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发展人工智能是党中央、国务院准确把握新一轮科技革命和产业变革发展大势，是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，所做出的重大战略决策部署。
“十三五”以来，我国人工智能产业发展迅猛，政策环境持续优化，创新能力不断提升，产业规模进一步壮大，融合应用逐步深入，特别是新冠疫情防控期间，人工智能技术产品形成“智能抗疫军团”，有力支撑了我国疫情防控和复工复产。总结“十三五”期间我国人工智能的发展情况，我们提出了“十四五”期间我国人工智能的发展方向与机遇。
我国人工智能技术创新处于前所未有的活跃期。当前，我国专利申请的活跃度与论文产出规模已位于全球前列，专利申请总量达30.1万件，占全球总量的39%，是美国的两倍以上;近10年论文产出总量超过18 万篇，2019年论文规模是美国的近1.5倍。同时，我国视觉、语音等智能任务全球比赛的参与度和入榜率极高，多次在对话式问答、阅读理解、人脸识别等全球比赛中刷新智能任务的SOTA13模型准确率。
应用创新活跃是我国自互联网时代至今的长期发展优势
目前，我国在创新优化和工程实现技术方面有一定优势，但颠覆型、阶跃型技术仍缺乏引领作用。在此背景下，我国人工智能技术的发展亟须围绕三个方向进行布局：一是进一步构建人工智能基础理论与应用技术相结合的学科体系。当前我国多个高校已着手布局人工智能学科建设，多以“人工智能 ”为主线，着重应用学科的发展。然而，相较于应用技术，人工智能的基础理论是我国下一时期提升人工智能颠覆性创新话语权的关键，但其学术周期更长，取得成效更缓，难以一蹴而就，需要完备的综合型学科体系作为支撑。因此，基础理论与应用并重的学科体系建设成为“颠覆型技术”取得突破的关键。二是重点布局一批企业级人工智能研究院。全球人工智能技术研究在产、学两界的分界线愈加模糊，由高校和企业合作完成的创新优化型和阶跃型技术突破不断增多，企业级人工智能研究院的重要性正在逐步显现。从全球来看，高校教授成为企业和高校间的特殊纽带，如，“深度学习之父”Hinton在多伦多大学担任教授，同时受聘为谷歌大脑人工智能团队首席科学家;纽约大学终身教授Yann LeCun，同时担任脸书人工智能研究室（FAIR）主任。纵观我国人工智能人才培育的历史，企业级研究院对于我国早期人工智能人才的培育贡献显著，具有前瞻性的企业级研究院对中短期能够应用落地的创新优化型、阶跃型技术具有重要引领作用。三是打造区域人工智能技术融合创新生态系统。建立以政府主导的区域技术融合创新系统，将创新链“基础研究-应用研究-试验开发”升级为连通企业、高校、研究院所、政府等创新主体的共同体生态;围绕区域特色优势，在生态之上建立针对不同细分领域的技术专攻实验室，有机整合各类要素、多元主体、异质产业群等，形成区域技术创新生态系统。当前，全球已有部分国家率先开展该类载体建设，荷兰人工智能创新机构（ICAI），已联合43家合作伙伴建立16家基础研究、行业应用等类型的高校-企业实验室，联合多方进行技术成果的转化落地;美国计划在未来五年内投资7.65亿美元，用于数十个由联邦政府、工业界和学术界联合建立的人工智能（AI）和量子信息科学（QIS）中心发展，进一步完善其人工智能技术创新生态系统。
目前，我国已形成以少数领军企业为中心，一批科技企业加速跟进，大批创业型企业不断涌现的产业发展格局，人工智能企业数量占全球比例接近25%，初步形成国内大循环的发展基础。一方面，我国在数据和关键应用环节具备一定国际竞争力，已形成數据采集、清洗、标注、交易等较为完整的数据支撑体系，计算机视觉、自然语言处理等智能应用技术水平位居全球前列，并在公共安全、零售、交通、医疗等多个行业进行规模或试点应用;另一方面，在硬件芯片、开源开发框架等基础核心环节，我国已涌现出寒武纪、地平线等新兴智能芯片企业，并拥有百度飞桨（PaddlePaddle）、华为Mindspore、旷视天元等开源开发框架，持续完善硬件芯片与软件框架的基础生态体系。
从全球来看，开源开发框架的第一次洗牌已到尾声，谷歌、脸书等头部企业的开发框架体系基本确立，市场份额和社区生态已远超其他框架，我国框架以一己之身突围难度很大。同时，受制于我国集成电路较全球起步晚的历史背景，其他初创智能芯片企业一时间难以切入市场进行规模应用。目前，我国虽涌现出一批智能芯片企业，同时也在研发框架方面有所布局，但两类基础生态构建所面对的形势仍然非常严峻。因此，深度聚焦本土市场的需求持续、快速创新，驱动我国智能芯片生态和开发框架生态的协同、融合发展，形成合力占领国内市场份额，成为补强两类基础生态的关键方向。
应用创新活跃是我国自互联网时代至今的长期发展优势，目前我国已在多个领域形成全球智能应用的引领作用，并持续推进人工智能应用先导区的建设，不断挖掘新的应用场景，沉淀行业数据和算法模型。在先行试点、应用创新、行业数据、行业算法模型均有一定优势的背景下，我国的发展方向应是深度渗透到关键行业的产业链中，沉淀一批面向行业的基础核心智能软件平台，以行业软件平台为核心构筑应用生态，替代或增强原有产业链条中的软件环节，甚至提升在传统产业链中的影响作用，转变过去仅在应用模式上创新的痛点，驱动我国关键行业产业结构向高附加值方向转变。
当前，人工智能已从聚焦智能技术发展向各行业应用落地的阶段转变，这将代表着人工智能产业不再仅是北京、上海、深圳等顶尖人才集聚区域的聚焦重点，也为具有特色传统产业优势的区域带来发展机会，我国人工智能产业有望形成各具产业应用特色的区域化发展格局。究其原因，一是产业发展阶段所驱使。人工智能产业虽是技术密集型产业，但由于其强赋能特点，与行业场景的深度结合是产业发展非常关键的一步。当前，人工智能产业重心已从智能技术向行业融合应用转变，使得具有传统行业应用场景、行业知识的更多区域具备发展人工智能的条件和机会。这些区域拥有人工智能技术落地的试验田，从而吸引智能应用企业集聚发展;二是企业发展周期所驱使。本轮人工智能产业的泡沫逐步破裂，企业面临从早期靠愿景融资到靠应用变现融资的发展阶段，应用落地成为人工智能企业这一时期的聚焦重点，因此也驱使企业寻找更合适的区域进行落地发展。可以预计，未来我国更多的区域将会迎来人工智能产业发展的窗口期，逐步形成各具产业特色的区域化发展格局。
打造分领域分区域的人工智能产业创新中心。当前，科技部和工信部均部署了产业创新的试点，截止至2021年3月底，科技部颁布15个新一代人工智能创新发展试验区，工信部设立8个人工智能应用先导示范区，推动人工智能产业区域化、特色化发展步伐不断加快。在此背景下，我国应打造一批分领域、分区域的人工智能产业创新中心，构建纵向垂直一体化的、产业链与创新链合一的产业发展平台，助力我国人工智能关键核心产业从技术路线、适配标准、生态构建、应用推广等方面的协同创新发展，加速形成金融、制造、医疗、灾害应急、农业、生态环保等领域的应用创新体系，助力区域人工智能产业特色化、深入化、规模化发展。
“十三五”以来，我国人工智能产业发展迅猛，政策环境持续优化，创新能力不断提升，产业规模进一步壮大，融合应用逐步深入，特别是新冠疫情防控期间，人工智能技术产品形成“智能抗疫军团”，有力支撑了我国疫情防控和复工复产。总结“十三五”期间我国人工智能的发展情况，我们提出了“十四五”期间我国人工智能的发展方向与机遇。
加快AI 基础原创技术创新突破
我国人工智能技术创新处于前所未有的活跃期。当前，我国专利申请的活跃度与论文产出规模已位于全球前列，专利申请总量达30.1万件，占全球总量的39%，是美国的两倍以上;近10年论文产出总量超过18 万篇，2019年论文规模是美国的近1.5倍。同时，我国视觉、语音等智能任务全球比赛的参与度和入榜率极高，多次在对话式问答、阅读理解、人脸识别等全球比赛中刷新智能任务的SOTA13模型准确率。
目前，我国在创新优化和工程实现技术方面有一定优势，但颠覆型、阶跃型技术仍缺乏引领作用。在此背景下，我国人工智能技术的发展亟须围绕三个方向进行布局：一是进一步构建人工智能基础理论与应用技术相结合的学科体系。当前我国多个高校已着手布局人工智能学科建设，多以“人工智能 ”为主线，着重应用学科的发展。然而，相较于应用技术，人工智能的基础理论是我国下一时期提升人工智能颠覆性创新话语权的关键，但其学术周期更长，取得成效更缓，难以一蹴而就，需要完备的综合型学科体系作为支撑。因此，基础理论与应用并重的学科体系建设成为“颠覆型技术”取得突破的关键。二是重点布局一批企业级人工智能研究院。全球人工智能技术研究在产、学两界的分界线愈加模糊，由高校和企业合作完成的创新优化型和阶跃型技术突破不断增多，企业级人工智能研究院的重要性正在逐步显现。从全球来看，高校教授成为企业和高校间的特殊纽带，如，“深度学习之父”Hinton在多伦多大学担任教授，同时受聘为谷歌大脑人工智能团队首席科学家;纽约大学终身教授Yann LeCun，同时担任脸书人工智能研究室（FAIR）主任。纵观我国人工智能人才培育的历史，企业级研究院对于我国早期人工智能人才的培育贡献显著，具有前瞻性的企业级研究院对中短期能够应用落地的创新优化型、阶跃型技术具有重要引领作用。三是打造区域人工智能技术融合创新生态系统。建立以政府主导的区域技术融合创新系统，将创新链“基础研究-应用研究-试验开发”升级为连通企业、高校、研究院所、政府等创新主体的共同体生态;围绕区域特色优势，在生态之上建立针对不同细分领域的技术专攻实验室，有机整合各类要素、多元主体、异质产业群等，形成区域技术创新生态系统。当前，全球已有部分国家率先开展该类载体建设，荷兰人工智能创新机构（ICAI），已联合43家合作伙伴建立16家基础研究、行业应用等类型的高校-企业实验室，联合多方进行技术成果的转化落地;美国计划在未来五年内投资7.65亿美元，用于数十个由联邦政府、工业界和学术界联合建立的人工智能（AI）和量子信息科学（QIS）中心发展，进一步完善其人工智能技术创新生态系统。
协同发展AI 基础核心生态
目前，我国已形成以少数领军企业为中心，一批科技企业加速跟进，大批创业型企业不断涌现的产业发展格局，人工智能企业数量占全球比例接近25%，初步形成国内大循环的发展基础。一方面，我国在数据和关键应用环节具备一定国际竞争力，已形成數据采集、清洗、标注、交易等较为完整的数据支撑体系，计算机视觉、自然语言处理等智能应用技术水平位居全球前列，并在公共安全、零售、交通、医疗等多个行业进行规模或试点应用;另一方面，在硬件芯片、开源开发框架等基础核心环节，我国已涌现出寒武纪、地平线等新兴智能芯片企业，并拥有百度飞桨（PaddlePaddle）、华为Mindspore、旷视天元等开源开发框架，持续完善硬件芯片与软件框架的基础生态体系。
从全球来看，开源开发框架的第一次洗牌已到尾声，谷歌、脸书等头部企业的开发框架体系基本确立，市场份额和社区生态已远超其他框架，我国框架以一己之身突围难度很大。同时，受制于我国集成电路较全球起步晚的历史背景，其他初创智能芯片企业一时间难以切入市场进行规模应用。目前，我国虽涌现出一批智能芯片企业，同时也在研发框架方面有所布局，但两类基础生态构建所面对的形势仍然非常严峻。因此，深度聚焦本土市场的需求持续、快速创新，驱动我国智能芯片生态和开发框架生态的协同、融合发展，形成合力占领国内市场份额，成为补强两类基础生态的关键方向。
应用创新活跃是我国自互联网时代至今的长期发展优势，目前我国已在多个领域形成全球智能应用的引领作用，并持续推进人工智能应用先导区的建设，不断挖掘新的应用场景，沉淀行业数据和算法模型。在先行试点、应用创新、行业数据、行业算法模型均有一定优势的背景下，我国的发展方向应是深度渗透到关键行业的产业链中，沉淀一批面向行业的基础核心智能软件平台，以行业软件平台为核心构筑应用生态，替代或增强原有产业链条中的软件环节，甚至提升在传统产业链中的影响作用，转变过去仅在应用模式上创新的痛点，驱动我国关键行业产业结构向高附加值方向转变。
从前沿技术向行业应用转变
当前，人工智能已从聚焦智能技术发展向各行业应用落地的阶段转变，这将代表着人工智能产业不再仅是北京、上海、深圳等顶尖人才集聚区域的聚焦重点，也为具有特色传统产业优势的区域带来发展机会，我国人工智能产业有望形成各具产业应用特色的区域化发展格局。究其原因，一是产业发展阶段所驱使。人工智能产业虽是技术密集型产业，但由于其强赋能特点，与行业场景的深度结合是产业发展非常关键的一步。当前，人工智能产业重心已从智能技术向行业融合应用转变，使得具有传统行业应用场景、行业知识的更多区域具备发展人工智能的条件和机会。这些区域拥有人工智能技术落地的试验田，从而吸引智能应用企业集聚发展;二是企业发展周期所驱使。本轮人工智能产业的泡沫逐步破裂，企业面临从早期靠愿景融资到靠应用变现融资的发展阶段，应用落地成为人工智能企业这一时期的聚焦重点，因此也驱使企业寻找更合适的区域进行落地发展。可以预计，未来我国更多的区域将会迎来人工智能产业发展的窗口期，逐步形成各具产业特色的区域化发展格局。
打造分领域分区域的人工智能产业创新中心。当前，科技部和工信部均部署了产业创新的试点，截止至2021年3月底，科技部颁布15个新一代人工智能创新发展试验区，工信部设立8个人工智能应用先导示范区，推动人工智能产业区域化、特色化发展步伐不断加快。在此背景下，我国应打造一批分领域、分区域的人工智能产业创新中心，构建纵向垂直一体化的、产业链与创新链合一的产业发展平台，助力我国人工智能关键核心产业从技术路线、适配标准、生态构建、应用推广等方面的协同创新发展，加速形成金融、制造、医疗、灾害应急、农业、生态环保等领域的应用创新体系，助力区域人工智能产业特色化、深入化、规模化发展。