在剛剛結束的2019年，我國人工智能的發展不論是平臺建設，還是新機制、新路徑的探索，都有不少進展。

近日召開的2020年全國工業和信息化工作會議提出，加快制造業數字化網絡化智能化轉型，持續推進車聯網、工業互聯網及人工智能創新應用先導區建設。

事實上，去年以來，科技部批復建設的國家新一代人工智能創新發展試驗區（下稱“試驗區”）已擴至6個，工信部批復的人工智能創新應用先導區（下稱“先導區”）也增加為3個。

在經歷初步發展階段后，各人工智能平臺和區域合作又會有什么新動向呢？

試驗區和先導區

根據《新一代人工智能發展規劃》，我國新一代人工智能發展“三步走”的第一個目標是，到2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步。

如果說2018年更多的是各地對人工智能行動規劃的制定，那2019年就是加緊落實之年，各地也通過平臺建設來支持人工智能從基礎攻關到產業轉化應用。

截至目前，科技部批復建設的試驗區分別在北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津；工信部批復建設的先導區分別在上海、濟南-青島、深圳。

以試驗區為例，在科技部給各地的函復中，基本根據每個城市的自有稟賦提出了未來的發展方向，且都提到了試驗區在重大區域戰略中的定位，將試驗區建設放入了長三角一體化、京津冀協同發展、粵港澳大灣區國際科技創新中心建設之中。

上海市科學學研究所科技與社會研究室主任王迎春對記者說，各個試驗區不同的探索也有共性，主要是把地方現有的情況結合起來進行落地。比如說有的城市智能制造多一些，有的偏重數字經濟，還有的強調國際合作和人工智能治理。

例如杭州，函復中提出試驗區建設要發揮引領浙江數字化轉型、全方位融入長三角一體化發展中的重要作用。

2019年11月，杭州發布《杭州市建設國家新一代人工智能創新發展試驗區行動方案》以及若干政策的征求意見稿，從人工智能基礎研究平臺建設、人工智能產業載體建設、打造人工智能發展的生態體系等十幾個方面，提出了若干措施。

浙江省人工智能產業聯盟秘書長姚信威接受第一財經記者專訪時表示，杭州在去年10月得到科技部的試驗區建設批復后，就快速出臺了具體的實施方案。“從全國來說，浙江的智慧城市和互聯網金融等領域起步比較早，針對這個特點，未來在人工智能的應用上主要有城市大腦、智慧金融等方向。”

上海作為長三角的龍頭城市，既有全國首個先導區，也是試驗區所在地。把人工智能上升為優先發展戰略的上海，已經擁有人工智能核心企業1000余家，“頭雁引領效益”得以發揮。此前上海也公布了第二批19個人工智能應用場景，涉及醫療、教育、民生等多個領域。

上海市經濟和信息化委員會人工智能發展處處長石伯明近日接受第一財經記者專訪時說，關于先導區的建設，目前主要是考慮怎么把自己的特點發揮出來。“比如浦東集成電路產業非常成熟，現在也有一批人工智能龍頭企業布局在此，接下來就是要把從芯片到操作系統再應用這個完整的生態培育起來。”

區域協作

王迎春表示，2019年人工智能產業最突出的一個特點就是區域聯動，尤其是以長三角為代表的區域聯動，此外粵港澳地區的合作也比較多。

根據《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》，長三角要制定實施制造業協同發展規劃，全面提升制造業發展水平，按照集群化發展方向，打造全國先進制造業集聚區。

同時，長三角地區在人工智能領域也有先天優勢。首先，長三角創新能力強,年研發經費支出和有效發明專利數均占全國1/3左右。其次，長三角擁有三個試驗區（上海、杭州、合肥），還有首個先導區（上海）。

目前，人工智能也是長三角三省一市的重點發展領域。2020年開工第一周，長三角就正式發起成立人工智能發展聯盟，三省一市協同合作加速。

石伯明對第一財經記者表示，2019年4月上海人工智能發展聯盟成立，現在又發起建立了長三角人工智能發展聯盟，主要有幾個考慮。首先是資源共享，“上海和長三角別的城市相比，在人才優勢、產業基礎等方面有先發優勢，可以發揮頭雁效應”。此外，不論是浙江的數字經濟、江蘇的智能制造還是安徽的科研能力，通過發起聯盟，大家能夠做到資源共享拉長長板。另外，成立聯盟還能協同推進前沿技術研發和應用場景開放等。

姚信威也認為，人工智能產業發展到今天一直沒有停止過協同合作，也希望三省一市未來有更大的“跨界”突破。“這個‘界’可以是地域的邊界、行業的邊界，甚至是行政的邊界。聯盟的發起給長三角區域打造行業高地以及技術研發突破提供可能。”

他對記者分析，在融入長三角一體化的過程中，各地要充分利用好這個戰略機遇，并不需要“從頭開始”，而是取長補短。

“長三角要打造世界級的產業集群，完全可以立足于三省一市的原有優勢，像上海的金融業服務業、浙江的電子商務、江蘇的智能制造、安徽的基礎科研能力以及智能語音。利用這些既有優勢，再將資源互聯互通之后，可以共建國際化的人工智能高地。” 姚信威還表示，不少長三角科技企業已經在三省一市跨城市布局，聯盟和政府要幫它們并梳理出需要解決的市場、人才、技術問題，破除實際的發展壁壘。

繼續夯實基礎

斯坦福大學近期公布的人工智能指數（AI Index），也一定程度上反映了全球人工智能動態和行業狀況。

其中的數據顯示，中國年度人工智能期刊和會議論文發表量在2006年已超過了美國，現在與整個歐洲相當，但在被引相關指數上還未達到全球平均水平，比美國低50%。另外，在人工智能專利方面，從1990年到2018年，超過51%的已公布人工智能專利屬于北美；從2015年到2018年，中國發布的人工智能專利數排第8。

業內專家表示，我國在AI行業基礎層面，仍需要長期加大投入力度。

王迎春說，我們已經特別注意到了人工智能發展基礎層面的重要性。在今年以及未來相當一段時間，仍應繼續長期投入基礎理論和關鍵技術的發展，以及人工智能人才的培養。除此之外，今年還應加大人工智能在各行各業的應用落地。

此外，人工智能的倫理問題也將在今年得到更多的關注，包括人工智能產品和服務涉及的倫理和公序良俗、隱私安全等，這些是我國乃至全世界都比較關注的問題。

去年6月，國家新一代人工智能治理專業委員會發布了《新一代人工智能治理原則》，突出了負責任和開放協作的主題。王迎春表示：“此前我們沒有太多這方面經驗，希望2020年，中國能夠在人工智能的倫理和安全方面，去參與全球規則的制定。”

隨著人工智能技術逐漸被人們所了解，相信未來人工智能的發展也會更加輝煌和明亮。