我國人工智能核心軟硬件發展戰略研究

　　摘要：人工智能(AI)是推動全球數字化發展的重要賦能技術，正在引領新一輪科技革命和產業變革;加快培育和推進我國 AI 核心軟硬件技術及產業發展，對推動我國實現跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升具有重要倡議意義。本文圍繞當前 AI 核心軟硬件在技術、產業和政策等方面的發展情況，梳理了國內外的發展現狀，分析了我國發展面臨的問題，指出了我國 AI 核心軟硬件技術及產業的發展思路，提出了面向 2025 年和 2035 年的 AI 核心軟硬件發展倡議目標，從 AI 核心硬件、AI 核心軟件、AI 相關基礎技術 3 個方面凝練了今后發展的重點任務。研究建議，將 AI 核心軟硬件技術納入國家科技創新頂層規劃，加大科研投入;加強 AI 開源平臺建設，開展示范應用;開展 AI 關鍵共性技術研發，實現協同創新;實施 AI 產業基礎再造，牽引產業鏈升級;完善 AI 創新人才培養體系，以期推動我國 AI 核心軟硬件持續發展。

　　本文源自高蕾; 符永銓; 李東升; 廖湘科， 中國工程科學 發表時間：2021-06-15

　　關鍵詞：人工智能;核心軟硬件;人工智能芯片;智能基礎算法;新型使能技術

　　一、前言

　　隨著人工智能(AI)成為引領新一輪科技革命和產業變革的倡議性技術，世界各國正積極搶占人工智能競爭制高點，爭相制定相關國家發展倡議和規劃，以抓住人工智能發展帶來的新機遇，掌握國際科技競爭中的主導權。我國已將人工智能技術發展提升到國家倡議層面，2017 年，國務院發布《新一代人工智能發展規劃》[1]，提出了面向 2030 年我國新一代人工智能發展的指導思想、倡議目標、重點任務和保障措施，構筑了我國人工智能發展的先天優勢;同時，明確提出要以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向，構建開放協同的人工智能科技創新體系，全面支撐科技、經濟、社會發展和國家安全。

　　近年來，我國人工智能技術和產業蓬勃發展，進入了新的發展階段，但在人工智能基礎理論與原始創新方面仍相對薄弱，核心智能芯片和基礎元器件的自主研發生產能力與國際領先水平差距較大，存在關鍵環節受制于人的現象;在系統軟件領域，缺乏超前研發布局，不利于國內企業參與國際競爭，也使國民經濟和國家安全存在遠期隱憂。隨著中美貿易摩擦升級、逆全球化等國際環境變化，擺脫對國外技術的體系性依賴，實現關鍵技術、重要設備等的自主可控，刻不容緩。為此，我國一直努力從提升核心技術競爭力、加強國產制造能力、掌握新興產業主導權等方面來推動國產化進程。2017 年 12 月，工業和信息化部印發《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020 年)》[2]，提出實現神經網絡芯片量產并在重點領域開展規模化應用，這對加速我國人工智能芯片自主研發、促進產業發展產生重大影響。2020 年 10 月，十九屆五中全會提出，把科技自立自強作為國家發展的倡議支撐，到 2035 年，要在關鍵核心技術領域實現重大突破 [3]，這是我國首次將科技自立自強提高到國家倡議層面。科技創新在“十四五”時期將備受重視，同時通過科技創新和國產化自主發展，必將進一步推動人工智能技術的發展和應用，改變當前對國外技術依賴性強的被動局面。

　　軟硬件是人工智能核心技術，影響人工智能深層次發展，同時也是未來我國角逐人工智能時代的重要內容。為進一步推動我國人工智能技術發展，本文分析人工智能核心軟硬件技術的國內外發展現狀，從技術、產業和政策等方面總結我國人工智能核心軟硬件自主發展面臨的挑戰，提出未來人工智能核心軟硬件發展的倡議目標、重點發展任務，最后提出政策建議和保障措施。

　　二、人工智能核心軟硬件的國際發展現狀

　　(一)政府規劃方面

　　21 世紀以來，人工智能發展迎來第三次浪潮，人工智能對科技、產業和社會變革帶來的巨大發展潛力得到全球眾多國家的普遍認同，美國、中國、歐盟、日本等國家和地區紛紛制定了人工智能國家發展倡議或計劃，圍繞技術創新、人才培養、標準規范等開展全面布局，積極把握人工智能發展契機，搶占人工智能領域的發展主導權。

　　美國繼 2016 年發布《美國人工智能研發倡議計劃》后，在 2019 年啟動“美國人工智能倡議”，確保其在人工智能領域的主導作用。2017 年 7 月，我國發布《新一代人工智能發展規劃》;同年 12 月，發布《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020)》，積極推進人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，力爭成為世界主要人工智能創新中心。2019 年，德國、日本、韓國、俄羅斯等都不斷推動和更新國家人工智能發展倡議，以更好迎接快速發展的人工智能科技創新和經濟社會發展新形勢;另外，至少還有 18 個國家正在籌備制定國家人工智能發展計劃。

　　各國或地區推出的人工智能發展規劃各有偏重、各具特色，在技術發展、創新性應用、數據互連互通、扶持創新企業、人才培育等方面都不盡相同。其中，中國、美國兩國因具有開放的市場環境、海量數據資源、強有力的倡議引領和政策支持、優秀的人工智能領域人才等多項優勢，在人工智能發展的倡議規劃上更為全面;歐洲各國則將重心放在道德倫理標準制定與垂直行業應用方面 [4]。隨著各國或地區相關政策和發展倡議的完善并落地，人工智能各領域發展逐步形成了顛覆性創新不斷涌現的新格局，人工智能競爭態勢或將發生新的變化。

　　(二)技術方面

　　在人工智能核心硬件方面，根據應用領域不同，可以將智能芯片分為云端人工智能芯片、邊緣人工智能芯片、新型人工智能芯片 3 類。在云端，通用圖形處理器(GPU)被廣泛應用于神經網絡訓練和推理;張量處理單元(TPU)等定制人工智能芯片使用專用架構實現了比同期中央處理器(CPU)和 GPU 更高的效率;現場可編輯邏輯門陣列(FPGA)在云端推理應用中也占有一席之地，具有支持大規模并行、推理延時低、可變精度等特點。在邊緣計算領域，智能手機是目前應用最為廣泛的邊緣計算設備，自動駕駛是未來邊緣人工智能計算的最重要應用之一，為此，推理計算能力、功耗和成本是應用于邊緣設備人工智能芯片關注的主要因素。目前，云端和邊緣設備在各種人工智能應用中通常是配合工作的，隨著邊緣設備能力不斷增強，越來越多的計算工作負載將在邊緣設備上執行。新型人工智能芯片主要包括神經形態芯片、近內存計算芯片、存內計算芯片等，目前仍處于探索研發階段。

　　在人工智能核心軟件方面，智能計算框架軟件呈現出龍頭企業競爭進一步激烈的發展趨勢，并以支持深度學習為核心向支持廣泛人工智能領域擴展。同時，人工智能系統軟件編譯技術得到迅速發展，人工智能模型算法通用、易用與可移植水平也不斷提高，在工業界和學術界涌現出許多優秀的深度學習專用編譯器，用以解決不同上層應用在使用不同底層硬件計算芯片時的兼容問題，實現從單純依賴定制基礎庫轉變為與深度學習編譯器協同發展。智能計算基礎庫為智能硬件提供智能計算基礎算法加速庫，逐漸成為智能硬件廠商的“標配”，目前已有多家企業推出了智能計算基礎庫。

　　(三)產業方面

　　目前，全球人工智能技術與產業持續高速發展，已經基本形成了由芯片、數據、開發框架、算法、應用組成的產業生態，在計算機視覺、自然語言處理、跨媒體分析推理、自適應學習、群體智能、自主無人系統、智能芯片、腦機接口等核心技術方面取得突破性進展，人工智能典型應用產業和場景遍布安防、金融、交通、教育、醫療、制造等領域，極大提高了社會自動化程度，提升了工業生產力，創造出了新的經濟效益;同時，人工智能技術對未來教育和勞動力轉型也帶來了新機會。預計到 2030 年，人工智能將為全球生產總值帶來 14% 的額外提升 [5]。

　　在人工智能核心硬件發展方面，全球整體水平處于技術和市場成熟的早期階段，從通用型正逐步向定制化、專用化方向發展，產品主要涵蓋云訓練、云推理和終端推理 3 個領域，并在云計算、自動駕駛、智能安全、移動互聯網等場景中得到了很好應用。2019 年，全球人工智能芯片的市場規模為 110 億美元;預計 2025 年，全球人工智能芯片市場規模將達 726 億美元 [6]。隨著人工智能關鍵技術在第五代移動通信(5G)、物聯網、云計算和大數據等新興技術領域不斷取得突破性進展，未來人工智能應用市場前景將更加廣闊，為人工智能加速完善創造發展空間。

　　在人工智能核心軟件方面，國際上的人工智能龍頭企業積極開展智能計算框架軟件開發，呈現出群雄競爭、國外壟斷的發展態勢。智能計算框架軟件作為人工智能技術的引擎，主要用于計算、數據分析和自動推理。美國目前是人工智能算法發展水平最高的國家，在國際上占有絕對優勢。我國僅有少數幾家科技龍頭企業擁有人工智能算法的開放平臺，在人工智能基礎及技術層企業中的基礎算法及軟件平臺公司數量僅占 4% [7]。目前，主流的智能計算框架軟件多為開源獲取，隨著國內科技優勢企業主導的智能計算框架軟件的進一步開源，我國開源市場將迎來更好的發展。

　　三、 我國人工智能核心軟硬件的發展現狀及面臨的問題

　　(一)發展現狀

　　近年來，在國家多項政策和資金支持下，我國人工智能技術攻關和產業應用的發展勢頭迅猛，人工智能產業結構逐漸完善。①我國不斷加大對機器視覺、智能交通等領域的投入，與智能教育、智能醫療、智能機器人相關的人工智能獨角獸企業快速成長，領軍型巨頭企業在智能交通、智能醫療、智慧商務等垂直領域密集布局 [8]。②我國人工智能領域在企業數量、專利數量、論文數量等方面都處于國際領先行列 [9]，涌現出一批具有國際影響力的創新性成果。③以華為技術有限公司、百度在線網絡技術(北京)有限公司、阿里巴巴集團控股有限公司為代表的多家企業作為人工智能企業的發展代表，在人工智能領域技術和應用場景創新中的創新主體作用正在日益強化，成為人工智能技術研發投入的重要來源，在人工智能基礎研究和前沿技術成果方面做出眾多貢獻，是我國加速人工智能產業化落地和技術迭代的重要推手。④我國自主研發的開源深度學習框架、開源工具集、開源應用軟件、開源社區快速發展，在國際人工智能開源社區的貢獻度已成為僅次于美國的第二大貢獻國。

　　在人工智能核心硬件發展方面，我國正由通用型逐步朝定制化、專用化方向推進，從使用通用 CPU、GPU 轉向定制研發人工智能芯片，相關產品涵蓋云訓練、云推理和終端推理等領域，推動我國人工智能產業鏈在廣度與深度上得到了進一步提升，助力我國掌控人工智能時代主導權。2018 年以來，我國人工智能芯片加速發展，已推出云邊端等十余款人工智能芯片產品并投入商業化應用，眾多企業競相布局人工智能芯片領域，發展前景較好(見表 1)。目前，我國人工智能硬件研發能力顯著增強，獨特的發展優勢促進了國產人工智能芯片的技術創新：在芯片設計上，國內龍頭企業大多采用自主設計指令集或體系架構，已達到國際先進水平;在芯片研制、代工、封測等方面部分達到國際先進水平，實現了量產并在重點領域實現規?；瘧?。預計 2023 年，我國人工智能芯片市場規模將突破千億元 [10];隨著 5G、物聯網的發展，下游應用場景爆發，預計未來 3 年，我國人工智能市場規模仍將保持 50% 以上的迅猛增長速度 [11]。但是，部分上游基礎技術仍嚴重依賴國外，芯片制造工藝與國外相比仍落后兩代，其中用于生產芯片的光刻機是制約發展的重要短板。

　　在人工智能核心軟件發展方面，我國已逐步在底層基礎支撐、核心技術創新、上層行業應用之間建立了初步產業鏈。人工智能基礎軟件得益于獨創性強、數據獲取渠道廣、行業應用場景豐富以及總體投資水平高等優勢，在技術創新與快速商業化方面形成了良好的發展環境。我國在自主研發開源深度學習框架、開源工具集、開源應用軟件等方面取得可喜成績，可與國際高水平團隊實現同臺競技。在智能計算框架軟件方面，我國多家企業和研究機構推出了國產化智能框架軟件并基本開源，推動了我國智能基礎軟件的發展;智能算法庫是發揮智能芯片計算效能的重要支撐，我國主流智能芯片廠商都配套開發了相應的智能算法庫。近年來，雖然國產自主研發的人工智能基礎軟件陸續推出，但普及推廣力度不足，大部分企業仍較多使用國外開源的人工智能算法和智能計算框架，使國產產品發展受阻，市場競爭乏力。

　　(二)面臨的主要問題

　　“十三五”以來，我國人工智能核心軟硬件技術和產業發展成效顯著，但對比全球產業同期發展態勢，應對未來國產自主發展需求，仍然存在著制約發展的一些問題。

　　1. 人工智能硬件核心技術受制于人，設計能力和制造能力失衡

　　與傳統半導體產業相比，我國智能芯片產業與世界先進水平的差距較小，在總體上處于核心技術受制于人、產品處于中低端的狀態。我國智能芯片設計能力已接近世界強國水平，但智能芯片設計企業對國外工具鏈的依存度較高，長期的芯片代工模式導致設計能力和制造能力失衡失配，產業鏈中核心關鍵環節的國產化水平難以與實際產業應用相對接，增加了產業供應鏈的不可控性和不安全性。

　　2. 人工智能軟件對開源技術依賴性高，基礎理論研究存在短板

　　我國在人工智能算法和軟件方面對國外開源深度學習框架的依賴程度較深，相關產品雖在部分垂直領域有所突破，但引領優勢不明顯。人工智能基礎理論缺乏重大原創科技成果 [12]，智能計算算法庫與國外開源框架捆綁發展，跟蹤創新趨勢嚴重，自主可持續發展能力不足，嚴重限制了國產人工智能軟件發展能力提升。

　　3. 人工智能產業生態體系不完整，持續發展動力不足

　　由于產業鏈布局不完備，我國人工智能軟硬件企業間的合作和資源對接力度不足，未形成協同聯動的完整產業生態體系 [12]，難以構建價值閉環。具體表現為，由于缺乏對產業特征和規律的深入理解，適應人工智能特征的政策尚不健全;在財政投入、知識產權保護、企業權益保障等方面扶持力度不足，人工智能初創企業難以形成自主發展能力，持續發展蒙受考驗。

　　4. 人工智能基礎創新環境不完善，產品協同創新機制亟待優化

　　目前，我國在人工智能核心技術引進方面缺乏統一的統籌管理，存在技術引進混亂、同質化競爭嚴重等問題;在相關技術和產品的安全可控方面，缺少評價標準以及缺乏相關政策法規的支撐。另外，我國企業缺乏對產業生態的主導權，協同創新和應用效果尚未顯現，良性、共贏的產業環境仍需完善。

　　四、 我國人工智能核心軟硬件的發展思路、倡議目標與重點任務

　　(一)發展思路

　　我國人工智能核心軟硬件技術和產業未來的發展思路為：構建完整的人工智能軟硬件技術體系，實現從智能硬件到智能軟件的上下游協同創新的跨越式發展，推動人工智能技術及產業的自主可控與可持續發展。

　　一是以應用為牽引，構建完整的人工智能軟硬件技術體系。以各領域智能應用為牽引，實現從算法、框架軟件、元器件、部件到系統結構的人工智能核心軟硬件的創新設計，把握核心關鍵技術突破和產業化應用的機會，注重人工智能軟硬件技術研發與應用的自主創新，實現全產業鏈的整體技術突破。

　　二是走合作競爭之路，促進人工智能上下游協同創新，實現跨越式發展。匯聚國內優勢科研力量，加強學科交叉，形成競爭性組合，激活潛能，提高效率，以競爭促合作、促創新、促超越。立足相對成熟的技術路線，夯實基礎補短板，積極探索前沿技術路線，搶奪先機，實現跨越，推動我國人工智能軟硬件技術從跟跑并跑向并跑領跑轉變。

　　三是利用可控開源，形成自主生態體系，確?？沙掷m發展。面向國家重點倡議需求，基于可控開源的協同創新科研模式，著力打造“小核心、大外圍”的人工智能軟硬件技術創新生態環境，實施倡議追趕，優先發展短板技術;同時，把握未來先進技術發展趨勢，積累經驗并積極探索創新，提升人工智能軟硬件技術的可持續發展能力。

　　(二)倡議目標

　　面向未來新一代人工智能技術發展與產業化需求，我國亟需在人工智能軟硬件基礎理論、核心關鍵技術等方面取得重大突破，建立起全產業鏈生產能力，實現人工智能產業整體躍升，建成更加完善的人工智能軟硬件系統自主創新體系。為此，我國人工智能軟硬件技術和產業的倡議目標為：力爭 2025 年在人工智能軟硬件基礎理論與核心關鍵技術方面取得重大突破，取得一系列人工智能軟硬件標志性產品，在若干重點領域形成國際競爭優勢，部分技術與應用達到世界領先水平;到 2035 年，融合前沿人工智能技術，建成更加完善的人工智能軟硬件自主創新體系，在人工智能軟硬件理論、技術與應用方面總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。

　　(三)重點發展任務

　　1. 人工智能核心硬件

　　面向推理、訓練、感知、認知等多種智能計算需求，在人工智能核心硬件方面，重點發展任務是在人工智能芯片研發、智能感知設備設計、基于新型使能技術的智能硬件研制、智能計算系統評測與服務等方面取得重大核心關鍵技術成果，引領智能計算體系結構創新，夯實產業基礎，壯大智能硬件產業規模，把握技術和研發的制高點，實現我國人工智能硬件市場的全自主供應和國產化替代，形成國內國際雙循環相互促進的發展格局。

　　(1)人工智能芯片。在我國智能芯片標準指令集設計、智能計算芯片體系結構、支持新型使能領域算法的智能硬件加速結構設計、存算融合的智能芯片體系結構、智能芯片敏捷開發技術等方面取得重大進展，加強智能芯片研制重大基礎設施建設，強化智能芯片國產全自主研制環境建設，建立智能芯片在云端和邊緣計算等領域的應用示范項目，支撐未來國產全流程智能芯片研制;推進滿足國產智能芯片型譜發展演進需要的芯片新型體系架構設計、智能計算增強技術、產業生態技術等方面的發展，加快促進新一代人工智能核心硬件的研發和產業化，實現可對標國際先進水平的智能芯片自主研發。

　　(2)智能感知設備。在多源異質智能傳感設備設計、“人機物”協同交互技術、跨領域智能感知技術、傳感器高度集成和低功耗技術等方面取得重大進展，加強多維人機交互硬件設計、跨領域智能感知、識別和預測等方面的研究，提升未來智能硬件在感知識別、知識計算、認知推理、運動執行、人機交互等方面的能力。

　　(3)基于新型使能技術的智能硬件。重點加強類腦芯片以及基于憶阻器、光子集成器件、納米器件等使能技術的新型智能芯片研究，推動設立相關聯合研究專項，在智能硬件的體系架構、工藝制造等方面取得變革性突破。

　　(4)智能計算系統評測與服務。重點開展智能計算層次評估技術、智能硬件測控技術等方面的研究，推進人工智能硬件技術標準體系、評估體系、管理體系等綜合基礎體系的細化研究，提供涵蓋廣泛應用場景的智能核心硬件綜合支撐服務。

　　2. 人工智能核心軟件

　　為滿足智能計算生態長遠穩定發展需求，人工智能核心軟件方面的發展重點為在智能計算基礎軟件、智能基礎算法庫、智能軟硬件協同技術、創新智能理論研究等重大核心關鍵技術方面取得突破，堅持自主創新軟硬件迭代滾動式發展，提升研發產品的競爭力，形成良好的智能計算軟件競爭環境，確保在若干方向實現國際引領。

　　(1)智能計算基礎軟件。在國產智能計算框架軟件、智能處理編程模型、智能異構計算軟件棧、智能計算編譯器、自然理解和大規模知識融合處理應用軟件、多態感知信息融合應用軟件、智能應用支撐環境等方面取得重大進展，加快推進國產人工智能基礎軟件的產業化進程，促進面向行業的國產智能基礎軟件的典型應用、推廣與創新場景培育，提高在我國各行業領域應用中的普及率，實現相關產業的追趕突破。

　　(2)智能基礎算法庫。遠期人工智能軟件技術發展路徑將沿著智能算法的研究主線向前發展，發展重點為在國產智能算法庫、智能加速庫、智能計算優化技術等方面取得突破性進展，探索面向深度學習和存儲結構的智能計算體系結構優化技術，加強算法理論研究;推動人工智能核心算法和底層運算庫的技術轉化，促進智能算法和運算庫的科研成果與實際工程應用相結合，從產業領域加快實現技術的成果轉化。

　　(3)智能軟硬件協同技術。在智能軟硬件適配技術、“人機物”軟硬件協同技術、智能系統安全防護技術等方面取得突破性進展，加強人工智能軟硬件協同布局，發揮智能軟硬件一體化技術優勢，強化我國人工智能產業發展的頂層設計能力，促進國產智能基礎軟件和國產智能芯片及硬件的適配、性能優化和應用推廣，完善我國自主知識產權的“基礎軟件 + 人工智能芯片”的產業體系，促進融合技術在各行業的應用推廣。

　　(4)創新智能理論研究。突出研發部署的前瞻性，創新認知智能的機理研究，突破跨領域遷移學習等基礎理論，在類腦智能、群體智能、混合智能等領域取得重大突破，重視基礎研究，發展原始創新能力，形成具有國際影響力的理論創新研究環境。

　　3. 人工智能相關基礎技術

　　從中長期來看，人工智能的發展取決于理論、算法和芯片等基礎層研究的突破創新，為此，亟需在新型使能技術、芯片制造技術、交叉學科領域研究等人工智能相關基礎技術方面取得重大突破，以人工智能的基礎性、前瞻性、源頭性問題研究為突破口，在人工智能引領下實現相關技術的全面發展。

　　(1)新型使能技術。加強前沿科技布局，推動人工智能與光子技術、超導技術、納米技術、量子計算、生物 DNA 計算等新型使能技術的聯合研究，重點在集成智能光子器件與網絡、面向人工智能的光子控制技術、光電超導集成電路設計、基于超導或光子量子位的可擴展量子技術、納米傳感器等方面取得重要突破，夯實新型使能技術在人工智能領域的應用，搶占下一代信息技術至高點。

　　(2)芯片制造技術。加強智能硬件高端制造設備、智能芯片先進封測技術等方面的研發工作，重點在極紫外光源發射器、高精密光學鏡頭、曝光對準技術、硅基光器件、異質異構三維集成技術等方面取得突破;加強頂層布局，政府相關部門加強統一領導，促進國內技術優勢企業、科研院所開展精準合作，提升我國高端光刻機、硅光芯片全流程封裝測試平臺等高尖端設備的自主研發能力，促進人工智能核心硬件制造設備的國產替代。

　　(3)交叉學科領域研究。推動人工智能與生命科學、哲學、心理學、神經科學、認知科學等學科領域的基礎理論開展聯合研究，促進材料、物理和數學等學科領域人工智能相關核心關鍵技術與應用的突破，充分發揮中國工程院、中國科學院等國家核心科研機構的倡議引導作用，支持和推動重點前沿領域的探索與布局。

　　五、政策建議

　　(一)納入國家科技創新頂層規劃，加大科研投入

　　將人工智能核心軟硬件技術發展納入國家發展倡議布局中統籌考慮，在國家支持的重大研發計劃中設立促進國產智能軟硬件研制、面向行業應用的智能軟硬件協同開發等研究專項，匯聚國家優勢力量，實現產業鏈中核心關鍵環節的國產化與實際產業應用精準對接，突破“引進 – 模仿”的被動循環狀態與技術平臺障礙。

　　(二)加強人工智能開源平臺建設，開展示范應用

　　加強建設我國人工智能自主可控的開源平臺建設，發揮國內龍頭企業和科研院所的領軍作用，推動國產開源項目示范應用，有效規避依托國外開源平臺存在的風險，推動從智能硬件到智能軟件平臺的全棧式產品研發體系，支撐更大的應用和模式創新空間，構建有利于創新的開放式、協作化、國際化的國產智能自主創新生態系統。

　　(三)開展人工智能關鍵共性技術研發，實現協同創新發展

　　引導和支持國內企業和科研院所等開展人工智能關鍵共性技術與產品的研發，加強開展關系人工智能發展全局的科學問題的研究，布局相關重點項目，自覺探尋核心技術的研發方向與路徑，突破難點瓶頸問題，推動關鍵共性技術、前沿引領技術、現代工程技術、顛覆性技術齊頭并進，形成整線集成，實現全面發展。

　　(四)實施人工智能產業基礎再造，牽引產業鏈升級

　　充分發揮我國擁有的世界上最完整產業鏈的先發優勢，由政府相關部門組織實施人工智能產業基礎再造和產業鏈提升工程，帶頭應用人工智能國產化產品，引導人工智能基礎設施建設，牽引龍頭企業形成示范效應，引導人工智能軟硬件整條產業鏈的壯大發展。

　　(五)完善人工智能創新人才培養體系，構建持久領軍世界的格局

　　以人工智能重大前沿技術研究為牽引，促進科研、教學與產業相結合，系統培養能深刻理解人工智能技術發展、掌握前沿理論方法、專注解決產業難題的學術領軍人才。以人工智能領域國家重大任務為牽引，建立高等院校與企業聯合育人機制，強化培養人工智能知識結構扎實全面、工程經驗豐富、能把握產業發展方向、引領產業發展的工程領軍人才。