國務院

國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知


國發〔2017〕35號




各省、自治區、直轄市人民政府，國務院各部委、各直屬機構：

現將《新一代人工智能發展規劃》印發給你們，請認真貫徹執行。


國務院　　　　　　　　


2017年7月8日　　　　　　






新一代人工智能發展規劃




人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，按照黨中央、國務院部署要求，制定本規劃。

一、戰略態勢

人工智能發展進入新階段。經過60多年的演進，特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征。大數據驅動知識學習、跨媒體協同處理、人機協同增強智能、群體集成智能、自主智能系統成為人工智能的發展重點，受腦科學研究成果啟發的類腦智能蓄勢待發，芯片化硬件化平臺化趨勢更加明顯，人工智能發展進入新階段。當前，新一代人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。

人工智能成為國際競爭的新焦點。人工智能是引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出臺規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標準規范等強化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導權。當前，我國國家安全和國際競爭形勢更加復雜，必須放眼全球，把人工智能發展放在國家戰略層面系統布局、主動謀劃，牢牢把握人工智能發展新階段國際競爭的戰略主動，打造競爭新優勢、開拓發展新空間，有效保障國家安全。

人工智能成為經濟發展的新引擎。人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，并創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。我國經濟發展進入新常態，深化供給側結構性改革任務非常艱巨，必須加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業，為我國經濟發展注入新動能。

人工智能帶來社會建設的新機遇。我國正處于全面建成小康社會的決勝階段，人口老齡化、資源環境約束等挑戰依然嚴峻，人工智能在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域廣泛應用，將極大提高公共服務精準化水平，全面提升人民生活品質。人工智能技術可準確感知、預測、預警基礎設施和社會安全運行的重大態勢，及時把握群體認知及心理變化，主動決策反應，將顯著提高社會治理的能力和水平，對有效維護社會穩定具有不可替代的作用。

人工智能發展的不確定性帶來新挑戰。人工智能是影響面廣的顛覆性技術，可能帶來改變就業結構、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關系準則等問題，將對政府管理、經濟安全和社會穩定乃至全球治理產生深遠影響。在大力發展人工智能的同時，必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險，確保人工智能安全、可靠、可控發展。

我國發展人工智能具有良好基礎。國家部署了智能制造等國家重點研發計劃重點專項，印發實施了“互聯網+”人工智能三年行動實施方案，從科技研發、應用推廣和產業發展等方面提出了一系列措施。經過多年的持續積累，我國在人工智能領域取得重要進展，國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二，部分領域核心關鍵技術實現重要突破。語音識別、視覺識別技術世界領先，自適應自主學習、直覺感知、綜合推理、混合智能和群體智能等初步具備跨越發展的能力，中文信息處理、智能監控、生物特征識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛逐步進入實際應用，人工智能創新創業日益活躍，一批龍頭骨干企業加速成長，在國際上獲得廣泛關注和認可。加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環境有機結合，形成了我國人工智能發展的獨特優勢。

同時，也要清醒地看到，我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距，缺少重大原創成果，在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大；科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈，缺乏系統的超前研發布局；人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求；適應人工智能發展的基礎設施、政策法規、標準體系亟待完善。

面對新形勢新需求，必須主動求變應變，牢牢把握人工智能發展的重大歷史機遇，緊扣發展、研判大勢、主動謀劃、把握方向、搶占先機，引領世界人工智能發展新潮流，服務經濟社會發展和支撐國家安全，帶動國家競爭力整體躍升和跨越式發展。

二、總體要求

（一）指導思想。

全面貫徹黨的十八大和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，深入學習貫徹習近平總書記系列重要講話精神和治國理政新理念新思想新戰略，按照“五位一體”總體布局和“四個全面”戰略布局，認真落實黨中央、國務院決策部署，深入實施創新驅動發展戰略，以加快人工智能與經濟、社會、國防深度融合為主線，以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向，發展智能經濟，建設智能社會，維護國家安全，構筑知識群、技術群、產業群互動融合和人才、制度、文化相互支撐的生態系統，前瞻應對風險挑戰，推動以人類可持續發展為中心的智能化，全面提升社會生產力、綜合國力和國家競爭力，為加快建設創新型國家和世界科技強國、實現“兩個一百年”奮斗目標和中華民族偉大復興中國夢提供強大支撐。

（二）基本原則。

科技引領。把握世界人工智能發展趨勢，突出研發部署前瞻性，在重點前沿領域探索布局、長期支持，力爭在理論、方法、工具、系統等方面取得變革性、顛覆性突破，全面增強人工智能原始創新能力，加速構筑先發優勢，實現高端引領發展。

系統布局。根據基礎研究、技術研發、產業發展和行業應用的不同特點，制定有針對性的系統發展策略。充分發揮社會主義制度集中力量辦大事的優勢，推進項目、基地、人才統籌布局，已部署的重大項目與新任務有機銜接，當前急需與長遠發展梯次接續，創新能力建設、體制機制改革和政策環境營造協同發力。

市場主導。遵循市場規律，堅持應用導向，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用，加快人工智能科技成果商業化應用，形成競爭優勢。把握好政府和市場分工，更好發揮政府在規劃引導、政策支持、安全防范、市場監管、環境營造、倫理法規制定等方面的重要作用。

開源開放。倡導開源共享理念，促進產學研用各創新主體共創共享。遵循經濟建設和國防建設協調發展規律，促進軍民科技成果雙向轉化應用、軍民創新資源共建共享，形成全要素、多領域、高效益的軍民深度融合發展新格局。積極參與人工智能全球研發和治理，在全球范圍內優化配置創新資源。

（三）戰略目標。

分三步走：

第一步，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮斗目標。

——新一代人工智能理論和技術取得重要進展。大數據智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能系統等基礎理論和核心技術實現重要進展，人工智能模型方法、核心器件、高端設備和基礎軟件等方面取得標志性成果。

——人工智能產業競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈，培育若干全球領先的人工智能骨干企業，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。

——人工智能發展環境進一步優化，在重點領域全面展開創新應用，聚集起一批高水平的人才隊伍和創新團隊，部分領域的人工智能倫理規范和政策法規初步建立。

第二步，到2025年人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。

——新一代人工智能理論與技術體系初步建立，具有自主學習能力的人工智能取得突破，在多領域取得引領性研究成果。

——人工智能產業進入全球價值鏈高端。新一代人工智能在智能制造、智能醫療、智慧城市、智能農業、國防建設等領域得到廣泛應用，人工智能核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元。

——初步建立人工智能法律法規、倫理規范和政策體系，形成人工智能安全評估和管控能力。

第三步，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。

——形成較為成熟的新一代人工智能理論與技術體系。在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領域取得重大突破，在國際人工智能研究領域具有重要影響，占據人工智能科技制高點。

——人工智能產業競爭力達到國際領先水平。人工智能在生產生活、社會治理、國防建設各方面應用的廣度深度極大拓展，形成涵蓋核心技術、關鍵系統、支撐平臺和智能應用的完備產業鏈和高端產業群，人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。

——形成一批全球領先的人工智能科技創新和人才培養基地，建成更加完善的人工智能法律法規、倫理規范和政策體系。

（四）總體部署。

發展人工智能是一項事關全局的復雜系統工程，要按照“構建一個體系、把握雙重屬性、堅持三位一體、強化四大支撐”進行布局，形成人工智能健康持續發展的戰略路徑。

構建開放協同的人工智能科技創新體系。針對原創性理論基礎薄弱、重大產品和系統缺失等重點難點問題，建立新一代人工智能基礎理論和關鍵共性技術體系，布局建設重大科技創新基地，壯大人工智能高端人才隊伍，促進創新主體協同互動，形成人工智能持續創新能力。

把握人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的特征。既要加大人工智能研發和應用力度，最大程度發揮人工智能潛力；又要預判人工智能的挑戰，協調產業政策、創新政策與社會政策，實現激勵發展與合理規制的協調，最大限度防范風險。

堅持人工智能研發攻關、產品應用和產業培育“三位一體”推進。適應人工智能發展特點和趨勢，強化創新鏈和產業鏈深度融合、技術供給和市場需求互動演進，以技術突破推動領域應用和產業升級，以應用示范推動技術和系統優化。在當前大規模推動技術應用和產業發展的同時，加強面向中長期的研發布局和攻關，實現滾動發展和持續提升，確保理論上走在前面、技術上占領制高點、應用上安全可控。

全面支撐科技、經濟、社會發展和國家安全。以人工智能技術突破帶動國家創新能力全面提升，引領建設世界科技強國進程；通過壯大智能產業、培育智能經濟，為我國未來十幾年乃至幾十年經濟繁榮創造一個新的增長周期；以建設智能社會促進民生福祉改善，落實以人民為中心的發展思想；以人工智能提升國防實力，保障和維護國家安全。

三、重點任務

立足國家發展全局，準確把握全球人工智能發展態勢，找準突破口和主攻方向，全面增強科技創新基礎能力，全面拓展重點領域應用深度廣度，全面提升經濟社會發展和國防應用智能化水平。

（一）構建開放協同的人工智能科技創新體系。

圍繞增加人工智能創新的源頭供給，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、基礎平臺、人才隊伍等方面強化部署，促進開源共享，系統提升持續創新能力，確保我國人工智能科技水平躋身世界前列，為世界人工智能發展作出更多貢獻。

1.建立新一代人工智能基礎理論體系。

聚焦人工智能重大科學前沿問題，兼顧當前需求與長遠發展，以突破人工智能應用基礎理論瓶頸為重點，超前布局可能引發人工智能范式變革的基礎研究，促進學科交叉融合，為人工智能持續發展與深度應用提供強大科學儲備。

突破應用基礎理論瓶頸。瞄準應用目標明確、有望引領人工智能技術升級的基礎理論方向，加強大數據智能、跨媒體感知計算、人機混合智能、群體智能、自主協同與決策等基礎理論研究。大數據智能理論重點突破無監督學習、綜合深度推理等難點問題，建立數據驅動、以自然語言理解為核心的認知計算模型，形成從大數據到知識、從知識到決策的能力。跨媒體感知計算理論重點突破低成本低能耗智能感知、復雜場景主動感知、自然環境聽覺與言語感知、多媒體自主學習等理論方法，實現超人感知和高動態、高維度、多模式分布式大場景感知。混合增強智能理論重點突破人機協同共融的情境理解與決策學習、直覺推理與因果模型、記憶與知識演化等理論，實現學習與思考接近或超過人類智能水平的混合增強智能。群體智能理論重點突破群體智能的組織、涌現、學習的理論與方法，建立可表達、可計算的群智激勵算法和模型，形成基于互聯網的群體智能理論體系。自主協同控制與優化決策理論重點突破面向自主無人系統的協同感知與交互、自主協同控制與優化決策、知識驅動的人機物三元協同與互操作等理論，形成自主智能無人系統創新性理論體系架構。

布局前沿基礎理論研究。針對可能引發人工智能范式變革的方向，前瞻布局高級機器學習、類腦智能計算、量子智能計算等跨領域基礎理論研究。高級機器學習理論重點突破自適應學習、自主學習等理論方法，實現具備高可解釋性、強泛化能力的人工智能。類腦智能計算理論重點突破類腦的信息編碼、處理、記憶、學習與推理理論，形成類腦復雜系統及類腦控制等理論與方法，建立大規模類腦智能計算的新模型和腦啟發的認知計算模型。量子智能計算理論重點突破量子加速的機器學習方法，建立高性能計算與量子算法混合模型，形成高效精確自主的量子人工智能系統架構。

開展跨學科探索性研究。推動人工智能與神經科學、認知科學、量子科學、心理學、數學、經濟學、社會學等相關基礎學科的交叉融合，加強引領人工智能算法、模型發展的數學基礎理論研究，重視人工智能法律倫理的基礎理論問題研究，支持原創性強、非共識的探索性研究，鼓勵科學家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科學難題，提出更多原創理論，作出更多原創發現。










專欄1　基礎理論




1.大數據智能理論。研究數據驅動與知識引導相結合的人工智能新方法、以自然語言理解和圖像圖形為核心的認知計算理論和方法、綜合深度推理與創意人工智能理論與方法、非完全信息下智能決策基礎理論與框架、數據驅動的通用人工智能數學模型與理論等。

2.跨媒體感知計算理論。研究超越人類視覺能力的感知獲取、面向真實世界的主動視覺感知及計算、自然聲學場景的聽知覺感知及計算、自然交互環境的言語感知及計算、面向異步序列的類人感知及計算、面向媒體智能感知的自主學習、城市全維度智能感知推理引擎。

3.混合增強智能理論。研究“人在回路”的混合增強智能、人機智能共生的行為增強與腦機協同、機器直覺推理與因果模型、聯想記憶模型與知識演化方法、復雜數據和任務的混合增強智能學習方法、云機器人協同計算方法、真實世界環境下的情境理解及人機群組協同。

4.群體智能理論。研究群體智能結構理論與組織方法、群體智能激勵機制與涌現機理、群體智能學習理論與方法、群體智能通用計算范式與模型。

5.自主協同控制與優化決策理論。研究面向自主無人系統的協同感知與交互，面向自主無人系統的協同控制與優化決策，知識驅動的人機物三元協同與互操作等理論。

6.高級機器學習理論。研究統計學習基礎理論、不確定性推理與決策、分布式學習與交互、隱私保護學習、小樣本學習、深度強化學習、無監督學習、半監督學習、主動學習等學習理論和高效模型。

7.類腦智能計算理論。研究類腦感知、類腦學習、類腦記憶機制與計算融合、類腦復雜系統、類腦控制等理論與方法。

8.量子智能計算理論。探索腦認知的量子模式與內在機制，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處理器、可與外界環境交互信息的實時量子人工智能系統等。






2.建立新一代人工智能關鍵共性技術體系。

圍繞提升我國人工智能國際競爭力的迫切需求，新一代人工智能關鍵共性技術的研發部署要以算法為核心，以數據和硬件為基礎，以提升感知識別、知識計算、認知推理、運動執行、人機交互能力為重點，形成開放兼容、穩定成熟的技術體系。

知識計算引擎與知識服務技術。重點突破知識加工、深度搜索和可視交互核心技術，實現對知識持續增量的自動獲取，具備概念識別、實體發現、屬性預測、知識演化建模和關系挖掘能力，形成涵蓋數十億實體規模的多源、多學科和多數據類型的跨媒體知識圖譜。

跨媒體分析推理技術。重點突破跨媒體統一表征、關聯理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，實現跨媒體知識表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構建分析推理引擎。

群體智能關鍵技術。重點突破基于互聯網的大眾化協同、大規模協作的知識資源管理與開放式共享等技術，建立群智知識表示框架，實現基于群智感知的知識獲取和開放動態環境下的群智融合與增強，支撐覆蓋全國的千萬級規模群體感知、協同與演化。

混合增強智能新架構與新技術。重點突破人機協同的感知與執行一體化模型、智能計算前移的新型傳感器件、通用混合計算架構等核心技術，構建自主適應環境的混合增強智能系統、人機群組混合增強智能系統及支撐環境。

自主無人系統的智能技術。重點突破自主無人系統計算架構、復雜動態場景感知與理解、實時精準定位、面向復雜環境的適應性智能導航等共性技術，無人機自主控制以及汽車、船舶和軌道交通自動駕駛等智能技術，服務機器人、特種機器人等核心技術，支撐無人系統應用和產業發展。

虛擬現實智能建模技術。重點突破虛擬對象智能行為建模技術，提升虛擬現實中智能對象行為的社會性、多樣性和交互逼真性，實現虛擬現實、增強現實等技術與人工智能的有機結合和高效互動。

智能計算芯片與系統。重點突破高能效、可重構類腦計算芯片和具有計算成像功能的類腦視覺傳感器技術，研發具有自主學習能力的高效能類腦神經網絡架構和硬件系統，實現具有多媒體感知信息理解和智能增長、常識推理能力的類腦智能系統。

自然語言處理技術。重點突破自然語言的語法邏輯、字符概念表征和深度語義分析的核心技術，推進人類與機器的有效溝通和自由交互，實現多風格多語言多領域的自然語言智能理解和自動生成。










專欄2　關鍵共性技術




1.知識計算引擎與知識服務技術。研究知識計算和可視交互引擎，研究創新設計、數字創意和以可視媒體為核心的商業智能等知識服務技術，開展大規模生物數據的知識發現。

2.跨媒體分析推理技術。研究跨媒體統一表征、關聯理解與知識挖掘、知識圖譜構建與學習、知識演化與推理、智能描述與生成等技術，開發跨媒體分析推理引擎與驗證系統。

3.群體智能關鍵技術。開展群體智能的主動感知與發現、知識獲取與生成、協同與共享、評估與演化、人機整合與增強、自我維持與安全交互等關鍵技術研究，構建群智空間的服務體系結構，研究移動群體智能的協同決策與控制技術。

4.混合增強智能新架構和新技術。研究混合增強智能核心技術、認知計算框架，新型混合計算架構，人機共駕、在線智能學習技術，平行管理與控制的混合增強智能框架。

5.自主無人系統的智能技術。研究無人機自主控制和汽車、船舶、軌道交通自動駕駛等智能技術，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人技術，無人車間/智能工廠智能技術，高端智能控制技術和自主無人操作系統。研究復雜環境下基于計算機視覺的定位、導航、識別等機器人及機械手臂自主控制技術。

6.虛擬現實智能建模技術。研究虛擬對象智能行為的數學表達與建模方法，虛擬對象與虛擬環境和用戶之間進行自然、持續、深入交互等問題，智能對象建模的技術與方法體系。

7.智能計算芯片與系統。研發神經網絡處理器以及高能效、可重構類腦計算芯片等，新型感知芯片與系統、智能計算體系結構與系統，人工智能操作系統。研究適合人工智能的混合計算架構等。

8.自然語言處理技術。研究短文本的計算與分析技術，跨語言文本挖掘技術和面向機器認知智能的語義理解技術，多媒體信息理解的人機對話系統。






3.統籌布局人工智能創新平臺。

建設布局人工智能創新平臺，強化對人工智能研發應用的基礎支撐。人工智能開源軟硬件基礎平臺重點建設支持知識推理、概率統計、深度學習等人工智能范式的統一計算框架平臺，形成促進人工智能軟件、硬件和智能云之間相互協同的生態鏈。群體智能服務平臺重點建設基于互聯網大規模協作的知識資源管理與開放式共享工具，形成面向產學研用創新環節的群智眾創平臺和服務環境。混合增強智能支撐平臺重點建設支持大規模訓練的異構實時計算引擎和新型計算集群，為復雜智能計算提供服務化、系統化平臺和解決方案。自主無人系統支撐平臺重點建設面向自主無人系統復雜環境下環境感知、自主協同控制、智能決策等人工智能共性核心技術的支撐系統，形成開放式、模塊化、可重構的自主無人系統開發與試驗環境。人工智能基礎數據與安全檢測平臺重點建設面向人工智能的公共數據資源庫、標準測試數據集、云服務平臺等，形成人工智能算法與平臺安全性測試評估的方法、技術、規范和工具集。促進各類通用軟件和技術平臺的開源開放。各類平臺要按照軍民深度融合的要求和相關規定，推進軍民共享共用。










專欄3　基礎支撐平臺




1.人工智能開源軟硬件基礎平臺。建立大數據人工智能開源軟件基礎平臺、終端與云端協同的人工智能云服務平臺、新型多元智能傳感器件與集成平臺、基于人工智能硬件的新產品設計平臺、未來網絡中的大數據智能化服務平臺等。

2.群體智能服務平臺。建立群智眾創計算支撐平臺、科技眾創服務系統、群智軟件開發與驗證自動化系統、群智軟件學習與創新系統、開放環境的群智決策系統、群智共享經濟服務系統。

3.混合增強智能支撐平臺。建立人工智能超級計算中心、大規模超級智能計算支撐環境、在線智能教育平臺、“人在回路”駕駛腦、產業發展復雜性分析與風險評估的智能平臺、支撐核電安全運營的智能保障平臺、人機共駕技術研發與測試平臺等。

4.自主無人系統支撐平臺。建立自主無人系統共性核心技術支撐平臺，無人機自主控制以及汽車、船舶和軌道交通自動駕駛支撐平臺，服務機器人、空間機器人、海洋機器人、極地機器人支撐平臺，智能工廠與智能控制裝備技術支撐平臺等。

5.人工智能基礎數據與安全檢測平臺。建設面向人工智能的公共數據資源庫、標準測試數據集、云服務平臺，建立人工智能算法與平臺安全性測試模型及評估模型，研發人工智能算法與平臺安全性測評工具集。






4.加快培養聚集人工智能高端人才。

把高端人才隊伍建設作為人工智能發展的重中之重，堅持培養和引進相結合，完善人工智能教育體系，加強人才儲備和梯隊建設，特別是加快引進全球頂尖人才和青年人才，形成我國人工智能人才高地。

培育高水平人工智能創新人才和團隊。支持和培養具有發展潛力的人工智能領軍人才，加強人工智能基礎研究、應用研究、運行維護等方面專業技術人才培養。重視復合型人才培養，重點培養貫通人工智能理論、方法、技術、產品與應用等的縱向復合型人才，以及掌握“人工智能+”經濟、社會、管理、標準、法律等的橫向復合型人才。通過重大研發任務和基地平臺建設，匯聚人工智能高端人才，在若干人工智能重點領域形成一批高水平創新團隊。鼓勵和引導國內創新人才、團隊加強與全球頂尖人工智能研究機構合作互動。

加大高端人工智能人才引進力度。開辟專門渠道，實行特殊政策，實現人工智能高端人才精準引進。重點引進神經認知、機器學習、自動駕駛、智能機器人等國際頂尖科學家和高水平創新團隊。鼓勵采取項目合作、技術咨詢等方式柔性引進人工智能人才。統籌利用“千人計劃”等現有人才計劃，加強人工智能領域優秀人才特別是優秀青年人才引進工作。完善企業人力資本成本核算相關政策，激勵企業、科研機構引進人工智能人才。

建設人工智能學科。完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設。

（二）培育高端高效的智能經濟。

加快培育具有重大引領帶動作用的人工智能產業，促進人工智能與各產業領域深度融合，形成數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。數據和知識成為經濟增長的第一要素，人機協同成為主流生產和服務方式，跨界融合成為重要經濟模式，共創分享成為經濟生態基本特征，個性化需求與定制成為消費新潮流，生產率大幅提升，引領產業向價值鏈高端邁進，有力支撐實體經濟發展，全面提升經濟發展質量和效益。

1.大力發展人工智能新興產業。

加快人工智能關鍵技術轉化應用，促進技術集成與商業模式創新，推動重點領域智能產品創新，積極培育人工智能新興業態，布局產業鏈高端，打造具有國際競爭力的人工智能產業集群。

智能軟硬件。開發面向人工智能的操作系統、數據庫、中間件、開發工具等關鍵基礎軟件，突破圖形處理器等核心硬件，研究圖像識別、語音識別、機器翻譯、智能交互、知識處理、控制決策等智能系統解決方案，培育壯大面向人工智能應用的基礎軟硬件產業。

智能機器人。攻克智能機器人核心零部件、專用傳感器，完善智能機器人硬件接口標準、軟件接口協議標準以及安全使用標準。研制智能工業機器人、智能服務機器人，實現大規模應用并進入國際市場。研制和推廣空間機器人、海洋機器人、極地機器人等特種智能機器人。建立智能機器人標準體系和安全規則。

智能運載工具。發展自動駕駛汽車和軌道交通系統，加強車載感知、自動駕駛、車聯網、物聯網等技術集成和配套，開發交通智能感知系統，形成我國自主的自動駕駛平臺技術體系和產品總成能力，探索自動駕駛汽車共享模式。發展消費類和商用類無人機、無人船，建立試驗鑒定、測試、競技等專業化服務體系，完善空域、水域管理措施。

虛擬現實與增強現實。突破高性能軟件建模、內容拍攝生成、增強現實與人機交互、集成環境與工具等關鍵技術，研制虛擬顯示器件、光學器件、高性能真三維顯示器、開發引擎等產品，建立虛擬現實與增強現實的技術、產品、服務標準和評價體系，推動重點行業融合應用。

智能終端。加快智能終端核心技術和產品研發，發展新一代智能手機、車載智能終端等移動智能終端產品和設備，鼓勵開發智能手表、智能耳機、智能眼鏡等可穿戴終端產品，拓展產品形態和應用服務。

物聯網基礎器件。發展支撐新一代物聯網的高靈敏度、高可靠性智能傳感器件和芯片，攻克射頻識別、近距離機器通信等物聯網核心技術和低功耗處理器等關鍵器件。

2.加快推進產業智能化升級。

推動人工智能與各行業融合創新，在制造、農業、物流、金融、商務、家居等重點行業和領域開展人工智能應用試點示范，推動人工智能規模化應用，全面提升產業發展智能化水平。

智能制造。圍繞制造強國重大需求，推進智能制造關鍵技術裝備、核心支撐軟件、工業互聯網等系統集成應用，研發智能產品及智能互聯產品、智能制造使能工具與系統、智能制造云服務平臺，推廣流程智能制造、離散智能制造、網絡化協同制造、遠程診斷與運維服務等新型制造模式，建立智能制造標準體系，推進制造全生命周期活動智能化。

智能農業。研制農業智能傳感與控制系統、智能化農業裝備、農機田間作業自主系統等。建立完善天空地一體化的智能農業信息遙感監測網絡。建立典型農業大數據智能決策分析系統，開展智能農場、智能化植物工廠、智能牧場、智能漁場、智能果園、農產品加工智能車間、農產品綠色智能供應鏈等集成應用示范。

智能物流。加強智能化裝卸搬運、分揀包裝、加工配送等智能物流裝備研發和推廣應用，建設深度感知智能倉儲系統，提升倉儲運營管理水平和效率。完善智能物流公共信息平臺和指揮系統、產品質量認證及追溯系統、智能配貨調度體系等。

智能金融。建立金融大數據系統，提升金融多媒體數據處理與理解能力。創新智能金融產品和服務，發展金融新業態。鼓勵金融行業應用智能客服、智能監控等技術和裝備。建立金融風險智能預警與防控系統。

智能商務。鼓勵跨媒體分析與推理、知識計算引擎與知識服務等新技術在商務領域應用，推廣基于人工智能的新型商務服務與決策系統。建設涵蓋地理位置、網絡媒體和城市基礎數據等跨媒體大數據平臺，支撐企業開展智能商務。鼓勵圍繞個人需求、企業管理提供定制化商務智能決策服務。

智能家居。加強人工智能技術與家居建筑系統的融合應用，提升建筑設備及家居產品的智能化水平。研發適應不同應用場景的家庭互聯互通協議、接口標準，提升家電、耐用品等家居產品感知和聯通能力。支持智能家居企業創新服務模式，提供互聯共享解決方案。

3.大力發展智能企業。

大規模推動企業智能化升級。支持和引導企業在設計、生產、管理、物流和營銷等核心業務環節應用人工智能新技術，構建新型企業組織結構和運營方式，形成制造與服務、金融智能化融合的業態模式，發展個性化定制，擴大智能產品供給。鼓勵大型互聯網企業建設云制造平臺和服務平臺，面向制造企業在線提供關鍵工業軟件和模型庫，開展制造能力外包服務，推動中小企業智能化發展。

推廣應用智能工廠。加強智能工廠關鍵技術和體系方法的應用示范，重點推廣生產線重構與動態智能調度、生產裝備智能物聯與云化數據采集、多維人機物協同與互操作等技術，鼓勵和引導企業建設工廠大數據系統、網絡化分布式生產設施等，實現生產設備網絡化、生產數據可視化、生產過程透明化、生產現場無人化，提升工廠運營管理智能化水平。

加快培育人工智能產業領軍企業。在無人機、語音識別、圖像識別等優勢領域加快打造人工智能全球領軍企業和品牌。在智能機器人、智能汽車、可穿戴設備、虛擬現實等新興領域加快培育一批龍頭企業。支持人工智能企業加強專利布局，牽頭或參與國際標準制定。推動國內優勢企業、行業組織、科研機構、高校等聯合組建中國人工智能產業技術創新聯盟。支持龍頭骨干企業構建開源硬件工廠、開源軟件平臺，形成集聚各類資源的創新生態，促進人工智能中小微企業發展和各領域應用。支持各類機構和平臺面向人工智能企業提供專業化服務。

4.打造人工智能創新高地。

結合各地區基礎和優勢，按人工智能應用領域分門別類進行相關產業布局。鼓勵地方圍繞人工智能產業鏈和創新鏈，集聚高端要素、高端企業、高端人才，打造人工智能產業集群和創新高地。

開展人工智能創新應用試點示范。在人工智能基礎較好、發展潛力較大的地區，組織開展國家人工智能創新試驗，探索體制機制、政策法規、人才培育等方面的重大改革，推動人工智能成果轉化、重大產品集成創新和示范應用，形成可復制、可推廣的經驗，引領帶動智能經濟和智能社會發展。

建設國家人工智能產業園。依托國家自主創新示范區和國家高新技術產業開發區等創新載體，加強科技、人才、金融、政策等要素的優化配置和組合，加快培育建設人工智能產業創新集群。

建設國家人工智能眾創基地。依托從事人工智能研究的高校、科研院所集中地區，搭建人工智能領域專業化創新平臺等新型創業服務機構，建設一批低成本、便利化、全要素、開放式的人工智能眾創空間，完善孵化服務體系，推進人工智能科技成果轉移轉化，支持人工智能創新創業。

（三）建設安全便捷的智能社會。

圍繞提高人民生活水平和質量的目標，加快人工智能深度應用，形成無時不有、無處不在的智能化環境，全社會的智能化水平大幅提升。越來越多的簡單性、重復性、危險性任務由人工智能完成，個體創造力得到極大發揮，形成更多高質量和高舒適度的就業崗位；精準化智能服務更加豐富多樣，人們能夠最大限度享受高質量服務和便捷生活；社會治理智能化水平大幅提升，社會運行更加安全高效。

1.發展便捷高效的智能服務。

圍繞教育、醫療、養老等迫切民生需求，加快人工智能創新應用，為公眾提供個性化、多元化、高品質服務。

智能教育。利用智能技術加快推動人才培養模式、教學方法改革，構建包含智能學習、交互式學習的新型教育體系。開展智能校園建設，推動人工智能在教學、管理、資源建設等全流程應用。開發立體綜合教學場、基于大數據智能的在線學習教育平臺。開發智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系統。建立以學習者為中心的教育環境，提供精準推送的教育服務，實現日常教育和終身教育定制化。

智能醫療。推廣應用人工智能治療新模式新手段，建立快速精準的智能醫療體系。探索智慧醫院建設，開發人機協同的手術機器人、智能診療助手，研發柔性可穿戴、生物兼容的生理監測系統，研發人機協同臨床智能診療方案，實現智能影像識別、病理分型和智能多學科會診。基于人工智能開展大規模基因組識別、蛋白組學、代謝組學等研究和新藥研發，推進醫藥監管智能化。加強流行病智能監測和防控。

智能健康和養老。加強群體智能健康管理，突破健康大數據分析、物聯網等關鍵技術，研發健康管理可穿戴設備和家庭智能健康檢測監測設備，推動健康管理實現從點狀監測向連續監測、從短流程管理向長流程管理轉變。建設智能養老社區和機構，構建安全便捷的智能化養老基礎設施體系。加強老年人產品智能化和智能產品適老化，開發視聽輔助設備、物理輔助設備等智能家居養老設備，拓展老年人活動空間。開發面向老年人的移動社交和服務平臺、情感陪護助手，提升老年人生活質量。

2.推進社會治理智能化。

圍繞行政管理、司法管理、城市管理、環境保護等社會治理的熱點難點問題，促進人工智能技術應用，推動社會治理現代化。

智能政務。開發適于政府服務與決策的人工智能平臺，研制面向開放環境的決策引擎，在復雜社會問題研判、政策評估、風險預警、應急處置等重大戰略決策方面推廣應用。加強政務信息資源整合和公共需求精準預測，暢通政府與公眾的交互渠道。

智慧法庭。建設集審判、人員、數據應用、司法公開和動態監控于一體的智慧法庭數據平臺，促進人工智能在證據收集、案例分析、法律文件閱讀與分析中的應用，實現法院審判體系和審判能力智能化。

智慧城市。構建城市智能化基礎設施，發展智能建筑，推動地下管廊等市政基礎設施智能化改造升級；建設城市大數據平臺，構建多元異構數據融合的城市運行管理體系，實現對城市基礎設施和城市綠地、濕地等重要生態要素的全面感知以及對城市復雜系統運行的深度認知；研發構建社區公共服務信息系統，促進社區服務系統與居民智能家庭系統協同；推進城市規劃、建設、管理、運營全生命周期智能化。

智能交通。研究建立營運車輛自動駕駛與車路協同的技術體系。研發復雜場景下的多維交通信息綜合大數據應用平臺，實現智能化交通疏導和綜合運行協調指揮，建成覆蓋地面、軌道、低空和海上的智能交通監控、管理和服務系統。

智能環保。建立涵蓋大氣、水、土壤等環境領域的智能監控大數據平臺體系，建成陸海統籌、天地一體、上下協同、信息共享的智能環境監測網絡和服務平臺。研發資源能源消耗、環境污染物排放智能預測模型方法和預警方案。加強京津冀、長江經濟帶等國家重大戰略區域環境保護和突發環境事件智能防控體系建設。

3.利用人工智能提升公共安全保障能力。

促進人工智能在公共安全領域的深度應用，推動構建公共安全智能化監測預警與控制體系。圍繞社會綜合治理、新型犯罪偵查、反恐等迫切需求，研發集成多種探測傳感技術、視頻圖像信息分析識別技術、生物特征識別技術的智能安防與警用產品，建立智能化監測平臺。加強對重點公共區域安防設備的智能化改造升級，支持有條件的社區或城市開展基于人工智能的公共安防區域示范。強化人工智能對食品安全的保障，圍繞食品分類、預警等級、食品安全隱患及評估等，建立智能化食品安全預警系統。加強人工智能對自然災害的有效監測，圍繞地震災害、地質災害、氣象災害、水旱災害和海洋災害等重大自然災害，構建智能化監測預警與綜合應對平臺。

4.促進社會交往共享互信。

充分發揮人工智能技術在增強社會互動、促進可信交流中的作用。加強下一代社交網絡研發，加快增強現實、虛擬現實等技術推廣應用，促進虛擬環境和實體環境協同融合，滿足個人感知、分析、判斷與決策等實時信息需求，實現在工作、學習、生活、娛樂等不同場景下的流暢切換。針對改善人際溝通障礙的需求，開發具有情感交互功能、能準確理解人的需求的智能助理產品，實現情感交流和需求滿足的良性循環。促進區塊鏈技術與人工智能的融合，建立新型社會信用體系，最大限度降低人際交往成本和風險。

（四）加強人工智能領域軍民融合。

深入貫徹落實軍民融合發展戰略，推動形成全要素、多領域、高效益的人工智能軍民融合格局。以軍民共享共用為導向部署新一代人工智能基礎理論和關鍵共性技術研發，建立科研院所、高校、企業和軍工單位的常態化溝通協調機制。促進人工智能技術軍民雙向轉化，強化新一代人工智能技術對指揮決策、軍事推演、國防裝備等的有力支撐，引導國防領域人工智能科技成果向民用領域轉化應用。鼓勵優勢民口科研力量參與國防領域人工智能重大科技創新任務，推動各類人工智能技術快速嵌入國防創新領域。加強軍民人工智能技術通用標準體系建設，推進科技創新平臺基地的統籌布局和開放共享。

（五）構建泛在安全高效的智能化基礎設施體系。

大力推動智能化信息基礎設施建設，提升傳統基礎設施的智能化水平，形成適應智能經濟、智能社會和國防建設需要的基礎設施體系。加快推動以信息傳輸為核心的數字化、網絡化信息基礎設施，向集融合感知、傳輸、存儲、計算、處理于一體的智能化信息基礎設施轉變。優化升級網絡基礎設施，研發布局第五代移動通信（5G）系統，完善物聯網基礎設施，加快天地一體化信息網絡建設，提高低時延、高通量的傳輸能力。統籌利用大數據基礎設施，強化數據安全與隱私保護，為人工智能研發和廣泛應用提供海量數據支撐。建設高效能計算基礎設施，提升超級計算中心對人工智能應用的服務支撐能力。建設分布式高效能源互聯網，形成支撐多能源協調互補、及時有效接入的新型能源網絡，推廣智能儲能設施、智能用電設施，實現能源供需信息的實時匹配和智能化響應。










專欄4　智能化基礎設施




1.網絡基礎設施。加快布局實時協同人工智能的5G增強技術研發及應用，建設面向空間協同人工智能的高精度導航定位網絡，加強智能感知物聯網核心技術攻關和關鍵設施建設，發展支撐智能化的工業互聯網、面向無人駕駛的車聯網等，研究智能化網絡安全架構。加快建設天地一體化信息網絡，推進天基信息網、未來互聯網、移動通信網的全面融合。

2.大數據基礎設施。依托國家數據共享交換平臺、數據開放平臺等公共基礎設施，建設政府治理、公共服務、產業發展、技術研發等領域大數據基礎信息數據庫，支撐開展國家治理大數據應用。整合社會各類數據平臺和數據中心資源，形成覆蓋全國、布局合理、鏈接暢通的一體化服務能力。

3.高效能計算基礎設施。繼續加強超級計算基礎設施、分布式計算基礎設施和云計算中心建設，構建可持續發展的高性能計算應用生態環境。推進下一代超級計算機研發應用。






（六）前瞻布局新一代人工智能重大科技項目。

針對我國人工智能發展的迫切需求和薄弱環節，設立新一代人工智能重大科技項目。加強整體統籌，明確任務邊界和研發重點，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、現有研發布局為支撐的“1+N”人工智能項目群。

“1”是指新一代人工智能重大科技項目，聚焦基礎理論和關鍵共性技術的前瞻布局，包括研究大數據智能、跨媒體感知計算、混合增強智能、群體智能、自主協同控制與決策等理論，研究知識計算引擎與知識服務技術、跨媒體分析推理技術、群體智能關鍵技術、混合增強智能新架構與新技術、自主無人控制技術等，開源共享人工智能基礎理論和共性技術。持續開展人工智能發展的預測和研判，加強人工智能對經濟社會綜合影響及對策研究。

“N”是指國家相關規劃計劃中部署的人工智能研發項目，重點是加強與新一代人工智能重大科技項目的銜接，協同推進人工智能的理論研究、技術突破和產品研發應用。加強與國家科技重大專項的銜接，在“核高基”（核心電子器件、高端通用芯片、基礎軟件）、集成電路裝備等國家科技重大專項中支持人工智能軟硬件發展。加強與其他“科技創新2030—重大項目”的相互支撐，加快腦科學與類腦計算、量子信息與量子計算、智能制造與機器人、大數據等研究，為人工智能重大技術突破提供支撐。國家重點研發計劃繼續推進高性能計算等重點專項實施，加大對人工智能相關技術研發和應用的支持；國家自然科學基金加強對人工智能前沿領域交叉學科研究和自由探索的支持。在深海空間站、健康保障等重大項目，以及智慧城市、智能農機裝備等國家重點研發計劃重點專項部署中，加強人工智能技術的應用示范。其他各類科技計劃支持的人工智能相關基礎理論和共性技術研究成果應開放共享。

創新新一代人工智能重大科技項目組織實施模式，堅持集中力量辦大事、重點突破的原則，充分發揮市場機制作用，調動部門、地方、企業和社會各方面力量共同推進實施。明確管理責任，定期開展評估，加強動態調整，提高管理效率。

四、資源配置

充分利用已有資金、基地等存量資源，統籌配置國際國內創新資源，發揮好財政投入、政策激勵的引導作用和市場配置資源的主導作用，撬動企業、社會加大投入，形成財政資金、金融資本、社會資本多方支持的新格局。

（一）建立財政引導、市場主導的資金支持機制。

統籌政府和市場多渠道資金投入，加大財政資金支持力度，盤活現有資源，對人工智能基礎前沿研究、關鍵共性技術攻關、成果轉移轉化、基地平臺建設、創新應用示范等提供支持。利用現有政府投資基金支持符合條件的人工智能項目，鼓勵龍頭骨干企業、產業創新聯盟牽頭成立市場化的人工智能發展基金。利用天使投資、風險投資、創業投資基金及資本市場融資等多種渠道，引導社會資本支持人工智能發展。積極運用政府和社會資本合作等模式，引導社會資本參與人工智能重大項目實施和科技成果轉化應用。

（二）優化布局建設人工智能創新基地。

按照國家級科技創新基地布局和框架，統籌推進人工智能領域建設若干國際領先的創新基地。引導現有與人工智能相關的國家重點實驗室、企業國家重點實驗室、國家工程實驗室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向開展研究。按規定程序，以企業為主體、產學研合作組建人工智能領域的相關技術和產業創新基地，發揮龍頭骨干企業技術創新示范帶動作用。發展人工智能領域的專業化眾創空間，促進最新技術成果和資源、服務的精準對接。充分發揮各類創新基地聚集人才、資金等創新資源的作用，突破人工智能基礎前沿理論和關鍵共性技術，開展應用示范。

（三）統籌國際國內創新資源。

支持國內人工智能企業與國際人工智能領先高校、科研院所、團隊合作。鼓勵國內人工智能企業“走出去”，為有實力的人工智能企業開展海外并購、股權投資、創業投資和建立海外研發中心等提供便利和服務。鼓勵國外人工智能企業、科研機構在華設立研發中心。依托“一帶一路”戰略，推動建設人工智能國際科技合作基地、聯合研究中心等，加快人工智能技術在“一帶一路”沿線國家推廣應用。推動成立人工智能國際組織，共同制定相關國際標準。支持相關行業協會、聯盟及服務機構搭建面向人工智能企業的全球化服務平臺。

五、保障措施

圍繞推動我國人工智能健康快速發展的現實要求，妥善應對人工智能可能帶來的挑戰，形成適應人工智能發展的制度安排，構建開放包容的國際化環境，夯實人工智能發展的社會基礎。

（一）制定促進人工智能發展的法律法規和倫理規范。

加強人工智能相關法律、倫理和社會問題研究，建立保障人工智能健康發展的法律法規和倫理道德框架。開展與人工智能應用相關的民事與刑事責任確認、隱私和產權保護、信息安全利用等法律問題研究，建立追溯和問責制度，明確人工智能法律主體以及相關權利、義務和責任等。重點圍繞自動駕駛、服務機器人等應用基礎較好的細分領域，加快研究制定相關安全管理法規，為新技術的快速應用奠定法律基礎。開展人工智能行為科學和倫理等問題研究，建立倫理道德多層次判斷結構及人機協作的倫理框架。制定人工智能產品研發設計人員的道德規范和行為守則，加強對人工智能潛在危害與收益的評估，構建人工智能復雜場景下突發事件的解決方案。積極參與人工智能全球治理，加強機器人異化和安全監管等人工智能重大國際共性問題研究，深化在人工智能法律法規、國際規則等方面的國際合作，共同應對全球性挑戰。

（二）完善支持人工智能發展的重點政策。

落實對人工智能中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智能企業發展。完善落實數據開放與保護相關政策，開展公共數據開放利用改革試點，支持公眾和企業充分挖掘公共數據的商業價值，促進人工智能應用創新。研究完善適應人工智能的教育、醫療、保險、社會救助等政策體系，有效應對人工智能帶來的社會問題。

（三）建立人工智能技術標準和知識產權體系。

加強人工智能標準框架體系研究。堅持安全性、可用性、互操作性、可追溯性原則，逐步建立并完善人工智能基礎共性、互聯互通、行業應用、網絡安全、隱私保護等技術標準。加快推動無人駕駛、服務機器人等細分應用領域的行業協會和聯盟制定相關標準。鼓勵人工智能企業參與或主導制定國際標準，以技術標準“走出去”帶動人工智能產品和服務在海外推廣應用。加強人工智能領域的知識產權保護，健全人工智能領域技術創新、專利保護與標準化互動支撐機制，促進人工智能創新成果的知識產權化。建立人工智能公共專利池，促進人工智能新技術的利用與擴散。

（四）建立人工智能安全監管和評估體系。

加強人工智能對國家安全和保密領域影響的研究與評估，完善人、技、物、管配套的安全防護體系，構建人工智能安全監測預警機制。加強對人工智能技術發展的預測、研判和跟蹤研究，堅持問題導向，準確把握技術和產業發展趨勢。增強風險意識，重視風險評估和防控，強化前瞻預防和約束引導，近期重點關注對就業的影響，遠期重點考慮對社會倫理的影響，確保把人工智能發展規制在安全可控范圍內。建立健全公開透明的人工智能監管體系，實行設計問責和應用監督并重的雙層監管結構，實現對人工智能算法設計、產品開發和成果應用等的全流程監管。促進人工智能行業和企業自律，切實加強管理，加大對數據濫用、侵犯個人隱私、違背道德倫理等行為的懲戒力度。加強人工智能網絡安全技術研發，強化人工智能產品和系統網絡安全防護。構建動態的人工智能研發應用評估評價機制，圍繞人工智能設計、產品和系統的復雜性、風險性、不確定性、可解釋性、潛在經濟影響等問題，開發系統性的測試方法和指標體系，建設跨領域的人工智能測試平臺，推動人工智能安全認證，評估人工智能產品和系統的關鍵性能。

（五）大力加強人工智能勞動力培訓。

加快研究人工智能帶來的就業結構、就業方式轉變以及新型職業和工作崗位的技能需求，建立適應智能經濟和智能社會需要的終身學習和就業培訓體系，支持高等院校、職業學校和社會化培訓機構等開展人工智能技能培訓，大幅提升就業人員專業技能，滿足我國人工智能發展帶來的高技能高質量就業崗位需要。鼓勵企業和各類機構為員工提供人工智能技能培訓。加強職工再就業培訓和指導，確保從事簡單重復性工作的勞動力和因人工智能失業的人員順利轉崗。

（六）廣泛開展人工智能科普活動。

支持開展形式多樣的人工智能科普活動，鼓勵廣大科技工作者投身人工智能的科普與推廣，全面提高全社會對人工智能的整體認知和應用水平。實施全民智能教育項目，在中小學階段設置人工智能相關課程，逐步推廣編程教育，鼓勵社會力量參與寓教于樂的編程教學軟件、游戲的開發和推廣。建設和完善人工智能科普基礎設施，充分發揮各類人工智能創新基地平臺等的科普作用，鼓勵人工智能企業、科研機構搭建開源平臺，面向公眾開放人工智能研發平臺、生產設施或展館等。支持開展人工智能競賽，鼓勵進行形式多樣的人工智能科普創作。鼓勵科學家參與人工智能科普。

六、組織實施

新一代人工智能發展規劃是關系全局和長遠的前瞻謀劃。必須加強組織領導，健全機制，瞄準目標，緊盯任務，以釘釘子的精神切實抓好落實，一張藍圖干到底。

（一）組織領導。

按照黨中央、國務院統一部署，由國家科技體制改革和創新體系建設領導小組牽頭統籌協調，審議重大任務、重大政策、重大問題和重點工作安排，推動人工智能相關法律法規建設，指導、協調和督促有關部門做好規劃任務的部署實施。依托國家科技計劃（專項、基金等）管理部際聯席會議，科技部會同有關部門負責推進新一代人工智能重大科技項目實施，加強與其他計劃任務的銜接協調。成立人工智能規劃推進辦公室，辦公室設在科技部，具體負責推進規劃實施。成立人工智能戰略咨詢委員會，研究人工智能前瞻性、戰略性重大問題，對人工智能重大決策提供咨詢評估。推進人工智能智庫建設，支持各類智庫開展人工智能重大問題研究，為人工智能發展提供強大智力支持。

（二）保障落實。

加強規劃任務分解，明確責任單位和進度安排，制定年度和階段性實施計劃。建立年度評估、中期評估等規劃實施情況的監測評估機制。適應人工智能快速發展的特點，根據任務進展情況、階段目標完成情況、技術發展新動向等，加強對規劃和項目的動態調整。

（三）試點示范。

對人工智能重大任務和重點政策措施，要制定具體方案，開展試點示范。加強對各部門、各地方試點示范的統籌指導，及時總結推廣可復制的經驗和做法。通過試點先行、示范引領，推進人工智能健康有序發展。

（四）輿論引導。

充分利用各種傳統媒體和新興媒體，及時宣傳人工智能新進展、新成效，讓人工智能健康發展成為全社會共識，調動全社會參與支持人工智能發展的積極性。及時做好輿論引導，更好應對人工智能發展可能帶來的社會、倫理和法律等挑戰。