摘要：上世紀(jì)50年代誕生的人工智能經(jīng)過一個甲子的發(fā)展，尤其是在計算機(jī)科學(xué)、數(shù)字技術(shù)和神經(jīng)元理論的推動下，人工智能已逐步成為一個已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機(jī)科學(xué)，在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)的新興科學(xué)。無論是基礎(chǔ)層的芯片、云和數(shù)據(jù)科學(xué)的進(jìn)步，還是技術(shù)層算法推動了語言、視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，都將人工智能技術(shù)推到了每一個人的面前，并開始深度影響我們的生活、改造我們的經(jīng)濟(jì)、顛覆我們的認(rèn)知和社會秩序。
定義與概述
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是利用數(shù)字計算機(jī)或者數(shù)字計算機(jī)控制的機(jī)器研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結(jié)果的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)。
人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以模擬人的意識和思維。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。
人工智能自二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)之一。近三十年來它獲得了迅速的發(fā)展，在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用，并取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成為一個獨立的分支，其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計算機(jī)科學(xué)的范疇，無論在理論和實踐上都已自成一個系統(tǒng)。
發(fā)展歷史
1956年，被認(rèn)為是人工智能之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學(xué)會，將許多對機(jī)器智能感興趣的專家學(xué)者聚集在一起進(jìn)行了一個月的討論.他請他們到VERMONT參加“DARTMOUTH人工智能夏季研究會”。從那時起，這個領(lǐng)域被命名為“人工智能”。
當(dāng)20世紀(jì)50年代，數(shù)字計算機(jī)研制成功，研究者開始探索人類人工智能是否能簡化成符號處理。60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創(chuàng)造強(qiáng)人工智能的機(jī)器，并通過一些語言和程序進(jìn)行了探索。專注于符號和邏輯。
80年代符號人工智能停滯不前，很多人認(rèn)為符號系統(tǒng)永遠(yuǎn)不可能模仿人類所有的認(rèn)知過程，特別是感知，機(jī)器人，機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別。很多研究者開始關(guān)注子符號方法解決特定的人工智能問題。90年代，人工智能研究發(fā)展出復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具來解決特定的分支問題，并通過編程設(shè)計出特定的智能Agent。Agent是指駐留在某一環(huán)境下，能持續(xù)自主地發(fā)揮作用，具備駐留性、反應(yīng)性、社會性、主動性等特征的計算實體。這段時間專注的是連接與反饋。1997年5月3～11日，其中GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸于改進(jìn)后的“深藍(lán)”影響深遠(yuǎn)。
進(jìn)入新世紀(jì)后，人工智能迎來的大的發(fā)展。特別是隨著大數(shù)據(jù)和超級計算能力出現(xiàn)后，人工智能進(jìn)入了廣泛的開發(fā)與應(yīng)用階段?；诖髷?shù)據(jù)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計的綜合，機(jī)器學(xué)習(xí)能力、硬件的提高都將識別率和準(zhǔn)確率提高到新高度，并將人工智能推升到科技的浪尖。
技術(shù)邏輯
人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層(如圖1示)。
圖1.人工智能技術(shù)邏輯示意圖
基礎(chǔ)層
基礎(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實現(xiàn)提供了根本保障，主要包括AI芯片和深度學(xué)習(xí)算法。全球人工智能芯片行業(yè)處于初步發(fā)展階段，主要包括通用型GPU芯片、半定制FPGA芯片和全定制ASIC芯片。
GPU核心技術(shù)長期被海外企業(yè)壟斷，中國進(jìn)口依存度高于90%。ASIC的開發(fā)難度大，研發(fā)投入高，目前商用量處于較低水平。未來隨著芯片行業(yè)的發(fā)展與進(jìn)步，ASIC將憑借著體積小、功耗低、計算性能高、量產(chǎn)成本低的優(yōu)勢的搶占GPU的市場份額，成為行業(yè)內(nèi)主流的芯片類型，預(yù)測ASIC市場規(guī)模在2025年達(dá)到331.4億元，在2020至2025年期間年復(fù)合增長率為46.3%。
圖1.國內(nèi)AI芯片市場分析
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
圖像傳感器分為CMOS圖像傳感器與CCD圖像傳感器兩種，CMOS圖像傳感器的綜合性能比CCD更具有優(yōu)勢，且生產(chǎn)成本更低，因此占據(jù)絕大部分市場份額;2019年，CMOS圖像傳感器在全球圖像銷售額中占比約為85%。國內(nèi)圖像處理芯片龍頭主要是格科微(Galaxycore，688728)。
基于云的數(shù)據(jù)服務(wù)是人工智能的基礎(chǔ)，該市場近十年成為全球信息產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的熱點，互聯(lián)網(wǎng)與通信巨頭紛紛把云建設(shè)作為市場競爭的關(guān)鍵，全球公有云服務(wù)市場規(guī)模2022年將超過5000億美元。
圖2.全球云市場規(guī)模
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
而基于云數(shù)據(jù)、云計算的人工智能賦能也在各個領(lǐng)域迅速展開。云端的主要作用是存儲數(shù)據(jù)，中國大數(shù)據(jù)儲量居世界首位，其中金融征信是最主要的大數(shù)據(jù)交易行業(yè)及用途。
技術(shù)層
技術(shù)層是基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計出的解決某一類過去需要人腦解決問題的通用方法，具體包括智能語音、計算機(jī)視覺、自然語言處理以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等四大人腦功能的處理方法。這些方法基于深度學(xué)習(xí)算法，根據(jù)具體的數(shù)據(jù)以及處理場景，形成了專門的成套技術(shù)處理方法和最佳實踐。通過技術(shù)層的實現(xiàn)，可以將基礎(chǔ)層提供的算力以及計算方法運用到具體領(lǐng)域。
人工智能在計算機(jī)上實現(xiàn)時有2種不同的方式。一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機(jī)體所用的方法相同。這種方法叫工程學(xué)方法(ENGINEERING APPROACH)，它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法(MODELING APPROACH)，它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機(jī)體所用的方法相同或相類似。如遺傳算法(GENERIC ALGORITHM，簡稱GA)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)。
2014至2019年，中國計算機(jī)視覺市場規(guī)模由11.1億元增長至136.7億元，年復(fù)合增長率達(dá)51.9%。從短期來看，中國計算機(jī)視覺市場規(guī)模將保持快速增長趨勢，預(yù)測2019至2023年中國計算機(jī)視覺行業(yè)市場規(guī)模年均復(fù)合增長率將達(dá)45%，2023年規(guī)模達(dá)603.5億元。
圖3.計算機(jī)視覺市場規(guī)模
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
自然語言處理技術(shù)是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，現(xiàn)階段的自然語言處理技術(shù)商業(yè)化并不成熟，部分已實現(xiàn)商業(yè)化應(yīng)用的自然語言處理技術(shù)相關(guān)產(chǎn)品(如智能客服)均無法將直接收益歸因于自然語言處理技術(shù)，因此自然語言處理技術(shù)產(chǎn)生的市場營收規(guī)模較小。2014至2019年，中國自然語言處理市場規(guī)模從4.1億元增長至30.7億元，年均復(fù)合增長率為49.6%。隨著智能設(shè)備數(shù)量的增長以及行業(yè)智能化業(yè)務(wù)處理水平要求的提高，自然語言處理市場有望得到進(jìn)一步拓展，預(yù)測2019至2023年中國自然語言處理市場營收規(guī)模年均復(fù)合增長率將達(dá)48.8%，在2023年達(dá)到150.7億元。
圖4.中國自然語言處理市場
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
語音識別技術(shù)是自然語言處理技術(shù)的一個方面，主要應(yīng)用于聲紋核身、身紋解鎖、電話與機(jī)器人服務(wù)等業(yè)務(wù)場景中。中國語音識別技術(shù)不斷進(jìn)步，專利申請數(shù)量上升趨勢明顯。銀行客戶對語音客服需求性高，因此銀行業(yè)對語音識別的準(zhǔn)確率上有很高的要求，目前中國工商銀行智能客服“工小智”的語音識別準(zhǔn)確率已達(dá)98%。中國人工智能語音識別領(lǐng)域的專利申請量總體上呈上升趨勢，2010至2018年，年均復(fù)合增長率達(dá)34.3%，在2018年達(dá)到峰值7,249項。由此可見，人工智能語音識別領(lǐng)域的發(fā)展受到各科研企業(yè)的重視，正在迎來全面的技術(shù)進(jìn)步，將更有效、更廣泛地應(yīng)用業(yè)務(wù)場景。
圖5.中國機(jī)器學(xué)習(xí)市場規(guī)模
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
人工智能應(yīng)用的核心，是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，也稱機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能，是人工智能核心。該方法的特點是需要根據(jù)特定應(yīng)用目的，利用大量且優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，對學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，通過傳播算法，不斷自動變換各層以及各節(jié)點的參數(shù)，以最終得到符合實際應(yīng)用要求的訓(xùn)練結(jié)果。
應(yīng)用層
應(yīng)用層主要是指場景和產(chǎn)品。產(chǎn)品可以定義為智能操作系統(tǒng)，如機(jī)器人(工業(yè)、客服)、無人機(jī)、自動駕駛汽車、無人艦艇等。而應(yīng)用場景主要集中于勞動密集型行業(yè)、危險及復(fù)雜環(huán)境。包括工業(yè)、軍事、安防、金融、教育、醫(yī)療、交通、物流、城市管理等。決定于人工智能應(yīng)用的約束指標(biāo)有IT化程度和試錯成本。IT化水平越高+試錯成本越低應(yīng)用場景越廣泛，反之越難。目前在民用市場，安防、金融、教育、城市管理、物流等行業(yè)人工智能應(yīng)用越來越廣泛。而交通和醫(yī)療領(lǐng)域目前處于加快發(fā)展階段。
圖6.我國大數(shù)據(jù)交易行業(yè)分析
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
中國人工智能產(chǎn)業(yè)在各方的共同推動下進(jìn)入爆發(fā)式增長階段，市場發(fā)展?jié)摿薮蟆iMedia Research(艾媒咨詢)數(shù)據(jù)顯示，2020年人工智能行業(yè)核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模超過1500億元，預(yù)計在2025年將超過4000億元，未來中國有望發(fā)展為全球最大的人工智能市場。
未來人工智能的應(yīng)用場景范圍將持續(xù)擴(kuò)大，深度滲透到各個領(lǐng)域，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向價值鏈高端邁進(jìn)，同時也為改善民生起到重要作用。目前企業(yè)正加大自主研發(fā)投入，促進(jìn)人工智能與大數(shù)據(jù)、云計算以及區(qū)塊鏈技術(shù)相互融合，引領(lǐng)生產(chǎn)變革成為促進(jìn)新經(jīng)濟(jì)增長的主要投資方向。
市場與展望
人工智能目前已經(jīng)在安防、金融、工業(yè)制造、商業(yè)貿(mào)易、文體教育、城市管理等方面得到了廣泛的應(yīng)用，2020年人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模保持平穩(wěn)增長，產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到了3031億元，同比增長15%，增速略高于全球的平均增速。產(chǎn)業(yè)主要集中在北京、上海、廣東、浙江等省份，我國在人工智能芯片領(lǐng)域、深度學(xué)習(xí)軟件架構(gòu)領(lǐng)域、中文自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)展顯著。AI+安防在2019年人工智能的各類應(yīng)用中占比超過50%，緊隨其后的是AI+金融(占比15.80%)和AI+營銷(占比為11.60%)，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，人工智能未來還將在醫(yī)療服務(wù)和自動駕駛等交通領(lǐng)域迅速得到拓展。
安防
利用AI技術(shù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，能夠提升警務(wù)效率。當(dāng)前視頻監(jiān)控為安防的主要手段，人工智能參與到視頻圖片中的信息提取，從而構(gòu)建模型，主要包括行為人、隨行人員、車輛、周邊物品的特點與行為，獲得高階語義、強(qiáng)表達(dá)能力的特征，分類儲存。需要使用信息時，可通過行為人車物特征、時間段、區(qū)域等條件搜索，或是以事件(現(xiàn)場圖片)進(jìn)行搜索，實現(xiàn)高效篩選，加之以公安系統(tǒng)中的信息，能夠快速勾勒出行為人的行動軌跡，提高抓捕、尋人等警務(wù)的辦案效率，實現(xiàn)“利用科技手段提升警力”的目的。
借助AI技術(shù)，還可以將安防由被動監(jiān)控向主動預(yù)警發(fā)展。一方面，利用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以對大型公共場所和道路進(jìn)行監(jiān)控，并根據(jù)流量變化實行有效管控和交通疏導(dǎo);此外還可利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行潛在犯罪預(yù)判，結(jié)合犯罪前科云數(shù)據(jù)，對其可疑行為進(jìn)行識別和預(yù)警。
2020年以來，政策持續(xù)鼓勵A(yù)I在安防中的創(chuàng)新。公安部、市場監(jiān)督總局和工信部發(fā)布了一系列支持AI+安防行業(yè)發(fā)展的政策，如《公共安全重點區(qū)域視頻圖像信息采集規(guī)范》(公安部)、《工業(yè)和信息化部辦公廳關(guān)于推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加快發(fā)展的通知》(工信部)等法規(guī)，進(jìn)一步引導(dǎo)人工智能安防向社會各個領(lǐng)域延申。
金融
金融尤其是銀行業(yè)，近年來面臨人工成本和利差擠壓雙重壓力，為了應(yīng)對未來競爭，近年來各銀行相繼成立金融科技子公司，加大在金融科技領(lǐng)域的資金投入，擴(kuò)大科技人員儲備，加強(qiáng)人工智能在各業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用。2020年五大國有銀行在金融科技領(lǐng)域的投資約占營業(yè)收入的3%，其中工商銀行資金投入最多，增速最快。2014至2019年期間銀行業(yè)平均離柜率整體趨勢上升明顯，從67.88%持續(xù)上升至的89.77%。
表2.主要國有商業(yè)銀行對金融科技的投入
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
中國銀行業(yè)已經(jīng)歷金融電子化、金融信息化、互聯(lián)網(wǎng)金融階段，目前正處于金融科技迅速發(fā)展的階段，各銀行積極發(fā)展金融科技，陸續(xù)推出多種創(chuàng)新型智能機(jī)具，全面向智能化、數(shù)字化銀行轉(zhuǎn)型升級。從云及大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的市場規(guī)模就可見一斑。
圖7.云及大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的市場規(guī)模
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
計算機(jī)視覺技術(shù)主要應(yīng)用于銀行業(yè)務(wù)中人臉識別的身份認(rèn)證環(huán)節(jié)中，助力銀行業(yè)電子支付、刷臉取款、遠(yuǎn)程開戶、安保監(jiān)控等領(lǐng)域快速發(fā)展，為銀行客戶金融安全及消費安全提供保障。銀行中的智能機(jī)具主要通過人臉識別對客戶進(jìn)行身份驗證，人臉識別準(zhǔn)確率達(dá)99%以上。
語音識別技術(shù)主要應(yīng)用于聲紋核身、身紋解鎖、電話銀行等業(yè)務(wù)場景中，助力銀行降低人力負(fù)擔(dān)，提升業(yè)務(wù)效率及用戶體驗;中國語音識別技術(shù)不斷進(jìn)步，專利申請數(shù)量上升趨勢明顯。銀行客戶對語音客服需求性高，因此銀行業(yè)對語音識別的準(zhǔn)確率上有很高的要求，目前中國工商銀行智能客服“工小智”的語音識別準(zhǔn)確率已達(dá)98%。
目前中國銀行業(yè)依托人工智能加速轉(zhuǎn)型升級，將人工智能覆蓋到前、中、后臺各個領(lǐng)域，使各項業(yè)務(wù)、流程能夠智能化、自動化辦理，目前智能客服、生物識別、智能風(fēng)控在銀行的應(yīng)用率高，未來智能投顧的商用率有望提升。大力發(fā)展人工智能，打造“智能銀行”，改變傳統(tǒng)的營銷、服務(wù)、管理模式，優(yōu)化升級其金融體系，為消費者提供更便捷、安全、有效的服務(wù)體驗。
除了銀行，未來面臨國際競爭壓力的證券公司的人工智能也將步入快車道，智能投資、智能投顧和投資客服機(jī)器人將迅速進(jìn)入市場。
工業(yè)制造
隨著勞動力成本上升以及復(fù)雜條件下的制造場景越來越多，基于人工智能技術(shù)的機(jī)器人越來越進(jìn)入現(xiàn)代工業(yè)領(lǐng)域，智慧設(shè)計、智能制造、自動物流越來越成為制造業(yè)的投資方向。其中生產(chǎn)/制造是應(yīng)用人工智能技術(shù)感知最強(qiáng)的環(huán)節(jié)，占比達(dá)57.3%，供應(yīng)鏈/物流占比為37.1%銷售拓展占比為33.7%，工程研發(fā)占比為28.1%。人工智能技術(shù)極大地提高了生產(chǎn)效率，提高企業(yè)高質(zhì)量的生產(chǎn)服務(wù)。同時也是傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量。
圖8.工業(yè)機(jī)器人供應(yīng)
(數(shù)據(jù)來源：WIND資訊，西南證券整理)
醫(yī)療服務(wù)
隨著老年社會和全民醫(yī)療體系的建立。我國診療人次接近40億人次，巨大的市場和醫(yī)療資源分布不均衡為人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用打開了空間。其主要應(yīng)用在電子病歷、影像診斷、藥物研發(fā)、健康管理、精準(zhǔn)醫(yī)療和醫(yī)療機(jī)器人等六個方面。2020年，新冠疫情的爆發(fā)加速了AI+醫(yī)療的發(fā)展與應(yīng)用。
由于醫(yī)療要求的精準(zhǔn)性很高，因此人工智能的應(yīng)用目前依然處于早期階段。
自動駕駛
自動駕駛是百姓最感興趣的人工智能應(yīng)用場景，也是目前人工智能領(lǐng)域投資最活躍的研究方向。2020年4月，長沙率先全面開放了無人駕駛出租車服務(wù);10月12日，北京也開放了無人駕駛出租車試乘，當(dāng)日訂單量突破2600單;10月21日，蘇州落地全國首個常態(tài)化運營的5G無人公交。無人公交在開放的城市道路上運行，且速度最高達(dá)到50km/h。該無人公交車除了具備避讓行人車輛、自動變道、自動轉(zhuǎn)向、紅綠燈識別等基本功能，還能應(yīng)對各類城市復(fù)雜交通場景，例如穿行人車混雜的路口、應(yīng)對后車加塞、“鬼探頭”等。
根據(jù)IDC報告的預(yù)測，全球智能駕駛汽車出貨量在2021年會迎來拐點。
圖9.全球智能駕駛汽車出貨量
(數(shù)據(jù)來源：IDC報告，西南證券整理)
我國頂層設(shè)計非常重視自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用，將自動駕駛汽車?yán)^新能源汽車之后，我國汽車產(chǎn)業(yè)跨越式發(fā)展的主要方向。2020年11月11號國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心首席科學(xué)家發(fā)布了智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》的指引，計劃到2025年，PA、CA新車占比超過50%;C-V2X終端新車裝配率50%;到2035年，中國方案智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)和產(chǎn)業(yè)體系全面建成，網(wǎng)聯(lián)式高度自動駕駛智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用。
此外，人工智能在智慧城市、智慧教育、智慧家電、智慧建筑、智慧農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域也發(fā)展迅速，應(yīng)用場景越來越多的被得到開發(fā)。
政策支持
2017年7月國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將新一代人工智能放在國家戰(zhàn)略層面進(jìn)行部署。
《2019年政府工作報告》將人工智能升級為智能+，要推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造提升,特別是要打造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，拓展“智能+”,為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級賦能。要促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展,深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)。
2019年3月19日主持召開中央全面深化改革委員會第七次會議并發(fā)表重要講話。會議審議通過了《關(guān)于促進(jìn)人工智能和實體經(jīng)濟(jì)深度融合的指導(dǎo)意見》。
2020年3越，教育部《關(guān)于公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，180所高校開設(shè)人工智能專業(yè)。
2020年6月，《全國人大常委會2020年度立法工作計劃》，重視對人工智能、區(qū)塊鏈、基因編輯等新技術(shù)新領(lǐng)域相關(guān)法律問題的研究：繼續(xù)推動理論研究工作常態(tài)化、機(jī)制化，發(fā)揮科研機(jī)構(gòu)、智庫等“外腦”作用，加強(qiáng)與有關(guān)方面的交流合作，抓緊形成高質(zhì)量的研究成果。
此外，北京、上海、山東、廣東、江西、重慶、福建、安徽、遼寧等省市以及深圳、杭州、成都、濟(jì)南等城市均發(fā)布了支持人工智能的相關(guān)法規(guī)和政策。
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