人工智能是引領性的戰略性技術和新一輪產業變革的核心驅動力，世界上主要發達國家都從國家層面加強了對人工智能的戰略安排、頂層設計和系統協調。比較而言，美國、英國政府注重人工智能的基礎研究，日本、德國偏向從應用方面促進人工智能的發展。各發達國家都重視人工智能人才隊伍的建設，完善和提升大數據、云計算等人工智能基礎架構，注重引導人工智能為社會造福，預防人工智能引發就業、公平等社會問題。

美國

將人類與人工智能間的交互協作視為突破口

美國視人工智能為鞏固其全球霸主地位的重要籌碼。2016年10月至12月，美國白宮密集發布三份關于人工智能的重要報告：《為人工智能的未來做好準備》《國家人工智能研究與發展戰略規劃》與《人工智能、自動化及經濟》，旨在促進政府、企業、高校和科研院所在人工智能領域的分工協同。政府率先行動，一是要將人工智能技術有效整合進政府的業務中，期望打造一個更有效的政府；二是服務民眾福祉，鑒于人工智能技術的巨大潛力，擬在智慧城市、身心健康、社會福利、刑事司法、環境、弱勢群體等領域應用人工智能技術，幫助人民改善生活。

美國政府認為人工智能的發展重點和突破口在于開啟人類與人工智能系統之間的有效交互。人工智能系統并不是要取代人類，而是要與人協作實現最優性能，以往人工智能發展中最重要的空白是推動該領域造福于公眾。為此，美國政府作出了系列具體部署，包括為具有人類意識的人工智能尋求新算法；開發人類技能增強型人工智能技術；開發可視化和人工智能—人類界面技術；開發更有效的語言處理系統。

美國認為用于訓練的數據集等資源的深度、質量及準確性會對人工智能性能產生重大影響。政府需率先構建優質的數據集和環境，并向公眾開放。同時，人工智能應用必須符合相關規定，以保護公眾免受傷害，并保證經濟競爭的公平性。

人才是人工智能領域體系化發展的根本。美國政府擬通過國家教育系統促進人工智能、數據科學和其他領域的集成。美國國家科學和技術委員會(NSTC)下成立的機器學習與人工智能分委會、網絡和信息技術研發分委會受政府委托，聯合發起一項人工智能勞動力研究項目，為促進人工智能人才隊伍在規模、質量和多樣性等方面的適當增長提供具體的行動指南。

英國

積極而審慎發展人工智能技術

在發展人工智能問題上，英國政界持著謹慎的態度，進行了大范圍的問詢和調研，認為一方面要大力發展人工智能，另一方面也要考慮人工智能可能帶來的負面影響。

2012年，英國政府將人工智能技術列為最重要的八大技術之一。英國創新署(InnovateUK)于2014年發布了《人工智能2020國家戰略》。2015年，英國創新署發布了《英國機器人及人工智能發展路線圖》，對引導國內產學研的意見，起到了非常重要的作用。英國的民間資本在政府引導下，加大對該領域的投入，對于人工智能初創企業的孵化和階段科研的轉化起到了極大的促進作用。

去年8月，英國創新署與英國工程和物理科學研究理事會(ERSPC)決定投入500萬英鎊，開展機器人和人工智能方面的研發，主要集中在工業自動化和自主學習類人工智能兩個方面。

英國政府認為，人工智能技術的發展必然會改變就業結構，在消滅一些就業機會的同時創造出新的就業機會。政府重視對社會公眾的數字技能培訓，讓青少年通過3D打印、人機交互系統等更早接觸和理解人工智能技術。

人工智能技術具有社會屬性，可能帶來巨大的安全隱患和不確定性。英國政府部署開展如何應對人工智能可能帶來的負面影響等方面研究，主要包括：人工智能技術必須滿足特定的形式要求、人工智能系統不會做出非預期的行為、能夠防止入侵者蓄意惡意使用、確保人工智能在運行后還能為人所控。

日本

以“工程化”措施推進人工智能研發

日本文部科學省《科學技術白皮書(2016年版)》提出了與美國不同的人工智能發展模式，主要是建立國家級技術創新平臺，并集成有關資源，打造有利于產業發展的應用環境、市場基礎和新興協作商業模式等。

日本積極謀劃建設以人工智能為核心的日本超智能社會，并在《第5期科學技術基本計劃(2016-2020)》中明確提出，要實現“超智能社會”。今年初，日本編制出臺“人工智能研究開發目標和產業化路線圖”。

建設國家級人工智能平臺成為日本政府近兩年的主要任務，通過平臺吸納、協調和發揮日本已有的優勢資源，日本政府將理化學研究所(簡稱“理研所”)和產業技術綜合研究所(簡稱“產綜研”)確定為日本的人工智能研究基地。政府在理研所設立前端集成智能平臺項目，吸引日本來自機電領域的三大企業大約100名技術人員參加；產綜研采用“產學官”合作方式，將在其人工智能研究中心(AIRC)裝備世界頂級的人工智能計算機，以期追趕美國。

在具體分工上，理研所承擔基礎研究，產綜研負責應用。理研所與東芝、NEC、富士通公司共同設置合作中心，投入了各公司精銳研究人員，投資總額超過30億日元，三家公司合計投資與理研所的投資都超過15億日元。產綜研人工智能研究中心集結了“產學”領域392名研究者。

人工智能技術的實用化需要數據加以支撐。日本的研究機構基于不同的目的需求開展數據收集，并進行累積和儲備。例如，日本汽車研究所制作的自動駕駛圖像識別數據等，到事業運行階段，再將數據移交給企業。

日本政府認為人工智能在應用之際，必須在短期內進行技術開發和轉化，研究與應用要密切結合，明確各自分工。因此，研究人員開發的算法轉化為大規模應用系統時，工程化部門必不可缺，而日本的研究機構沒有這樣的部門。因此，產綜研指出，“研究機構必須有工程化部門，否則遲早會遇到困境”。

德國

將人工智能定位于工業4.0核心環節

德國一直重視自動化、智能化及人工智能在傳統產業中的應用，政府把人工智能作為“工業4.0”戰略的核心環節，系統部署開展人工智能研究。

德國較早成立了國家級人工智能研究中心(DFKI)，并推動其和谷歌等大公司的合作。該中心是非盈利性的公私合營機構，是該領域全球范圍內規模最大的研發機構，其人工智能創新軟件技術全球領先。DFKI的主要研究方向是自動駕駛、語音識別、圖像識別、機器學習、大數據開發、虛擬現實以及增強現實技術等。

德國以計算神經科學為重點加快腦科學研究。2012年德國和美國開展計算神經科學的合作研究；2016年11月，德國與美國、以色列、法國等國就此開展多邊合作。腦科學研究、計算神經科學研究為德國強人工智能的發展打下了堅實基礎。該領域的主要研究機構是馬普腦科學研究所、認知和神經學研究所等。

德國政府認為，工業4.0的最終核心是人工智能，發展人工智能就是發展“工業4.0”。“工業4.0”分為三個主題：第一是智能工廠；第二是智能生產；第三是智能物流。這些領域都是人工智能技術的重點研究方向。德國圍繞智能網絡制造、信息通信技術、智能技術系統、生產自動化等相關主題，資助企業與高校、科研機構合作開展了一系列研發和創新項目。

國際領軍企業的發力點在哪

當前人工智能熱潮涌動，以谷歌、微軟、臉書(Facebook)、IBM、亞馬遜等為代表的跨國公司紛紛發力人工智能，把人工智能作為關系生死的戰略必爭點展開布局，其發展理念、思路、目標、路徑可為上海發展人工智能“謀篇布局”提供指引和參考。

谷歌

基于數據優勢進軍人工智能軟硬件

• 大舉收購初創型企業，完成語音、語言、圖像和深度學習算法布局

• 全力攻克神經網絡、智能芯片關鍵核心技術，引領人工智能創新生態發展

• 積極推動機器學習的技術應用，搶占產業發展先機

作為全球互聯網企業巨頭，谷歌在人工智能的基礎數據方面有著先天優勢。谷歌認為前沿人工智能技術將成為信息領域未來的核心主宰，是維持其互聯網巨頭地位必須搶占的高地，抓住人工智能機遇向軟硬件進軍有利于其多元化拓展收益渠道。

2006年至今，谷歌收購了分布在德國、英國、法國、加拿大和印度的18家人工智能領域初創型企業，超過了微軟和臉書收購數量的總和。通過收購，谷歌完成了在文本識別、圖像視頻識別、語音識別的技術布局，完善了開源平臺的能力。這些初創企業高端人才和關鍵技術對于谷歌人工智能技術鏈布局具有巨大的推動作用和戰略意義。

今年5月，谷歌I/O大會上推出了第二代TPU(張量處理器)，全新的谷歌TPU比傳統的GPU(圖形處理器)性能提升15倍，更是CPU(中央處理器)浮點性能的30倍。谷歌還推出了功能更加強大的TPUPod的運算陣列。作為谷歌專門開發的應用于深度神經網絡的軟件引擎，TPU與深度學習系統平臺深度綁定，為搜索、翻譯、無人駕駛汽車、智能語音等提供更強的生態支持。

谷歌正積極將學習技術融合到已有的產品和服務中。例如，谷歌翻譯應用機器學習后，每天翻譯103種語言，超過1000億字；利用機器學習技術打造天氣預報、遺傳性疾病、自然生態保護等的新產品。

微軟

從單向突破向多點突破轉變

• 微軟研究院成為推動技術戰略轉變的動力源

• 積極建設人工智能平臺

• 著眼潛在需求旺盛的重點領域展開研究

對于發展人工智能，微軟有三方面的考慮：一是要以人為本，造福人類社會；二是有選擇性地發展人工智能技術，聚焦特定的人工智能研發領域；三是從單一領域的離散突破向跨領域的多點突破轉變。

近年來，微軟研究院開始網羅人才和收購技術，在機器視覺、語音識別等領域持續發力，并處于世界領先地位。例如，Skype實時語音翻譯器實現突破性的進展，微軟成為業界首家能在語音識別能力上媲美人類的企業。目前，該產品已經能夠支持九種語言，是其人工智能加速發展的典型案例。

微軟計劃在代理、應用、服務和基礎設施等諸多領域加強研發，打造一個方便他人使用和創新的平臺，可提供語音、語言、知識和搜索方面的人工智能技術，無論是大公司還是小企業，開發者和客戶都可以借助微軟的技術進行開發和實驗。

微軟重視人工智能的安全與控制，提出在人工智能故障的情況下，不會造成任何傷害或至少最大限度減少傷害的程度。看重人工智能在醫療領域的應用，例如幫助豐富視障人士的世界，減少醫療事故，利用日志搜索作為藥物安全性或早期監測等支持依據等。

臉書

匯聚全球頂尖人才是關鍵

• 組建人工智能研究院

• 通過四種渠道將人工智能用于實踐

臉書希望用人工智能“連通全世界”，重視語音識別、機器視覺和自然語言處理等領域的研發，在翻譯、壓縮圖片和個性化溝通領域處于領先地位。

臉書認為，全球頂尖人才是關鍵核心，特別是算法和數據處理方面的人才能夠支持公司在關鍵共性技術方面處于領先地位。

臉書每月為15億用戶提供服務，積累了大量數據。基于數據模擬一般智力，像人類一樣以多管齊下的方式思考，進而解決廣義的人工智能的問題是其人工智能研究院的目標。目前，研究院有大約30位研究科學家和15名工程師，在紐約、巴黎等地設有三個分支。

臉書在語義識別、圖像識別、廣告精準投放等方面已經有了人工智能的應用。

DeepText可訪問網絡上發布的文字，展開上下文分析，提取其中的含義；DeepFace可判斷兩張不同圖片中的人是否是同一個人，其準確率已經超過人類；一套名為Flow的系統每月可利用深度學習分析來模擬30萬個機器學習模型，讓工程師測試各種想法，并尋找能夠提高效率的機會。

IBM

致力于沃森平臺建設

• 發展認知計算

• 推動平臺的行業應用

IBM公司發展人工智能，主要著眼于平臺建設，面向行業和產業需求，結合企業物聯網、大數據等已有基礎，大力推動人工智能技術的應用和發展，拓寬企業的收益渠道。

IBM把認知計算作為沃森平臺的重要技術基礎，當技術重新整合時，便產生新的沃森功能，這些功能能夠解決各種實際問題，并在許多行業推動新的發現。2015年12月，IBM將認知計算能力擴展到構成物聯網的數十億連接設備、傳感器和系統。

沃森系統可以提取病人的電子病歷和相關醫學文獻，進行隊列分析，鑒別相似病人的微片段，評估標準的護理做法和現有的治療方案，按相關性、風險和偏好排序，最終向患者推薦最有效的治療方法。此外，沃森系統還在保險、稅務和社會計劃領域協助公民，預測個人和群體需求，并制定資源的有效部署計劃。

亞馬遜

構建云平臺發展人工智能

• 在技術方向上側重于自然人機交互、語音轉換服務以及圖像識別

• 利用公有云市場優勢拓展人工智能商業先機

• 開辟新的重點發展領域

亞馬遜認為云平臺是數據處理的“天然土壤”，是提升數據處理效率的堅實基礎。云端的海量數據，給人工智能提供了寶貴的訓練數據集。

去年底，亞馬遜推出自己的三條人工智能產品線，分別定位于自然人機交互、語音轉換服務以及圖像識別。亞馬遜的云端業務涉及到零售、金融、倉儲、物流、客服、視頻等諸多環節，在這些環節中的個性化推薦、動態價格優化、供應鏈優化、預測式發貨、自動化倉儲、無人機送貨、無人超市深度融合人工智能，解決一系列之前累積的問題。

公有云市場的絕對領先，給了亞馬遜在人工智能時代的商業先機。亞馬遜累積了公有云市場的份額和客戶優勢。在基于公有云基本架構，亞馬遜在研究“人工智能即服務”，將人工智能關鍵技術提供給云平臺和開發者社區。

亞馬遜正在嘗試金融科技領域的人工智能，并推出了亞馬遜Cash服務，幫助習慣使用電子結賬的人群記錄消費。它還在關注增強現實、虛擬現實和人工智能的融合，把人工智能、增強現實技術集成至實體店，幫助消費者在店里欣賞這些商品擺放在家中的效果。