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來源：世界物聯(lián)網(wǎng)博覽會

作者：賽迪智庫人工智能產(chǎn)業(yè)形勢分析課題組

當前，以新一代人工智能為代表的科技和產(chǎn)業(yè)革命正在孕育興起。數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的信息基礎(chǔ)設(shè)施加速構(gòu)建，以信息通信、生命、材料科學(xué)等交叉融合為特征的集成化創(chuàng)新、跨領(lǐng)域創(chuàng)新漸成主流，圍繞“智能+”打造的產(chǎn)業(yè)新應(yīng)用、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現(xiàn)，人工智能的“頭雁”效應(yīng)得以充分發(fā)揮。預(yù)計2021年，人工智能將加速成為構(gòu)建現(xiàn)代化的數(shù)字經(jīng)濟體系、推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)動力量，作為“新型基礎(chǔ)設(shè)施”的一部分與5G、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)深度融合，形成新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施的核心能力，為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展提供底層支撐。

對2021年形勢的基本判斷

（一）新興技術(shù)持續(xù)孕育，以人工智能為核心的集成化技術(shù)創(chuàng)新將加速

2020年以來，我國人工智能單點技術(shù)應(yīng)用更加成熟，但人工智能與相關(guān)技術(shù)的協(xié)同規(guī)?；彤a(chǎn)業(yè)化應(yīng)用尚在早期，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的賦能效率有待提升。我們判斷，未來人工智能單項技術(shù)獨立發(fā)揮作用將面臨天花板。預(yù)計2021年，虛擬現(xiàn)實、超高清視頻、新興汽車電子等新技術(shù)、新產(chǎn)品將不斷孕育涌現(xiàn)，并與人工智能加速交叉集成，推動生產(chǎn)生活方式和社會治理方式智能化變革的經(jīng)濟形態(tài)；與此同時，人工智能與5G、云計算、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、混合現(xiàn)實（MR）、量子計算、區(qū)塊鏈、邊緣計算等新一代信息技術(shù)互為支撐。通過智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化，人工智能將為智能經(jīng)濟的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供底層支撐，推動人工智能與5G與云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域深度融合，形成新一代信息基礎(chǔ)設(shè)施的核心能力。

具體方向上，以交叉融合為特征的集成化創(chuàng)新漸成主流，多種新興技術(shù)交叉集成的價值將使人工智能發(fā)揮更大社會經(jīng)濟價值。預(yù)計2021年，人工智能將與汽車電子等領(lǐng)域加速融合，實現(xiàn)感知、決策、控制等專用功能模塊，推動形成自動駕駛、駕駛輔助、人車交互、服務(wù)娛樂應(yīng)用系統(tǒng)，進一步革新傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈，使汽車加速智能化、網(wǎng)聯(lián)化；人工智能有望與虛擬現(xiàn)實技術(shù)的相結(jié)合，為生產(chǎn)制造、家裝等提供工具，并為虛擬制造、智能駕駛、模擬醫(yī)療、教育培訓(xùn)、影視娛樂等提供場景豐富、互動及時的平臺環(huán)境。

（二）智能經(jīng)濟初現(xiàn)雛形，泛在智能發(fā)展迅猛

新冠肺炎疫情成為未來一段時期全球發(fā)展的“新常態(tài)”，國內(nèi)外均處于經(jīng)濟社會創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級期，對人工智能的運用需求迫切，我們判斷，隨著算法的創(chuàng)新、算力的增強、數(shù)據(jù)資源的累積，智能化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施將實現(xiàn)智能化升級，人工智能技術(shù)有望推動經(jīng)濟發(fā)展全要素的智能化革新。

展望2021年，人工智能進一步推動數(shù)字經(jīng)濟進入到智能經(jīng)濟的新階段，智能經(jīng)濟這一新型經(jīng)濟形態(tài)已初現(xiàn)雛形，人工智能將與實體經(jīng)濟加速融合，成為新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要賦能源頭之一，不僅推進智能制造、智能物流、智能農(nóng)業(yè)、智慧旅游、智能醫(yī)療、智慧城市等模式和業(yè)態(tài)的創(chuàng)新，還帶動智能運營、智能軟件、智能硬件、智能機器人等新產(chǎn)品發(fā)展，泛在化的智能經(jīng)濟發(fā)展將初見雛形。人工智能將賦予信息物理系統(tǒng)（CPS）新的內(nèi)涵，使之成為更具普遍性的人機協(xié)同系統(tǒng)。未來，萬物互聯(lián)必然帶來網(wǎng)絡(luò)的泛在、數(shù)據(jù)的泛在和應(yīng)用需求的泛在，人工智能的應(yīng)用場景將從拓展到更多行業(yè)、更多領(lǐng)域、更多環(huán)節(jié)、更多層面，任何人、任何單位在任何時間、任何地點都能使用的泛在智能將加速實現(xiàn)，這也將進一步推動人工智能技術(shù)與實體經(jīng)濟各領(lǐng)域的深度融合。

具體方向上，預(yù)計2021年制造業(yè)將是人工智能應(yīng)用場景最為豐富、最具潛力的領(lǐng)域，其應(yīng)用需求貫穿制造業(yè)全生命周期，將成為未來人工智能融合應(yīng)用的關(guān)鍵領(lǐng)域，人工智能與制造業(yè)的深度融合將在制造業(yè)更多環(huán)節(jié)、更多層面得到推廣和深化，需求導(dǎo)向、痛點聚焦將成為人工智能與制造業(yè)融合的關(guān)鍵之一，人工智能產(chǎn)品和服務(wù)將落在具體的工業(yè)智能產(chǎn)品或具體行業(yè)領(lǐng)域的系統(tǒng)解決方案上，此外，由于大多數(shù)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)還未從人工智能應(yīng)用中大規(guī)模獲取價值，因此安全性與投入產(chǎn)出比將成為制造企業(yè)應(yīng)用人工能的重要決策依據(jù)，其附加值提升關(guān)鍵點將逐瓶由設(shè)備價值挖掘轉(zhuǎn)向用戶價值挖掘。

（三）場景賦能成為主旋律，典型場景將成為融資重點

隨著我國人工智能技術(shù)的逐漸成熟，應(yīng)用模式與商業(yè)模式的成形，人工智能市場和產(chǎn)業(yè)發(fā)展將持續(xù)向好，截至2020年6月底，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達770億元，人工智能企業(yè)超過2600家，已成為全球獨角獸企業(yè)主要集中地之一，“場景決定應(yīng)用、應(yīng)用決定市場、市場決定企業(yè)發(fā)展前景”的人工智能投融資邏輯進一步獲得各界認可。預(yù)計2021年，人工智能領(lǐng)域細分化和專業(yè)化程度將進一步提升，人工智能應(yīng)用廣泛的商業(yè)化落地階段來臨，政府和市場對于與具體應(yīng)用場景特別是與實體經(jīng)濟應(yīng)用需求緊密結(jié)合的應(yīng)用將更加關(guān)注。

具體而言，預(yù)計2021年地方政府對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱度將持續(xù)，地方扶持政策、舉措等也將變得更加務(wù)實和具備可操作性，應(yīng)用將成為政府關(guān)注和緊抓的重要內(nèi)容，國內(nèi)更多城市（群）將聚焦智能芯片、智能無人機、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能機器人等優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，面向醫(yī)療健康、金融、供應(yīng)鏈交通、制造、家居、軌道交通等重點應(yīng)用領(lǐng)域，積極構(gòu)建符合本地優(yōu)勢和發(fā)展特點的人工智能深度應(yīng)用場景，預(yù)計未來一年新零售、無人駕駛、醫(yī)療和教育等易落地的人工智能應(yīng)用場景將更加受到資本關(guān)注。同時，由于中國在人工智能底層技術(shù)方面仍落后于美國，隨著人工智能在中國的進一步發(fā)展，底層技術(shù)的投資的熱度將持續(xù)增長，那些擁有頂級科學(xué)家團隊、雄厚科技基因的底層技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司將獲得資本市場的持續(xù)資金注入，資本市場的轉(zhuǎn)變將推動人工智能更加強調(diào)理性，各大企業(yè)將扎根場景深挖落地應(yīng)用，使得人工智能產(chǎn)品真正“有用”。

（四）“新基建”賦能各行各業(yè)，人工智能產(chǎn)業(yè)底層支撐持續(xù)提升

中央經(jīng)濟工作會議于2018年首次提出“新基建”這一概念，指出要發(fā)揮投資關(guān)鍵作用，加大制造業(yè)技術(shù)改造和設(shè)備更新，加快5G商用步伐，加強人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，此后已有7次中央級會議或文件明確表示加強“新基建”。2020年3月4日，中共中央政治局常務(wù)委員會召開會議，提出加快5G網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)中心等新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進度，引發(fā)更大關(guān)注?！靶禄ā本哂行聲r代的豐富內(nèi)涵，既符合未來經(jīng)濟社會發(fā)展趨勢，又適應(yīng)中國當前社會經(jīng)濟發(fā)展階段和轉(zhuǎn)型需求，在補短板的同時將成為社會經(jīng)濟發(fā)展的新引擎，人工智能“新基建”對人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重大意義。預(yù)計2021年，圍繞算法、數(shù)據(jù)和計算力等人工智能新基建的“三駕馬車”，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)力度將繼續(xù)增大。

具體而言，在算力方面，2021年我國5G通信網(wǎng)絡(luò)部署加速，接入物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備將增加至500億臺，數(shù)據(jù)的增長速度越來越快，人工智能訓(xùn)練所需的計算量將進一步呈現(xiàn)指數(shù)增長，相關(guān)行業(yè)對算力的需求將更為龐大，領(lǐng)先互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)量將達到上千PB，傳統(tǒng)行業(yè)龍頭型企業(yè)數(shù)據(jù)量將達到PB級，個人產(chǎn)生數(shù)據(jù)達到TB級，GPU、ASIC?FPGA等計算單元將成為支撐我國人工智能技術(shù)發(fā)展的底層硬件能力，圍繞三駕馬車開展的產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)力度將持續(xù)加強。在算法方面，Cafe框架?CNTK框架等分別針對不同新興人工智能算法模型進行收集整合，可以大幅度提高算法開發(fā)的場景適用性，人工智能算法從RNN、LSTM到CNN過渡到GAN和BERT還有GPT-3等，不斷涌現(xiàn)的新興學(xué)習算法將在主流機器學(xué)習算法模型庫中得到更高效的實現(xiàn)。

需要關(guān)注的幾個問題

（一）人工智能規(guī)?；A(chǔ)算力支撐能力有限

多樣化的人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)和更復(fù)雜的深度學(xué)習算法，需要強大計算能力作為實現(xiàn)支撐，預(yù)計2021年數(shù)據(jù)量仍將保持爆炸性增長，人工智能算法模型將更趨復(fù)雜，需要更高水平的計算能力，但能提供規(guī)模化人工智能算力支持的國內(nèi)企業(yè)還很有限，我國整體在人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施方面準備不足。據(jù)專業(yè)機構(gòu)預(yù)計，人工智能、5G通信等新一代信息技術(shù)的普及，將使得全球新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量將從2018年的33ZB快速增長到2025年的175ZB，這要求計算機的運算能力不斷升級；2010年以來，隨著GPU芯片的普及，F(xiàn)PGA和ASIC芯片加速發(fā)展并被應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，2020年超級計算機的計算能力將達到每秒百億億次的水平。然而，伴隨人工智能發(fā)展對算力需求的不斷迭代升級，國內(nèi)人工智能芯片企業(yè)大量仍大量依賴高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯(lián)發(fā)科等國際巨頭提供符合要求的芯片產(chǎn)品，國內(nèi)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈龍頭企業(yè)的發(fā)展與巨頭相比尚在探索期；在商用服務(wù)器領(lǐng)域，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩(wěn)居全球服務(wù)器市場前三位，浪潮、聯(lián)想、新華三、華為等國內(nèi)企業(yè)市場份額有限。

（二）開源開放的人工智能算法平臺及框架缺失

本輪人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展以深度學(xué)習技術(shù)為主要引擎，開源開放的深度學(xué)習底層環(huán)境為技術(shù)的進化和創(chuàng)新提供了基礎(chǔ)性保障，我國亟需通過開源開放的方式擴大技術(shù)影響力、推動技術(shù)創(chuàng)新、聚焦產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展，并為人工智能技術(shù)的產(chǎn)品溯源和系統(tǒng)可信評估提供新的解決途徑。但我國開源生態(tài)建設(shè)起步相對較晚，對人工智能開源核心平臺和框架參與不足，全球主流人工智能算法框架與平臺的主導(dǎo)者是谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等美國企業(yè)，百度、第四范式、曠視科技、商湯科技、依圖科技等國內(nèi)企業(yè)的算法框架和平臺尚未得到業(yè)界的廣泛認可和應(yīng)用，我國在深度學(xué)習框架核心技術(shù)領(lǐng)域支撐不足，主要體現(xiàn)在：核心技術(shù)和相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新能力有限，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練性能和跨平臺支持能力不足；對深度學(xué)習框架的超前設(shè)計和開發(fā)能力不足，對模塊化開發(fā)、跨平臺支持的研究滯后，不利于我國形成完整的人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，且對我國信息基礎(chǔ)設(shè)施安全、產(chǎn)業(yè)安全、數(shù)據(jù)安全存潛在負面影響。芯片已經(jīng)讓不少中國企業(yè)和開發(fā)者有了覆舟之戒，深度學(xué)習框架卻剛剛引起關(guān)注，缺少核心技術(shù)將會直接影響到未來人工智能產(chǎn)業(yè)相關(guān)聯(lián)的芯片、系統(tǒng)以及軟硬件平臺等產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（三）產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)標準化和互聯(lián)互通水平嚴重不足

數(shù)據(jù)是人工智能迭代創(chuàng)新的核心要素，大數(shù)據(jù)、云、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信等新一代信息技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生了前所未有的海量數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)的增長速度越來越快。我國人工智能技術(shù)雖然已在制造、交通、電子商務(wù)、金融、醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)試點應(yīng)用，但行業(yè)內(nèi)上下游企業(yè)對產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用呈現(xiàn)各自為陣、重復(fù)用功、規(guī)模零星、標準不一、場景各異的特點，單一行業(yè)或企業(yè)的成功經(jīng)驗很難遷移，在事實上遲滯了廣大中小企業(yè)利用人工智能技術(shù)提高生產(chǎn)力、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的步伐。不同行業(yè)之間數(shù)據(jù)來源更為繁雜，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，標注水平不一，缺少數(shù)據(jù)標準和整合共享渠道，導(dǎo)致各行業(yè)之間、單一行業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)均尚未實現(xiàn)有效互聯(lián)互通和有機整合，極大降低了數(shù)據(jù)的可用性和可遷移性。

（四）尚未形成嵌入行業(yè)場景的定制化人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)評估框架

典型應(yīng)用場景作為技術(shù)重要“試驗場”和“加速器”，其評估、選擇和打造將決定各行各業(yè)能否有效利用人工智能基礎(chǔ)設(shè)施提升智能化水平、實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。目前，我國尚未有效發(fā)掘豐富數(shù)據(jù)和多樣化場景的發(fā)展?jié)摿Γ瑢η度胄袠I(yè)場景的人工智能“新基建”需求提煉和特點把握不到位；雖然擁有龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模以及更豐富的應(yīng)用場景，尤其在金融、醫(yī)療、教育、制造、零售、智慧城市、政府服務(wù)等領(lǐng)域有巨大的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)積累和新一代基礎(chǔ)設(shè)施需求，但是普遍缺乏對人工智能算力需求的充分評估，缺少結(jié)合自身行業(yè)對深度學(xué)習算法的把握理解和應(yīng)用能力，對行業(yè)數(shù)據(jù)缺少匯集、統(tǒng)籌、整理、清洗的意識。

事實上，2020年在防控新冠肺炎疫情的過程中，人工智能作為“新基建”的效能已經(jīng)充分顯現(xiàn)，在紓解各個行業(yè)出現(xiàn)人流、物流、信息流、資金流瓶頸方面發(fā)揮了重要作用，對重大公共安全風險防范和治理、推動制造業(yè)企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)、維持高校和中小學(xué)授課教育起到不可或缺的作用，及時總結(jié)2020年成功經(jīng)驗、梳理嵌入行業(yè)場景的定制化人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)評估框架在2021年已勢在必行。

（五）細分應(yīng)用領(lǐng)域的專業(yè)人才缺口較大

我國推進人工智能進一步發(fā)展仍面臨深度學(xué)習人才荒的挑戰(zhàn)。根據(jù)美國保森基金會旗下智庫的統(tǒng)計顯示，中國是美國頂級AI研究人員的最大來源，截至2019年底，全球頂尖AI人才中的近60%定居美國，其中在中國接受本科教育的頂尖AI人才占比最高，達到29%（其后為美國本土的20%、歐洲的18%和印度的8%），中國是美國頂尖人工智能人才的第一大來源地，在美國人工智能創(chuàng)新發(fā)展過程中起到關(guān)鍵作用；另據(jù)領(lǐng)英大數(shù)據(jù)顯示，全球AI人才整體供給在340萬人左右，其中深度學(xué)習人才僅9.5萬人，且流動性較大，進一步加大了缺口，這其中中國的AI人才總數(shù)僅為5萬人。2020年，國內(nèi)人工智能人才缺口達500多萬，供需比例嚴重失衡；少兒編程教育在美國的滲透率達到44.8%，在中國僅為0.96%；中國的頂級人工智能人才僅排第六名，前五位分別是美國、英國、德國、法國、意大利。2021年，不斷加強我國人工智能人才培養(yǎng)、補齊人才引育短板，已是當務(wù)之急。

對策建議

（一）推動建立專用AI計算設(shè)施夯實算力基礎(chǔ)

推動建立AI超算中心，承擔大規(guī)模AI算法計算、機器學(xué)習、圖像處理、科學(xué)計算和工程計算任務(wù)，加速垂直行業(yè)人工智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化落地，促進當?shù)厝斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)發(fā)展。推進彈性計算、海量數(shù)據(jù)存儲等技術(shù)應(yīng)用，提高算力資源利用效率。加快推進AI算力基礎(chǔ)設(shè)施綠色高效發(fā)展，建設(shè)綠色高效算力中心。加強算力中心前期規(guī)劃與設(shè)計，立足應(yīng)用需求，兼顧能源、氣候、自然冷源、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、能耗指標等要素和條件，合理布局建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施。

（二）構(gòu)建智能生態(tài)圈打造軟硬件協(xié)同能力

推動實現(xiàn)軟件與定制AI芯片的高度耦合，以達到性能最優(yōu)。構(gòu)建行業(yè)協(xié)同能力，推動人工智能企業(yè)與垂直行業(yè)平臺及通用平臺做好高效對接，保證調(diào)用所需平臺功能的實時性。推動AI專用計算設(shè)施與行業(yè)已有業(yè)務(wù)系統(tǒng)實現(xiàn)有效對接，以算力支撐為依托，打造智能化應(yīng)用生態(tài)環(huán)境。支持行業(yè)企業(yè)提供智能算力基礎(chǔ)設(shè)施及通用軟件服務(wù)，匯聚孵化人工智能企業(yè)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，打造“科技研發(fā)、產(chǎn)業(yè)孵化、創(chuàng)投資本、教育培訓(xùn)、配套政策環(huán)境”的智能生態(tài)圈系統(tǒng)。

（三）持續(xù)支持人工智能開源開放和公共服務(wù)平臺建設(shè)

打造人工智能技術(shù)創(chuàng)新載體，支持龍頭企業(yè)牽頭，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)、高校院所、專業(yè)機構(gòu)等，共同建設(shè)人工智能重點領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新平臺，支持高校、企業(yè)申報國家實驗室、國家重點實驗室、國家技術(shù)創(chuàng)新中心、重點工程實驗室等國家級科研平臺。認定若干區(qū)級人工智能技術(shù)創(chuàng)新平臺，并視創(chuàng)新成效給予支持。引導(dǎo)和支持建立一批人工智能開放平臺、開源項目及大規(guī)模常識性數(shù)據(jù)庫，建立人工智能技術(shù)公共服務(wù)平臺、多場景訓(xùn)練與測試驗證重點實驗室等一批平臺型人工智能應(yīng)用測試實體，支持面向云端訓(xùn)練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫、工具集等，并為高校院所、創(chuàng)新型企業(yè)開放底層技術(shù)接口和數(shù)據(jù)庫調(diào)用接口，從源頭上推進人工智能原始創(chuàng)新、自主創(chuàng)新。

（四）建設(shè)支持有力的人工智能政策工具箱

健全人工智能數(shù)據(jù)標準、測評、知識產(chǎn)權(quán)等服務(wù)體系，著力打造標準化格式的數(shù)據(jù)集，建立人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練、驗證和測試的元數(shù)據(jù)集，圍繞產(chǎn)業(yè)術(shù)語、參考框架、算法模型、基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)、產(chǎn)品及服務(wù)、行業(yè)應(yīng)用、安全和倫理等，為細分領(lǐng)域人工智能技術(shù)應(yīng)用提供應(yīng)用標準、部署指南、實踐案例。推出量化的人工智能技術(shù)衡量指標，建立針對人工智能技術(shù)性能的標準化評測方法體系，形成人工智能知識產(chǎn)權(quán)和倫理道德風險問責制度和審核工具。積極吸引海外科研人員、聚集全球人才，在研究經(jīng)費資助、個人稅收、簽證、戶口、子女教育等一系列領(lǐng)域推出引進海外高端人才的一攬子政策，切實解決科研人員后顧之憂，并為其科研、創(chuàng)業(yè)提供更大力度的支持。