（2018-2020年）
當前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正在萌發(fā)，大數(shù)據(jù)的形成、理論算法的革新、計算能力的提升及網(wǎng)絡設施的演進驅(qū)動人工智能發(fā)展進入新階段，智能化成為技術和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要方向。人工智能具有顯著的溢出效應，將進一步帶動其他技術的進步，推動戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)總體突破，正在成為推進供給側結構性改革的新動能、振興實體經(jīng)濟的新機遇、建設制造強國和網(wǎng)絡強國的新引擎。為落實《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，深入實施"中國制造2025"，抓住歷史機遇，突破重點領域，促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，制訂本行動計劃。
一、總體要求
（一）指導思想
全面貫徹落實黨的十九大精神，以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，按照"五位一體"總體布局和"四個全面"戰(zhàn)略布局，認真落實黨中央、國務院決策部署，以信息技術與制造技術深度融合為主線，推動新一代人工智能技術的產(chǎn)業(yè)化與集成應用，發(fā)展高端智能產(chǎn)品，夯實核心基礎，提升智能制造水平，完善公共支撐體系，促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動制造強國和網(wǎng)絡強國建設，助力實體經(jīng)濟轉型升級。
（二）基本原則
系統(tǒng)布局。把握人工智能發(fā)展趨勢，立足國情和各地區(qū)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)實基礎，頂層引導和區(qū)域協(xié)作相結合，加強體系化部署，做好分階段實施，構建完善新一代人工智能產(chǎn)業(yè)體系。
重點突破。針對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵薄弱環(huán)節(jié)，集中優(yōu)勢力量和創(chuàng)新資源，支持重點領域人工智能產(chǎn)品研發(fā)，加快產(chǎn)業(yè)化與應用部署，帶動產(chǎn)業(yè)整體提升。
協(xié)同創(chuàng)新。發(fā)揮政策引導作用，促進產(chǎn)學研用相結合，支持龍頭企業(yè)與上下游中小企業(yè)加強協(xié)作，構建良好的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
開放有序。加強國際合作，推動人工智能共性技術、資源和服務的開放共享。完善發(fā)展環(huán)境，提升安全保障能力，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。
（三）行動目標
通過實施四項重點任務，力爭到2020年，一系列人工智能標志性產(chǎn)品取得重要突破，在若干重點領域形成國際競爭優(yōu)勢，人工智能和實體經(jīng)濟融合進一步深化，產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境進一步優(yōu)化。
--人工智能重點產(chǎn)品規(guī)?；l(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術水平大幅提升，智能服務機器人實現(xiàn)規(guī)?；瘧?，智能無人機等產(chǎn)品具有較強全球競爭力，醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)等擴大臨床應用，視頻圖像識別、智能語音、智能翻譯等產(chǎn)品達到國際先進水平。
--人工智能整體核心基礎能力顯著增強，智能傳感器技術產(chǎn)品實現(xiàn)突破，設計、代工、封測技術達到國際水平，神經(jīng)網(wǎng)絡芯片實現(xiàn)量產(chǎn)并在重點領域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；瘧?，開源開發(fā)平臺初步具備支撐產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的能力。
--智能制造深化發(fā)展，復雜環(huán)境識別、新型人機交互等人工智能技術在關鍵技術裝備中加快集成應用，智能化生產(chǎn)、大規(guī)模個性化定制、預測性維護等新模式的應用水平明顯提升。重點工業(yè)領域智能化水平顯著提高。
--人工智能產(chǎn)業(yè)支撐體系基本建立，具備一定規(guī)模的高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集建成并開放，人工智能標準體系、測試評估體系及安全保障體系框架初步建立，智能化網(wǎng)絡基礎設施體系逐步形成，產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境更加完善。
二、培育智能產(chǎn)品
以市場需求為牽引，積極培育人工智能創(chuàng)新產(chǎn)品和服務，促進人工智能技術的產(chǎn)業(yè)化，推動智能產(chǎn)品在工業(yè)、醫(yī)療、交通、農(nóng)業(yè)、金融、物流、教育、文化、旅游等領域的集成應用。發(fā)展智能控制產(chǎn)品，加快突破關鍵技術，研發(fā)并應用一批具備復雜環(huán)境感知、智能人機交互、靈活精準控制、群體實時協(xié)同等特征的智能化設備，滿足高可用、高可靠、安全等要求，提升設備處理復雜、突發(fā)、極端情況的能力。培育智能理解產(chǎn)品，加快模式識別、智能語義理解、智能分析決策等核心技術研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化，支持設計一批智能化水平和可靠性較高的智能理解產(chǎn)品或模塊，優(yōu)化智能系統(tǒng)與服務的供給結構。推動智能硬件普及，深化人工智能技術在智能家居、健康管理、移動智能終端和車載產(chǎn)品等領域的應用，豐富終端產(chǎn)品的智能化功能，推動信息消費升級。著重在以下領域率先取得突破：
（一）智能網(wǎng)聯(lián)汽車。支持車輛智能計算平臺體系架構、車載智能芯片、自動駕駛操作系統(tǒng)、車輛智能算法等關鍵技術、產(chǎn)品研發(fā)，構建軟件、硬件、算法一體化的車輛智能化平臺。到2020年，建立可靠、安全、實時性強的智能網(wǎng)聯(lián)汽車智能化平臺，形成平臺相關標準，支撐高度自動駕駛（HA級）。
（二）智能服務機器人。支持智能交互、智能操作、多機協(xié)作等關鍵技術研發(fā)，提升清潔、老年陪護、康復、助殘、兒童教育等家庭服務機器人的智能化水平，推動巡檢、導覽等公共服務機器人以及消防救援機器人等的創(chuàng)新應用。發(fā)展三維成像定位、智能精準安全操控、人機協(xié)作接口等關鍵技術，支持手術機器人操作系統(tǒng)研發(fā)，推動手術機器人在臨床醫(yī)療中的應用。到2020年，智能服務機器人環(huán)境感知、自然交互、自主學習、人機協(xié)作等關鍵技術取得突破，智能家庭服務機器人、智能公共服務機器人實現(xiàn)批量生產(chǎn)及應用，醫(yī)療康復、助老助殘、消防救災等機器人實現(xiàn)樣機生產(chǎn)，完成技術與功能驗證，實現(xiàn)20家以上應用示范。
（三）智能無人機。支持智能避障、自動巡航、面向復雜環(huán)境的自主飛行、群體作業(yè)等關鍵技術研發(fā)與應用，推動新一代通信及定位導航技術在無人機數(shù)據(jù)傳輸、鏈路控制、監(jiān)控管理等方面的應用，開展智能飛控系統(tǒng)、高集成度專用芯片等關鍵部件研制。到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩(wěn)云臺精度達到0.005 度，實現(xiàn) 360 度全向感知避障，實現(xiàn)自動智能強制避讓航空管制區(qū)域。
（四）醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)。推動醫(yī)學影像數(shù)據(jù)采集標準化與規(guī)范化，支持腦、肺、眼、骨、心腦血管、乳腺等典型疾病領域的醫(yī)學影像輔助診斷技術研發(fā)，加快醫(yī)療影像輔助診斷系統(tǒng)的產(chǎn)品化及臨床輔助應用。到2020年，國內(nèi)先進的多模態(tài)醫(yī)學影像輔助診斷系統(tǒng)對以上典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低于1%，假陽性率低于5%。
（五）視頻圖像身份識別系統(tǒng)。支持生物特征識別、視頻理解、跨媒體融合等技術創(chuàng)新，發(fā)展人證合一、視頻監(jiān)控、圖像搜索、視頻摘要等典型應用，拓展在安防、金融等重點領域的應用。到2020年，復雜動態(tài)場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特征識別。
（六）智能語音交互系統(tǒng)。支持新一代語音識別框架、口語化語音識別、個性化語音識別、智能對話、音視頻融合、語音合成等技術的創(chuàng)新應用，在智能制造、智能家居等重點領域開展推廣應用。到2020年，實現(xiàn)多場景下中文語音識別平均準確率達到96%，5米遠場識別率超過92%，用戶對話意圖識別準確率超過90%。
（七）智能翻譯系統(tǒng)。推動高精準智能翻譯系統(tǒng)應用，圍繞多語言互譯、同聲傳譯等典型場景，利用機器學習技術提升準確度和實用性。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產(chǎn)品的翻譯準確率超過85%，少數(shù)民族語言與漢語的智能互譯準確率顯著提升。
（八）智能家居產(chǎn)品。支持智能傳感、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習等技術在智能家居產(chǎn)品中的應用，提升家電、智能網(wǎng)絡設備、水電氣儀表等產(chǎn)品的智能水平、實用性和安全性，發(fā)展智能安防、智能家具、智能照明、智能潔具等產(chǎn)品，建設一批智能家居測試評價、示范應用項目并推廣。到2020年，智能家居產(chǎn)品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產(chǎn)品智能化水平顯著提升。
三、突破核心基礎
加快研發(fā)并應用高精度、低成本的智能傳感器，突破面向云端訓練、終端應用的神經(jīng)網(wǎng)絡芯片及配套工具，支持人工智能開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā)，支持開源開放平臺建設，積極布局面向人工智能應用設計的智能軟件，夯實人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的軟硬件基礎。著重在以下領域率先取得突破：
（一）智能傳感器。支持微型化及可靠性設計、精密制造、集成開發(fā)工具、嵌入式算法等關鍵技術研發(fā)，支持基于新需求、新材料、新工藝、新原理設計的智能傳感器研發(fā)及應用。發(fā)展市場前景廣闊的新型生物、氣體、壓力、流量、慣性、距離、圖像、聲學等智能傳感器，推動壓電材料、磁性材料、紅外輻射材料、金屬氧化物等材料技術革新，支持基于微機電系統(tǒng)（MEMS）和互補金屬氧化物半導體（CMOS）集成等工藝的新型智能傳感器研發(fā)，發(fā)展面向新應用場景的基于磁感、超聲波、非可見光、生物化學等新原理的智能傳感器，推動智能傳感器實現(xiàn)高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，壓電傳感器、磁傳感器、紅外傳感器、氣體傳感器等的性能顯著提高，信噪比達到70dB、聲學過載點達到135dB的聲學傳感器實現(xiàn)量產(chǎn)，絕對精度100Pa以內(nèi)、噪音水平0.6Pa以內(nèi)的壓力傳感器實現(xiàn)商用，弱磁場分辨率達到1pT的磁傳感器實現(xiàn)量產(chǎn)。在模擬仿真、設計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水平，具備在移動式可穿戴、互聯(lián)網(wǎng)、汽車電子等重點領域的系統(tǒng)方案設計能力。
（二）神經(jīng)網(wǎng)絡芯片。面向機器學習訓練應用，發(fā)展高性能、高擴展性、低功耗的云端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片，面向終端應用發(fā)展適用于機器學習計算的低功耗、高性能的終端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片，發(fā)展與神經(jīng)網(wǎng)絡芯片配套的編譯器、驅(qū)動軟件、開發(fā)環(huán)境等產(chǎn)業(yè)化支撐工具。到2020年，神經(jīng)網(wǎng)絡芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS（16位浮點）、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片，推出能效比超過1T OPS/w（以16位浮點為基準）的終端神經(jīng)網(wǎng)絡芯片，支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）等一種或幾種主流神經(jīng)網(wǎng)絡算法；在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域?qū)崿F(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡芯片的規(guī)?；逃谩?/div>
（三）開源開放平臺。針對機器學習、模式識別、智能語義理解等共性技術和自動駕駛等重點行業(yè)應用，支持面向云端訓練和終端執(zhí)行的開發(fā)框架、算法庫、工具集等的研發(fā)，支持開源開發(fā)平臺、開放技術網(wǎng)絡和開源社區(qū)建設，鼓勵建設滿足復雜訓練需求的開放計算服務平臺，鼓勵骨干龍頭企業(yè)構建基于開源開放技術的軟件、硬件、數(shù)據(jù)、應用協(xié)同的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。到2020年，面向云端訓練的開源開發(fā)平臺支持大規(guī)模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執(zhí)行的開源開發(fā)平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。
四、深化發(fā)展智能制造
深入實施智能制造，鼓勵新一代人工智能技術在工業(yè)領域各環(huán)節(jié)的探索應用，支持重點領域算法突破與應用創(chuàng)新，系統(tǒng)提升制造裝備、制造過程、行業(yè)應用的智能化水平。著重在以下方面率先取得突破：
（一）智能制造關鍵技術裝備。提升高檔數(shù)控機床與工業(yè)機器人的自檢測、自校正、自適應、自組織能力和智能化水平，利用人工智能技術提升增材制造裝備的加工精度和產(chǎn)品質(zhì)量，優(yōu)化智能傳感器與分散式控制系統(tǒng)（DCS）、可編程邏輯控制器（PLC）、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)（SCADA）、高性能高可靠嵌入式控制系統(tǒng)等控制裝備在復雜工作環(huán)境的感知、認知和控制能力，提高數(shù)字化非接觸精密測量、在線無損檢測系統(tǒng)等智能檢測裝備的測量精度和效率，增強裝配設備的柔性。提升高速分揀機、多層穿梭車、高密度存儲穿梭板等物流裝備的智能化水平，實現(xiàn)精準、柔性、高效的物料配送和無人化智能倉儲。
到2020年，高檔數(shù)控機床智能化水平進一步提升，具備人機協(xié)調(diào)、自然交互、自主學習功能的新一代工業(yè)機器人實現(xiàn)批量生產(chǎn)及應用；增材制造裝備成形效率大于450cm3/h，連續(xù)工作時間大于240h；實現(xiàn)智能傳感與控制裝備在機床、機器人、石油化工、軌道交通等領域的集成應用；智能檢測與裝配裝備的工業(yè)現(xiàn)場視覺識別準確率達到90%，測量精度及速度滿足實際生產(chǎn)需求；開發(fā)10個以上智能物流與倉儲裝備。
（二）智能制造新模式。鼓勵離散型制造業(yè)企業(yè)以生產(chǎn)設備網(wǎng)絡化、智能化為基礎，應用機器學習技術分析處理現(xiàn)場數(shù)據(jù)，實現(xiàn)設備在線診斷、產(chǎn)品質(zhì)量實時控制等功能。鼓勵流程型制造企業(yè)建設全流程、智能化生產(chǎn)管理和安防系統(tǒng)，實現(xiàn)連續(xù)性生產(chǎn)、安全生產(chǎn)的智能化管理。打造網(wǎng)絡化協(xié)同制造平臺，增強人工智能指引下的人機協(xié)作與企業(yè)間協(xié)作研發(fā)設計與生產(chǎn)能力。發(fā)展個性化定制服務平臺，提高對用戶需求特征的深度學習和分析能力，優(yōu)化產(chǎn)品的模塊化設計能力和個性化組合方式。搭建基于標準化信息采集的控制與自動診斷系統(tǒng)，加快對故障預測模型和用戶使用習慣信息模型的訓練和優(yōu)化，提升對產(chǎn)品、核心配件的生命周期分析能力。
到2020年，數(shù)字化車間的運營成本降低20%，產(chǎn)品研制周期縮短20%；智能工廠產(chǎn)品不良品率降低10%，能源利用率提高10%；航空航天、汽車等領域加快推廣企業(yè)內(nèi)外并行組織和協(xié)同優(yōu)化新模式；服裝、家電等領域?qū)Υ笠?guī)模、小批量個性化訂單全流程的柔性生產(chǎn)與協(xié)作優(yōu)化能力普遍提升；在裝備制造、零部件制造等領域推進開展智能裝備健康狀況監(jiān)測預警等遠程運維服務。
五、構建支撐體系
面向重點產(chǎn)品研發(fā)和行業(yè)應用需求，支持建設并開放多種類型的人工智能海量訓練資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集和云服務平臺，建立并完善人工智能標準和測試評估體系，建設知識產(chǎn)權等服務平臺，加快構建智能化基礎設施體系，建立人工智能網(wǎng)絡安全保障體系。著重在以下領域率先取得突破：
（一）行業(yè)訓練資源庫。面向語音識別、視覺識別、自然語言處理等基礎領域及工業(yè)、醫(yī)療、金融、交通等行業(yè)領域，支持建設高質(zhì)量人工智能訓練資源庫、標準測試數(shù)據(jù)集并推動共享，鼓勵建設提供知識圖譜、算法訓練、產(chǎn)品優(yōu)化等共性服務的開放性云平臺。到2020年，基礎語音、視頻圖像、文本對話等公共訓練數(shù)據(jù)量大幅提升，在工業(yè)、醫(yī)療、金融、交通等領域匯集一定規(guī)模的行業(yè)應用數(shù)據(jù)，用于支持創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新。
（二）標準測試及知識產(chǎn)權服務平臺。建設人工智能產(chǎn)業(yè)標準規(guī)范體系，建立并完善基礎共性、互聯(lián)互通、安全隱私、行業(yè)應用等技術標準，鼓勵業(yè)界積極參與國際標準化工作。構建人工智能產(chǎn)品評估評測體系，對重點智能產(chǎn)品和服務的智能水平、可靠性、安全性等進行評估，提升人工智能產(chǎn)品和服務質(zhì)量。研究建立人工智能技術專利協(xié)同運用機制，支持建設專利協(xié)同運營平臺和知識產(chǎn)權服務平臺。到2020年，初步建立人工智能產(chǎn)業(yè)標準體系，建成第三方試點測試平臺并開展評估評測服務；在模式識別、語義理解、自動駕駛、智能機器人等領域建成具有基礎支撐能力的知識產(chǎn)權服務平臺。
（三）智能化網(wǎng)絡基礎設施。加快高度智能化的下一代互聯(lián)網(wǎng)、高速率大容量低時延的第五代移動通信（5G）網(wǎng)、快速高精度定位的導航網(wǎng)、泛在融合高效互聯(lián)的天地一體化信息網(wǎng)部署和建設，加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)建設，逐步形成智能化網(wǎng)絡基礎設施體系，提升支撐服務能力。到2020年，全國90%以上地區(qū)的寬帶接入速率和時延滿足人工智能行業(yè)應用需求，10家以上重點企業(yè)實現(xiàn)覆蓋生產(chǎn)全流程的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)示范建設，重點區(qū)域車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡設施初步建成。
（四）網(wǎng)絡安全保障體系。針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能家居等人工智能重點產(chǎn)品或行業(yè)應用，開展漏洞挖掘、安全測試、威脅預警、攻擊檢測、應急處置等安全技術攻關，推動人工智能先進技術在網(wǎng)絡安全領域的深度應用，加快漏洞庫、風險庫、案例集等共享資源建設。到2020年，完善人工智能網(wǎng)絡安全產(chǎn)業(yè)布局，形成人工智能安全防控體系框架，初步建成具備人工智能安全態(tài)勢感知、測試評估、威脅信息共享以及應急處置等基本能力的安全保障平臺。
六、保障措施
（一）加強組織實施
強化部門協(xié)同和上下聯(lián)動，建立健全政府、企業(yè)、行業(yè)組織和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、智庫等的協(xié)同推進機制，加強在技術攻關、標準制定等方面的協(xié)調(diào)配合。加強部省合作，依托國家新型工業(yè)化產(chǎn)業(yè)示范基地建設等工作，支持有條件的地區(qū)發(fā)揮自身資源優(yōu)勢，培育一批人工智能領軍企業(yè)，探索建設人工智能產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，促進人工智能產(chǎn)業(yè)突破發(fā)展。面向重點行業(yè)和關鍵領域，推動人工智能標志性產(chǎn)品應用。建立人工智能產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計體系，關鍵產(chǎn)品與服務目錄，加強跟蹤研究和督促指導，確保重點工作有序推進。
（二）加大支持力度
充分發(fā)揮工業(yè)轉型升級（中國制造2025）等現(xiàn)有資金以及重大項目等國家科技計劃（專項、基金）的引導作用，支持符合條件的人工智能標志性產(chǎn)品及基礎軟硬件研發(fā)、應用試點示范、支撐平臺建設等，鼓勵地方財政對相關領域加大投入力度。以重大需求和行業(yè)應用為牽引，搭建典型試驗環(huán)境，建設產(chǎn)品可靠性和安全性驗證平臺，組織協(xié)同攻關，支持人工智能關鍵應用技術研發(fā)及適配，支持創(chuàng)新產(chǎn)品設計、系統(tǒng)集成和產(chǎn)業(yè)化。支持人工智能企業(yè)與金融機構加強對接合作，通過市場機制引導多方資本參與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在首臺（套）重大技術裝備保險保費補償政策中，探索引入人工智能融合的技術裝備、生產(chǎn)線等關鍵領域。
（三）鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)
加快建設和不斷完善智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能語音、智能傳感器、機器人等人工智能相關領域的制造業(yè)創(chuàng)新中心，設立人工智能領域的重點實驗室。支持企業(yè)、科研院所與高校聯(lián)合開展人工智能關鍵技術研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化。鼓勵開展人工智能創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和解決方案大賽，鼓勵制造業(yè)大企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、基礎電信企業(yè)建設"雙創(chuàng)"平臺，發(fā)揮骨干企業(yè)引領作用，加強技術研發(fā)與應用合作，提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新力和國際競爭力。培育人工智能創(chuàng)新標桿企業(yè)，搭建人工智能企業(yè)創(chuàng)新交流平臺。
（四）加快人才培養(yǎng)
貫徹落實《制造業(yè)人才發(fā)展規(guī)劃指南》，深化人才體制機制改革。以多種方式吸引和培養(yǎng)人工智能高端人才和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才，支持一批領軍人才和青年拔尖人才成長。依托重大工程項目，鼓勵校企合作，支持高等學校加強人工智能相關學科專業(yè)建設，引導職業(yè)學校培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展急需的技能型人才。鼓勵領先企業(yè)、行業(yè)服務機構等培養(yǎng)高水平的人工智能人才隊伍，面向重點行業(yè)提供行業(yè)解決方案，推廣行業(yè)最佳應用實踐。
（五）優(yōu)化發(fā)展環(huán)境
開展人工智能相關政策和法律法規(guī)研究，為產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展營造良好環(huán)境。加強行業(yè)對接，推動行業(yè)合理開放數(shù)據(jù)，積極應用新技術、新業(yè)務，促進人工智能與行業(yè)融合發(fā)展。鼓勵政府部門率先運用人工智能提升業(yè)務效率和管理服務水平。充分利用雙邊、多邊國際合作機制，抓住"一帶一路"建設契機，鼓勵國內(nèi)外科研院所、企業(yè)、行業(yè)組織拓寬交流渠道，廣泛開展合作，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、合作共贏。
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