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197國務院于2017年7月向全社會發布了《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，《新一代人工智能發展規劃》提出了要構建科技創新體系，把握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》推出之前，為了推動人工智能與經濟社會深度融合、提升我國人工智能科技創新能力，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非常重要的工作之一。
梳理人工智能發展歷程，項目組觀察到，“人工智能要進行換代，也就是人工智能要從原來的1.0走向2.0”。促使人工智能換代的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，往往后者的動力更加強大。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，感知設備已泛布城市，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，開始快速反映與聚集他們的發現、需求、創意、知識和能力。與此同時，世界已從二元空間結構PH（Physics, 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、“人在回路中”、增強現實（AR）、跨媒體計算等等。
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、智能等應用中的新目標、新問題，都迫切需要人工智能的新發展。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大的轉變。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、網絡結合組織成新的群智系統；用人、機器、網絡和物相結合而成的智能城市等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。今后會更多地涌現出大數據驅動計算、傳感器和網絡驅動計算、跨媒體驅動計算。因此，大數據智能、感知融合智能、跨媒體智能的發展均為不可避免的趨勢。而傳統的以字符為基礎的機器智能測試圖靈方法將受到挑戰。
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，一系列新智能技術已在萌芽，分別是大數據智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能和智能自主系統等。
中國人工智發展特別迅猛，這也是中國現代發展的一個重要趨勢。中國人工智能發展領域非常廣泛，在圖像理解、語音識別、機器翻譯和無人系統（智能自主系統）等領域發展很快，這是全世界共同的地方。
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”。從事科學研究和企業發展的人士，都應該更好貫徹黨中央所提出的人工智能要“勇探無人區”這一理念。這個理念實際上是中國科學技術發展思想的一次轉型。長久以來，學術界往往是瞄準世界先進的方向進行投入，即學科前沿。什么叫學科前沿？就是全世界研究最熱門的地方。為了了解學科前沿，一般去看一看國際上在研究什么或者雜志上發表什么文章，然后看看這些研究有什么缺陷和不足，則去做些修改和補充，然后算是進入到了學科前沿。
但是，這種跟隨式方法所取得的成果只是真正學科前沿一部分，這個前沿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，另外一只眼睛要緊盯國家迫切需要實用領域中所需要的人工智能應用，從應用推向模型，模型推向理論，這個就是無人區。中央在2018年就提出了這個號召，我們應該深入的貫徹中央的這一個思想。在人工智能這個領域，尤其是新一代人工智能領域，就應該兩只眼睛同時工作，一只眼睛盯著無人區，一直眼睛盯著國際前沿，而不能像過去那樣只用兩只眼睛看一個目標，把國家需求的東西都放棄。
比如醫療智能領域裝備、智能自主系統、從大數據到知識到決策的大數據智能以及視覺知識等等，這些都是需要加以投入的研究方向。
第二個問題是要以更大力度培養人工智能人才。這個里面包括專業人才，人工智能專業人才一直短缺。人工智能是計算機應用學科的一個方向，計算機應用學科又是計算機三個學科中間的1/3，人工智能是計算機應用學科里面的一個分支，所以過去所培養的人工智能人才和現在的發展趨勢是很不適應的。為此，要加大專業人才的培養力度，而且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，要加大對企業現有的科技人才的人工智能方面的培訓，使得企業能夠考慮他的企業怎么向智能化轉型，能夠轉型的更成功。
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，全國一共有215所高校獲批設置人工智能本科專業、3所高校（浙江大學、武漢大學和華中科技大學）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。
為了加強人工智能人才培養，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在北京組織成立了 “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，《人工智能導論：模型與算法》、《可視化導論》和《智能產品設計》已經先后出版，且三本教材均在愛課程（中國大學MOOC）發布了在線課程，選修人數超過12萬人次。為了促進優秀教材資源共享，浙江大學搭建發布了“智海—新一代人工智能科教平臺（www.wiscean.cn）”，寓意為“有智之能，方可驅動時代變革，有海之容，便可賦能萬物更新”，并同時賦予 “人工智能、教育先行；產學協作、引領創新” 平臺理念。人才是人工智能發展所需要的戰略資源，對人工智能人才培養是中國推進新一代人工智能發展的重中之重。
第三個問題是需要對人工智能倫理有一個清醒的認識。我們在討論人工智能發展所需簡潔明了的倫理標準這個問題時，提出了兩個標準，第一個標準就是人工智能要“向善”，即求善、追求善良、真善美。善良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就不能去干，因此人工智能要“向善”。第二個標準就是要“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搞假的，不能搞欺騙，不搞偽造。
“求真”和“求善”是人工智能倫理中兩個非常根本的標準。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者三級標準。
最后強調全社會關注的是整個人工智能發展應由一個健康的生態系統來推動。中國正在形成產、學、政聯合有機營造的人工智能生態系統。一方面政府、產業、大學和學術研究機構要結合起來，形成一個很好的生態。另外一個方面是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一個生態系統。
過去科研只基礎理論和應用系統兩塊。但是，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，這一塊很重要。
操作系統實際上是平臺，人工智能的平臺也是平臺，這些平臺在推動生態的發展中間起到覆蓋作用，可被視為中流砥柱。所以，我們應該有新的理念來構造整個生態系統，注重平臺的支撐。科研經費和科研力量也要向構造平臺系統進行投入。平臺是公共系統，不能只是依靠企業來打造。政府也要參與構造人工智能平臺，這樣人工智能成體系推動就可更高效。
