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2030年，我国人工智能发展将迎来新的里程碑。
作为一项关乎国家未来发展的重要战略，我国人工智能在2030年的发展目标备受瞩目。
在这篇文章中，我们将探讨2030年我国人工智能发展的主要目标。
一、加快人工智能技术研发和应用2030年，我国人工智能的发展目标之一是加快人工智能技术的研发和应用。
通过加大投入和支持力度，我国将致力于在核心技术领域取得更大突破，推动人工智能技术的全面发展。
加强与各行业的深度融合，促进人工智能在医疗、交通、制造等领域的广泛应用，为经济社会发展提供更多有力支撑。
二、构建人工智能治理体系2030年，我国人工智能发展的另一重要目标是构建完善的人工智能治理体系。
在人工智能技术快速发展的我国将加强人工智能相关政策法规的制定和完善，建立健全的数据安全、隐私保护和伦理规范，加强对人工智能技术的监管和管理，确保人工智能的健康发展和社会稳定。
三、培育人工智能人才2030年，我国人工智能发展的重要目标之一是培育高素质、专业化的人工智能人才。
通过加强教育体制改革和人才培养机制，我国将大力提升人工智能相关专业的教育质量和水平，吸引更多优秀人才投身人工智能领域，推动我国人工智能产业的快速发展。
四、推动人工智能国际合作2030年，我国人工智能发展的另一目标是积极推动国际合作。
在全球人工智能产业竞争日趋激烈的背景下，我国将主动扩大对外开放，加强与国际组织和其他国家的人工智能合作，共同推动人工智能技术的创新和发展，促进人工智能行业健康、可持续发展。
2030年我国人工智能发展的主要目标涉及技术研发与应用、治理体系构建、人才培养和国际合作四个方面。
期待2030年，我国的人工智能将更加成熟和完善，为社会经济发展和人民生活带来更多实质性的利好。
2030年，我国人工智能的发展目标备受瞩目，期待我国在人工智能领域的新的成就和突破！续写：五、推动人工智能产业发展2030年，我国人工智能的发展目标之一是推动人工智能产业的快速发展。
《中国人工智能的未来之路》麦肯锡1中国发展高层论坛|3月中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路机密和专有未经麦肯锡公司授权，严格禁止任何人以任何形式使用本资料。
2中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路中国人工智能的未来之路鲍达民，麦肯锡公司全球总裁提要提要提要提要3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
这一里程碑事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。
乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。
但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。
基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。
在这一背景下，理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。
本文将涵盖以下内容：?第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。
?第二部分分析中国在人工智能领域的实力并论述相关挑战，以及人工智能在经济、社会和地缘政治方面的影响。
?第三部分对中国在产业、经济、教育、社会及国际政策方面就人工智能发展提出五大战略建议。
1.人工智能人工智能人工智能人工智能：：：：拐点来临拐点来临拐点来临拐点来临人工智能人工智能人工智能人工智能是是是是对人的意识对人的意识对人的意识对人的意识、、、、思维过程思维过程思维过程思维过程进行进行进行进行模拟的一门新学科模拟的一门新学科模拟的一门新学科模拟的一门新学科。
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明确新一代人工智能发展三步走战略目标随着科技的进步和人类对人工智能的研究不断深入，新一代人工智能已经成为了科技领域的热门话题。
为了推动人工智能的发展，各国纷纷制定了相应的战略目标。
在中国，新一代人工智能发展三步走战略目标被提出，旨在将中国建设成为人工智能科技创新的全球领导者。
本文将详细介绍这一战略目标，以及每个步骤的具体内容。
第一步：到2020年基本实现人工智能理论与基础研究的突破第一步的目标是在2020年之前基本实现人工智能理论与基础研究的突破。
这意味着要加强对人工智能的基础研究，推动人工智能理论的发展。
具体而言，需要加大对深度学习、机器学习、自然语言处理等方向的研究力度，提高算法的准确度和效率。
此外，还需要加强人工智能与其他学科的交叉研究，如人工智能与生物学、人工智能与心理学等领域的结合，以提高人工智能的智能化水平。
第二步：到2025年实现关键领域人工智能应用的突破第二步的目标是在2025年之前实现关键领域人工智能应用的突破。
这意味着要将人工智能应用于各个领域，发挥其在医疗、教育、交通等方面的优势。
具体而言，需要加强对人工智能在智慧城市、智能制造、智能交通等领域的研究与应用。
此外，还需要加强人工智能与大数据、云计算、物联网等新兴技术的融合，以提高人工智能的应用效果和智能化水平。
第三步：到2030年建立起新一代人工智能的发展优势第三步的目标是在2030年之前建立起新一代人工智能的发展优势。
这意味着要在人工智能领域取得核心技术的突破，建立起自主可控的人工智能技术体系。
具体而言，需要加强对人工智能的核心技术研究，如自主学习、自主思考、自主决策等方向的研究。
同时，还需要加强人工智能的标准化工作，制定人工智能的安全、伦理、法律等相关标准，以确保人工智能的稳定、可靠和安全。
总结起来，新一代人工智能发展三步走战略目标为：到2020年基本实现人工智能理论与基础研究的突破，到2025年实现关键领域人工智能应用的突破，到2030年建立起新一代人工智能的发展优势。
我国人工智能的发展战略是()战略重点之一：建立完善的数据生态系统海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。
中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。
首先，建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件，有助于提升物联网及人工智能技术的价值。
潜在的庞大数据体量是中国的天然优势，使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。
而且，在与中文语言相关的数据规范制定方面，中国也应起到主导作用。
对于特定行业数据，政府可要求现有的监管机构制定必要规则。
比如美国证券交易委员会在2009年出台规定，要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业报告语言)格式发布财报，确保所有公开数据的机器可读性。
其次，为了提升数据的多样性，政府应提高公共数据的开放程度，并带头建设行业数据库。
这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见，从而带来额外益处。
比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站，为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。
2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》，要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口)，方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。
最后，中国政府还需考虑国际数据流的价值。
麦肯锡全球研究院的调查表明，2014年，跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值，对经济增长的贡献已经超过实体贸易。
此外，研究还指出，由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例，数据流入和流出都能十分重要。
数据是未来的货币。
例如在医学研究中，如果没有全球海量临床数据的支持，人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。
过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业，导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。
战略重点之二：拓宽人工智能在传统行业的应用只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业，而不仅仅属于科技巨头时，其经济潜力才会充分彰显。
中国人工智能发展战略近年来，人工智能（AI）成为全球科技热点，AI技术也备受关注。
与此同时，中国也在加大力度研发人工智能。
据统计，2017年全球AI市场规模达到600亿美元，其中，中国的市场规模已超过美国，也是全球唯一拥有高速增长的国家。
中国的人工智能布局早已开启，发展人工智能首要的是战略目标，这篇文章将就中国人工智能发展战略进行探讨。
一、中国人工智能战略的概述人工智能已经成为继信息技术之后的下一代主要科技趋势，中国不仅在AI技术的积极创新方面没有落后于“先进国家”，而且已经具备了良好的产业基础。
在中国人工智能的发展方面，提出了“三步走”战略：第一步：争做世界第一AI基础技术创造者第二步：到2025年的人工智能产业价值达到1万亿元第三步：走向世界人工智能强国中国政府一直寄望于360亿美元的AI市场，这将有利于推动其人工智能行业的发展。
此外，政府将重点介入市场质量、企业投资等方面，包括建立控制市场规模等政策，以加强国内企业的竞争优势，并推动其全方位AI技术的发展。
二、中国人工智能战略的背景中华人民共和国国家计划委员会在2017年的政府工作报告中提到，支持新兴产业和新技术的发展将成为政府的一大重点。
近年来，中国政府开始面向新兴技术投资，其中人工智能是优先考虑的领域。
当然，中国人工智能的发展没有仅仅依赖国家政策引导，也离不开企业的主导作用。
目前，中国的科技巨头阿里巴巴、百度、腾讯等公司都开始着手发展人工智能技术。
在产能充沛的政策背景下，中国企业对人工智能的开发也让其在全球范围内处于“领先地位”。
据百度CEO李彦宏所说，中国的AI技术已经追赶上了谷歌和苹果，届时将会是世界最具有竞争力的人工智能领先国家。
三、中国人工智能战略的实现路径中国人工智能的发展需要有清晰的战略路径和发展规划。
根据中国人工智能发展三年规划，实现目标需要：1. 充分发挥政府政策引导作用，推动AI的发展政策制定者应该考虑推动AI技术发展的政策、技术和法律环境2. 推动创新的人才和技术的开发人工智能所需要的人才和技术是关键，建立良好的研发平台，激发AI人才的开发，建立高质量技术文化，争取AI技术领域的全球技术领先地位。
中国人工智能发展路径人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指通过模拟、延伸和扩展人的智能，使机器能够模拟人类的思维和行为。
近年来，人工智能在中国的发展迅速，成为国家战略的重要组成部分。
中国人工智能的发展路径可从以下几个方面进行探讨。
一、政策支持和投资推动中国政府高度重视人工智能的发展，并出台了一系列政策和规划文件，以支持和推动该领域的发展。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，明确了发展目标和重点任务，并提出了一系列政策措施，包括加大投资力度、建设人工智能创新中心和产业集聚区、推动人工智能与实体经济深度融合等。
二、人才培养和引进人工智能的发展离不开高素质的人才支持。
中国政府积极推动人工智能人才培养和引进工作，加大对人工智能相关专业的教育投入，推动高校与企业合作，培养更多的人工智能专业人才。
同时，中国还大力引进海外优秀人才，吸引他们到中国从事人工智能研究和创新工作。
三、创新研究和技术突破中国在人工智能领域取得了一些重要的创新研究和技术突破。
例如，中国的人工智能公司在人脸识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了重要的成果。
此外，中国还积极推动人工智能与其他新兴技术的融合，如大数据、云计算、物联网等，加速了人工智能的创新和应用。
四、产业发展和应用推广中国在人工智能产业发展方面也取得了显著成就。
人工智能已经成为中国一些重要产业的核心驱动力，如智能制造、智慧城市、智能交通等。
中国的人工智能企业也在国际市场上崭露头角，取得了一些重要的商业合作和市场份额。
同时，中国政府还鼓励和支持人工智能在教育、医疗、金融等领域的应用推广，以提升社会生产力和生活质量。
五、国际合作和开放共享中国积极参与国际人工智能领域的合作与交流，与世界各国共同推动人工智能的发展。
中国还加强国际知识产权保护合作，促进人工智能技术的开放共享和创新应用。
同时，中国也欢迎外国企业和机构来华投资和合作，共同推动人工智能的发展。
人工智能发展纲要 2035人工智能发展纲要2035是关于未来人工智能发展方向和目标的规划，涉及多个领域和层面。
从技术角度来看，2035年的人工智能发展纲要可能包括以下几个方面：1. 技术突破，2035年人工智能的发展纲要可能会强调在核心技术领域的突破，包括深度学习、神经网络、自然语言处理、计算机视觉等方面的技术创新，以实现更加智能化的人工智能系统。
2. 产业应用，2035年人工智能发展纲要可能会重点关注人工智能在各个产业领域的应用，包括医疗健康、智能交通、智能制造、智能家居等方面，推动人工智能技术与实际产业的深度融合。
3. 伦理规范，2035年人工智能发展纲要可能会强调人工智能技术的伦理规范和社会责任，包括隐私保护、数据安全、算法公平等方面的规范和监管，以确保人工智能的健康发展并最大程度地造福人类社会。
从经济社会发展角度来看，2035年的人工智能发展纲要可能包括以下几个方面：1. 就业影响，2035年人工智能发展纲要可能会关注人工智能对就业市场的影响，提出相关政策和措施，以适应人工智能技术发展对劳动力需求和就业结构的变化。
2. 教育培训，2035年人工智能发展纲要可能会重点关注人工智能对教育培训体系的影响，提出相应的教育改革和培训计划，以培养适应人工智能时代需求的人才。
3. 社会治理，2035年人工智能发展纲要可能会提出人工智能在社会治理和公共服务领域的应用，以提高社会治理和公共服务的智能化水平，推动社会治理和公共服务的现代化和智能化。
总的来说，2035年的人工智能发展纲要将涉及技术、经济、社会、伦理等多个方面，旨在推动人工智能技术的创新发展、促进人工智能与产业和社会的深度融合，以实现人工智能对经济社会发展的全面推动和提升。
中国人工智能应用发展路线
中国人工智能应用的发展路线可以分为以下几个关键阶段：
1. 基础研究阶段：在这个阶段，中国在人工智能领域进行了大量的基础研究工作，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方面的研究。
同时，建立了一批高水平的人工智能研究机构和实验室，为后续的应用开发奠定了基础。
2. 产业化阶段：随着人工智能技术的不断成熟，中国开始将人工智能技术应用于各个行业，包括金融、医疗、制造业、交通、农业等。
在这个阶段，人工智能技术被广泛用于数据分析、预测建模、智能决策等方面，为各行业提供了更高效、智能的解决方案。
3. 产业升级阶段：随着人工智能技术的不断演进，中国开始在一些关键行业领域实现了产业升级，包括智能制造、智慧城市、智能交通等。
人工智能技术的应用不仅提升了生产效率，还改变了产业生态和商业模式。
4. 人工智能赋能阶段：中国也在积极探索人工智能技术与其他新兴技术的结合，如物联网、大数据、云计算、区块链等。
这些技术的融合使得人工智能可以更好地赋能于各行业，为社会经济发展带来更多的创新和机遇。
总的来说，中国的人工智能应用发展路线是从基础研究到产业化，再到产业升级和赋能，逐步形成了一个完整的生态系统。
在未来，中国将继续加大对人工智能技术的研发和应用，推动人工智能在更多领域的广泛应用和创新。
国家人工智能研究和发展战略计划随着科技的飞速发展，人工智能技术已经在诸多领域取得了突破性的进展，并且逐渐渗透到我们的日常生活中。
面对这一全新的科技浪潮，各国纷纷制定了国家人工智能研究和发展战略计划，以抢占人工智能技术的制高点，提升国家在全球科技竞争中的地位。
1. 我国国家人工智能研究和发展战略计划作为世界上人口最多的国家之一，我国在人工智能领域也一直走在了前沿。
2017年7月，正式发布《新一代人工智能发展规划》，提出了到2020年、2025年和2030年三个阶段的发展目标，致力于建设具有国际竞争力的新一代人工智能产业，推动相关技术与产业融合发展。
2. 我对国家人工智能研究和发展战略计划的理解国家人工智能研究和发展战略计划，正是在为人工智能技术的发展指明了方向，着力推进人工智能基础理论、关键技术、通用技术和领域应用的创新研究与产业发展。
我认为，这一战略计划的制定不仅有利于我国在人工智能领域的技术突破，也将极大地提升我国在全球科技竞争中的地位。
3. 国际合作与科技创新除了国家层面的战略计划外，国际合作也是推动人工智能科技创新的重要途径。
与国外领先科研机构的合作，可以加速我国在人工智能领域的技术发展和创新。
鼓励企业加大对人工智能技术的投入，也是保证战略计划有效实施的关键之一。
4. 总结与回顾可以说，国家人工智能研究和发展战略计划对于我国在人工智能领域的未来发展具有重要意义。
通过这一战略计划，我国将在人工智能领域实现突破性的发展，提升国家在全球科技竞争中的地位，同时也为人工智能技术的广泛应用，以及相关产业的飞速发展奠定了坚实的基础。
相信在不久的将来，我国在人工智能领域的成就将会引人瞩目，为全人类社会和经济发展带来更多的机遇和活力。
通过我的分析和理解，希望你能更深入地认识国家人工智能研究和发展战略计划的重要性，以及它对我国未来发展的巨大潜力。
愿我们能共同见证人工智能技术的飞速发展，为人类社会带来更多的益处。
未来五年人工智能行业的发展规划一、引言人工智能技术的快速发展已经成为推动社会进步的重要引擎之一。
近年来，人工智能在各个领域取得了显著的突破和应用，引起了广泛的关注。
本文将探讨未来五年人工智能行业的发展规划，全面分析其趋势和前景。
二、技术创新1. 硬件创新未来五年，人工智能硬件将持续创新，包括超算技术、量子计算、云计算、边缘计算等方面的发展。
这些技术的推进将大大提升数据处理和算力能力，为人工智能应用提供更强的支持。
2. 算法创新在人工智能算法方面，深度学习仍然是主要的研究方向。
未来五年，我们将继续加大对深度学习的研究和改进，提高其准确性和效率。
同时，研究人员还将探索其他新的算法，如强化学习、迁移学习等，以应对更复杂的应用场景。
三、行业应用1. 金融领域在未来五年，人工智能将在金融领域扮演越来越重要的角色。
通过对大数据的分析和深度学习算法的应用，人工智能可以帮助金融机构提高风险控制、客户服务和投资策略等方面的能力。
2. 医疗健康医疗健康是人工智能的重要应用领域之一。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助精准治疗、智能药物研发等方面发挥重要作用。
通过深度学习和大数据分析，人工智能可以从海量医疗数据中发现规律和模式，提高诊断和治疗的准确性和效率。
3. 智能交通智能交通是人工智能的另一个应用领域。
未来五年，人工智能将在自动驾驶、交通流量优化、智能交通管理等方面发挥重要作用。
通过人工智能技术的应用，可以提高交通安全性，减少交通拥堵，提高交通效率。
四、人才培养1. 人才培养是未来五年发展人工智能行业的关键。
我们应该加强对人工智能领域的教育培训，提高人才的数量和质量。
政府、高校和企业应加大对人工智能研究的支持，提供更多的奖学金和研究基金，吸引更多人才从事人工智能领域的研究工作。
2. 同时，我们还应鼓励人工智能与其他学科的跨界融合，推动人工智能与医学、管理学、物理学等领域的交叉研究和合作，打破学科壁垒，培养多领域复合型的人才。
麦肯锡：中国人工智能的五大发展战略作者：鲍达民来源：《机器人产业》2017年第03期2016年3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
这一里程碑事件向世界证明，机器可以像人类一样思考，甚至比人类做得更好。
乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。
但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。
基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。
在这一背景下，理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。
本文将涵盖以下内容：第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。
第二部分分析中国在人工智能领域的实力并论述相关挑战，以及人工智能在经济、社会和地缘政治方面的影响。
第三部分对中国在产业、经济、教育、社会及国际政策方面就人工智能发展提出五大战略建议。
人工智能：拐点来临人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。
似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。
计算机科学家们在机器学习和深度学习领域已取得重大突破，可以赋予机器认知及预测能力。
如今在现实世界中，这些系统的应用已不鲜见。
回顾变革前的简史人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。
这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中，直至20世纪五六十年代，有关人工智能的理论初步形成后，才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。
但由于技术未能实现突破性进展，人工智能无法达成预期效果，因此陷入了一段沉寂期。
往后数十年间虽然不乏成功案例（如IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫），但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立，所以不足以支撑大规模商业化。
让我们快进至21世纪。
数据收集及整理、算法（尤其是机器学习）以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。
例如，在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中，AlphaGo成功击败人类世界冠军，从而赋予了这场获胜历史性的意义。
而变革不仅发生在理论前沿。
被视为未来超级智能系统的先锋——各类应用机器学习技术的分析工具已现身市场。
金融、医疗、制造等行业应用发展迅速，人工智能领域的全球风投也从2012年的5.89亿美元猛增至2016年的50多亿美元。
了解人工智能及其能力以往人们借助计算机的运算能力可以更高效地完成任务（例如，比人类更快地处理更复杂的计算）。
传统的软件程序由人类编写，包含具体的指令要求。
人工智能的工作模式完全不同。
它们依据通用的学习策略，可以读取海量的大数据，并从中发现规律、联系和洞见。
因此人工智能能够根据新数据自动调整，而无需重设程序。
利用机器学习，人工智能系统获得了归纳推理和决策能力；而深度学习更将这一能力推向了更高的层次。
这些计算机系统能够完全自主地学习、发现并应用规则。
虽然深度学习领域近来的突破可使人工智能系统在一些关键能力上媲美甚至赶超人类，但距离实现“通用人工智能”，即机器能够完全模拟人类认知活动，仍需数十年的努力。
不过机器学习系统已经有了某些商业化落地，且应用广泛，可以担当客服、管理物流、监控工厂机械、优化能源使用以及分析医学资料。
麦肯锡全球研究院最近的研究显示机器学习技术可广泛应用于各行各业。
人工智能技术通常由四个部分组成，即认知、预测、决策和集成解决方案。
认知是指通过收集及解释信息来感知并描述世界，包括自然语言处理、计算机视觉和音频处理等技术。
预测是指通过推理来预测行为和结果。
举例而言，此类技术可用来制作针对特定顾客的定向广告。
决策则主要关心如何做才能实现目标。
这一领域的用例十分广泛，如路线规划、新药研发、动态定价等。
最后，当人工智能与其他互补性技术（如机器人）结合时，可生成多种集成解决方案，如自动驾驶、机器人手术，以及能够对刺激做出响应的家用机器人等。
目前人工智能各项技术的商业化水平参差不齐。
认知和预测领域的许多技术已经逐步商业化，然而决策和集成解决方案技术多处在研发阶段（见图 1）。
人工智能的未来：挑战与机遇并存过去的科技进步主要是指提升执行指定任务的能力。
而当今的人工智能则是赋予机器反应和适应能力以优化产出。
通过与物联网、机器人等技术的结合，人工智能能够构造出一个整合的信息物理世界。
当今人工智能发展势头正猛，未来有望在全球多个行业和场景下得到广泛运用，尤其是我们将会看到大量的人类工作被机器取代。
麦肯锡全球研究院近期的一份报告对全球800多种职业所涵盖的2000多项工作内容进行分析后发现，全球约50%的工作内容可以通过改进现有技术实现自动化。
当然，技术可行性只是影响自动化速度及程度的一个因素，还有其他因素需要考虑，包括研发和应用成本、劳动力市场供需、经济效益，以及社会和政府监管部门的接受度。
综合上述因素，麦肯锡全球研究院的这份自动化研究报告指出，在现今所有工作内容之中，过半会在2055年左右自动化，但这个过程存在诸多变量。
如果自动化推进速度快，达到该程度可能会提前20年；如果推进缓慢，则可能延后20年。
展望未来，人工智能可成为应对一些社会核心挑战的强大工具。
在医疗领域，人工智能将极大提升我们分析人类基因组和为患者开发个性化治疗方案的能力，甚至大大加快治愈癌症、阿尔兹海默症和其他疾病的进程。
在环保领域，人工智能能够分析气候特征并大规模降低能耗，帮助人类更好地监控和应对气候变化问题。
人工智能甚至可以在地球以外地区发挥作用，他日或助力人类探索火星及外太空。
人工智能对中国意味着什么？在多家中国科技巨头积极研发的推动下，中国已成为全球人工智能的发展中心之一。
众多的人口和完整的产业结构给中国提供了创造海量数据和广阔市场的潜力。
随着老龄化的加速，中国提升生产力的要求就愈发迫切，因此人工智能技术的运用对中国未来的经济发展至关重要。
一方面，中国还需要做好许多基础性工作，如更为开放的数据环境和训练有素的数据科学人才。
另一方面，人工智能或将引发复杂的社会及经济问题，应审慎考量。
中国在人工智能发展中的地位中国与美国是当今世界人工智能研发领域的领头羊。
仅在2015年，两国在学术期刊上发表的相关论文合计近1万份，而英国、印度、德国和日本发表的学术研究文章总和也只相当于其一半。
中国的人工智能发展多由科技企业推动引领。
得益于大量的搜索数据和丰富的产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。
这些技术被整合应用于新产品中，如自动化私人助理、自动驾驶汽车等。
中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。
庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。
“范围经济”也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。
但是，中国需要持续不断的努力，才能保持人工智能的领先地位，并且最大化其经济潜能。
发展创新能力是重中之重。
虽然中国在人工智能的论文数量方面超过了美国，但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行（见图 2）。
此外，美国的人工智能生态系统也更为完善和活跃，创业公司数量远超中国（见图 3）。
由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。
硅谷在科技领域日积月累的强劲实力形成了强大而难以复制的优势。
以下，我们从数据、算法和计算能力等三个关键因素出发分析中国面临的挑战。
数据正如人类需要从食物中获得能量，人工智能的“食物”则是稳定的数据流。
人工智能系统必须通过大量的数据来“训练”自己，才能不断提升输出结果的质量。
但数据领域的几个因素可能会影响中国人工智能的发展。
首先，尽管中国的科技巨头能够通过其专有平台获得海量数据，但在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面，中国仍落后于美国。
其次，全球各国都已意识到开放政府数据库有助于促进私营领域创新，但中国政府数据的开放度仍极为有限（见图 4）。
最后，对跨境数据流通的限制也使得中国在全球合作中处于不利地位。
算法就应用层面而言，中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距。
事实上，中国在语音识别和定向广告的人工智能算法上取得了突破性进展。
而全球的开源平台也使得中国企业能够快速地复制其他地区开发的先进算法。
然而，中国的研究人员在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。
一个主要原因就是人才短缺。
美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。
中国在人才方面的持续努力将至关重要。
目前，中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。
此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，造成其他领域的人才相对匮乏。
如果中国大学对学生提出更高的数学和统计学要求，并且集中资源发展该领域全球前沿研究，人工智能的发展必将受益匪浅。
另一个值得思考的方向是改进现有的科研经费分配模式来推进创新。
计算能力就人工智能的商业应用而言，计算能力并非当前掣肘。
由于微处理器在全球市场上是非常普遍的产品，计算能力已经成为一种能够轻松购买得到的商品。
然而，中国绝不能忽视发展自己的先进半导体、微处理器和高性能计算技术的重要性。
高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重，而其耗能水平则决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。
计算能力是人工智能的基础设施之一，因此具有极高的战略意义。
依赖进口意味着这一基础设施的坚固程度仍不理想。
长期以来，中国的微晶片严重依赖进口，部分类型的高端半导体则几乎完全依靠进口。
2015年，美国政府禁止了英特尔、英伟达和 AMD这三家全球最大的芯片供应商向中国机构出售高端超级电脑芯片。
这一禁令显示了中国在半导体方面的自主研发能力对于未来人工智能发展十分重要。
为应对这一局面，中国政府在 2014年出台了《国家集成电路产业发展推进纲要》以及“中国制造2025”行动纲领。
中国政府还成立了国家集成电路产业投资基金，目前募资已超过200亿美元。
相关行动已初见成效：2016年6月神威·太湖之光超级计算机问世，成为世界上运算速度最快的超级计算机，使用的是中国自主知识产权的处理器。
政府的前期投资可以产生显著的涟漪效应，鼓励私营企业的积极参与。
特种处理器，如可以处理大量复杂计算的GPU，对人工智能的发展格外重要。
在中国大力发展其集成电路产业的过程中，也应密切关注此类处理器的发展。
总而言之，在探索发展人工智能的战略进程中，中国需要清楚地认识到，科技产业正在快速全球化。
从基础研究到应用开发，再到硬件生产，人工智能全产业链的各个环节都包含着大量国际合作。
在建设自己的数据生态系统、培养数据科学和研发人才，以及打造半导体产业的同时，中国还需要将其人工智能产业建设成为一个与全球市场融合的开放系统。
