工業和信息化部以及國家發展和改革委員會時常聯合發布政策，因此，這些政策主體對人工智能產業鏈布局十分相似，主要為人工智能產業鏈環節布局科技研發項目重點，建設人工智能相關重大工程，為人工智能技

106、術研發明確下一步發展方向，例如，在基礎支撐層設立大數據與人工智能的數學理論與方法等重點專項，建設人工智能數據訓練資源庫等。2.軟件算法層政策分析軟件算法層政策分析在軟件算法層，現階段人工智能技術發展的熱點領域集中在自然語言處理、機器學習、計算機視覺等方面。在計算機視覺的研發應用方面投入較多，并取得了較好的成果，在人臉識別、醫療影像分析、安防影像分析等多項領域有了快速發展。此外，我國政策中明確提及了重點發展的人工智能技術領域，包括大數據智能、跨媒體智能、混合增強智能、自主智能系統等人工智能核心技術，以及研制相關設備、工具和平臺等。為了讓社會公眾更好地了解人工智能，科技部、中宣部、中國科協等機構多

107、次聯合舉辦全國科技活動周，通過展示中國在科技創新取得的重大成就，包括人工智能領域的新技術、新裝備、新產品，顯示科技創新在經濟社會發展方面的支撐作用，以此增強公眾理解并信任人工智能，深刻感受人工智能進步對社會經濟發展的重要影響。政策工具類型我國在軟件算法層使用較多的供給型政策子工具包括技術理論研究、人才支持和基礎設施建設。與基礎支撐層和行業應用層相比，該層最為缺失對信息支持子工具的使用。我國從人才、資金等要素維度加大投入，鼓勵高校、科研院所和企業開展核心關鍵技術研發，增強我國人工智能產業的核心競爭力。我國在軟件算法層使用較多的環境型政策子工具也是目標規劃。例如，在 新一代人工智能發展規劃 中將人

108、工智能從 2017 年至 2030 年的發展分為三個階段，并針對單個階段制定產業鏈各環節的發展目標，以此規制人工智能產業發展方向。我國在軟件算法層使用較多的需求型政策子工具是試點示范和應用推廣，未使用貿易管制子工具和政府采購子工具。三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心35政策主體我國人工智能政策主體對產業鏈軟件算法層的關注與基礎支撐層相當，但不及行業應用層。如教育部的人工智能相關政策重點加強培養人工智能專業型及復合型人才，突破類腦智能、混合智能等人工智能核心技術，增強人工智能在醫療、金融、制造業等領域的研發創新能力?？萍疾?、工信息部和國家發展改革委在軟件算法層加強人工智能前沿重

109、點技術布局，開展自然語言理解、生物特征識別等技術研究。3.行業應用層政策分析行業應用層政策分析在行業應用層，我國較為強調人工智能技術在各個行業場景的應用，重視人工智能與制造業、醫療、金融、教育、養老等領域深入融合。即加強人工智能技術的應用研發，加快傳統產業智能化升級，改善人們的生活質量和水平，推動建設智能社會進程。如國務院辦公廳提出要推動智慧養老產業發展，包括制定智慧養老產品及服務推廣目錄、開展智能產品應用試點示范等，以此促進人工智能技術在養老領域的深度應用；同時，國務院在深化互聯網與先進制造業融合的相關政策中指出，要增強人工智能大數據分析等數據分析算法與工業知識的集成創新水平，構建一系列分析

110、軟件與系統以適應不同的工業場景，同時利用包含深度學習在內的人工智能技術開發工業智能軟件，形成獨特的解決方案。政策工具類型我國在行業應用層使用較多的供給型政策子工具有技術理論研究、人才支持和基礎設施建設等。為加速人工智能技術研發和后續的產業落地，我國建設了多個創新基地和研發平臺，強化人工智能創新的基礎條件支撐。我國在行業應用層使用較多的環境型政策子工具涉及目標規劃、標準規范和法規管制等。我國對應用層的標準規范和法律法規制定相比于基礎層和技術層更為重視，這是由于我國人工智能產業發展階段決定了其發展重點在于技術應用推廣，且我國基礎理論研究與關鍵技術較為缺乏，其重點更加偏向關鍵技術理論的創新研發。我國

111、在行業應用層使用較多的需求型政策子工具是試點示范和應用推廣，貿易管制子工具使用較少，同樣未使用政府采購子工具。為發揮人工智能產業在創三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心36新驅動中的重要作用，我國政府重視進行人工智能創新和應用的試點及示范區建設以及相關重大工程部署，例如，在北京和上海建設了國家新一代人工智能創新發展試驗區，以期探索可復制推廣的產業發展機制和路徑。同時，我國人工智能政策多次提及要支持人工智能在教育、金融、交通、醫療等社會生活領域開展試點示范，擴大人工智能應用規模，如支持建立智慧教育示范區、智慧冰雪運動場館示范應用、智慧交通應用項目、智能家居示范應用項目等。應用推廣

112、是我國使用最多的政策工具，其大量使用主要作用于行業應用層，實現規?；娜斯ぶ悄軕檬菄掖罅Πl展人工智能產業的重要目的，可以助力實現人們生活質量改善、社會發展水平提升、經濟增長提速、國家綜合競爭力增強等目標。政策主體我國人工智能政策主體對產業鏈行業應用層的關注明顯多于基礎層和技術層。例如，教育部發布的人工智能相關政策中，提出推進人工智能在教育教學工作中進行實際應用，建設智能化校園，提供個性化、精細化管理，以此提升教育質量和校園管理水平?？萍疾?、工信息部和國家發展改革委在行業應用層主要推動智能家居、智能安防、智能汽車等應用推廣工程。財政部、商務部和國家市場監督管理總局則主要參與人工智能項目及重點

113、工程建設的輔助工作，對人工智能產業布局的指導作用較弱。國家市場監督管理總局則主要對人工智能產業各環節的生產應用進行監督，推進人工智能標準體系建設，引導人工智能產業市場健康發展。4.人工智能產業政策主體與政策工具分析人工智能產業政策主體與政策工具分析根據第三章前述內容，選取我國發布政策最多的 10 個政策主體開展政策主體與工具的交互分析，探索人工智能政策主體使用政策工具的情況與偏好，得到如表 x 所示的分布情況。表 10 我國人工智能政策主體與政策工具交互分布情況國務院國務院辦公工信部教育部科技部國家發改委財政部商務部國家衛健委市場監管總三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心37廳

114、局培育產業16172510010資金支持1034340000技術理論研究34440722226201信息支持3152330010人才支持72732343234基礎設施建設1012088121121公共服務60154541000供給型小計7799759495011575知識產權0130120000稅收優惠4100000000標準規范41161481203法規管制5090521201策略性政策4002520000目標規劃191486984233理論道德研究2000000000環境型小計38476924226637政府采購0000000000貿易管制2000100000國際合作6062120000試

115、點示范1421181281112部門行業合作1044431111應用推廣2565035503211776輿論引導2016110010需求型小計50872556946139109總計1652124512314211830202022由表 10 可見，我國使用政策工具數量最多的人工智能政策主體是工信部（245 次），其次是國務院（165 次），此外，科技部（142 次）、教育部（123次）和國家發展改革委（118 次）使用政策工具也較多，其余政策主體的政策工具使用數量均為 30 次或以下。同時，不同政策主體對于政策工具選擇具有明顯的差異性。我國大多數政策主體在發布的人工智能政策中，使用最多的是供給

116、三、國內人工智能產業發展規劃分析中國工程科技知識中心38型政策工具，其次是需求型政策工具，使用最少的是環境型政策工具，與上述分析政策工具使用情況一致。工信部使用環境型政策工具多于需求型政策工具；財政部、商務部、國家衛健委和國家市場監督管理局使用需求型政策工具最多。從子工具使用類型來看，國務院（19 種）、科技部（18 種）、國家發展改革委（17種）、工信部（16 種）、教育部（15 種）和國務院辦公廳（11 種）使用的政策子工具類型較為豐富，其他政策主體使用的子工具均不超過 10 種，且各政策子工具的使用數量差異顯著，說明不同政策主體具有明顯的政策工具選擇偏好。從政策主體使用子工具的具體情況看

117、，各政策主體均較多使用應用推廣子工具，這與我國人工智能產業的發展方向有關。當前，我國大力發展人工智能產業應用落地，支持和鼓勵人工智能技術與傳統產業深度融合，因此，多個政策主體使用該政策工具以期引導和加速人工智能技術的廣泛使用。同時，除了教育部、商務部、國家健康委、國家市場監管總局外，其他政策主體使用技術理論研究子工具的數量也較多?；A理論和關鍵核心技術的缺失是我國人工智能發展最重要的阻礙因素之一，為了盡快補足這一弱勢，我國在相關政策中多次提及，要支持和鼓勵多領域內的人工智能相關核心技術研發，進而提升我國的人工智能創新能力，增強產業競爭力。例如，“互聯網+”人工智能三年行動實施方案指出，鼓勵和支

118、持包含芯片、傳感器、高端服務器等人工智能領域的基礎軟硬件開發，同時加快計算機視聽覺、自然語言理解、智能決策控制等人工智能應用技術研發和產業化。除了應用推廣和技術理論研究這兩種政策主體均最多使用的政策工具外，基于各政策主體自身職能，不同政策主體的政策工具選擇存在偏好。國務院國務院作為我國最高行政機關，其發布的人工智能政策通常具有指導性和戰略性，是人工智能產業布局的總領性政策主體。因此，在國務院發布的政策中，除知識產權和政府采購外，其他政策工具均有所涉及。教育部教育部除了應用推廣外，更多使用人才支持子工具，其政策主要是從教育改革、健全學科專業等方面來培養人工智能人才，保障人才供給。例如，2022

119、年 8 月，教育部人工智能高層次人才培養專家委員會研究制訂的人工智能領域研究生指導性培養方案（試行）提出了人工智能基礎理論、人工智能共性技術、人工智能支撐技術、人工智能應用技術、人工智四、國內外人工智能政策對比分析中國工程科技知識中心39能與智能社會治理相關研究方向，并給出了課程體系、核心課程參考建議。工信部工信部使用目標規劃子工具數量較多，政策內容主要涉及智能網聯汽車、智能機器人、智能無人機等終端智能產品，為更好引導其產品研發和推廣，在多項政策中，為技術突破和產業發展制定了階段性目標。國家發展改革委國家發展改革委使用基礎設施建設子工具數量相對較多，基礎設施是具有基礎性和先導性的產業發展基石，

120、完善相關政策，提升基礎設施建設質量和效率，可以提高資源配置效率，對人工智能產業高效發展至關重要。四、國內外人工智能政策對比分析四、國內外人工智能政策對比分析4.1 中外產業政策目標存在量化指標差異中外產業政策目標存在量化指標差異就最終目標而言，發達經濟體的產業政策很少制定量化指標，而中國的產業政策注重制定量化目標，而且與經濟增長直接掛鉤，容易引發重復建設和產能過剩等問題。例如 美國國家人工智能研究和發展戰略計劃 制定的最終目標是“產生新的人工智能知識和技術，為社會提供一系列積極效益，同時盡量減少負面影響”。德國聯邦政府人工智能戰略要點制定了三大目標，分別是“將德國和歐洲打造成 AI 區位，保障

121、德國未來競爭力”“實現負責任、以共同福祉為導向的 AI 開發和應用”和“在道德、法律、文化和制度上將 AI 嵌入整個社會”。日本機器人新戰略制定的主要目標是“鞏固機器人產業培育能力”“人才培育”和“面向下一代”（推進下一代技術開發以及標準的國際化）?？梢?，三國的主要目標大都定位于強化基礎研發、促進經濟增長和福利水平提高、防范人工智能的負面影響等方面。將中國各級政府所制定的促進人工智能發展的文件與美國、日本和德國的相關政策文件進行對比可知，中國所制定的目標基本能夠涵蓋上述目標，此外還存在明顯的不同點，即中國更加注重制定量化目標，而且通常與經濟增長直接掛鉤。國務院出臺的新一代人工智能發展規劃中明確

122、提出了人工智能“三步走”過程中的核心產業規模和所帶動相關產業規模的目標值，不少省區市也制定了相應的目標值。更重要的是，從中央到地方，相關發展目標存在“層層加碼”的跡象。四、國內外人工智能政策對比分析中國工程科技知識中心40例如，到 2020 年，國務院制定的全國人工智能核心產業規模的目標值為“1500億元”，而上海和廣東兩地目標值之和就足以達到全國的目標值，將所有省份的目標值相加將會遠超全國的目標值。制定量化目標很大程度上意味著制定了明確的考核指標，再加上不同省份發展規劃的時間跨度通常較短，由此會給各地政府帶來較大的壓力，進而加劇不同地區之間的競爭。人工智能目前在全世界范圍內尚處于發展的初期階

123、段，試圖在短時間內實現重大技術突破的難度較大。而一系列量化目標的制定，尤其是拉動經濟增長的目標，很可能再度催生地方政府和企業的“短視化”傾向，導致它們在低技術領域蜂擁而上，甚至陷入重復建設和產能過剩的局面。4.2 中外產業政策在推動創新上存在差異中外產業政策在推動創新上存在差異就技術創新而言，發達經濟體的產業政策注重直接增加基礎性研發投入，而中國的產業政策主要使用項目審批、補貼和稅收減免等傳統手段鼓勵創新，缺少對基礎性研發的直接扶持和培育。為了促進人工智能的發展，美國國家人工智能研究和發展戰略計劃明確指出，“許多應用領域和長期研究挑戰不會存在明確的近期利潤驅動因素，因此不可能完全由行業進行解決

124、。聯邦政府是長期高風險研究計劃以及近期發展工作的主要資金來源，以實現部門或機構的具體要求，或解決私營企業并不從事的重要社會問題?！倍?，這主要指的就是人工智能關鍵技術領域的基礎性研發投資。德國聯邦政府人工智能戰略要點直接制定了政府投入的預算，要求 2018-2025 年，政府投入約 30 億歐元資金用于人工智能研發。日本機器人新戰略則要求，要最大限度地應用包括政府制度改革在內的多種政策，增加機器人研發投資，而且事實上日本機器人革命的三大目標全部立足于技術研發。中國同樣高度重視人工智能的研發和創新，不管是中央部委還是地方政府出臺的文件，都詳細列示了所需發展的人工智能關鍵技術研發等內容和目標。不過

125、，與發達經濟體相比，中國的政策存在明顯不同。一是，中國的相關政策是典型的選擇性產業政策，即詳細列出政府部門將要重點發展和扶持的技術、產品、產業，并通過項目審批、補貼、稅收減免等主動干預的形式推進。比如廣東省新一代人工智能發展規劃要求“加大人工智能重大項目在項目核準、用地保障、電力四、國內外人工智能政策對比分析中國工程科技知識中心41保障、經費保障等方面的支持力度，加快推進重大項目的落地實施”。項目審批、補貼、稅收減免等政策將會造成不公平的競爭環境，不僅會導致資源配置效率偏低等問題，而且可能會削弱企業的創新動力。二是，中國地方政府出臺的產業政策通常會提出明確的創新量化指標，各地為了完成量化目標很

126、可能會引發人才和技術的無序爭奪，這將不利于基礎性研發的順利推進。如長沙關于進一步促進人工智能產業發展的意見明確提出，“支持國內外人工智能企業來長落戶，對實際到資金額達到 2000 萬元（含）以上的，按其實收資本的 5%給予一次性獎勵，單個企業最高 1000 萬元；支持人工智能領域高端人才（團隊）來長創新創業，經認定后給予每個高端人才（團隊）最高 1000 萬元資金資助”。4.3 中外產業政策在產業應用上發揮的作用存在差異中外產業政策在產業應用上發揮的作用存在差異發達經濟體政府部門通常不會主導人工智能的產業化應用，而中國政府部門則高度重視人工智能的產業化應用，有可能導致各地人工智能產業高度同質化

127、，并加劇重復建設和產能過剩問題。發展人工智能的最終目標是將其應用到相關產業的生產過程以及與人民生活密切相關的領域，從而提高全社會的生產效率和居民福利水平。美國、德國和日本所出臺的相關文件也都表達了相關意愿。比如，日本旨在實現“機器人常態化”全覆蓋，包括在不同領域推廣機器人的使用以及跨部門靈活使用機器人等。美國則試圖通過發展人工智能促進經濟發展、改善生活質量和加強國家安全。與發達國家明顯不同的是，中國各級政府對人工智能的產業應用和推廣制定了非常細致的方案。不管是國務院等中央部委出臺的文件，還是地方政府出臺的文件，基本上都含有發展人工智能產業和具體應用的內容，而且不同省份所出臺的文件高度相似。比如

128、，廣東省提出要加快人工智能多領域多場景示范應用，包括智能制造、智能政府、智能物流、智能家居、智能醫療、智能交通、智能金融、智能安防、智能農業等；黑龍江提出要推動人工智能產業化，并且推動人工智能產品在工業、醫療、交通、農業、金融、物流、教育、文化、旅游等領域的應用；湖南省提出了人工智能的重點領域應用計劃，包括智能制造、醫療健康、交通物流、文化旅游、綠色環保等。上述政策雖然有助于推動人工智能的應用，但是很可能會導致不同地區人工智能產業高度同質化，進而加劇重復建設和產能過剩等五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心42問題。4.4 中外產業政策皆重視治理，但不重視落實中外產業政策皆重視治

129、理，但不重視落實人工智能倫理原則和治理法規重視程度較高，但幾乎沒有具體落實舉措。世界上的主要經濟大國已經發布了各自的 AI 倫理原則和治理法規。歐盟在 2018年發布了通用數據保護條例（General Data Protection Regulation，GDPR）。2019 年 4 月，歐盟 AI 高級別專家組提出了 可信賴 AI 的倫理原則（Ethics Guidelines for Trustworthy AI）。2019 年，美國政府發布了維持美國 AI 領先地位的行政命令（Executive Order on Maintaining American Leadership in Ar

130、tificial Intelligence），并要求美國國家標準與技術研究院制定關于 AI 的相關技術標準進行計劃，這些標準旨在規范開發可靠、魯棒和可信賴的 AI 系統。與歐盟和美國一樣，中國是在全國范圍內發起 AI 治理和倫理倡議的主要國家之一。聯合國也正在推進 AI 倫理方面的國際政策的制定，并在 2019 年 3 月聯合國教科文組織（UNESCO）舉辦的 AI 會議上宣布了其對待 AI 的人文主義態度，它強調“以具有人類價值觀的 AI 實現可持續發展”。2021-2022 年，我國深圳市相繼出臺了深圳經濟特區數據條例和深圳經濟特區人工智能產業促進條例等文件，在立法層面率先進行了探索。促進

131、條例提出創新產品準入制度，對于國家、地方尚未制定標準但符合國際先進產品標準或者規范的低風險人工智能產品和服務，允許通過測試、試驗、試點等方式開展先行先試。但是，目前多國政府尚未采取任何聯合行動來推動落實。五、我國人工智能產業發展需求分析五、我國人工智能產業發展需求分析在國家及地方多項政策和資金支持下，我國人工智能技術和產業蓬勃發展，進入了新的發展階段，但在人工智能基礎理論與原始創新方面仍相對薄弱，核心智能芯片和基礎元器件的自主研發生產能力與國際領先水平差距較大，存在關鍵環節受制于人的現象；在系統軟件領域，缺乏超前研發布局，不利于國內企業參與國際競爭，也使國民經濟和國家安全存在遠期隱憂。5.1

132、發展現狀發展現狀近年來，我國人工智能技術攻關和產業應用的發展勢頭迅猛，人工智能產業五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心43結構逐漸完善。我國不斷加大對機器視覺、智能交通等領域的投入，與智能教育、智能醫療、智能機器人相關的人工智能獨角獸企業快速成長，領軍型巨頭企業在智能交通、智能醫療、智慧商務等垂直領域密集布局。我國人工智能領域在企業數量、專利數量、論文數量等方面都處于國際領先行列，涌現出一批具有國際影響力的創新性成果（見表 11）。以華為技術有限公司、百度在線網絡技術（北京）有限公司、阿里巴巴集團控股有限公司為代表的多家企業作為人工智能企業的發展代表，在人工智能領域技術和應用場

133、景創新中的創新主體作用正在日益強化，成為人工智能技術研發投入的重要來源，在人工智能基礎研究和前沿技術成果方面做出眾多貢獻，是我國加速人工智能產業化落地和技術迭代的重要推手。我國自主研發的開源深度學習框架、開源工具集、開源應用軟件、開源社區快速發展，在國際人工智能開源社區的貢獻度已成為僅次于美國的第二大貢獻國。表 11 我國人工智能核心軟硬件主要進展類別分類主要產品智能計算框架軟件支持訓練與推理：百度飛槳 PaddlePaddle（國內首個開源深度學習框架軟件）、曠視科技天元、華為MindSpore 深度學習。訓練類框架軟件：清華大學計圖。深度學習推理類框架軟件：騰訊 TNN。人工智能基礎軟件智

134、能算法庫華為昇騰 CANN3.0 高性能算子庫、寒武紀機器學習庫人工智能基礎硬件定 制 AI芯片華為昇騰 910 芯片采用達芬奇架構，整數精度（INT8）算力達到512Tera-OPS，最大功耗為310W，側重高效計算。寒武紀思元 270 芯片峰值性能為 256Tera-OPS，功耗為 70W。百度昆侖芯片峰值性能為 260Tera-OPS，功耗為150W。阿里含光 800 芯片峰值性能為 78563IPS，峰值能效比為 500IPS/W，偏重推理。比特大陸城市大腦專用芯片BM1684芯片峰值性能為17.6Tera-OPS，功耗為 16W，聚焦云端及邊緣應用的推理。面向領域專用 AI 芯片：地

135、平線征程 3 自動駕駛芯片、云天勵飛 DeepEye1000 視覺分析芯片、云知聲面向物聯網的 AI 芯片 UniOne、依圖科技 QuestCore 云五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心44端視覺 AI 芯片、啟英泰倫智能語音芯片 CI110X 等。類腦芯片西井科技 DeepSouth 芯片浙江大學達爾文類腦芯片。清華大學多模態混合神經計算芯片：Thinker 芯片。在人工智能核心硬件發展方面，我國正由通用型逐步朝定制化、專用化方向推進，從使用通用 CPU、GPU 轉向定制研發人工智能芯片，相關產品涵蓋云訓練、云推理和終端推理等領域，推動我國人工智能產業鏈在廣度與深度上得到

136、了進一步提升，助力我國掌控人工智能時代主導權。2018 年以來，我國人工智能芯片加速發展，已推出云邊端等十余款人工智能芯片產品并投入商業化應用，眾多企業競相布局人工智能芯片領域，發展前景較好。目前，我國人工智能硬件研發能力顯著增強，獨特的發展優勢促進了國產人工智能芯片的技術創新：在芯片設計上，國內龍頭企業大多采用自主設計指令集或體系架構，已達到國際先進水平；在芯片研制、代工、封測等方面部分達到國際先進水平，實現了量產并在重點領域實現規?；瘧?。預計 2023 年，我國人工智能芯片市場規模將突破千億元；隨著 5G、物聯網的發展，下游應用場景爆發，預計未來 3 年，我國人工智能市場規模仍將保持 5

137、0%以上的迅猛增長速度。但是，部分上游基礎技術仍嚴重依賴國外，芯片制造工藝與國外相比仍落后兩代，其中用于生產芯片的光刻機是制約發展的重要短板。在人工智能核心軟件發展方面，我國已逐步在底層基礎支撐、核心技術創新、上層行業應用之間建立了初步產業鏈。人工智能基礎軟件得益于獨創性強、數據獲取渠道廣、行業應用場景豐富以及總體投資水平高等優勢，在技術創新與快速商業化方面形成了良好的發展環境。我國在自主研發開源深度學習框架、開源工具集、開源應用軟件等方面取得可喜成績，可與國際高水平團隊實現同臺競技。在智能計算框架軟件方面，我國多家企業和研究機構推出了國產化智能框架軟件并基本開源，推動了我國智能基礎軟件的發展

138、；智能算法庫是發揮智能芯片計算效能的重要支撐，我國主流智能芯片廠商都配套開發了相應的智能算法庫。近年來，雖然國產自主研發的人工智能基礎軟件陸續推出，但普及推廣力度不足，大部分企業仍較多使用國外開源的人工智能算法和智能計算框架，使國產產品發展五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心45受阻，市場競爭乏力。5.2 面臨的主要問題面臨的主要問題我國人工智能核心軟硬件技術和產業發展成效顯著，但對比全球產業同期發展態勢，應對未來國產自主發展需求，仍然存在著制約發展的一些問題。1.人工智能硬件核心技術受制于人，設計能力和制造能力失衡與傳統半導體產業相比，我國智能芯片產業與世界先進水平的差距較小

139、，在總體上處于核心技術受制于人、產品處于中低端的狀態。我國智能芯片設計能力已接近世界強國水平，但智能芯片設計企業對國外工具鏈的依存度較高，長期的芯片代工模式導致設計能力和制造能力失衡失配，產業鏈中核心關鍵環節的國產化水平難以與實際產業應用相對接，增加了產業供應鏈的不可控性和不安全性。2.人工智能軟件對開源技術依賴性高，基礎理論研究存在短板我國在人工智能算法和軟件方面對國外開源深度學習框架的依賴程度較深，相關產品雖在部分垂直領域有所突破，但引領優勢不明顯。人工智能基礎理論缺乏重大原創科技成果，智能計算算法庫與國外開源框架捆綁發展，跟蹤創新趨勢嚴重，自主可持續發展能力不足，嚴重限制了國產人工智能軟

140、件發展能力提升。3.人工智能產業生態體系不完整，持續發展動力不足由于產業鏈布局不完備，我國人工智能軟硬件企業間的合作和資源對接力度不足，未形成協同聯動的完整產業生態體系，難以構建價值閉環。具體表現為，由于缺乏對產業特征和規律的深入理解，適應人工智能特征的政策尚不健全；在財政投入、知識產權保護、企業權益保障等方面扶持力度不足，人工智能初創企業難以形成自主發展能力，持續發展蒙受考驗。4.人工智能基礎創新環境不完善，產品協同創新機制亟待優化目前，我國在人工智能核心技術引進方面缺乏統一的統籌管理，存在技術引進混亂、同質化競爭嚴重等問題；在相關技術和產品的安全可控方面，缺少評價標準以及缺乏相關政策法規的

141、支撐。另外，我國企業缺乏對產業生態的主導權，協同創新和應用效果尚未顯現，良性、共贏的產業環境仍需完善。五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心465.3 人工智能技術及產業發展需求人工智能技術及產業發展需求面向未來新一代人工智能技術發展與產業化需求，我國亟需在人工智能軟硬件基礎理論、核心關鍵技術等方面取得重大突破，建立起全產業鏈生產能力，實現人工智能產業整體躍升，建成更加完善的人工智能軟硬件系統自主創新體系。1.人工智能核心硬件面向推理、訓練、感知、認知等多種智能計算需求，在人工智能核心硬件方面，重點發展任務是在人工智能芯片研發、智能感知設備設計、基于新型使能技術的智能硬件研制、智

142、能計算系統評測與服務等方面取得重大核心關鍵技術成果，引領智能計算體系結構創新，夯實產業基礎，壯大智能硬件產業規模，把握技術和研發的制高點，實現我國人工智能硬件市場的全自主供應和國產化替代，形成國內國際雙循環相互促進的發展格局。（1）人工智能芯片。在我國智能芯片標準指令集設計、智能計算芯片體系結構、支持新型使能領域算法的智能硬件加速結構設計、存算融合的智能芯片體系結構、智能芯片敏捷開發技術等方面取得重大進展，加強智能芯片研制重大基礎設施建設，強化智能芯片國產全自主研制環境建設，建立智能芯片在云端和邊緣計算等領域的應用示范項目，支撐未來國產全流程智能芯片研制；推進滿足國產智能芯片型譜發展演進需要的

143、芯片新型體系架構設計、智能計算增強技術、產業生態技術等方面的發展，加快促進新一代人工智能核心硬件的研發和產業化，實現可對標國際先進水平的智能芯片自主研發。（2）智能感知設備。在多源異質智能傳感設備設計、“人機物”協同交互技術、跨領域智能感知技術、傳感器高度集成和低功耗技術等方面取得重大進展，加強多維人機交互硬件設計、跨領域智能感知、識別和預測等方面的研究，提升未來智能硬件在感知識別、知識計算、認知推理、運動執行、人機交互等方面的能力。（3）基于新型使能技術的智能硬件。重點加強類腦芯片以及基于憶阻器、光子集成器件、納米器件等使能技術的新型智能芯片研究，推動設立相關聯合研究專項，在智能硬件的體系架

144、構、工藝制造等方面取得變革性突破。（4）智能計算系統評測與服務。重點開展智能計算層次評估技術、智能硬五、我國人工智能產業發展需求分析中國工程科技知識中心47件測控技術等方面的研究，推進人工智能硬件技術標準體系、評估體系、管理體系等綜合基礎體系的細化研究，提供涵蓋廣泛應用場景的智能核心硬件綜合支撐服務。2.人工智能核心軟件為滿足智能計算生態長遠穩定發展需求，人工智能核心軟件方面的發展重點為在智能計算基礎軟件、智能基礎算法庫、智能軟硬件協同技術、創新智能理論研究等重大核心關鍵技術方面取得突破，堅持自主創新軟硬件迭代滾動式發展，提升研發產品的競爭力，形成良好的智能計算軟件競爭環境，確保在若干方向實現

145、國際引領。（1）智能計算基礎軟件。在國產智能計算框架軟件、智能處理編程模型、智能異構計算軟件棧、智能計算編譯器、自然理解和大規模知識融合處理應用軟件、多態感知信息融合應用軟件、智能應用支撐環境等方面取得重大進展，加快推進國產人工智能基礎軟件的產業化進程，促進面向行業的國產智能基礎軟件的典型應用、推廣與創新場景培育，提高在我國各行業領域應用中的普及率，實現相關產業的追趕突破。（2）智能基礎算法庫。遠期人工智能軟件技術發展路徑將沿著智能算法的研究主線向前發展，發展重點為在國產智能算法庫、智能加速庫、智能計算優化技術等方面取得突破性進展，探索面向深度學習和存儲結構的智能計算體系結構優化技術，加強算法

146、理論研究；推動人工智能核心算法和底層運算庫的技術轉化，促進智能算法和運算庫的科研成果與實際工程應用相結合，從產業領域加快實現技術的成果轉化。（3）智能軟硬件協同技術。在智能軟硬件適配技術、“人機物”軟硬件協同技術、智能系統安全防護技術等方面取得突破性進展，加強人工智能軟硬件協同布局，發揮智能軟硬件一體化技術優勢，強化我國人工智能產業發展的頂層設計能力，促進國產智能基礎軟件和國產智能芯片及硬件的適配、性能優化和應用推廣，完善我國自主知識產權的“基礎軟件+人工智能芯片”的產業體系，促進融合技術在各行業的應用推廣。（4）創新智能理論研究。突出研發部署的前瞻性，創新認知智能的機理研六、我國未來人工智能

147、產業政策展望中國工程科技知識中心48究，突破跨領域遷移學習等基礎理論，在類腦智能、群體智能、混合智能等領域取得重大突破，重視基礎研究，發展原始創新能力，形成具有國際影響力的理論創新研究環境。3.人工智能相關基礎技術從中長期來看，人工智能的發展取決于理論、算法和芯片等基礎層研究的突破創新，為此，亟需在新型使能技術、芯片制造技術、交叉學科領域研究等人工智能相關基礎技術方面取得重大突破，以人工智能的基礎性、前瞻性、源頭性問題研究為突破口，在人工智能引領下實現相關技術的全面發展。（1）新型使能技術。加強前沿科技布局，推動人工智能與光子技術、超導技術、納米技術、量子計算、生物 DNA 計算等新型使能技術

148、的聯合研究，重點在集成智能光子器件與網絡、面向人工智能的光子控制技術、光電超導集成電路設計、基于超導或光子量子位的可擴展量子技術、納米傳感器等方面取得重要突破，夯實新型使能技術在人工智能領域的應用，搶占下一代信息技術至高點。（2）芯片制造技術。加強智能硬件高端制造設備、智能芯片先進封測技術等方面的研發工作，重點在極紫外光源發射器、高精密光學鏡頭、曝光對準技術、硅基光器件、異質異構三維集成技術等方面取得突破；加強頂層布局，政府相關部門加強統一領導，促進國內技術優勢企業、科研院所開展精準合作，提升我國高端光刻機、硅光芯片全流程封裝測試平臺等高尖端設備的自主研發能力，促進人工智能核心硬件制造設備的國

149、產替代。（3）交叉學科領域研究。推動人工智能與生命科學、哲學、心理學、神經科學、認知科學等學科領域的基礎理論開展聯合研究，促進材料、物理和數學等學科領域人工智能相關核心關鍵技術與應用的突破，充分發揮中國工程院、中國科學院等國家核心科研機構的戰略引導作用，支持和推動重點前沿領域的探索與布局。六、我國未來人工智能產業政策展望六、我國未來人工智能產業政策展望六、我國未來人工智能產業政策展望中國工程科技知識中心49近年來，國務院、國家發改委、工信部等中央部委以及各級地方政府專門針對人工智能出臺了大量政策文件，制定了未來人工智能的產業發展規劃，從而為人工智能在中國的快速發展提供了契機。但通過國內外政策對

150、比以及國內技術及產業發展需求分析，可知我國人工智能產業政策仍然存在一些問題，可能導致各地區盲目發展人工智能，甚至陷入惡性競爭、重復建設和產能過剩的局面，未來我國人工智能產業政策可能存在如下調整。第一，未來產業政策將盡量減少明確量化目標，尤其避免將人工智能與經濟增長目標直接掛鉤，以防引發不同地區之間人工智能的重復建設和產能過剩風險。產業政策本質上屬于長期政策，扶持新興產業的政策尤其如此。新興產業的發展需要經歷初創階段、成長階段和成熟階段等環節，這往往需要數年甚至數十年。對人工智能產業而言，從 1956 年全世界首次提出“人工智能”的概念到現在已經過去半個多世紀，雖然近年來“深度學習”使得人工智能

151、進入了新一輪發展高峰期，但是仍然面臨較大的不確定性，還有很多關鍵性技術難題需要攻克。如果將人工智能的發展與增長目標直接掛鉤，很容易引發地方政府之間的激烈競爭，進而引發重復建設和產能過剩的風險。而且，不同地區在激烈競爭環境中，往往不會顧及自身的比較優勢，而是與其他地區采取高度同質的發展規劃，進而導致不同地區人工智能產業高度同質的結局。建議中央部委和各級政府盡量不要制定明確的量化目標，尤其要避免將人工智能與經濟增長目標直接掛鉤。建議采取“中央政府頂層設計+地方政府因地制宜”的模式，讓不同地區發揮自身的比較優勢，這樣有助于防范不同地區人工智能產業的重復建設和產能過剩風險。第二，對人工智能關鍵領域基礎

152、性研發的支持力度將進一步加大，為人工智能的發展提供核心技術支撐。盡管人工智能會促進技術進步和效率提升，但不容忽視的是，其發展也需要基礎性研發的支撐。例如，人工智能系統的計算能力高度依賴于先進半導體、微處理器和高性能計算技術，但是長期以來中國高端芯片、基礎（系統）軟件等則幾乎完全依靠進口。要想加快發展人工智能，中國非常有必要在相關核心技術領域攻堅克難。但是，僅依靠市場中某一家企業的力量在短期內很難實現核心技術的突破，而且各家企業分散性地攻克技術難關還會造成資源的浪費。正如美國國家人工智能研究和發展戰略計劃所言，“許多應用領域和長期研究挑戰不會存在明確的近期利潤驅動因素，因此不可能完全由行業進六、

153、我國未來人工智能產業政策展望中國工程科技知識中心50行解決”。因此，政府部門應當成為“長期高風險研究計劃以及近期發展工作的主要資金來源，以實現部門或機構的具體要求，或解決私營企業并不從事的重要社會問題”。中國政府部門尤其是中央政府應該著力增加人工智能相關領域的基礎性研發投入，注重實現核心技術的突破，從而為人工智能的發展提供技術支撐。第三，未來我國人工智能產業政策將從選擇性產業政策轉向功能性產業政策，減少對項目審批、目錄指導等直接干預手段的使用，注重營造良好的發展環境，從而促進人工智能的健康發展。大量研究表明，中國經濟發展已經進入新的階段，很有必要從選擇性產業政策轉向功能性產業政策。政府部門未來

154、將盡量避免采用項目審批和目錄指導等行政手段直接干預人工智能的發展，轉而為企業發展營造良好的環境，如搭建低使用門檻的高質量數據集、軟件、知識庫、軟件測試環境、機器人測試環境等，著力于以放松管制、促進競爭為核心的產業政策，為人工智能企業提供大量的投資機會和發展空間，從而更好地促進人工智能產業的發展。第四，人工智能創新人才培養體系建設將擺在空前重要的位置。通過對國內外人工智能政策分析，可以看出人才將是未來全球人工智能技術及產業爭奪的焦點。未來我國將設計能激發國民對 AI 的早期興趣及了解的課程，從幼兒園開始并不斷拓展，持續到本科以及研究生課程中。以人工智能重大前沿技術研究為牽引，促進科研、教學與產業

155、相結合，系統培養能深刻理解人工智能技術發展、掌握前沿理論方法、專注解決產業難題的學術領軍人才。以人工智能領域國家重大任務為牽引，建立高等院校與企業聯合育人機制，強化培養人工智能知識結構扎實全面、工程經驗豐富、能把握產業發展方向、引領產業發展的工程領軍人才。參考文獻中國工程科技知識中心51參考文獻參考文獻1 孫璇.美國人工智能發展策略與大國科技競爭格局.中國科技論壇.2022,(06),172-178.2 夏立平,馬艷紅.拜登政府與特朗普政府人工智能戰略比較研究.太平洋學報.2022,30(08),72-83.明均仁,馬玉婕,張曦等.美國人工智能政策文本分析及啟示.數字圖書館論壇.2022,(0

156、3),59-65.3 鄧美薇.日本人工智能的戰略演進和發展愿景及其啟示.日本問題研究.2022,36(02),11-21.4 張鵬飛.日本人工智能產業發展和政策研究.現代日本經濟.2021,(05),25-40.5 中國科學技術發展戰略研究院,科技部新一代人工智能發展研究中心.中國新一代人工智能發展報告 2020 R.北京:中國科學技術發展戰略研究院,科技部新一代人工智能發展研究中心,2020.6 丁立江.人工智能時代下的戰略布局圖景基于各國（區域）戰略布局的比較分析.科技智囊.2022,(02),5-13.7 賽迪智庫.2019 年中國人工智能產業發展形勢展望 R.北京:中國電子信息產業發展

157、研究院,2019.8 艾媒咨詢.2020 中國人工智能產業白皮書 R.廣州:艾媒集團,2021.9 高蕾,符永銓,李東升等.我國人工智能核心軟硬件發展戰略研究.中國工程科學J.2021,23(3),90-97.10 關皓元,高杰.新時期中歐人工智能發展戰略與政策環境的比較研究.管理現代化.2021,41(03),57-62.11 中國科協創新戰略研究院.人工智能發展的國際比較:中國、歐盟和美國 R.北京:中國科協創新戰略研究院,2020.12 吳文峻,黃鐵軍,龔克.中國人工智能的倫理原則及其治理技術發展.Engineering 2020,6(3):302309.13 袁野,吳超楠,李秋瑩.人工

158、智能產業核心技術的國際競爭態勢分析 J.中國電子科學研究院學報,2020,15(11):11281138.14 陳小亮,陳彥斌.發展人工智能的產業政策存在的問題與調整思路.人文雜志J.2019（11）:25-32.附錄 A DARPA 探索型人工智能計劃公開招標主題中國工程科技知識中心52附錄附錄 A DARPA 探索型人工智能計劃公開招標主題探索型人工智能計劃公開招標主題主題介紹科學知識自動萃?。ˋutomating Scientific Knowledge Extraction,ASKE）主要針對在知識自動化發現、管理、應用的創新基礎與應用研究等主題?；?礎 人 工 智 能 語 言 練 習

159、 （Grounded Artificial Intelligence Language Acquisition,GAILA）主要是針對人類語言技術、認知科學以及語言學習等主題。教 導 AI 使 用 被 忽 視 的 殘 差 研 究 （Teaching AI To Leverage Overlooked Residuals,TAILOR）利用被忽視的統計殘差值，教導 AI 利用上下文推理，目的在于使用反事實預測來解釋個體差異，以提高人們干預行動的安全性及有效性。主要可應用 在 人 類 績 效 優 化（human performance optimization,HPO）干預對個人或團體的預測，以制

160、定個人化的干預措施。首先是利用來自多個學科的 HPO 數據（如生物學、神經科學、生理學、心理學、社會學）。AI將結合上下文推理探索。如果這些數據和 AI 能夠結合在一起，AI 將學會利用殘差來推斷，如果對某個特定的個體使用不同的干預或方法，可能會發生什么，那么 HPO 在國家安全方面的能力可能會取得重大進展。AI 研究助理（Artificial Intelligence Research Associate,AIRA）探索人工智能研究助理的可行性，主要發展方向為：（1）針對可以協助研究人員發現復雜物理現象的科學定律及控制方法的科學工具，開發新型的算法和研究方法；（2）對數據過于疏漏、吵雜或是難

161、以建立可預測模型、產生可檢測的假說、識別可緩解因數據數據不足困難的高價值實驗、并量化訓練空間以外的預測可信度。智能神經界面（intelligent neural interfaces,INI）中心和外圍神經接口技術的應用包含了利用神經信號來控制癱瘓肌肉或控制義肢，機器人，飛行仿真器等。這附錄 A DARPA 探索型人工智能計劃公開招標主題中國工程科技知識中心53些應用例子中，來自外部的感覺反饋也通過神經刺激傳遞到大腦。這些技術也應用了人工智能方法，如神經網絡、演化算法、態空間機器學習算法等。本計劃驗證人工智能方法與原型，以擴大及改善下世代神經科學的應用空間。研究團隊必須對中樞和/或外圍神經接口

162、解決兩個重要技術挑戰：（1）神經接口的維持與維護決策制定，以提高其強健性及可靠性；（2）設計生物神經電路模型以及極大化其信息容量，以增加神經接口的帶寬及計算能力。微型仿生強大 AI 網絡（Microscale Bio-mimetic Robust Artificial Intelligence Networks，BRAIN）模仿小型飛行昆蟲的計算能力，在受演化壓力下如何保持規模/大小/降低能耗而不折損性能，探索創新的計算架構與策略。AI 緊湊光子硬件（Photonic Edge AI Compact Hardware，PEACH）結合 AI 處理架構及創新的光電硬件，利用光學訊號的固定速度及多

163、維度處理多樣性，能在顯著降低硬件復雜度的前提下，實現突破性的 AI 功能。目標是探索將AI硬件復雜性縮減1,000倍的方法，針對新的 AI 引擎，在處理延遲和功耗方面實現 100 倍的綜合改進，以便能夠在芯片級上實現未來的國防應用。AI 物 理 學 （The Physics of Artificial Intelligence，PAI）探索利用 AI 結合先驗知識（如物理定律）的全新框架及方法知識，以增加對疏漏信息與數據情況下仍保持穩健的執行能力。應用于復雜軍事決策的串行交互不完全信息博弈（Serial Interactions in Imperfect Information Games A

164、pplied to Complex Military Decision-Making，SI3-CMD）針對AI和博弈論的技術領域提交創新的基礎或應用研究概念?？蓱迷趶碗s的軍事決策過程，以改變在多個代理人環境下的信息不完善情境。附錄 B DARPA 長期型計劃列表中國工程科技知識中心54附錄附錄 B DARPA 長期型計劃列表長期型計劃列表長期型計劃 計劃屬性 1 Accelerated Molecular Discovery 加速分子發現 利用AI協助研究及發現化學分子 2 Active Interpretation of Disparate Alternatives（AIDA）積極解讀不同

165、替代方案 自然語言處理 3 Aircraft Labor In-Cockpit Automation System（ALIAS）飛機人工駕駛艙自動化系統 自主式系統 4 Artificial Social Intelligence for Successful Teams（ASIST）成功團隊的人工社會智慧 心理擬人機器人 5 Assured Autonomy 確保自主 自主式系統 6 Big Mechanism 巨型機制 文字處理及科學研究輔助 7 Causal Exploration 因果探尋 數據處理 8 Communicating with Computers（CwC）計算機溝通 人機

166、互動語言處理 9 Competency-Aware Machine Learning（CAML）能力感知機器學習 機器學習 10 Cyber Hunting at Scale（CHASE）網絡規模狩獵 網絡安全 11 Data-Driven Discovery of Models（D3M）數據驅動模型發現 信息科學 12 Deep Exploration and Filtering of Text（DEFT）深度探尋與文本過濾 自然語言處理 13 Explainable Artificial Intelligence（XAI）可解釋人工智能 人工智能原理探討 14 Fundamental De

167、sign（FUN Design）基礎設計 設計 15 Fundamental Limits of Learning（FunLoL）機器學習之基礎限制 機器學習算法 16 Guaranteeing AI Robustness against Deception（GARD）保證 AI 對抗詐欺的強健性 安全相關的詐欺對抗技術 17 Knowledge-directed Artificial Intelligence Reasoning Over Schemas（KAIROS）知識導向型人工智能的推理基模 應用開發 18 Learning with Less Labels（LwLL）少標簽學習法 機

168、器學習 Meta learning 附錄 B DARPA 長期型計劃列表中國工程科技知識中心5519 Lifelong Learning Machines（L2M）終身學習機 機器學習 20 Low Resource Languages for Emergent Incidents（LORELEI）用于突發事件之低資源語言 自然語言處理 21 Machine Common Sense（MCS）機器常識 機器學習 22 Media Forensics（MediFor）媒體取證 圖像處理 23 Mining and Understanding of Software Enclaves（MUSE）挖

169、掘與理解軟件安全驗證 機器學習自動化 24 Radio Frequency Machine Learning Systems（RFMLS）射頻機器學習系統 射頻研究（應用）25 Science of Artificial Intelligence and Learning for Open-world Novelty（SAIL-ON）為開發世界新興事物的人工智能與機器學習 創新型 AI 技術 26 Software-defined Hardware（SDH）軟件定義硬件 軟硬整合 27 Space Environment Exploitation（SEE）太空環境開發 人工智能科研輔助 28

170、Spectrum Collaboration Challenge（SC2）頻譜協作挑戰計劃 無線頻譜 29 Synergistic Discovery and Design（SD2）協同發現與設計 人工智能科研輔助 30 Transformative Design（TRADES）變革性設計 人工智能科研與管理輔助 31 Understanding Group Biases（UGB）理解群體偏見 人工智能基礎研究 32 World Modelers 世界建模者 國安應用 版權聲明版權聲明版權所有，未經中國工程科技知識中心許可，不得以任何形式或任何方式（電子、機械、影印或其他方式）復制，傳播本報告

171、的任何部分，不得將其存儲在檢索系統中或進行傳播。免責條款免責條款本報告中部分觀點和數據采集于公開信息，中國工程科技知識中心對該等信息的準確性、完整性或可靠性作盡最大努力的追求，但不作任何保證。在任何情況下，本報告中的信息或所表述的觀點均不構成任何建議。本報告中發布的調研數據采用樣本調研方法，其數據結果受到樣本的影響。由于調研方法及樣本的限制，調查資料收集范圍的限制，該數據僅代表調研時間和人群的基本狀況，僅服務于當前的調研目的，提供基本參考。受研究方法和數據獲取資源的限制，本報告只提供給用戶作為參考資料，本中心對該報告的數據和觀點不承擔法律責任。定制服務定制服務知識中心可根據政府、企業、智庫等組織的需求提供公益性深度分析報告服務詳情聯系我們聯系電話：010-59300026郵箱：;本報告可掃描下載