目前，幾乎全球主要國家都制定了自己的 AI 戰(zhàn)略。

本文將梳理全球十幾個處于較領(lǐng)先地位,、且明確提出國家層 AI 發(fā)展戰(zhàn)略的國家的思路,，包括美國、中國,、法國、日本、新加坡等,。這將有益于我們預估 AI 的發(fā)展前景。

中國

中國可能在 2030 年成為 AI 強國,，但目前在 AI 領(lǐng)域的總投資,、人才資源和經(jīng)驗方面仍處于追趕美國的位置。在 2012-2016 年：

1. 中國在 AI 方面的總投資為 26 億美元,，而美國為 172 億美元,。

2. 中國 AI 人才資源 3.9 萬人，美國 7.8 萬人,。

此外,，由于是世界上人口最多的國家，中國擁有豐富的信息和數(shù)據(jù),。據(jù)估計,，到 2020 年，中國將擁有全球數(shù)據(jù)的 20%（相當于 44 ZB）,。為此,，政府公布了《新一代 AI 發(fā)展規(guī)劃》，具體內(nèi)容如下：

利用內(nèi)部數(shù)據(jù)和政府與學術(shù)界和工業(yè)界的密切合作,，制定 AI 發(fā)展戰(zhàn)略目標,，并取得進展：

2020 年：AI 總體技術(shù)和應用與世界先進水平同步。AI 核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過225億美元,，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1508 億美元,。

2025 年：AI 基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破,，部分技術(shù)與應用達到世界領(lǐng)先水平。AI 核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 603 億美元,，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 7540 億美元,。

2030 年：AI 理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(lǐng)先水平,，成為世界主要 AI 創(chuàng)新中心,。AI 核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1508 億美元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過 1.5 萬億美元,。

確定并全面實施 6 項重點任務,，包括：

構(gòu)建開放協(xié)同的 AI 科技創(chuàng)新體系：建立新一代 AI 基礎(chǔ)理論體系；建立新一代 AI 關(guān)鍵共性技術(shù)體系,；統(tǒng)籌布局 AI 創(chuàng)新平臺,；加快培養(yǎng)聚集 AI 高端人才。

培養(yǎng)高端高效的智能經(jīng)濟：大力發(fā)展 AI 新興產(chǎn)業(yè),；加快推進產(chǎn)業(yè)智能化升級,；大力發(fā)展智能企業(yè)；打造 AI 創(chuàng)新高地,。

建設(shè)安全便捷的智能社會：發(fā)展便捷高效的智能服務,；推進社會管理智能化；利用 AI 提升公共安全保障能力,；促進社會交往共享互信,。

加強 AI 領(lǐng)域軍民融合。

構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系,。

前瞻布局新一代 AI 重大科技項目,。

確定 9 個 AI 技術(shù)領(lǐng)域，包括 1 個 AI 全技術(shù)領(lǐng)域和 8 個 AI 技術(shù)領(lǐng)域：

AI 技術(shù)基礎(chǔ)領(lǐng)域：

深度學習,、神經(jīng)信息學,、神經(jīng)信息處理系統(tǒng)等基礎(chǔ)研究；

在計算機視覺,、生物識別,、復雜環(huán)境識別、人機交互,、自然語言處理,、自動翻譯、智能控制和網(wǎng)絡安全方面的研究應用,。

八個 AI 技術(shù)領(lǐng)域：

公共服務平臺計算

智能家居

無人駕駛

智能交通應用

智能安全

AI 終端應用

可穿戴設(shè)備

機器人

此外,，確定了發(fā)展 AI 的四個國家驅(qū)動因素，包括硬件,、研究,、算法,，和 AI 商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)：

1. 硬件：中國主張在芯片和超級計算機制造方面趕超先進國家。中國的方法和組合促進國家競爭,，鼓勵與外國公司的交易,，鼓勵科技巨頭和初創(chuàng)公司制造超級計算機,。其行業(yè)投資生產(chǎn) AI 芯片,，如谷歌的 CPU 或微軟的 GPU 和 FPGA，同時還安裝了超級計算機,。

2. 數(shù)據(jù)：中國強調(diào)在獲取數(shù)據(jù)時促進政府和企業(yè)之間數(shù)據(jù)共享能夠帶來優(yōu)勢,，并且這能夠在人們?nèi)找骊P(guān)注 AI 帶來的隱私層面的隱患的時候，通過規(guī)范 AI 相關(guān)的產(chǎn)業(yè),，以及加強人們對于反對數(shù)據(jù)在商業(yè)層面的濫用的討論,，來加強保護數(shù)據(jù)在不同層面的流動

3. 開發(fā)算法：中國一方面通過支持基礎(chǔ)研究來吸引和培養(yǎng)人才（特別是世界頂級 AI 人才），另一方面鼓勵百度,、華為,、阿里巴巴、騰訊或科大訊飛等科技巨頭公司在海外建立 AI 研究院招募 AI 人才,，用來克服論文成果及 AI 教育質(zhì)量低下的問題,。

4. 建立 AI 商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)：中國向國內(nèi)初創(chuàng)企業(yè)投資超過 10 億美元，并引導地方政府和國有企業(yè)吸引私人投資,，從而給 AI 項目大規(guī)模從社會獲取數(shù)據(jù),、將企業(yè)的目標與國家發(fā)展計劃相結(jié)合提供資金。

美國

美國政府認為 AI 是具有巨大經(jīng)濟和社會效益的,、前景大好的轉(zhuǎn)型技術(shù),。AI 可以徹底改變美國人的生活、工作,、學習,、研究和交流。此外,，AI 研究對美國的“國家大事”也都有好處,，包括促進經(jīng)濟繁榮、增加教育機會和生活質(zhì)量以及提高國家安全,。由于這些潛在的好處,，美國政府多年來一直在投資 AI 研究。

2016 年 5 月 3 日,，美國政府宣布新成立一個關(guān)于機器學習和 AI 的 NSTC 小組委員會,，以幫助協(xié)調(diào)聯(lián)邦在 AI 方面的工作。2016 年 6 月 15 日,，網(wǎng)絡與信息技術(shù)研發(fā)計劃 (NITRD) 小組委員會被委任以規(guī)劃國家AI研發(fā)戰(zhàn)略,。之后,，他們成立了 NITRD AI 小組，以確定聯(lián)邦 AI 研發(fā)的戰(zhàn)略重點,，并特別關(guān)注企業(yè)無法處理的領(lǐng)域,。

這項國家 AI 研發(fā)戰(zhàn)略計劃為聯(lián)邦政府資助的 AI 研究制定了一系列目標，包括政府內(nèi)部研究和聯(lián)邦資助的政府外部研究,，例如在研究所,、大學……這項研究旨在創(chuàng)造新的 AI 知識和技術(shù)，為社會提供許多益處的同時最大限度地減少負面影響,。為實現(xiàn)這一目標,，這項 AI 研發(fā)戰(zhàn)略計劃概述了聯(lián)邦政府資助的 AI 研究優(yōu)先事項：

策略 1：對 AI 研究進行長期投資。對下一代 AI 的優(yōu)先投資將帶來更多的發(fā)現(xiàn)和了解,。使美國在 AI 領(lǐng)域繼續(xù)領(lǐng)先世界,。

策略 2：開發(fā)有效的人機協(xié)作方法。AI 系統(tǒng)不會取代人類,，而是與人類合作以實現(xiàn)最佳性能,。因此，研究如何建立人類與 AI 系統(tǒng)之間有效交互是必要的,。

策略 3：了解并解決 AI 的倫理,、法律和社會問題。我們希望 AI 技術(shù)在對人類有正式和非正式的標準的前提下工作,。因此,，需要進行研究以了解 AI 的倫理、法律和社會影響,。同時,，開發(fā)設(shè)計符合道德、法律和社會目標的 AI 系統(tǒng),。

策略4：確保 AI 系統(tǒng)的安全,。在 AI 系統(tǒng)被廣泛使用之前，有必要確保它們以可控,、明確和可理解的方式安全運行,。這需要進一步的研究，通過構(gòu)建可靠和可信的AI系統(tǒng)來應對這一挑戰(zhàn),。

策略 5：為 AI 訓練和測試開發(fā)可共享公共數(shù)據(jù)集和環(huán)境,。數(shù)據(jù)集和訓練資源的深度、質(zhì)量和準確性會影響 AI 的性能,。因此,，研究人員應該開發(fā)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和環(huán)境，并能夠負責任地訪問高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集以及測試和培訓資源。

策略 6：通過標準和基準來衡量并評估 AI 技術(shù),。AI 的進展,、水平、標準,、示范和群體參與是引導和衡量 AI 發(fā)展的關(guān)鍵,。需要更多的研究來開發(fā)各種評估技術(shù)。

策略 7：更好地了解國家 AI 研發(fā)勞動力的需求,。AI 的進步需要一個強大的 AI 研究群體,。因此，增加對當前和未來 AI 研發(fā)人員的了解,，有助于確保有足夠的 AI 專家解決本計劃中概述的戰(zhàn)略研發(fā)領(lǐng)域,。

整個聯(lián)邦政府可通過支持以下建議來完成該計劃的七個策略并實現(xiàn)其愿景：

建議1：基于策略 1-6,，制定AI研發(fā)框架用來尋找銷售的機會,，并且更有效的統(tǒng)合AI研發(fā)和投資之間的合作：聯(lián)邦機構(gòu)應通過 NITRD 進行合作，制定一個研發(fā)框架,，以促進本計劃中提到的研發(fā)工作的協(xié)調(diào)和進展,。這將使各機構(gòu)能夠計劃、有效協(xié)調(diào)和合作,，以支持本戰(zhàn)略計劃,。該實施框架應根據(jù)每個機構(gòu)的任務、能力,、權(quán)限和預算,，考慮其研發(fā)重點。根據(jù)這個實施框架,，可能需要建立一些資助計劃,，用來加快 AI 研發(fā)的日程。為幫助實施這一戰(zhàn)略計劃,，NITRD 應該考慮組成一個跨機構(gòu)工作小組,，專門著手于促進不同機構(gòu)的合作。

建議2:根據(jù)本計劃的戰(zhàn)略 7,，研究創(chuàng)建和維持一支健康的 AI 研究和開發(fā)隊伍的在國家層面的可能性：一支健康且充滿活力的 AI 研發(fā)團隊對于應對本報告中概述的研究和發(fā)展的戰(zhàn)略挑戰(zhàn)至關(guān)重要,。雖然一些報告指出，AI 研究的專家可能會出現(xiàn)短缺,，但并沒有官方的勞動力數(shù)據(jù)報告來描述 AI 勞動力的現(xiàn)狀,、預計勞動力的輸入計劃、以及 AI 勞動力供需力量的對比,。NITRD 應該研究如何最好地描述和定義當前和未來的 AI 研發(fā)的勞動力需求,，制定額外的研究或建議，以確保有足夠的研發(fā)勞動力來滿足國家的 AI 需求。根據(jù)研究結(jié)果顯示：聯(lián)邦機構(gòu)應當確保能夠建立和維持一支健康的國家 AI 研究和開發(fā)隊伍,。

加拿大

加拿大是最早發(fā)布 AI 戰(zhàn)略的國家之一,。在 2017 年的聯(lián)邦預算中，發(fā)布了名為“泛加拿大 AI 戰(zhàn)略”的五年計劃,，其中包括用于投資研究和 AI 的 1.25 億加元,。該戰(zhàn)略有四個目標：

1. 增加科學家和畢業(yè)生的數(shù)量；

2. 確定三個優(yōu)秀科學家群體,；

3. 在 AI 的經(jīng)濟,、倫理、政治和法律影響方面發(fā)展思想領(lǐng)導力,。

4. 支持國家 AI 研究群體,。

加拿大高等研究院領(lǐng)導了該戰(zhàn)略，并與加拿大政府及三個新的 AI 研究所密切合作：埃德蒙頓的阿爾伯塔機器智能研究所 (AMII),、多倫多的矢量研究所和蒙特利爾的算法學習研究所,。

法國

歐洲在制定 AI 發(fā)展戰(zhàn)略方面落后于美國和中國。當?shù)聡鴮Ｗ⒂诘谒拇喂I(yè)革命,，英國專注于脫歐時,，法國總統(tǒng)馬克龍宣布政府已認可國家“AI 領(lǐng)導”戰(zhàn)略，并將在 5 年內(nèi)（2018-2022）投資 15 億歐元作為歐洲國家AI戰(zhàn)略的代表,。法國總統(tǒng)關(guān)于 AI 發(fā)展戰(zhàn)略的聲明總結(jié)了 Cédric Villani（法國數(shù)學家,，2010 年菲爾茲獎獲得者，也是法國國會議員）與其合伙人編寫的法國和歐洲 AI 戰(zhàn)略報告的要點,。報告的七個關(guān)鍵要素包括：

第一,，制定合適的數(shù)據(jù)政策，鼓勵企業(yè)創(chuàng)建和共享數(shù)據(jù),，開發(fā)社會感興趣的數(shù)據(jù),，支持數(shù)據(jù)備份權(quán)。

第二,，AI 發(fā)展的四大戰(zhàn)略重點領(lǐng)域為健康,、交通、環(huán)境,、國防和安全,，針對重點問題，每個戰(zhàn)略領(lǐng)域分別制定政策,，為特定區(qū)域的平臺奠定基礎(chǔ),，檢查每個區(qū)域的創(chuàng)新地帶。

第三,，發(fā)揮法國 AI 研發(fā)的潛在優(yōu)勢,，在選定的大學和研究機構(gòu)建立跨學科的 AI 組織，分配適當?shù)难芯抠Y源（包括與制造商合作、為 AI 應用專門設(shè)計的超級計算機）,；提高研究人員工資,，加強產(chǎn)學研交流。

第四,，計劃應對 AI 技術(shù)對工人的影響,，設(shè)立公共實驗室以應對工作變化，開展機器與人類互補的研究,，評估職業(yè)培訓的新方法,。

第六，確保 AI 開發(fā)技術(shù)的透明度,，建立清晰度和算法審計,，注意 AI 代理人對道德威脅的責任，成立數(shù)字和 AI 技術(shù)相關(guān)的私人倫理委員會,，負責組織 AI 倫理的公開辯論,，堅持人類義務的原則（主要是在公共服務中使用 AI 工具時）。

澳大利亞

澳大利亞還沒有明確的 AI 戰(zhàn)略,。然而,，在澳大利亞 2018 年到 2019 年的預算中,，政府宣布在四年內(nèi)投資 2990 萬澳元,，以支持 AI 的發(fā)展。此外,，政府還制定了技術(shù)路線圖,、標準框架和國家 AI 倫理框架，以負責任地支持該問題的發(fā)展,。非政府組織還支持聯(lián)合研究中心的項目,，博士獎學金及其他改善澳大利亞 AI 人才供應的舉措。

此外,，在 2017 年創(chuàng)新路線圖,，《澳大利亞 2030：通過創(chuàng)新實現(xiàn)繁榮》中，“政府宣布將在政府的數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略中優(yōu)先考慮 AI,。該戰(zhàn)略于 2018 年第二季度發(fā)布,。”

德國

德國的 AI 計劃要求到 2025 年投資額達到 30 億歐元,，并希望通過與私營企業(yè)合作使投資金額翻一番,，以達到使“德國和歐洲成為 AI 中心”的目的。德國的國家 AI 計劃重點發(fā)展全國范圍內(nèi)的 AI 中心,，投資教育并吸引下一代 AI 人才,，為數(shù)據(jù)數(shù)字化做準備。

德國制定了多項產(chǎn)出目標，例如形成由 12 個新的 AI 研究中心組成的國家網(wǎng)絡,、100 個新的 AI 教師職位,，以及政府的資助計劃：每年為 1000 家中小企業(yè)提供 AI 相關(guān)支持服務。此外,，為了對教育進行廣泛而可持續(xù)的變革,，德國 AI 協(xié)會提出了一些政策建議，包括在第三年引入數(shù)據(jù)科學的義務教育,。此外,，政府將決定大學的實習和學術(shù)課程。因此,，當政府在 2018 年發(fā)布了國家 AI 計劃時,，德國各州就爭先恐后地成立新組織，準備申請聯(lián)邦資金,。

政府還呼吁吸引在海外工作的德國研究人員,。德國計劃從 2018 年到 2024 年通過亞歷山大·馮·洪堡獎學金項目招募 30 名新的國際講師（每年 6 名新講師）。該項目提供 350 萬歐元或 500 萬歐元的啟動投資基金,，具體金額取決于研究的內(nèi)容,。

隨后，政府還呼吁推動企業(yè)數(shù)據(jù)數(shù)字化進程,。他們通過 AI 戰(zhàn)略中概述的新咨詢計劃實施了集成的“數(shù)字化中心”,，以支持每年 1,000 家中小企業(yè)的數(shù)字化。

阿拉伯聯(lián)合酋長國

阿聯(lián)酋政府于 2017 年 10 月啟動 AI 戰(zhàn)略,，是中東第一個制定 AI 戰(zhàn)略的國家,，也是第一個成立 AI 部門的國家。該戰(zhàn)略是阿聯(lián)酋 2071 百年計劃的第一個舉措,。該總體計劃的主要目標是利用 AI 提高政府效率,。

政府將在九個領(lǐng)域投資 AI 技術(shù)：交通、健康,、太空,、可再生能源、水,、科技,、教育和環(huán)境。政府旨在降低整個政府的成本,，實現(xiàn)經(jīng)濟多元化,，并將阿聯(lián)酋定位為 AI 應用的全球領(lǐng)導者。

日本

按 GDP 計算,，日本一直是世界第四大經(jīng)濟體,。然而,，日本的 AI 開發(fā)市場從約 3.7 萬億（2015 年）增加到約 87 萬億（2030 年）。在以下方面引領(lǐng)世界的 AI 發(fā)展戰(zhàn)略：

首先,，政府成立了日本 AI 技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略委員會,，垂直管理 5 個國家研發(fā)機構(gòu)、3 個核心發(fā)展中心（信息技術(shù)研究所,、國家中心,、理化研究所、國家產(chǎn)業(yè)科學技術(shù)研究院）,。

其次,，AI 產(chǎn)業(yè)化進程聚焦三個優(yōu)先領(lǐng)域，包括生產(chǎn)力,、醫(yī)療健康和服務,。其中，醫(yī)療健康分三個階段：第一階段（2020 年）：推動 AI 直接數(shù)據(jù)的應用以促進相關(guān)領(lǐng)域的應用,；第二階段（2020-2025）：將 AI 及其數(shù)據(jù)的公共應用擴大到更加廣闊的領(lǐng)域,；第三階段（2025-2030 年）：基于多領(lǐng)域的連接和混合，建立 AI 生態(tài)系統(tǒng),。

第三,，三大核心研發(fā)中心專注于基于多樣化數(shù)據(jù)的社交 AI 技術(shù)。其中,，多樣化數(shù)據(jù)包括：個人,、語音對話、內(nèi)科,、動作和搜索歷史,、生活工作空間、銷售制造,、交通、自然,、天氣和地圖（土地,、市區(qū)）；AI 技術(shù)包括：圖像識別,、自然語言處理,、語音識別/合成及預測。10 年來,，政府將大學附屬的公司和研發(fā)機構(gòu)在AI研發(fā)方面的投資增加了兩倍,，同時也促進了更多優(yōu)秀的私人研發(fā)投資。

最后,，為青年研究人員創(chuàng)造發(fā)展環(huán)境,，特別是在第一階段要吸引國內(nèi)外高水平的 AI 開發(fā)人才,，鼓勵 AI 研究人員積極參與 AI 技術(shù)發(fā)展。

韓國

2018 年 5 月,，韓國第四次工業(yè)革命委員會宣布了國家 AI 發(fā)展戰(zhàn)略,，投資 2.2 萬億韓元，吸引 5000 名專家,，成為全球 AI 發(fā)展的四大強國之一,。高級AI制造了 1.6 億韓元的 AI7 數(shù)據(jù)單元。該戰(zhàn)略持續(xù)到 2030 年,，由四個階段組成：

第 1 階段（2020 年）：核心技術(shù)：視聽理解技術(shù)的發(fā)展,。擴展技術(shù)：專業(yè)領(lǐng)域的 AI 問答系統(tǒng)。將衛(wèi)生部門尋找新藥的時間從五年縮短到一年,。背景技術(shù)：復雜信息分析涉及使用高功率說明性操作,。吸引和培養(yǎng) AI 高級人才 590 人，AI 普通員工 2250 人,。構(gòu)建 6670 萬個共享數(shù)據(jù),、430 萬個產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、92 億個韓語理解,。每年為 300 個組織提供超級計算支持,。

第 2 階段（至 2022 年）：基礎(chǔ)技術(shù)：掌握無監(jiān)督學習理論、圖像合成技術(shù),、跟蹤—檢測與預測技術(shù),、說明性功能推斷學習（至 2025 年）?？蓴U展技術(shù)：實時風險檢測系統(tǒng),。將醫(yī)療行業(yè)新藥的開發(fā)周期縮短一半以上（從 15 年到 7 年）。關(guān)鍵技術(shù)：大腦神經(jīng)網(wǎng)絡與AI神經(jīng)網(wǎng)絡之間的認知信息交換,；整體的大腦和機器安全（發(fā)展中,，持續(xù)到 2025 年）。吸引和培養(yǎng) AI 高級人才 1370 人,，AI 普通員工 3600 人,，構(gòu)建 1.11 億個共享數(shù)據(jù)、4850 萬個產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù),、153 億個漢語理解,。每年為 400 個組織提供超級計算支持。

第 3 階段（直到 2025 年）：核心技術(shù)：繼續(xù)學習功能上的說明性的推斷,。人工神經(jīng)網(wǎng)絡芯片的營銷,。擴展技術(shù)：圖片的問答系統(tǒng)。開發(fā)適合每個個體的新藥,。關(guān)鍵技術(shù)：大腦神經(jīng)網(wǎng)絡與 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡之間的認知信息交換,；用于大腦和機器安全的集成接口,。培養(yǎng)具有世界一流 AI 領(lǐng)導能力的人才（直到 2030 年）。以改善合作的形式加強基礎(chǔ)設(shè)施研究（至 2030 年）,。

第 4 階段（至 2030 年）：核心技術(shù)：AI 與人類使用無監(jiān)督學習技術(shù)進行自主協(xié)作,。擴展技術(shù)：提供適合每個特定受眾的食藥制劑。背景技術(shù)：通過 AI 的應用,，加強,、提高人類的認知能力。培養(yǎng)具有世界一流 AI 領(lǐng)導能力的人才,。通過加強合作加強研究基礎(chǔ)設(shè)施,。

投資的選擇是專注于新技術(shù)；公共部門很難吸引私人投資,，并支持在私人競爭力的領(lǐng)域建立原始市場,。因此，實踐的座右銘是確保技術(shù)能力,，在基礎(chǔ)科學（基于認知科學的新一代 AI,，神經(jīng)網(wǎng)絡計算）技術(shù)較低的情況下按照國際標準發(fā)展 AI。AI 芯片層,，高性能 AI 計算,，應用領(lǐng)域按照 AIX 公式（新藥，未來材料,，工業(yè)應用）,。

建立 AI 發(fā)展研究生和博士后的培訓機構(gòu)，加強高校和研究機構(gòu)的 AI 培訓和研究支持,。建設(shè)公共和私人 AI 大腦實驗室,、AI 中心和 AI 基礎(chǔ)設(shè)施平臺。韓國第一家 AI 公司 Saltlux 獲得了 320 億韓元的 AI 產(chǎn)品投資,。

新加坡

新加坡的國家 AI 計劃在五年內(nèi)投資 1.5 億美元,，以結(jié)合國家 AI 能力來推動新加坡的數(shù)字經(jīng)濟。該計劃有三個目標：

1. 使用 AI 解決交通,、醫(yī)療保健等領(lǐng)域的關(guān)鍵社會和產(chǎn)業(yè)問題,。

2. 投資以提升 AI 能力（解釋下一代 AI 的 AI 系統(tǒng)、認知科學,、AI 人才培養(yǎng)等）

3. 提供 100 個項目，促進 AI 和機器學習在產(chǎn)業(yè)中的應用,。

世界各國的國家 AI 戰(zhàn)略的優(yōu)劣勢

一般來說,，國家層面公布的 AI 戰(zhàn)略主要集中在 AI 培訓和人才吸引方面。然而,，還沒有哪個國家對 AI 培訓的職業(yè)引導有更詳細的指導,。

大多數(shù)建議來自于教育機構(gòu)和私人公司的研討會,，所以在這一問題上還沒有共識。目前來看,，2020-2030 年國家 AI 戰(zhàn)略在 AI 職業(yè)指導方面的一些優(yōu)點和缺點如下,。

優(yōu)勢：

1. 著眼于關(guān)鍵經(jīng)濟實體和部門從而促進實施國家 AI 戰(zhàn)略。

2. 協(xié)助確定 AI 技術(shù)給每個國家的經(jīng)濟造成影響的規(guī)模,。

3. 幫助確定 AI 帶來的挑戰(zhàn)和益處,，如何最大限度地發(fā)揮競爭優(yōu)勢，及為克服 AI 給經(jīng)濟造成的阻撓提供解決方案,。

4. 明確規(guī)定實現(xiàn)既定戰(zhàn)略目標的發(fā)展路線圖,。

劣勢：

1. 所有關(guān)于 AI 帶來的效益的預測仍然有些模糊，具有主觀性,，沒有明確的科學依據(jù),。

2. 國家層面的 AI 戰(zhàn)略是非常概括性的，實施起來具有挑戰(zhàn)性,。

3. AI 方面的人才資源短缺仍然是每個國家教育規(guī)劃者的挑戰(zhàn),。

AI 發(fā)展的戰(zhàn)略優(yōu)先級

這個領(lǐng)域政策發(fā)展的獨特之處在于，全球各國政府為促進 AI 的使用和發(fā)展采取的方法之廣泛,。他們不僅推進不同的政策,，而且還專注于公共政策的不同領(lǐng)域。

這個框架在公共政策領(lǐng)域?qū)?AI 戰(zhàn)略進行了粗略的分類,，并通過熱度圖評估了 AI 戰(zhàn)略優(yōu)先級和他們的研究資金和關(guān)注度之間的關(guān)系（見下文解釋）,。

全球范圍內(nèi)的 AI 戰(zhàn)略清單的制定受到了兩個挑戰(zhàn)的阻礙。首先,，不同AI的戰(zhàn)略差別很大,；它們可能來自于一個網(wǎng)站、一份官方白皮書,、一份工作報告或一份預算公告,。因此，有可能由于該領(lǐng)域快速且多樣化的發(fā)展,，某項戰(zhàn)略可能被忽略了,。

其次，一些政府在發(fā)布了原始方法后又宣布新的舉措,。為了能夠?qū)γ總€計劃進行更系統(tǒng)的分析,，本分析只關(guān)注首次宣布時的內(nèi)容。

最后,，每項戰(zhàn)略的政策公告被歸類為八個公共政策領(lǐng)域：

1. 科學研究：給基礎(chǔ)的和應用性的 AI 研究建立新的研究中心或項目,，或承諾增加現(xiàn)有的 AI 公共研究資金。

2. AI 人才培養(yǎng)：提供資金以吸引,、保留和培訓國內(nèi)外 AI 人才,，包括資助某些領(lǐng)軍人才或成立專門 AI 的碩士和博士課程,。

3. 技術(shù)和工作前景：幫助學生和整個勞動力市場發(fā)展相應的工作技能，如投資 STEM（科學,、技術(shù),、工程和數(shù)學）教育，數(shù)字技能,，或終身學習,。

4. AI 技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化：鼓勵私營部門采用 AI 技術(shù)，包括對戰(zhàn)略部門的投資,，對 AI 初創(chuàng)企業(yè)和中小企業(yè)的資助,，以及創(chuàng)建 AI 集群或生態(tài)系統(tǒng)的戰(zhàn)略。

5. AI 的倫理標準：建立一個理事會,、委員會或工作小組,，從而為 AI 的使用道德及相關(guān)發(fā)展制定標準或法規(guī)。這一領(lǐng)域還包括為研究或試點項目提供具體資金,，以開發(fā)可解釋和透明的 AI,。

6. 數(shù)據(jù)和數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施：為開放數(shù)據(jù)伙伴關(guān)系、平臺和數(shù)據(jù)集提供資金,，并承諾創(chuàng)建測試環(huán)境和監(jiān)管沙盒,。

7. 政府中的 AI：成立試點項目，用 AI 來改善政府效率,、服務提供和公共管理,。

8. 包容性和社會福祉：確保 AI 促進社會的包容性增長，以及 AI 自身行業(yè)背景和觀點的包容性,。