科技部自2017年开始依托百度、阿里云、腾讯、科大讯飞、商汤集团五家企业分别建设自动驾驶、城市大脑、医疗影像、智能语音、智能视觉领域的五大国家新一代人工智能开放创新平台。

8月1日，科技部印发《国家新一代人工智能开放创新平台建设工作指引》（简称《指引》），旨在指引开放创新平台承担四项重点任务：一是要开展细分领域的技术创新，二是促进成果扩散与转化应用，三是提供开放共享服务，四是引导中小微企业和行业开发者创新创业。

2018年全球AI产业规模达到2636.7亿元

中国人工智能产业规模以及技术水平均位于世界前列，仅次于美国，位于世界第二位。近年来，机器学习、深度学习等算法能力的增强极大地促进了计算机视觉、语音等技术的不断突破，中国技术主导型初创公司不断涌现。2018年中国人工智能产业并未受到经济下行压力的明显影响，依然保持高速增长，整体规模达到383.8亿元，同比增长27.6%。2018年，全球人工智能产业规模达到2636.7亿元，同比增长17.7%。中国人工智能产业规模增速明显高于全球增速。

在技术创新水平方面，中国人工智能的技术创新水平与世界先进水平基本同步。例如，中国在计算机视觉领域的技术创新水平在世界具有很强的影响力，在自然语言和语音处理等相关技术创新方面同样处于世界先进行列，但是由于中文文字的特殊性和复杂性，在部署应用方面落后于美国。

主题在于“开源开放”与“共享”

与互联网产业发展逻辑最大的不同点在于，人工智能产业的发展动力很大程度源于算法、芯片计算能力、大数据等领域的科技创新，科技创新才是此轮人工智能产业发展的原动力。现阶段人工智能产业发展的瓶颈集中于机器学习技术的突破性问题、数据孤岛和数据碎片化问题、算法训练周期长、创新创业人员技术研发基础软硬件缺乏等问题，而该《指引》的主题与亮点在于“开源开放”与“共享”，着力于提升技术创新研发实力和基础软硬件开放共享服务能力，鼓励各类通用软件和技术的开源开放，促进人工智能技术成果的扩散与转化应用，这一平台建设指引政策无疑在支撑全社会创新创业人员、团队和中小微企业参与投身人工智能技术研发，参与推动人工智能产业发展具有重要作用。

加大开放创新平台建设 加快与传统产业融合

1.提升数据质量与开放共享。我国政府应整合异构数据源，建立数据一致性协议，加强数据质量管理，系统地记录并跟踪数据质量。同时，促进数据的开放共享，成立国家或省市级大数据采集、清洗、存储和管理机构，并针对智能安防、智能医疗、智能金融等应用领域，建立大数据公共资源库。

2.增强人才造血能力，加大开放创新平台建设。我国应发挥众高校资源，加大交叉学科建设，促进交叉学科的理论研究和高端人才培养，为人工智能产业培养优质的复合型人才。另外，应围绕人工智能，加快开放创新平台的建设，推动“资源整合、需求对接、标杆示范”的引导机制，加快人工智能科技成果转换，降低创新创业门槛，建设良好的创新生态环境。

3.布局垂直领域商业落地，加快与传统产业融合。加速人工智能产业与传统产业的融合，关注人工智能技术演进发展趋势，对早期技术进行全面布局，攻克新一代人工智能前沿核心技术，提升自主创新能力；对爆发期的技术要迅速实现产业化落地，深度布局传统垂直领域，加强物联网、车联网、智能驾驶等无人系统的技术的布局，推动各类智能服务机器人的开发与应用。

4.针对重点细分应用领域构建创新壁垒，保护数据资产与算法核心技术。现阶段，各个细分创新领域的技术正呈现爆发的状态，国与国，企业与企业之间的前沿技术竞争日趋常态化。在产业应用发展的窗口期，人工智能企业在加快构建差异化技术、产品、平台体系，提升自身在垂直领域的创新壁垒的同时，需要重视对数据资产与算法核心技术的保护，防止同行在快速扩张期对产品方案实行恶性竞争，保证企业的核心竞争力。（作者：赛迪顾问人工智能产业研究中心高级分析师 李振）