前言：人工智能的概念及发展历史
一) 人工智能的概念
人工智能： 以机器为载体的智能， 是相对于人类智能和动物智能， 也叫机器智能。 2022 年 7 月 20 日发布《新一代人工智能发展规划》 (国发〔2022〕35 号)一)人 工智能的概念。
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。
三个阶段的目标：
2022 年：与世界先进水平同步
2025 年：部份达到世界率先水平
2030 年：总体达到世界率先水平
(二)世界各国高度重视人工智能的发展方向
美国：2022 年 10 月，美国连续发布两个重要战略文件《为人工智能的未来 做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》，将人工智能上升到国家战 略层面。
在技术方向上， 美国将机器人技术列为警惕技术， 主攻军用机器人技术。 人 工智能技术使五角大楼重新调整了人和机器在战场上的位置， 这些新武器的速度 和精确度都会大大提高，可以大幅减少士兵伤亡。
日本： 日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱， 提出 “机器人驱动的新工 业革命”。
日本文部科学省计划在今后 10 年投入 1000 亿日元， 用于人工智能的研发， 在东 京建立研究基地。
日本在 2022 年度预算中，对人工智能的研究是 924 亿日元，是 2022 年预算的 9 倍。
欧洲： 欧盟 2022 年启动人脑计划，为期 10 年，欧盟和参预国投入近 12 亿欧 元经费，在 2024 年设计出能够摹拟人脑运作原理的超级计算机。
英国： 2022 年，英国政府把人工智能及机器人技术列为国家重点发展的八大 技术之一。
2022 年出台了《英国机器人及自主系统发展图景》。
2022 年，英国政府科学办公室发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与
影响》。
目前， 英国已经把人工智能列为战略性和尖端科技的重中之重， 力图抢占人 工智能发展的制高点。
中国；中国工程院《中国人工智能发展战略研究》
大数据智能 跨媒体智能 体智能 混合增强智能 自主无人系统 重要领域： 智能创造 、智能医疗、智能城市、智能农业
人工智能领域对社会影响的一些共性问题： 安全测评、技术标准、法律法规、 综合影响。
人工智能从越变为：
1.从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习；
2.从处理类型单一的数据到跨媒体认知、学习和推理；
3.从追求“机器智能”迈向人机混合的“增强智能”；
4.从聚焦“个体智能”到“体智能”；
5.从机器人到自主无人系统。
(三)人工智能的发展历史
特斯拉新董事长人工智能于 1956 年提出；
1986 年启动“863 计划”，对智能计算机进行了部署；
深度学习模型于 2022 年提出；
2022 年，神经形态计算系统浮现；
未来， 更强的超级人工智能可能浮现； 关注机器作为载体支撑人工智能的发展。
1956 年到 1986 年，经典人工智能取得了不少阶段性成果。
1986 年到 2022 年，为人工智能的发展带来了新一轮的技术变革。
未来 30 年全球竞争，人工智能是一个焦点，是一个重中之重的方向。
除了关注人工智能，也要关注实现人工智能所需的基础性平台。
一、 《新一代人工智能发展规划》 要点解读
一) 《新一代人工智能发展规划》的提出
战略目标：
到 2022 年，我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智 能产业成为新的重要经济增长点。
到 2025 年，人工智能基础理论实现重大突破， 技术与应用部份达到世界领 先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。
到 2030 年， 人工智能理论、 技术和应用总体达到世界率先水平， 成为世界 主要的人工智能创新中心。
新一代人工智能总体部署
(二)新一代人工智能的五个技术发展方向
大数据智能
目标：
形成从数据到知识、 到智能的可解释的和更通用的能力， 形成能融合使用多 领域数据的知识中心， 支撑形成新技术、新产品和新系统的跨界融合与创新服务。
研究面向 CPH (赛博、物理、 人类)三元空间的知识表达新体系，链接实体、 关系和行为； 研究数据驱动和知识引导相结合的知识挖掘、 自主学习、 辅助创新
和动态演化等新方法；研发知识计算引擎软件、博弈和决策支撑软件。 典型示范：智慧医疗、智能经济和社会管理等。
体智能
研究体智能在互联网上的激励与涌现、 协同与演化、 感知与学习等技术及 支撑环境。
研发体智能的组织软件与平台，开辟新的体智能产业生态。 示范应用：众创科研、分享交通、智医疗。
跨媒体智能
目标：
研制跨媒体智能感知、 学习和推理， 以语义相通相容为媒介， 实现跨媒体分 析推理，为建立“耳聪目明”和“融会贯通”的智能提供技术支撑，完成示范应 用。
研究内容：语言、视觉、图形、听觉和各种传感器等多媒体感知分析和语义 相通相容的理论、 方法和模型， 研发智能感知和跨媒体自主学习新系统、 新软件、 新器件。
示范应用：智能安全、创新设计。
人机混合增强智能
目标： 实现生物智慧系统与机器智能系统的密切耦合、 相互协同工作， 形成 更强的智慧和能力，提供示范应用。
研究内容：研脑机协同的环境/情境感知理解、自然交互、知识学习、动作 控制与决策的理论、方法和技术，研发新型传感器件、智能系统水平测试平台、 人机共融编程及产品设计软件、人机交互新技术。
示范应用：脑控机器人、多自主智能体的管理软件、智能教育、穿戴设备及人机 一体化的新产品。
自主无人系统
目标：以海、陆、空、天自主无人载运操作平台、复杂无人生产加工系统等 为典型对象，深入研究智能自主系统的技术、架构、平台和设计标准。
研究内容： 研究运动目标和场景的智能感知， 基于多模态信息融合和机器学 习的协同、规划、决策、行动的理论与方法。
示范应用： 无人车、 无人机、 服务机器人、 空间机器人、 海洋机器人、 无人车间、
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