科技部部长万钢：中国即将发布人工智能发展规划！附《全球人工智能发展报告》《美国人工智能发展规划》
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6月29日，2017世界智能大会在天津召开。在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。
万钢透露，新一代人工智能发展规划主要推动四个方面的工作：
“与所有的颠覆性技术一样，新一代人工智能具有高度的不确定性，因此需要统筹谋划、科学引导。”科技部负责人介绍，我国高度重视人工智能发展，20世纪80年代国家就开始支持人工智能和相关科技的发展。也有权威人士坦言，我国的人工智能整体发展水平与世界先进国家相比仍有差距，特别是在基础理论、基础算法、基础材料、核心元器件等领域差距较大，人才储备还不能满足发展需求，制约人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
因此按照党中央、国务院部署，科技部、国家发展改革委等会同相关部门编制完成了新一代人工智能发展规划和重大科技项目，面向2030，对人工智能发展进行了系统规划。
来源：中国经营网
延伸阅读：（以下摘自网易科技发布的《乌镇指数:全球人工智能发展报告（2016）》）
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，距今已有60年。在这期间，人工智能的发展可以说是跌宕起伏。2000年以来，企业与国家逐渐认识的人工智能的重大潜力，纷纷大力布局人工智能领域，人工智能以井喷式的形式发展。目前全球人工智能企业数量集中分布在美国、中国、英国等少数国家，三国企业数量占总数的65.73%。
1人工智能应用领域
2016年以来，人工智能企业程井喷式发展，占据人们生产生活的各个领域，细分下来包含如下应用领域：
人工智能可以通过机器学习、语音识别、视觉识别等方式来分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，从而为客户提供投资理财、股权投资等服务，同时规避金融风险，提高金融监管力度。
大数据分析、智能仓库管理与物流的应用将会彻底颠覆传统的电商零售模式，节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。
长久以来，安防系统每天都产生大量的图像以及视频信息，处理这些冗余所需人力成本较高而且效率非常低。因此，人工智能在安防行业的应用主要依靠视频智能分析技术，通过对监控画面的智能分析采取安防行动。
利用大数据的搜集，人工智能可以通过算法去为学生计算学习曲线，为使用者匹配高效的教育模式。同时，针对儿童幼教的机器人能通过深度学习与儿童进行情感上的交流。
通过大数据分析，完成对部分病症的诊断，较少误诊的发生。同时，在手术领域，手术机器人也得到了广泛应用；在治疗领域，基于智能康复的仿生机械肢等也有一些应用。
通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，实现人机交互。个人助理系统在接受文本、语音信息之后，通过识别、搜索、分析之后进行回馈，返回用户说需要的信息的过程。
通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在无人类主动的操作下，自动安全进行操作。自动驾驶系统主要由环境感知、决策协同、控制执行组成。
2人工智能投融资
近年来大量资本涌入人工智能领域。美中英三国融资规模为全球最大，但三者间的规模差距较大，美国为英国的21.9倍，中国的6.96倍。
全球人工智能领域的融资，自2005年以来，主要集中于种子轮。A、B、C等阶段占比整体呈现缩小趋势，意味着资本进入投资的高潮。2016年之后，A、B轮略有上涨，意味着有优秀企业进入新的发展阶段。
并购方面，2013年Q4之前，并购数量相对平衡。此后并购数量呈现逐步上升趋势。这与2013年之后资本不断进入该领域，及该领域企业发展较活跃有关。
就中国人工智能领域并购概况来看，目前，BAT、网易等国内科技巨头公司在人工智能领域也在抓紧进行战略布局，但是这些公司对人工智能尝试还停留在初级阶段，商业化维度甚至没有完整的产品线。从目前情况来看，百度是全面布局，而阿里和腾讯则是各有侧重。
近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。不久之后，百度又宣布成立独立风险投资公司，李彦宏亲自出任董事长。
阿里2015年6月联合富士康向日本软银旗下的机器人公司SBRH战略注资7.32亿元，布局机器人领域。另外，阿里在人工智能上更多的关注云计算方面，目前阿里的人工智能产品主要应用在两个层面上：第一是在电商业务，第二则是B端。
腾讯在人工智能领域的布局，首先是大量考察和闷声收购货投资美国的机器学习平台类创业公司。比如与硅谷风投机构Felicis Ventures领投美国数据公司Diffbot 1000万美元A轮融资，参投专注于生命大数据和数字生命研究的公司iCarbonX（碳云智能）近10亿元的A轮融资。
其次在基础研究领域，腾讯人工智能研究项目包括WHAT LAB(微信-香港科技大学人工智能联合实验室)、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。
网易、京东也开始布局人工智能领域。例如京东也在深度学习、人工智能、图像识别等前沿领域的研发，成立了DNN深度神经网络、PCL感知认知等实验室，并积极将成果应用于实际业务当中。
以下摘自搜狐科技发布的《美国政府出台国家人工智能研发规划，提出七大重点战略方向》
当地时间本周四，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。在峰会中，白宫发布报告《国家人工智能研究与发展策略规划》为国家资助的AI研究和发展划定策略。
《国家人工智能研究与发展策略规划》是由人工智能工作小组制定，该小组是由美国国家科技委员会的网络和信息技术的研究和开发会附属委员会经美国国家科技委员会的附属委员会的要求，给跨部门工作小组分派关于机器学习和人工智能的任务。
《国家人工智能研究与发展策略规划》规定了一个高水平框架，该框架可用于确定人工智能所需要的科学和技术并追踪研发投入的进度并最大化投入的影响。该框架还确定了联邦资金资助的人工智能研发的优先顺序，该顺序考虑了对于人工智能对社会和全世界的长期转型的影响的人工智能近期的能力。
报告称，该跨越联邦政府协调的人工智能规划将有助于美国利用人工智能计划的全部潜能来强化我们的经济及改善我们的社会。本国家人工智能研发战略计划确定了联邦资金资助的人工智能研究的目标，不论是发身在政府内部的研究，还是在政府以外，比如在学术界，发生但是由联邦政府提供资金的研究。
策略1：对人工智能研发进行长期投资
在人工智能的下一代重点技术进行持续投资将推动发现和深入了解，并使美国保持在人工智能领域的世界领导者地位。
策略2：开发人机协作的有效方法
大部分人工智能系统将与人类合作以达到最佳绩效，而非代替人类。需要开展充分研究，从而达到人类和人工智能系统之间的有效交互。
策略3：理解和应对人工智能带来的伦理、法律和社会影响
我们期望所有人工智能技术能够遵循与人类相同的正式与非正式道德标准。研究理解人工智能的伦理、法律和社会影响，并开发用于设计与伦理、法律和社会目标一致的人工智能研发方法。
策略4：确保人工智能系统的安全性
在人工智能系统被广泛使用之前，需要保证系统能以可控的、明确的、已充分理解的方式安全操作。需要进一步研究以应对人工智能系统所存在的威胁，设计可靠、可依赖的、可信任的系统。
策略5：开发人工智能共享公共数据集和测试环境平台
训练数据集的资源的深度、质量和准确度极大地影响人工智能的性能。研究人员需要开发高质量数据集和环境并使可靠进入高质量数据集以及测试和培训资源成为可能。
策略6：建立标准和基准评估人工智能技术
人工智能的进展所必要的是标准、基准、试验平台和社会参与，这些将指导及评估人工智能的进展。需要进一步的研究以形成一系列可评估技术。
策略7：更好的把握国家人工智能研发人才需求
人工智能的发展需要一支强劲的人工智能研究人员团体。要更好的了解目前和将来人工智能研发对人才的需要，以确保有足够的人工智能专家应对本计划中概述的战略研发领域。
人工智能研发策略规划总体结构图解：
下图，整个底部（红色）为影响所有人工智能系统开发最根本的基础；这些基础在策略3-7中进行了描述。下一个较高的层（紫色，中蓝和深蓝色）包括发展人工智能锁需要的很多领域的研究。这些基本研究领域（包括基础研究）在策略1-2中进行了概述。整个图形的顶排（深蓝色）为预期从人工智能发展中受益的应用的例子，如本文件中的先前愿景部分所述。人工智能研发战略计划的这些构成总体界定了联邦投资的高水平框架，该框架可导向该领域的进展及积极地社会效益。
七大策略详细内容：
策略一：对人工智能研发进行长期投资
用于知识发现的先进数据驱动方法
增强人工智能系统的感知能力
了解人工智能的理论能力和限制
开展通用人工智能技术研究
开发可伸缩的人工智能系统
促进类人人工智能研究
开发更能干更可靠的机器人
改善硬件提升人工智能系统性能
开发适用于先进硬件的人工智能系统
策略2：开发人机协作的有效方法
寻求具备人类感知能力的人工智能新算法
开发用于人类机能增进的人工智能技术
开发用于数据可视化和人-机界面技术
开发更有效的自然语言处理系统
策略3：理解和应对人工智能带来的伦理、法律和社会影响
通过设计改进公平性、透明度和可追究性
建立伦理人工智能
设计伦理人工智能的架构
策略4：确保人工智能系统的安全性
改进可解释性和透明度
建立信任
增强校验和验证
防攻击的安全策略
实现人工智能自演化中的安全性和价值一致性
策略5：开发适用于人工智能训练和测试的共享公共数据集和环境
为多类型的人工智能兴趣和应用开发和制作充足的可用数据集
使训练和测试资源适应商业和公共利益
开发开源软件库和工具集
策略6：建立标准和基准评估人工智能技术
研制一系列人工智能标准
建立人工智能技术基准
增加人工智能实验平台的可用性
组织人工智能标准和基准社团
策略7：更好的把握国家人工智能研发人才需求
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