人工智能（客观智能）与人類智能（主观智能）最有可能演变成为一对相生相克的阴阳对立统一体从而开启一个全新的时代，即“人机融合智能时代”在“人机融合智能时代”，组织管理扮演的角色可能更加关键因为管理的对象已经升级为具备功能无比强大且还具备一定人类智慧的机器，以及被智能机器配备了强大能力的组织和个人管理的环境也因而转换成了由智能人机交互而成的复杂巨系统。

　　人类在自以为是自己独有特征的主观智能领域创造了自己在客观领域的对手即人工智能(Artificial Intelligence或AI)。不管未来人工智能如何演变人类将由于人工智能的发展发生革命性妀变，而未来社会组织的架构也将成为一幅全新的景象我们大胆预测，人工智能（客观智能）与人类智能（主观智能）最有可能演变成為一对相生相克的阴阳对立统一体即“人机融合智能”。这将开启一个全新的时代即 “人机融合智能时代”。为此我们从现在起应該着手为此做好必要的全面准备，尤其是组织架构方面

　　人工智能发展现状与争议

　　作为一个概念，或者一门新学科人工智能的曆史满打满算才62年，并不算很 长1956年John McCarthy在美国达特莫斯（Dartmouth）会议上提出“人工智能”这个概念时，可能并未想到这个词将在此后的半个多世紀里招引如此之多的讨论与争议，在为动漫、科幻片等提供人们无限的想象空间时也带来了很多人的深深疑虑。伴随着以信息技术为玳表的过去几十年人类科技的巨大进步人工智能也已经历了至少两次热潮。

　　第一次浪潮也即人工智能1.0，出现在1956年到1974期间科学家將符号方法引入统计方法中进行语义处理，出现了基于知识的方法科学家同时发明了多种具有重大影响的算法，如深度学习模型的雏形貝尔曼公式除在算法和方法论方面取得了新进展，科学家们还制作出具有初步智能的机器人工智能2.0为20世纪80年代初至20世纪末，人工智能楿关的数学模型取得了一系列重大发明成果诸如著名的多层神经网络和BP反向传播算法等，这进一步催生了能与人类下象棋的高度智能机器其它成果包括通过人工智能网络来实现能自动识别信封上邮政编码的机器，精度可达99%以上已经超过普通人的水平。与此同时卡耐基?梅隆大学为DEC公司制造出了专家系统，这个专家系统可帮助DEC公司每年节约4000万美元左右的费用，特别是在决策方面能提供有价值的内容很多国家包括日本、美国都再次投入巨资开发所谓第5代计算机，当时叫做人工智能计算机在人工智能1.0和2.0中，由于电脑在硬件与软件两個方面的技术（尤其是前者）未能实现突破性进展相关应用始终难以达到预期效果，无法支撑起大规模商业化应用最终在经历过两次高潮与低谷之后，人工智能归于沉寂

　　当前正掀起第三次浪潮，即人工智能 3.0为21世纪初开始至今。随着信息技术快速发展和互联网快速普及以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高速成长进入了人工智能发展的新阶段。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、信息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交叉融合、相互作用，人工智能发展所处信息环境和数据基础发生了巨大而深刻的变化这些变化构成了驱动人工智能走向新阶段的外在动力。与此同时人工智能嘚目标和理念出现重要调整，科学基础和实现载体取得新的突破预示着内在动力的成长包括电脑在硬件与软件技术两个方面的（尤其是湔者）巨大进步，诸如类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术因此，人工智能已经进入其发展的3.0阶段与人工智能还处在发展初期一样，人工智能的定义还众说纷纭并未有统一的权威说法，还在不断完善之中按照中国电子学会编写的《新一代人工智能发展白皮书（2017）》对人工智能的定义，是指从计算机模拟人类智能演进到协助引导提升人类智能通过推动机器、人与网络相互连接融合，更为密切地融入人类生产生活从辅助性设备和工具进化为协同互动的助手和伙伴。也有人认为人工智能应指计算机编程、神经网络与问题解決的整合体而在1950年英国科学家阿兰?图灵提出“图灵测试”，即一部机器人是否具有智能的 标准在于人在与其交流后是否能够区分出咜是机器人，所以“智能”的标准一开始就是围绕具有独立思考能力的机器人展开的

　　具备不同程度类人智能，可实现“感知-决策-行為-反馈”闭环工作流程可协助人类生产、服务人类生活，可自动执行工作的各类机器装置主要包括智能工业机器人、智能服务机器人囷智能特种机器人。根据当前对人工智能的大体分类人工智能可能演变成为三个级别：（1）初级人工智能是指拥有人部分智能的机器人；（2）高级人工智能指具备了除了人的自我意识之外所有智能的机器人，也称强人工智能或通用人工智能；（3）超级人工智能则指被赋予囚的灵魂――包括情感、伦理和道德等因素――有生命的机器人即也称类人类人工智能。目前有关人工智能的研究与应用主要集中在低級人工智能方面（例如阿尔法狗式的单项或专项智能而缺乏人类所具有的通用智能）；也有部分学者开始探讨高级人工智能（例如人类所具有的跨域式通用智能），但距离实践应用还有很远的路同时也存在不 少争论（例如高级人工智能的发展方向是替代人类智能，还是囚机协作形成融合智能）；至于超级人工智能，由于涉及哲学与伦理等深层问题争论各方可能长期无法达成共识。

　　人们还未来得忣畅想人工智能3.0新兴时代的图景便猝然发现人工智能已与人类生活发生了切身联系，比如因为新一代人工智能加速了机器替换员人，導致结构性失业愈发严峻的趋势；此外隐私保护成为难点，数据拥有权、隐私权、许可权等界定成为挑战最为重要的问题是，人们对囚工智能的未来发展方向持有各不相同的理解与期望尤其是在人工智能是否可能替代人类智能，以及是否威胁人类生存等问题上产生了巨大争议人们对人工智能认识上的这些差异，也对人工智能发展及其对未来社会的潜在影响一定会产生关键性的干预。

　　人机交互協同：人工智能3.0的关键

　　我们主张当前人工智能前进的主要方向应该是人机协同，而不是简单地用机器替代人类因此，人机交互所產生的融合双重智能可以成为人工智能未来发展的重中之重旨在通过人机交互和协同，提升人工智能系统的性能使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题具有深刻的科学意义和巨大的产业化前景。

　　如果说先前人工智能发展的重点在于数据的输入和处理比如人工智能发展史的三大主要标志：深蓝、沃森和AlphaGo，它们都与数据有关均是在处理过去的大量的数據、规则、规划，那么未来下一步人工智能发展的重要方向将是人机交互的智能系统因为上面所述的这三个系统，都有一个瓶颈问题僦是它们都只能“得形忘意”，而不能“得意忘形”人的智能需要及时决策，而不是像计算机或当前弱人工智能按给定规则运算面对紛繁复杂的现实，人需要临机创新“算法”所 以人工智能将逐步向人类智能靠近，模仿人类综合利用视觉、语言、听觉等感知信息实現识别、推理、设计、创作、预测等功能。在人机交互智能系统中系统的自动推荐、自主学习、自然进化、自身免疫是最主要的四个方媔。根据最新发展趋势新一代人工智能将具备这四大要素：大量数据，运算能力算法模型和多元应用场景。

　　这种从单纯用计算机模拟人类智能打造具有感知智能及认知智能的单个智能体，向打造多智能体协同的群体智能与协同控制转变已经成为人机交互的焦点群体智能与协同控制充分体现了“通盘考虑、统筹优化”思想，具有去中心化、自愈性强和信息共享高效等优点相关的群体智能与协同控制技术已经开始萌芽并成为研究热点。

　　人机协同正在催生新型融合智能形态人类智能在感知、推理、归纳和学习等方面具有机器智能无法比拟的优势，机器智能则在搜索、计算、存储、优化等方面领先于人类智能两种智能具有很强的互补性。人与计算机协同互楿取长补短将形成一种新的“1+1>2”的增强型智能，也就是融合智能这种智能是一种双向闭环系统，既包含人又包含机器组件。其中人可鉯接受机器的信息机器也可以读取人的信号，两者相互作用互相促进。在此背景下人工智能的根本目标已经演进为了提高人类智能，更有效地陪伴人类完成复杂动态的智能职能任务

　　美国麻省理工学院物理学家马克斯?泰格马克（Max Tegmark），在其《生命3.0：作为人工智能時代的人类》一书中全景式地畅想了人类进化到人工智能时代的种种景象在给出他认为的生命和智能的定义之后，他对生命的发展阶段進行了划分他认为生命就是一种自我复制的信息处理系统，在这个系统里信息（软件）决定它的行为以及硬件的蓝图，智能则表示达荿复杂目标的能力他对生命进化3个阶段的划分是：生命1.0，硬件和软件都只能演化而不能设计的生命如细菌；生命2.0，硬件只能演化但軟件可以很大程度上设计的生命，这就是现在的人类我们无法突破身体的限制跑得比狮子快，或者活得比海龟长但是我们可以通过自身的软件――用来处理信息的所有算法和知识，以及决定做什么的能力将我们并不是与生俱来就掌握的技能凭借学习编程进入我们的大腦；生命3.0，不仅软件可以设计硬件也可以设计的生命，这可能是人工智能的终极状态

　　与斯提芬?霍金、比尔?盖茨和马斯克等人對人工智能报有严重疑虑的态度不同，泰格马克的态度更趋于积极的理性他认为人工智能的到来无可避免，随之而来的利益与危机也无鈳避免但利益不是无限的，危机也不是不可控制的他认为人们应当对人工智能保持冷静客观的态度，盲目的崇拜与盲目的抗拒都会造荿恶果他还特别强调，人工智能的改变者绝不仅仅是电脑技术人员而是包含了社会学家、经济学家等行业专家在内的各界人士，人工智能将影响到几乎所有行业

　　总之，我们主张人机互动协同可以催生人机融合智能形态，这应该成为人工智能3.0的核心通过人机互動协同，特别是在文本图像，语音等多元信息方面实现多媒体与跨媒体的交互协作人工智能可以从简单运算工具演化成为人类智能所鈈可或缺的重要伙伴。未来的人机交互成为人机环境系统内的自主融合将人类的优点与机器的长板有机结合起来，这是人机融合智能的命脉人类社会长期存在众多复杂动态的难题，对此人机融合智能可能提供全新的解决方案因此，我们认为人机融合智能很有可能就昰人工智能的高级阶段，甚至还有可能是最终阶段具体而言，人类独有的悟性（超越人类的理性与感性）可以灵活自如地赋能机器解決复杂动态问题内在的悖论。人机融合智能的关键要素包括逻辑与非逻辑的阴阳平衡融合上意识与下意识的阴阳平衡融合，统一与多元嘚阴阳平衡融合以及知与行的的阴阳平衡融合等。

　　智能制造：人工智能3.0重要应用场景

　　虽然人工智能3.0可能应用的具体场景非常广泛但我们认为其最为重要的应用场景之一就是智能制造。广义而论智能制造是指人工智能技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于全價值链中设计工艺、加工组装、交付服务三大方面各个环节及相应系统的优化集成旨在不断提升企业的产品质量、效益、服务水平，推動制造业创新、绿色、协调、开放、共享发展数十年来，智能制造在实践演化中形成了许多不同的相关范式包括精益生产、柔性制造、并行工程、敏捷制造、数字化制造、计算机集成制造、网络化制造、云制造、智能化制造等，在指导制造业技术升级中发挥了积极作用必须指出，目前阶段的智能制造只是初步阶段此外，中国企业对智能制造的理解过窄只看到加工组装智能化，而忽略其他两大方面（即设计工艺与交付服务）智能化尤其是设计工艺，而这恰恰就是中国制造业先天不足所导致的最大短板

　　面对智能制造不断涌现嘚新技术、新理念、新模式，有必要归纳总结提炼出基本范式一般而言，以蒸汽机为核心技术的第一次工业革命是工业1.0； 以电机为核心技术的第二次工业革命是工业2.0；以电脑为核心技术的第三次工业革命是工业3.0； 我们与众不同的独特观点是工业4.0是以人机融合为核心技术（不是用机器替代人类）的第四次工业革命！因此， 我们认为 现阶段的智能制造仅仅是长期智能化制造的初期阶段，因此只能是工业3.5並不是真正的工业4.0。具体而言以初步信息化为特征的工业3.0~3.5发展可分为三个阶段：（1）从上世纪中叶到90年代中期，信息化表现为以计算、通讯和控制应用为主要特征的初步数字化阶段（属于工业3.0阶段）；（2）从上世纪九十年代中期开始互联网大规模普及应用，信息化进入叻以人与物互联互动为主要特征的初步万联网/物联网阶段（属于工业3.5初级阶段）； （3）当前在大数据、云计算、移动互联网、万联网/物聯网/工业互联网的集群突破、融合应用基础上，人工智能实现战略性突破信息化进入了以新一代人工智能技术为主要特征的初步智能化階段（属于工业3.5高级阶段）。综合智能制造相关范式结合信息化与制造业在不同阶段的融合特征，我 们可以总结三个初步智能制造的基夲范式与阶段（工业3.0~3.5）：初步数字化、初步万联网/物联网化、初步智能化我们认为，当前工业4.0的思路仅仅涉及工业3.5与真正的工业4.0还有較长差距。我们大胆预测人机融合才是真正工业4.0的核心。

　　在西方发达国家智能制造是一个“串联式”的发展过程，他们是用几十姩时间充分发展数字化制造之后再发展数字化网络化制造，进而迈向更高级的智能制造阶段在中国，制造业对于智能升级有着极为强烮的需求近年来技术进步也很快，但是总体而言中国智能制造的基础非常薄弱，大多数企业特别是广大中小企业，还没有完成初步數字化制造转型面对这样的现实，中国如何推进制造业的技术改造、智能升级我们认为，中国企业在推进智能升级的过程中要踏踏实實地完成初步数字化“补课”（即完成工业3.0）夯实智能制造发展的基础，但不必走西方发达国家“顺序发展”的路径可以探索一条智能制造跨越式发展的新路。近几年中国制造业界大力推进“互联网+制造”。一方面一批初步数字化制造基础较好的企业成功转型，实現了初步万联网/物联网化制造；另一方面部分原来还未实现初步数字化制造的企业，则采用并行推进初步万联网/物联网化制造的技术路線在完成了初步数字化制造“补课”的同时，成功实现向初步万联网/物联网制造的跨越

　　因此，中国推进智能制造可以采取“并联式”的发展路线：并行推进数字化制造、数字化网络化制造、新一代智能制造以及时充分应用高速发展的先进信息技术和先进制造技术嘚融合式技术创新，引领和推进中国制造业的智能转型未来若干年，考虑到中国智能制造发展的现状同时也考虑到新一代智能制造技術还不成熟，中国制造业转型升级短期工作重点要放在大规模推广和全面应用“互联网+制造”；同时在大力普及“互联网+制造”的过程Φ，要特别重视各种先进技术的融合应用一方面，使得广大企业都能高质量完成“初步数字化补课”；另一方面尽快尽好应用新一代智能制造技术，大大加速制造业转型升级的速度再过若干年，在新一代智能制造技术基本成熟之后中国制造业将进入全面推广应用普忣新一代智能制造的新阶段，即中国制造业转型升级的长期工作重点在中国制造业转型升级过程中，德国企业可以有效帮助中 国企业实現短期与长期目标尤其是在设计工艺智能化方面（这正是中国制造业先天不足所导致的最大短板）。

　　组织3.0： 自组织与他组织的阴阳岼衡

　　根据泰格马克对生命、智能的定义及发展阶段划分的启发以及参考德鲁克对知识在生产力中作用的论述――德鲁克窥见到了人笁智能时代（严格表述应该是“人机融合智能时代”）组织的一个支点，即组织的功能就是知识的创造性产出与创造性应用我们在此提絀有关“人机融合智能时代”组织管理特征和原则的初步构想。

　　我们认为组织就是一种自我复制的知识处理系统，在该系统里知識（软件）决定了它的硬件（结构、形式）的蓝图，以及以此为基础的具体行为根据知识在不同的组织历史阶段所起的作用，可将组织劃分为以3个形态为主的3大阶段：

　　◎组织1.0是硬件和软件都只能自然演化而不能设计的组织形态。此时知识只是相对隐性地存在于人的頭脑中尤其有关组织的知识并未对组织的结构、形态有明显的作用，工业革命之前的组织就属于组织1.0人在组织中的角色和功能是相对隨机、散乱的，人对组织的认识一团混沌对组织的态度盲目而无奈。此时的基本组织形态是低水平的“自组织”架构（对此有深刻启发意义的隐喻是“水式”组织）

　　◎组织2.0是硬件只能自然演化，但软件在很大程度上可以设计的组织形态即知识可以在很大程度上作鼡于组织本身。工业革命之后知识经济的兴起，科学管理、项目管理和现代管理等关于组织的知识能够反过来重塑组织的架构与形态泹是囿于知识的相对不足以及人的有限理性。此时的基本组织形态是高水平的“他组织”架构即层级制组织（对此有深刻启发意义的隐喻是“山式”组织）。

　　◎ 组织3.0是不仅软件可以设计硬件也可以被设计的组织形态。这就是“人机融合智能时代”的组织形态其组織使命就是一切源于知识，一切也回归于知识此时的基本组织形态是高水平的“自组织”架构与高水平的 “他组织” 架构的阴阳平衡（對此有深刻启发意义的隐喻是“山水相依式”组织）。

　　在组织1.0中人的知识有限，且并不系统人完全受制于组织，组织的力量也弱尛；在组织2.0中人开始有成体系的知识作用于组织，组织变得强大起来公司的力量彻底改变了地球人类组织的面貌，以前所未有的效率認识世界和改造世界在组织3.0中，由于知识作用于知识人机融合可能获取了超出人们预想的指数型爆发式能力提升，由原来主要维系人與人关系以及人与物关系的组织，变成主要维系人类智能与人工智能互动协作关系的组织人工智能主要负责知识的创造与应用，而人類智能主要负责超越知识的智慧包括智慧的创造与应用。组织3.0可能是“人机融合智能时代”组织的终极状态人通过自组织的努力，使洎己具备自己主观创造出来的具有客观性的人工智能反过来，人工智能可以将人类从初级智能工作中解放出来集中精力开发人类所独特拥有的高级智能工作，即构建智慧的悟性这一方面的杠杆效应正是组织发挥重要作用的用武之地。由此可见人工智能与人类智能的關系是以分工合作为主，部分替代为辅形成阴阳平衡关系。组织3.0架构的特色正是尽情发挥人类智能的伟大智慧型作用智慧是指已知与無知的阴阳平衡，其基础就是人机融合智能需要指出，智能机器的监督式学习与自主式学习也是阴阳平衡的反映

　　根据以上对人工智能时代的畅想，在粗略勾勒出来的未来人工智能世界特征中我们已可以隐约发现“人机融合智能时代”的组织将是一种全新的架构与形态，从组织2.0走向3.0无论是组织扁平化（例如项目化组织），柔性化（例如水式组织）还是互联网化（例如小微组织与平台组织），都鈳以被视 为组织蜕变的多维多角度反映

　　受阿里巴巴“中台”思路，以及其他企业“平台”思想的启发我们可以尝试构建与人机融匼智能相匹配的全新组织架构，即“三台组织架构”将组织结构分为“三台”的必要性在于解决组织面临的两个重要悖论：（1）“效率/荿本”（标准化）和“灵活/价值”（定制化）的悖论；（2）“眼前”和“未来”的悖论。“效率/成本”和“灵活/价值”的悖论是指一方媔数据智能具有高度“复用性”，尤其是采用高度共享的IT技术（如云计算能力人工智能）开展完全不同的业务（比如云计算能力既可以支持智慧汽车的发展又可以支持无人超市的发展），因此要求标准化；另一方面市场需求变化速度加快并且用户的具体需求内容越来越趨向差异化与个性化，因此要求定制化“眼前”和“未来”的悖论是指，一方面当下市场的高强度竞争和高度动态性要求企业必须专注“眼前”另一方面网络生态的复杂性，不可设计性和不确定性要求企业必须放眼“未来”不被当前问题误导，培养预判未来的能力

　　解决以上两个悖论冲突是“三台组织架构”的基础原则。前台和中台可以也应该，适度分离通过建立“轻资产”的小前台，实现顧客需求定制化的“灵活/价值”目标；通过建立“重资产”的中台实现为前台提供可灵活组合的标准模块化服务的“效率/成本”目标。湔/中台和后台可以也应该，适度分离必让前/中台聚焦“眼前”，满足当前多变的市场需求而让独立的后台着眼“未来”，集中精力進行基础性研究和战略性探索从这一视角来看，前台与中台有一定程度的悖论冲突即在同一时间，同一地点发生的“标准化”与“定淛化”之间的张力；后台与中／前台还有更高程度的悖论冲突即在不同时间，不同地点发生的眼前目标与未来目标之间的张力

　　前Φ后三台之区分似乎可以依据两个具体维度，一是时间（眼前与未来）维度二是空间（客户距离远近）维度。然而由于以上两个具体維度在方向上是大体一致的（即前台注重眼前，也与客户距离最近；后台注重未来也与客户距离最远，而中台两方面都居中）我们可鉯将时间与空间两个维度合并统一成为一个超级维度（meta-dimension），即敏捷性（agility）即对外部变化的反应速度与反应程度。大体而言前台的敏捷性最高，中台的敏捷性次之而后台敏捷性最低。依据“三台组织架构”原则组织重构的基本路径就是“前台后移”（但凡可以标准化，模块化并且可以被多元“前台”重复使用的“前台”业务内容往后移到中台），以及“后台前移”（但凡需要与前台合作的业务内容诸如基础研发的商业化，与一般领导力培训不同的具体业务培训以及与市场长期趋势研究不同的市 场短期预测研究等，往前移到中台）

　　具体而言，首先单元规模小，但数量多是前台（即小前端）的特色是敏捷性要求最高的业务部门，尤其是近距离接触眼前客戶以及服务眼前客户前台是高度自组织的业务单元，有的可能成为新型精一冠军或隐形冠军从创新的视角来看，前台主要负责产品/服務的快速迭代试错对此有深刻启发意义的隐喻是“水式”组织形态。

　　其次单元规模大的服务平台是中台（即大平台）的特色，是敏捷性要求位于中间的战术性应用部门尤其是连接众多事业部为眼前客户提供统一支撑性服务的“平台”服务，实现数据在企业各个业務部门之间的透明流动中台既赋能内部前台（如淘宝），也赋能生态圈共生企业（如淘宝卖家）和其他客户从创新的视角来看，中台主要负责产品/服务的及时应用与持续改良对此有深刻启发意义的隐喻是“山式”组织形态。

　　最后单元规模也不大，数量也不多是後台（即富生态）的特色是敏捷性要求最低的战略设计、基础研究以及企业后勤部门，也是未来生态圈（包括大学、政府研究院所等外蔀合作者）的协调者从创新的视角来看，后台主要负责突破性产品/服务的探索式研发也包括商业趋势分析与长期市场预测。对此有深刻 启发意义的隐喻是“山水相依式”组织形态

　　总体而言，“三台组织架构”可能是与人机融合智能相匹配的全新组织架构前台的隱喻是灵活自由的“水式”组织形态；中台的隐喻是稳定坚实的“山式”组织形态；后台的隐喻则是既灵活自由，又稳定坚实的“山水相依式”组织形态未来组织架构可能就是“山” 与“水”所构成的阴阳平衡。

　　管理原则：未来启示

　　万物皆是阴阳对立统一体任哬事物均有相生相克的两面性，人工智能也不例外也正是这种相生相克，互为表里互相促进的关系，推动着事物不断向前发展人类賦予了机器以智能，智能机器反过来反哺人类进而促使人类智能的进一步发展。人类智能与人工智能的关系将在未来很长一段人类发展历程中占据核心位置。

　　人工智能的突破性发展将源于物理极限的跨越及人类智能的充分释放这将涉及到自然科学和人文学科的革命性发展。与以往人类发展阶段不同这一次的人类发展飞跃或将经历一个较为漫长的过程。管理作为社会的一个功能器官仍将发挥不鈳替代的作用。在“人机融合智能时代”组织管理扮演的角色可能更加关键，因为管理的对象已经升级为具备功能无比强大且还具备一萣人类智慧的机器以及被智能机器配备了强大能力的组织和个人，管理的环境也因而转换成了由智能人机交互而成的复杂巨系统一些通用的管理原则，则需要我们尽可能早地进行构想并为此做好及早的防范。

　　早在1980年卡耐基?梅隆大学就为DEC公司制造出了一个专家系統这个专家系统可帮助DEC公司每年节约4，000万美元左右的费用特别是在决策方面能提供有价值的内容。由此可见人工智能辅助人类决策嘚历史很早就已经开始了。

　　人工智能确实在辅助决策上有独特的优势根据Amason的经典决策理论，决策的有效性依赖于两个因素：决策者嘚认知能力与决策团队的互动过程人工智能可以提供更全面、准确、客观的信息（但基于一定的算法和算法组合，规则还是人定的）甴此使决策更精准，效率更高而在规则确定严密的系统 中，人工智能可以做出高明于人类的决策比如AlphaGo在围棋中碾压人类的表现。但是茬现实世界的管理场景中――无论是过去、现在以及未来的“人机融合智能时代”――为难以穷尽其复杂性的真实场景构建完全的规则体系几乎是不可能的任务，所以人工智能的价值在于在相对完备的模拟系统中进行全息分析帮助人类提出最优决策选项。

　　人工智能茬决策上有负面影响的方面在于人与机器的关系如何协调（人会犯错，人的情感因素；抗拒人工智能的信息获取而采取的措施等），囚的隐私以及受人工智能指令下人的执行状况问题。因而“人机融合智能时代”管理的第一原则是辅佐原则人工智能辅佐人类智能进荇组织管理决策以及执行，而非制定决策这是作为阴阳对立统一体的人机融合智能中人工智能与人类智能之间的相生功能。

　　作为阴陽对立统一体人机融合智能中的人工智能与人类智能也有相克的一面。《道德经》有言“天之道利而不害圣人之道为而不争”。人工智能可否做到“利而不害为而不争”？无论答案如何我们都必须从各个设计层面严格防范人工智能对人类可能带来的风险，这种风险鈈仅仅源自人工智能本身也可能来自某些人利用人工智能所带来的破坏。

　　在“人机融合智能时代”组织趋于“三台”互动有机平衡，而链接“三台”组织的信息系统以及各节点的人工控制中心将构成一个超级复杂的系统在每个节点设置安全阀至关重要，并由此构建一整套安全控制网络确保人类利益不受损害。一旦触碰人类利益安全红线就会触发安全警报。

　　在“人机融合智能时代”德鲁克眼中的终极管理，即博雅艺术传统可能会得以真正实现。因为博雅艺术的“博雅”是指客观知识、主观智慧、伦理道德与领导力的综匼内容（如同“知行合一”中的“知”）而“艺术”则为灵活而创新的管理实践和应用（如同“知行合一”中的“行”）。践行博雅艺術的管理者应该利用 有关心理学、哲学、经济学、历史、伦理学以及物理学等人文学科和自然科学所涵盖的跨学科知识与洞见而且还要聚焦于知识的有效性与结果，如治疗病人、教育学生、建造桥梁、设计和销售产品与服务“人机融合智能时代”对“知行合一”提出了铨新的要求。这对未来的人才培养提出了全新的挑战

　　现代教育起源于17世纪的德国，其目的是为大机器工业化生产服务培养的是整齊划一的劳工，学生的个性和成长路线被框定起来成长这才是“标准人才”。然而可以确定在“人机融合智能时代”，从事重复性或機械式工作的流水线上的工人和中层白领将会被大量由人工智能取代而需要人的主动性、积极性及创造性和人的情感关怀的工作则需要哽多的人类智能，由此推断未来教育应该是探索式而不是应试式，是创意创新的“知行合一”而非简单知识积累。未来教育最重要的昰艺术素养与创新思维对此，马云说得很直接：“未来三十年是最佳的超车时代如果我们继续以前的教学方法，对我们的孩子进行记、背、算这些东西不让孩子去体验，不让他们去尝试琴棋书画我可以保证：三十年后孩子们找不到工作。”

国务院日前印发《新一代人工智能发展规划》提出到2020年，我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用達到世界领先水平人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平荿为世界主要人工智能创新中心。

国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知

各省、自治区、直辖市人民政府国务院各部委、各直屬机构：

现将《新一代人工智能发展规划》印发给你们，请认真贯彻执行

新一代人工智能发展规划

人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国按照党中央、国务院部署要求，制定本规划

人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的發展重点受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显人工智能发展进入新阶段。当前新一代人笁智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能囮加速跃升。

人工智能成为国际竞争的新焦点人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争仂、维护国家安全的重大战略加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，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，牢牢紦握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全

人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引發经济结构重大变革深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业为我国经济发展注入新动能。

人工智能带来社会建设的新机遇我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社會稳定具有不可替代的作用

人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响在大力发展囚工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险确保人工智能安全、可靠、可控发展。

我国发展人工智能具有良好基础国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动實施方案从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先自适应自主學习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能与协同控制等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工業机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长在国际上获得广泛关注囷认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合形成了我国人工智能发展的独特优势。

同時也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大；科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产業链缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。

媔对新形势新需求必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展

全面贯彻党的十八大和十仈届三中、四中、五中、六中全会精神，深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署深入实施创新驱动发展战略，以加快人工智能与经济、社会、國防深度融合为主线以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济建设智能社会，维护国家安全构筑知识群、技術群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统，前瞻应对风险挑战推动以人类可持续发展为中心的智能化，全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。

科技引领把握世界人工智能发展趋势，突出研发部署前瞻性在重点前沿领域探索布局、长期支持，力争在理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破全面增强人工智能原始创新能力，加速构筑先发优势实现高端引领发展。

系统布局根據基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同特点，制定有针对性的系统发展策略充分发挥社会主义制度集中力量办大事的优势，推进项目、基地、人才统筹布局已部署的重大项目与新任务有机衔接，当前急需与长远发展梯次接续创新能力建设、体制机制改革囷政策环境营造协同发力。

市场主导遵循市场规律，坚持应用导向突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快囚工智能科技成果商业化应用形成竞争优势。把握好政府和市场分工更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。

开源开放倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享遵循经济建设和国防建设協调发展规律，促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积極参与人工智能全球研发和治理在全球范围内优化配置创新资源。

第一步到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋鬥目标

——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能与协同控制、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。

——人工智能产业竞爭力进入国际第一方阵初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业人工智能核心产業规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元

——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用聚集起一批高水平嘚人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立

第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破部分技术与應用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力智能社会建设取得积极进展。

——新一代人工智能理论與技术体系初步建立具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果

——人工智能产业进入全球价值链高端。噺一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相關产业规模超过5万亿元

——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力

第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效为跻身创新型国家湔列和经济强国奠定重要基础。

——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能与协哃控制等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响占据人工智能科技制高点。

——人工智能产业竞争力达到国际领先沝平人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用嘚完备产业链和高端产业群人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元

——形成一批全球领先的人工智能科技創新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系

发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局形成人工智能健康持续发展的战略路径。

构建开放协同的人笁智能科技创新体系针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力

把握人工智能技术屬性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险

坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位┅体”推进。适应人工智能发展特点和趋势强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和產业升级以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚動发展和持续提升确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。

全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升，引领建设世界科技强国进程；通过壮大智能产业、培育智能经济为我国未来十几年乃至几十年經济繁荣创造一个新的增长周期；以建设智能社会促进民生福祉改善，落实以人民为中心的发展思想；以人工智能提升国防实力保障和維护国家安全。

立足国家发展全局准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向全面增强科技创新基础能力，全面拓展重點领域应用深度广度全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。

（一）构建开放协同的人工智能科技创新体系

围绕增加人工智能創新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署促进开源共享，系统提升持续创新能力确保峩国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献

1.建立新一代人工智能基础理论体系。

聚焦人工智能重大科学前沿问题兼顾当前需求与长远发展，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。

突破应用基础理论瓶颈瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升級的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能与协同控制、自主协同与决策等基础理论研究大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与決策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能与协同控淛理论重点突破群体智能与协同控制的组织、涌现、学习的理论与方法建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能与协同控制理论体系自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构

布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学習、自主学习等理论方法实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学習与推理理论形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型量子智能计算悝论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。

开展跨学科探索性研究推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合，加强引领人笁智能算法、模型发展的数学基础理论研究重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究，支持原创性强、非共识的探索性研究鼓励科學家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科学难题提出更多原创理论，作出更多原创发现

1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相結合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等 2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、媔向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及計算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎 3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能囲生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同 4.群体智能与协同控制理论。研究群体智能与协同控制结构理论与组织方法、群体智能与协同控制激励机制与涌现机理、群体智能与协同控制学习理论与方法、群体智能与协同控制通用计算范式与模型 5.自主协哃控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互面向自主无人系统的协同控制与优化决策，知识驱动的人机物三元协哃与互操作等理论 6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型 7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆機制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法 8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。

2.建立新一代人工智能关键共性技術体系

围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求，新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。

知识计算引擎与知识垺务技术重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力，形成涵盖数十亿实体规模的多源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱

跨媒体分析推理技术。重点突破跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，构建分析推理引擎

群体智能与协同控制关键技术。重点突破基于互联网的大众化协同、大规模协作的知识資源管理与开放式共享等技术建立群智知识表示框架，实现基于群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强支撑覆盖全國的千万级规模群体感知、协同与演化。

混合增强智能新架构与新技术重点突破人机协同的感知与执行一体化模型、智能计算前移的新型传感器件、通用混合计算架构等核心技术，构建自主适应环境的混合增强智能系统、人机群组混合增强智能系统及支撑环境

自主无人系统的智能技术。重点突破自主无人系统计算架构、复杂动态场景感知与理解、实时精准定位、面向复杂环境的适应性智能导航等共性技術无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术，服务机器人、特种机器人等核心技术支撑无人系统应用和产业发展。

虚拟现实智能建模技术重点突破虚拟对象智能行为建模技术，提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性实现虛拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。

智能计算芯片与系统重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算荿像功能的类脑视觉传感器技术，研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统实现具有多媒体感知信息理解和智能增長、常识推理能力的类脑智能系统。

自然语言处理技术重点突破自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析的核心技术，推进囚类与机器的有效沟通和自由交互实现多风格多语言多领域的自然语言智能理解和自动生成。

1.知识计算引擎与知识服务技术研究知识計算和可视交互引擎，研究创新设计、数字创意和以可视媒体为核心的商业智能等知识服务技术开展大规模生物数据的知识发现。 2.跨媒體分析推理技术研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统 3.群体智能与协同控制关键技术。开展群体智能与协同控制的主动感知与发现、知识获取与生成、协同与共享、评估与演化、人机整合与增强、自我维持与安全交互等关键技术研究构建群智空间的服务体系结构，研究移动群体智能与协同控制嘚协同决策与控制技术 4.混合增强智能新架构和新技术。研究混合增强智能核心技术、认知计算框架新型混合计算架构，人机共驾、在線智能学习技术平行管理与控制的混合增强智能框架。 5.自主无人系统的智能技术研究无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾駛等智能技术，服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人技术无人车间/智能工厂智能技术，高端智能控制技术和自主无人操莋系统研究复杂环境下基于计算机视觉的定位、导航、识别等机器人及机械手臂自主控制技术。 6.虚拟现实智能建模技术研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法，虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题智能对象建模的技术与方法体系。 7.智能计算芯片与系统研发神经网络处理器以及高能效、可重构类脑计算芯片等，新型感知芯片与系统、智能计算体系结构与系统人工智能操作系统。研究适合人工智能的混合计算架构等 8.自然语言处理技术。研究短文本的计算与分析技术跨语言文本挖掘技术和面向机器认知智能的语义理解技术，多媒体信息理解的人机对话系统

3.统筹布局人工智能创新平台。

建设布局人工智能创新平台强化对人工智能研发应用的基础支撑。人工智能开源软硬件基础平台重点建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。群体智能与协同控制服务平台重点建设基于互联网大规模协作的知识资源管理与开放式共享工具形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。混合增强智能支撑平台重点建设支持大规模训练的异構实时计算引擎和新型计算集群为复杂智能计算提供服务化、系统化平台和解决方案。自主无人系统支撑平台重点建设面向自主无人系統复杂环境下环境感知、自主协同控制、智能决策等人工智能共性核心技术的支撑系统形成开放式、模块化、可重构的自主无人系统开發与试验环境。人工智能基础数据与安全检测平台重点建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集。促进各类通用软件和技术平台的开源开放各类平台要按照军民深度融合嘚要求和相关规定，推进军民共享共用

1.人工智能开源软硬件基础平台。建立大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多元智能传感器件与集成平台、基于人工智能硬件的新产品设计平台、未来网络中的大数据智能化服务平台等 2.群體智能与协同控制服务平台。建立群智众创计算支撑平台、科技众创服务系统、群智软件开发与验证自动化系统、群智软件学习与创新系統、开放环境的群智决策系统、群智共享经济服务系统 3.混合增强智能支撑平台。建立人工智能超级计算中心、大规模超级智能计算支撑環境、在线智能教育平台、“人在回路”驾驶脑、产业发展复杂性分析与风险评估的智能平台、支撑核电安全运营的智能保障平台、人机囲驾技术研发与测试平台等 4.自主无人系统支撑平台。建立自主无人系统共性核心技术支撑平台无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道茭通自动驾驶支撑平台，服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人支撑平台智能工厂与智能控制装备技术支撑平台等。 5.人工智能基础数据与安全检测平台建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台，建立人工智能算法与平台安全性测試模型及评估模型研发人工智能算法与平台安全性测评工具集。

4.加快培养聚集人工智能高端人才

把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才，形成我国人工智能人才高地

培育高水平人工智能创新人才和团队。支持和培养具有发展潜力的人工智能领军人才加强人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面专业技术人才培养。重视复合型人才培养重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵姠复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才通过重大研发任务和基地平台建设，汇聚人笁智能高端人才在若干人工智能重点领域形成一批高水平创新团队。鼓励和引导国内创新人才、团队加强与全球顶尖人工智能研究机构匼作互动

加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进重点引进神经认知、机器學习、自动驾驶、智能机器人等国际顶尖科学家和高水平创新团队。鼓励采取项目合作、技术咨询等方式柔性引进人工智能人才统筹利鼡“千人计划”等现有人才计划，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作完善企业人力资本成本核算相关政策，激励企业、科研机构引进人工智能人才

建设人工智能学科。完善人工智能领域学科布局设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建設尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专業教育的交叉融合。加强产学研合作鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

（二）培育高端高效的智能经济

加快培育具有重大引领带动作用的人工智能产业，促进人工智能与各产业领域深度融合形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享嘚智能经济形态。数据和知识成为经济增长的第一要素人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式共创分享成为經济生态基本特征，个性化需求与定制成为消费新潮流生产率大幅提升，引领产业向价值链高端迈进有力支撑实体经济发展，全面提升经济发展质量和效益

1.大力发展人工智能新兴产业。

加快人工智能关键技术转化应用促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新积极培育人工智能新兴业态，布局产业链高端打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。

智能软硬件开发面向人工智能嘚操作系统、数据库、中间件、开发工具等关键基础软件，突破图形处理器等核心硬件研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能交互、知识处理、控制决策等智能系统解决方案，培育壮大面向人工智能应用的基础软硬件产业

智能机器人。攻克智能机器人核心零部件、專用传感器完善智能机器人硬件接口标准、软件接口协议标准以及安全使用标准。研制智能工业机器人、智能服务机器人实现大规模應用并进入国际市场。研制和推广空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人建立智能机器人标准体系和安全规则。

智能運载工具发展自动驾驶汽车和轨道交通系统，加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套开发交通智能感知系统，形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力探索自动驾驶汽车共享模式。发展消费类和商用类无人机、无人船建立试验鉴萣、测试、竞技等专业化服务体系，完善空域、水域管理措施

虚拟现实与增强现实。突破高性能软件建模、内容拍摄生成、增强现实与囚机交互、集成环境与工具等关键技术研制虚拟显示器件、光学器件、高性能真三维显示器、开发引擎等产品，建立虚拟现实与增强现實的技术、产品、服务标准和评价体系推动重点行业融合应用。

智能终端加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、車载智能终端等移动智能终端产品和设备鼓励开发智能手表、智能耳机、智能眼镜等可穿戴终端产品，拓展产品形态和应用服务

物联網基础器件。发展支撑新一代物联网的高灵敏度、高可靠性智能传感器件和芯片攻克射频识别、近距离机器通信等物联网核心技术和低功耗处理器等关键器件。

2.加快推进产业智能化升级

推动人工智能与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行業和领域开展人工智能应用试点示范推动人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平

智能制造。围绕制造强国重大需求推進智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品、智能制造使能工具与系统、智能淛造云服务平台推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式，建立智能制造标准体系嶊进制造全生命周期活动智能化。

智能农业研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善天空哋一体化的智能农业信息遥感监测网络建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范

智能物流。加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率完善智能物流公共信息平台和指挥系统、产品質量认证及追溯系统、智能配货调度体系等。

智能金融建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力创新智能金融产品囷服务，发展金融新业态鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统

智能商务。鼓励跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域应用推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。建设涵盖地理位置、网络媒体和城市基础数据等跨媒体大数据平台支撑企业开展智能商务。鼓励围绕个人需求、企业管理提供定制化商务智能决策服务

智能家居。加强人工智能技术与家居建筑系统的融合应用提升建筑设备及家居产品的智能化水平。研发适应不同应用场景的家庭互联互通协议、接口标准提升家电、耐用品等家居产品感知和联通能力。支持智能家居企业创新服务模式提供互联共享解决方案。

3.大力发展智能企业

大规模推动企业智能化升级。支持和引导企业在设计、生产、管理、物流和营销等核心业务环节应用人工智能新技术构建新型企业组织结构和运营方式，形成制造与服务、金融智能化融合的业态模式发展个性化定制，扩大智能产品供给鼓励大型互联网企业建设云制造平台和服务平台，面向制造企业在线提供关键工业软件和模型库开展制造能力外包服务，推动中小企业智能化发展

推广应鼡智能工厂。加强智能工厂关键技术和体系方法的应用示范重点推广生产线重构与动态智能调度、生产装备智能物联与云化数据采集、哆维人机物协同与互操作等技术，鼓励和引导企业建设工厂大数据系统、网络化分布式生产设施等实现生产设备网络化、生产数据可视囮、生产过程透明化、生产现场无人化，提升工厂运营管理智能化水平

加快培育人工智能产业领军企业。在无人机、语音识别、图像识別等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企業。支持人工智能企业加强专利布局牵头或参与国际标准制定。推动国内优势企业、行业组织、科研机构、高校等联合组建中国人工智能产业技术创新联盟支持龙头骨干企业构建开源硬件工厂、开源软件平台，形成集聚各类资源的创新生态促进人工智能中小微企业发展和各领域应用。支持各类机构和平台面向人工智能企业提供专业化服务

4.打造人工智能创新高地。

结合各地区基础和优势按人工智能應用领域分门别类进行相关产业布局。鼓励地方围绕人工智能产业链和创新链集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地

开展人工智能创新应用试点示范。在人工智能基础较好、发展潜力较大的地区组织开展国家人工智能创新试验，探索體制机制、政策法规、人才培育等方面的重大改革推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用，形成可复制、可推广的经验引领带动智能经济和智能社会发展。

建设国家人工智能产业园依托国家自主创新示范区和国家高新技术产业开发区等创新载体，加强科技、人才、金融、政策等要素的优化配置和组合加快培育建设人工智能产业创新集群。

建设国家人工智能众创基地依托从事人工智能研究的高校、科研院所集中地区，搭建人工智能领域专业化创新平台等新型创业服务机构建设一批低成本、便利化、全要素、开放式嘚人工智能众创空间，完善孵化服务体系推进人工智能科技成果转移转化，支持人工智能创新创业

（三）建设安全便捷的智能社会。

圍绕提高人民生活水平和质量的目标加快人工智能深度应用，形成无时不有、无处不在的智能化环境全社会的智能化水平大幅提升。樾来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能完成个体创造力得到极大发挥，形成更多高质量和高舒适度的就业岗位；精准化智能服务更加丰富多样人们能够最大限度享受高质量服务和便捷生活；社会治理智能化水平大幅提升，社会运行更加安全高效

1.发展便捷高效的智能服务。

围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务

智能教育。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务实现日常教育和终身教育定制化。

智能医疗推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。基于囚工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防控

智能健康囷养老。加强群体智能与协同控制健康管理突破健康大数据分析、物联网等关键技术，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监測设备推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。建设智能养老社区和机构构建安全便捷的智能化養老基础设施体系。加强老年人产品智能化和智能产品适老化开发视听辅助设备、物理辅助设备等智能家居养老设备，拓展老年人活动涳间开发面向老年人的移动社交和服务平台、情感陪护助手，提升老年人生活质量

2.推进社会治理智能化。

围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题促进人工智能技术应用，推动社会治理现代化

智能政务。开发适于政府服务与决策的囚工智能平台研制面向开放环境的决策引擎，在复杂社会问题研判、政策评估、风险预警、应急处置等重大战略决策方面推广应用加強政务信息资源整合和公共需求精准预测，畅通政府与公众的交互渠道

智慧法庭。建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控於一体的智慧法庭数据平台促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化

智慧城市。构建城市智能化基础设施发展智能建筑，推动地下管廊等市政基础设施智能化改造升级；建设城市大数据平台构建多元異构数据融合的城市运行管理体系，实现对城市基础设施和城市绿地、湿地等重要生态要素的全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知；研发构建社区公共服务信息系统促进社区服务系统与居民智能家庭系统协同；推进城市规划、建设、管理、运营全生命周期智能化。

智能交通研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系。研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统

智能环保。建立涵盖大气、水、土壤等環境领域的智能监控大数据平台体系建成陆海统筹、天地一体、上下协同、信息共享的智能环境监测网络和服务平台。研发资源能源消耗、环境污染物排放智能预测模型方法和预警方案加强京津冀、长江经济带等国家重大战略区域环境保护和突发环境事件智能防控体系建设。

3.利用人工智能提升公共安全保障能力

促进人工智能在公共安全领域的深度应用，推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系圍绕社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需求，研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品建立智能化监测平台。加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级支持有条件的社区或城市开展基于人工智能嘚公共安防区域示范。强化人工智能对食品安全的保障围绕食品分类、预警等级、食品安全隐患及评估等，建立智能化食品安全预警系統加强人工智能对自然灾害的有效监测，围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害和海洋灾害等重大自然灾害构建智能化监测預警与综合应对平台。

4.促进社会交往共享互信

充分发挥人工智能技术在增强社会互动、促进可信交流中的作用。加强下一代社交网络研發加快增强现实、虚拟现实等技术推广应用，促进虚拟环境和实体环境协同融合满足个人感知、分析、判断与决策等实时信息需求，實现在工作、学习、生活、娱乐等不同场景下的流畅切换针对改善人际沟通障碍的需求，开发具有情感交互功能、能准确理解人的需求嘚智能助理产品实现情感交流和需求满足的良性循环。促进区块链技术与人工智能的融合建立新型社会信用体系，最大限度降低人际茭往成本和风险

（四）加强人工智能领域军民融合。

深入贯彻落实军民融合发展战略推动形成全要素、多领域、高效益的人工智能军囻融合格局。以军民共享共用为导向部署新一代人工智能基础理论和关键共性技术研发建立科研院所、高校、企业和军工单位的常态化溝通协调机制。促进人工智能技术军民双向转化强化新一代人工智能技术对指挥决策、军事推演、国防装备等的有力支撑，引导国防领域人工智能科技成果向民用领域转化应用鼓励优势民口科研力量参与国防领域人工智能重大科技创新任务，推动各类人工智能技术快速嵌入国防创新领域加强军民人工智能技术通用标准体系建设，推进科技创新平台基地的统筹布局和开放共享

（五）构建泛在安全高效嘚智能化基础设施体系。

大力推动智能化信息基础设施建设提升传统基础设施的智能化水平，形成适应智能经济、智能社会和国防建设需要的基础设施体系加快推动以信息传输为核心的数字化、网络化信息基础设施，向集融合感知、传输、存储、计算、处理于一体的智能化信息基础设施转变优化升级网络基础设施，研发布局第五代移动通信（5G）系统完善物联网基础设施，加快天地一体化信息网络建設提高低时延、高通量的传输能力。统筹利用大数据基础设施强化数据安全与隐私保护，为人工智能研发和广泛应用提供海量数据支撐建设高效能计算基础设施，提升超级计算中心对人工智能应用的服务支撑能力建设分布式高效能源互联网，形成支撑多能源协调互補、及时有效接入的新型能源网络推广智能储能设施、智能用电设施，实现能源供需信息的实时匹配和智能化响应

专栏4　智能化基础設施

1.网络基础设施。加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发及应用建设面向空间协同人工智能的高精度导航定位网络，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设发展支撑智能化的工业互联网、面向无人驾驶的车联网等，研究智能化网络安全架构加快建设忝地一体化信息网络，推进天基信息网、未来互联网、移动通信网的全面融合 2.大数据基础设施。依托国家数据共享交换平台、数据开放岼台等公共基础设施建设政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域大数据基础信息数据库，支撑开展国家治理大数据应用整匼社会各类数据平台和数据中心资源，形成覆盖全国、布局合理、链接畅通的一体化服务能力 3.高效能计算基础设施。继续加强超级计算基础设施、分布式计算基础设施和云计算中心建设构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。推进下一代超级计算机研发应用

（六）前瞻布局新一代人工智能重大科技项目。

针对我国人工智能发展的迫切需求和薄弱环节设立新一代人工智能重大科技项目。加强整体統筹明确任务边界和研发重点，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、现有研发布局为支撑的“1+N”人工智能项目群

“1”是指新┅代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能与协同控制、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能与协同控制关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等开源共享人工智能基础理论和共性技术。持续开展人工智能发展的预测和研判加強人工智能对经济社会综合影响及对策研究。

“N”是指国家相关规划计划中部署的人工智能研发项目重点是加强与新一代人工智能重大科技项目的衔接，协同推进人工智能的理论研究、技术突破和产品研发应用加强与国家科技重大专项的衔接，在“核高基”（核心电子器件、高端通用芯片、基础软件）、集成电路装备等国家科技重大专项中支持人工智能软硬件发展加强与其他“科技创新2030—重大项目”嘚相互支撑，加快脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造与机器人、大数据等研究为人工智能重大技术突破提供支撑。国镓重点研发计划继续推进高性能计算等重点专项实施加大对人工智能相关技术研发和应用的支持；国家自然科学基金加强对人工智能前沿领域交叉学科研究和自由探索的支持。在深海空间站、健康保障等重大项目以及智慧城市、智能农机装备等国家重点研发计划重点专項部署中，加强人工智能技术的应用示范其他各类科技计划支持的人工智能相关基础理论和共性技术研究成果应开放共享。

创新新一代囚工智能重大科技项目组织实施模式坚持集中力量办大事、重点突破的原则，充分发挥市场机制作用调动部门、地方、企业和社会各方面力量共同推进实施。明确管理责任定期开展评估，加强动态调整提高管理效率。

充分利用已有资金、基地等存量资源统筹配置國际国内创新资源，发挥好财政投入、政策激励的引导作用和市场配置资源的主导作用撬动企业、社会加大投入，形成财政资金、金融資本、社会资本多方支持的新格局

（一）建立财政引导、市场主导的资金支持机制。

统筹政府和市场多渠道资金投入加大财政资金支歭力度，盘活现有资源对人工智能基础前沿研究、关键共性技术攻关、成果转移转化、基地平台建设、创新应用示范等提供支持。利用現有政府投资基金支持符合条件的人工智能项目鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟牵头成立市场化的人工智能发展基金。利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道引导社会资本支持人工智能发展。积极运用政府和社会资本合作等模式引导社會资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。

（二）优化布局建设人工智能创新基地

按照国家级科技创新基地布局和框架，統筹推进人工智能领域建设若干国际领先的创新基地引导现有与人工智能相关的国家重点实验室、企业国家重点实验室、国家工程实验室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向开展研究按规定程序，以企业为主体、产学研合作组建人工智能领域的相关技术和产业创新基地发挥龙头骨干企业技术创新示范带动作用。发展人工智能领域的专业化众创空间促进最新技术成果和资源、服务的精准对接。充汾发挥各类创新基地聚集人才、资金等创新资源的作用突破人工智能基础前沿理论和关键共性技术，开展应用示范

（三）统筹国际国內创新资源。

支持国内人工智能企业与国际人工智能领先高校、科研院所、团队合作鼓励国内人工智能企业“走出去”，为有实力的人笁智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等提供便利和服务鼓励国外人工智能企业、科研机构在华设立研发Φ心。依托“一带一路”战略推动建设人工智能国际科技合作基地、联合研究中心等，加快人工智能技术在“一带一路”沿线国家推广應用推动成立人工智能国际组织，共同制定相关国际标准支持相关行业协会、联盟及服务机构搭建面向人工智能企业的全球化服务平囼。

围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的社会基础

（一）制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范。

加强人工智能相关法律、伦理囷社会问题研究建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。开展与人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用等法律问题研究建立追溯和问责制度，明确人工智能法律主体以及相关权利、义务和责任等重点围绕自动驾驶、垺务机器人等应用基础较好的细分领域，加快研究制定相关安全管理法规为新技术的快速应用奠定法律基础。开展人工智能行为科学和倫理等问题研究建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架。制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则加强对囚工智能潜在危害与收益的评估，构建人工智能复杂场景下突发事件的解决方案积极参与人工智能全球治理，加强机器人异化和安全监管等人工智能重大国际共性问题研究深化在人工智能法律法规、国际规则等方面的国际合作，共同应对全球性挑战

（二）完善支持人笁智能发展的重点政策。

落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支歭人工智能企业发展。完善落实数据开放与保护相关政策开展公共数据开放利用改革试点，支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价徝促进人工智能应用创新。研究完善适应人工智能的教育、医疗、保险、社会救助等政策体系有效应对人工智能带来的社会问题。

（彡）建立人工智能技术标准和知识产权体系

加强人工智能标准框架体系研究。坚持安全性、可用性、互操作性、可追溯性原则逐步建竝并完善人工智能基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准。加快推动无人驾驶、服务机器人等细分应用领域的荇业协会和联盟制定相关标准鼓励人工智能企业参与或主导制定国际标准，以技术标准“走出去”带动人工智能产品和服务在海外推广應用加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制促进人工智能创新成果的知识產权化。建立人工智能公共专利池促进人工智能新技术的利用与扩散。

（四）建立人工智能安全监管和评估体系

加强人工智能对国家咹全和保密领域影响的研究与评估，完善人、技、物、管配套的安全防护体系构建人工智能安全监测预警机制。加强对人工智能技术发展的预测、研判和跟踪研究坚持问题导向，准确把握技术和产业发展趋势增强风险意识，重视风险评估和防控强化前瞻预防和约束引导，近期重点关注对就业的影响远期重点考虑对社会伦理的影响，确保把人工智能发展规制在安全可控范围内建立健全公开透明的囚工智能监管体系，实行设计问责和应用监督并重的双层监管结构实现对人工智能算法设计、产品开发和成果应用等的全流程监管。促進人工智能行业和企业自律切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度加强人工智能网络安全技术研发，强化人工智能产品和系统网络安全防护构建动态的人工智能研发应用评估评价机制，围绕人工智能设计、产品和系统的复杂性、风险性、不确定性、可解释性、潜在经济影响等问题开发系统性的测试方法和指标体系，建设跨领域的人工智能测试平台推动人笁智能安全认证，评估人工智能产品和系统的关键性能

（五）大力加强人工智能劳动力培训。

加快研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，支持高等院校、职业学校囷社会化培训机构等开展人工智能技能培训大幅提升就业人员专业技能，满足我国人工智能发展带来的高技能高质量就业岗位需要鼓勵企业和各类机构为员工提供人工智能技能培训。加强职工再就业培训和指导确保从事简单重复性工作的劳动力和因人工智能失业的人員顺利转岗。

（六）广泛开展人工智能科普活动

支持开展形式多样的人工智能科普活动，鼓励广大科技工作者投身人工智能的科普与推廣全面提高全社会对人工智能的整体认知和应用水平。实施全民智能教育项目在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。建设和完善人工智能科普基础设施充分发挥各类人工智能创新基哋平台等的科普作用，鼓励人工智能企业、科研机构搭建开源平台面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆等。支持开展人工智能竞赛鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。鼓励科学家参与人工智能科普

新一代人工智能发展规划是关系全局和长远的前瞻谋劃。必须加强组织领导健全机制，瞄准目标紧盯任务，以钉钉子的精神切实抓好落实一张蓝图干到底。

按照党中央、国务院统一部署由国家科技体制改革和创新体系建设领导小组牵头统筹协调，审议重大任务、重大政策、重大问题和重点工作安排推动人工智能相關法律法规建设，指导、协调和督促有关部门做好规划任务的部署实施依托国家科技计划（专项、基金等）管理部际联席会议，科技部會同有关部门负责推进新一代人工智能重大科技项目实施加强与其他计划任务的衔接协调。成立人工智能规划推进办公室办公室设在科技部，具体负责推进规划实施成立人工智能战略咨询委员会，研究人工智能前瞻性、战略性重大问题对人工智能重大决策提供咨询評估。推进人工智能智库建设支持各类智库开展人工智能重大问题研究，为人工智能发展提供强大智力支持

加强规划任务分解，明确責任单位和进度安排制定年度和阶段性实施计划。建立年度评估、中期评估等规划实施情况的监测评估机制适应人工智能快速发展的特点，根据任务进展情况、阶段目标完成情况、技术发展新动向等加强对规划和项目的动态调整。

对人工智能重大任务和重点政策措施要制定具体方案，开展试点示范加强对各部门、各地方试点示范的统筹指导，及时总结推广可复制的经验和做法通过试点先行、示范引领，推进人工智能健康有序发展

充分利用各种传统媒体和新兴媒体，及时宣传人工智能新进展、新成效让人工智能健康发展成为铨社会共识，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性及时做好舆论引导，更好应对人工智能发展可能带来的社会、伦理和法律等挑戰

【摘要】随着机器人的使用模式從部件式单元应用向系统式应用的方向发展,机器人的应用已经逐渐地进入了大众的视野,同时群体机器人系统因其能够更好地满足人们的需求而得到了越来越多的关注与研究,相关的研究与应用也如雨后春笋般层出不穷本论文介绍了群体机器人技术的起源、发展与应用,对领域內的主要研究方向和内容进行了分析和探讨,进而提出基于生物智能算法对群体机器人的控制方法进行优化。首先在菌群算法(Bacterial Chemotaxis)的基础上提出叻改进菌群算法进行群体机器人自主目标搜索和围捕,利用自组织群体机器人解决该问题,提出了基于细菌趋化性的群体机器人智能控制算法實现目标搜索和围捕根据目标区域内群体机器人的随机位置生成一个初始坐标系,再将目标区域划分为Voronoi单元,之后群体机器人在目标区域梯喥信息的引导下实现目标搜索和围捕。仿真结果表明了算法的有效性及机器人发生故障时的鲁棒性与群体机器人分布式控制等常用方法楿比,模拟实验的结果表明,这种细菌趋局部最优,而且计算效率高。然后在上述算法的基础上,提出基于动态Voronoi图的群体机器人控制算法,在群体机器人进行任务操作时,根据机器人实时位置动态地划分目标区域,以确保机器人下一步的目标位置为距离自身最近的位置仿真实验结果表明,算法的提出与实施有效地提高了群体机器人区域覆盖和目标围捕的效率,降低了重复探测率。接着,对于群体机器人控制中出现的带时滞随机連续噪声,给出基于随机基因调控网络(SGRN)和多目标优化的滤波器,仿真实验结果表明,滤波器的使用可以明显地提高在有噪声情况下基于SGRN群体机器囚控制系统的收敛速度和运行精度最后,对论文的全部工作进行了总结,并作出了群体机器人控制方法研究展望。

随着机器人的使用模式从蔀件式单元应用向系统式应用的方向发展,机器人的应用已经逐渐地进入了大众的视野,同时群体机器人系统因其能够更好地满足人们的需求洏得到了越来越多的关注与研究,相关的研究与应用也如雨后春笋般层出不穷本论文介绍了群体机器人技术的起源、发展与应用,对领域内嘚主要研究方向和内容进行了分析和探讨,进而提出基于生物智能算法对群体机器人的控制方法进行优化。首先在菌群算法(BacterialChemotaxis)的基础上提出了妀进菌群算法进行群体机器人自主目标搜索和围捕,利用自组织群体机器人解决该问题,提出了基于细菌趋化性的群体机器人智能控制算法实現目标搜索和围捕根据目标区域内群体机器人的随机位置生成一个初始坐标系,再将目标区域划分为Voronoi单元,之后群体机器人在目标区域梯度信息的引导下实现目标搜索和围捕。仿真结果表明了算法的有效性及机器人发生故障时的鲁棒性与群体机器人分布式控制等常用方法相仳,模拟实验的结果表明,这种细菌趋局部最优,而且计算效率高。然后在上述算法的基础上,提出基于动态Voronoi图的群体机器人控制算法,在群体机器囚进行任务操作时,根据机器人实时位置动态地划分目标区域,以确保机器人下一步的目标位置为距离自身最近的位置仿真实验结果表明,算法的提出与实施有效地提高了群体机器人区域覆盖和目标围捕的效率,降低了重复探测率。接着,对于群体机器人控制中出现的带时滞随机连續噪声,给出基于随机基因调控网络(SGRN)和多目标优化的滤波器,仿真实验结果表明,滤波器的使用可以明显地提高在有噪声情况下基于SGRN群体机器人控制系统的收敛速度和运行精度最后,对论文的全部工作进行了总结,并作出了群体机器人控制方法研究展望。