国务院于2017年7月发布《新一代人工智能发展规划》，指出人工智能是引领未来的战略性技术，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，打造竞争新优势，开拓发展新空间，有效保障国家安全。

为了推动新一代人工智能发展，该规划提出要构建科技创新体系，推动技术属性和社会属性高度融合，推进研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”发展，支撑科技、经济、社会发展和国家安全四项任务。

在《新一代人工智能发展规划》推出前，中国工程院于2015年12月批准启动了《中国人工智能2.0发展战略研究》重大咨询研究项目，将加强人工智能研究和应用作为实施国家战略创新发展的重要工作之一。

梳理人工智能发展历程，项目组专家观察到，“人工智能要进行换代，从1.0走向2.0”，其动力既有来自人工智能研究的内部驱动力，也有来自信息环境与社会目标的外部驱动力。两者都很重要，但相比之下，往往后者的动力更强大。

随着互联网的普及、传感器的泛在、大数据的涌现、电子商务的发展、在线社区的兴起，数据和知识在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，形成了驱动人工智能走向新阶段的四种外在动力。

首先，本世纪的信息环境已发生巨大而深刻的变化。随着移动终端、互联网、传感器网、车联网、穿戴设备等的流行，感知设备已广布于城市，计算也与人类密切相伴，遍布全球的网络正史无前例地连接着个体和群体，开始快速反映并聚集人类的发现、需求、创意、知识和能力。

与此同时，世界已从二元空间结构PH（Physic、Human Society）演变为三元空间结构CPH（Cyber、Physics、Human Society）。CPH的互动将形成各种新计算，包括感知融合、增强现实（AR）、跨媒体计算等。

其次，社会对人工智能的需求急剧扩大。人工智能的研究正从过去的学术牵引迅速转化为需求牵引。智能城市、智能医疗、智能交通、智能物流、智能制造、智能农业等应用中的新目标、新问题，都迫切需要人工智能的发展。为此，很多企业和城市已主动布局，进行人工智能新研发。

第三，人工智能的目标和理念也在发生巨大转变。人工智能的目标正从过去追求“用计算机模拟人的智能”转化为用机器与人结合成增强的混合智能系统，用机器、人、网络结合组成新的群智系统，用人、机器、网络和物结合而成智能城市等更复杂的智能系统。

第四，人工智能的数据资源也在发生大改变。人工智能的基本方法是数据驱动的算法。未来将涌现出更多大数据驱动计算、传感器和网络驱动计算、跨媒体驱动计算事件。因此，大数据智能、感知融合智能、跨媒体智能的发展均为可以预见的趋势，而传统的以字符为基础的机器智能测试方式——图灵测试将受到挑战。

上述种种环境的巨变，促成人工智能技术的重大提升，为人工智能2.0的形成与发展创造了切实的外部环境。

同时，中国人工智能发展异常迅猛，一系列新智能技术已在萌芽，如大数据智能、群体智能、跨媒体智能、混合增强智能和智能自主系统等。

当然，人工智能发展也面临一些挑战。 

第一个挑战是“勇探无人区”。长久以来，学术界往往瞄准世界先进的方向进行投入，即学科前沿，也就是全世界最热门的研究。这种跟随所取得的成果只是真正学科前沿的一部分，并且是国外学者感兴趣的部分。

推动人工智能学科前沿发展的态度应该是一只眼睛看着国际的学科前沿，另外一只眼睛紧盯国家迫切需要，从需要推导模型、模型推导理论，这就是无人区。

国家在2018年就提出了这个号召，研究界应该深入贯彻这一思想，在人工智能领域，比如智能医疗、智能自主系统、视觉知识等领域，加强研究投入。

第二个挑战是人工智能人才的培养。人工智能专业人才一直短缺，这是因为过去所培养的人工智能人才与现在的发展趋势并不适应。为此，要加大专业人才的培养力度，更要加大交叉人才的培养力度，因为人工智能交叉人才更少。同时，要加大对企业现有人工智能人才的培训，使企业能够思考如何智能化转型、怎样转型得更成功。

国务院发布的《新一代人工智能发展规划》、教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》以及教育部、发改委和财政部三部委联合发布的《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》等文件，对人工智能的人才培养、人工智能学科建设及人工智能专业建设等提出了具体要求。

当前，全国共有215所高校获批设置人工智能本科专业，浙江大学、武汉大学和华中科技大学三所高校获批设置人工智能交叉学科，中国正在建立人工智能本科和研究生层次人才培养体系。

此外，高等教育出版社联合国家新一代人工智能战略咨询委员会组织成立了“新一代人工智能系列教材”编委会，组织出版涵盖人工智能基础理论、算法模型、技术系统、硬件芯片和伦理安全以及“智能+”学科交叉等方面内容的教材，目前教材编写工作进展顺利。

第三个挑战是需要清醒认识人工智能伦理。人工智能发展的伦理标准有两个简洁明了的标准，一是人工智能要“向善”。向善是一个很重要的标准，人工智能就是要为人类服务，差的和坏的人工智能以及不对的人工智能不能研究开发。二是要“求真”，即机器学习所依赖的数据以及人工智能算法模型不能弄虚作假。保护隐私等问题可以通过这两个标准推理出来，从而产生二级标准或三级标准。

过去，科研只有基础理论和应用系统两块。但近年来人工智能、大数据，信息技术的发展显示，理论研究和应用研究中间应该还有平台支撑和平台服务。这些平台在推动生态的发展中起到覆盖作用，可被视为中流砥柱。

当前，中国正在形成产、学、政联合有机营造的人工智能生态系统，整个人工智能发展应由健康的生态系统来推动。一方面政府、产业、大学和学术研究机构要结合起来，另一方面推动人工智能赋能社会的基本元器械、平台和应用等也要构成生态系统。

平台是公共系统，不能只依靠企业来打造，科研经费和科研力量也要向构造平台系统倾斜。政府也要参与构造人工智能平台，这样成体系的推动更高效。

来源：《中国科学报》