《中国人工智能发展报告》新闻发布会暨研讨会（以下简称《报告》）近日在清华大学举行。
本《报告》由清华大学中国科技政策研究中心整理编写。
汇聚了国内众多领先研究团队的智慧，涵盖了人工智能的科技产出与投入、产业发展与市场应用、发展战略与政策环境、社会认知与综合影响等四个方面，全面展示人工智能旨在了解中国及全球人工智能发展现状和趋势，以达到提高公众认知、助力行业健康发展、服务国家战略决策的目的。
会后，清华大学公共管理学院教授、院长、清华大学中国科技政策研究中心主任薛澜就人工智能相关话题接受了记者采访。
我国AI《中国人工智能发展报告》的两个短板，其实是对中国当前AI发展各个方面的综合描述，包括AI资金和人力投入、论文、专利、产业发展产出等。
还有一点就是要对各国的相关战略和政策，以及全社会对人工智能的关注度及其相关影响进行比较全面、系统的分析。
总的来说，这个《报告》有几个特点。
首先，它的视角立足当前，着眼未来；其次，报告虽然重点关注中国人工智能的发展，但也有国际数据进行对比，可以看出中国在全球发展中处于什么位置；第三，本报告联合了相关领域最权威的机构进行统计分析。
数据是第一手的，比较权威可靠。
通过阅读报告，您可以了解目前我国人工智能的发展现状，了解我们在未来发展中的优势和劣势。
我认为从目前来看，我国人工智能的短板有两个方面：第一，从人工智能产业的发展来看，应该说我国的创新基础还不是很扎实。
从《报告》分析来看，无论是人工智能论文的发表还是人工智能技术专利的产出，与学术研究相比，中国企业在这方面与国外同行相比还相对落后。
全球产出AI论文最多的20家公司中，中国只占据一席之地，而且还是谁都想不到的国家电网。
中国人工智能领域的其他领先企业我们很熟悉，但我们却看不到他们。
这是值得我们关注的。
归根结底，我们关注人工智能不仅是因为它是一个非常重要的基础研究领域和应用研究领域，更重要的是如何将人工智能的巨大潜力转化为生产力，为我国社会发展发挥推动作用。
进步。
这是中国企业值得付出更多努力的地方。
第二个方面是人才短缺的问题。
从国际人工智能人才投入金额来看，中国人工智能人才投入全球领先，仅次于美国位居第二。
然而，我国优秀人工智能人才比例很低。
美国在优秀人工智能人才比例上遥遥领先，累计达全球25.5%，是排名第二的英国的4.4倍。
在这方面，我们的差距非常大，需要长期的积累。
也就是说，我们不仅需要培养一支庞大的人工智能人才大军，还需要拥有一大批顶尖领军人才，这是我们需要重视的。
发展AI产业时，不要追求“短期、快速”。
我觉得由于这两年人工智能的发展，各方面的应用机会确实大大增加了，而且它的风险投资等方面也增长得比较快。
从投资的角度来看，一些企业追求“短、平、快”的业绩也是可以理解的。
但是，如果着眼长远利益，特别是在中国发展的现阶段，如果大多数企业仍然追求“短、平、快”，那么我们长期发展的基础就不牢固。
我认为要解决这个问题，一方面不仅是企业要改变这种态度；另一方面，企业要改变这种态度。
另一方面，国家政策需要做出重大调整。
对于企业来说，如果短期内跟风，这样的企业基础并不扎实。
如果遇到金融危机或者贸易战，他们很可能经不起风浪，整个公司都会被颠覆。
但是，如果一个企业能够目光长远，及早谋划，进行更深入的研究，打下坚实的基础，那么无论遇到什么情况都会立于不败之地。
在政府政策方面，首先是鼓励企业做好研发。
目前的研发投入加计扣除是一个非常好的政策。
二是营造更好的金融环境。
我认为金融投资环境非常重要。
如果整个市场有很多赚游资的机会，就很难保证企业愿意投入大量资金进行研发。
因此，进一步净化和清理整个金融环境非常重要。
人工智能是第四次工业革命的一部分。
人工智能是第四次工业革命中的一种技术。
但第四次工业革命不仅包括人工智能，还包括生物技术、新能源等。
第四次工业革命实际上是物理空间、信息空间、生物空间的有机融合。
如果要说第四次工业革命何时到来，我们当代人很难判断。
也许50年、20年后，当我们研究人类发展史时，我们可能会说，21世纪的某年某月，就是第四次工业革命的时间点。
当然，人工智能是一项标志性技术，从中可以找到答案。
索菲亚是历史上第一个获得公民身份的机器人，这也可以成为沙特阿拉伯去年授予她公民身份时的一个里程碑事件。
人工智能确实是第四次工业革命中非常突出和亮点的技术，但第四次工业革命不仅仅是人工智能。
人工智能未来发展方向仍存在诸多不确定性。
人工智能发展到今天，还不是强智能应用，而只是弱智能应用。
我认为未来出现与人类智能相当的强人工智能也不是不可能。
这也是社会上各种忧虑的根源。
但另一方面，我觉得庆幸的是，在我们距离强人工智能的发展还很遥远的时候，我们的国家和公众已经开始高度关注这个问题了。
这样，在未来科技发展的道路上，我们就能够与社会各方共同探讨、协商，自觉引导科技向更好造福人类社会、风险最小的道路发展。