人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數(shù)據(jù)分析方法賦予機器模擬、延 申和拓展類人的智能的能力，本質(zhì)上是對人類思維過程的模擬。AI 概念最早始于 1956 年 的達特茅斯會議，受限于算法和算力的不成熟，未能實現(xiàn)大規(guī)模的應用和推廣。近年來， 在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下，人工智能進入高速發(fā)展階段。據(jù)中 國電子學會預測，2022全球人工智能市場將達到1630億元，2018-2022年CAGR達31%。人工智能賦能實體經(jīng)濟，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉變。人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費等經(jīng)濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術在社會經(jīng)濟各個領域深度融合和落地應用。同時，人工智能具有強大的經(jīng)濟輻射效益，為經(jīng)濟發(fā)展提供強勁的引擎。據(jù)埃森哲預測， 2035 年，人工智能將推動中國勞動生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

目前，全球人工智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)系統(tǒng)正逐步成型。依據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈上下游關系，可以將人工智 能劃分為基礎支持層、中間技術層和下游應用層�；�礎層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎，主要提 供硬件（芯片和傳感器）及軟件（算法模型）等基礎能力；技術層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心， 以模擬人的智能相關特征為出發(fā)點，將基礎能力轉化成人工智能技術，如計算機視覺、智 能語音、自然語言處理等應用算法研發(fā)。其中，技術層能力可以廣泛應用到多個不同的應 用領域；應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，將技術應用到具體行業(yè)，涵蓋制造、交通、金融、 醫(yī)療等 18 個領域，其中醫(yī)療、交通、制造等領域的人工智能應用開發(fā)受到廣泛關注。

全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構成人工智能第一梯隊，日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊，構成第二梯隊。同時，在頂層設計上，多數(shù)國家強化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國，局部領域有所突破。中國人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側重互聯(lián)網(wǎng)領域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產(chǎn)業(yè)布局，中國技術層（計算 機視覺和語音識別）和應用層走在世界前端，但基礎層核心領域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。

美國引領人工智能前沿研究，布局慢熱而強勢。美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國 家級戰(zhàn)略（《美國人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國具有天時（5G 時代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢，其在人工智能的競爭中已處于全方位領先狀態(tài)�？傮w來看， 美國重點領域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學等領域布局超前。此外，美國 聚焦人工智能對國家安全和社會穩(wěn)定的影響和變革，并對數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡和系統(tǒng)安全十分重視。

倫理價值觀引領，歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點。2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領域形成合力。從國家層面來看，受限于文化 和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢，但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設和規(guī)范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標準，在技術監(jiān)管方面占據(jù)全球領先地位。

日本尋求人工智能解決社會問題。日本以人工智能構建“超智能社會”為引領，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機器人、醫(yī)療健康和自動駕駛三大具有相對優(yōu)勢的 領域重點布局，并著力解決本國在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領域的國家難題。