简介：今天，首席执行官指出，要与您分享如何在多方中列出人工智能框架的相关内容。如果您可以解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
人们
人工智能（AI）是使用机器学习和数据分析方法来提供机器模拟和扩展
近年来，在大数据，算法和计算机功能的三个主要要素的驱动下，人工智能进入了高速发展的阶段。
人工智能市场结构
人工智能增强了真实经济的能力，为生产和生命带来了革命性的转变。作为新一轮工业变革的核心力量，人工智能将重塑经济活动的各个方面，例如生产，分销，交换和消费，并分娩对于新企业，新的型号和新产品。从服装，食品，住房到医学教育，人工智能技术已深入整合并降落在社会经济和经济的所有领域。在同一时间，人工智能具有强大的经济辐射效益，并提供经济发展的强大引擎。根据Essezzhe的预测，2035年，人工智能将促进中国的劳动生产率增长27％，总经济增加价值将增加7.1万亿美元。
多角度人工智能行业比较
战略部署：大国竞争，布局有自己的重点
在全球范围内，中国和美国的“双重男性”构成了人工智能的第一个梯队。日本，英国，以色列和法国发展了该国的胜利，并形成第二个梯队。同时，在顶级设计中，大多数国家都加强了人工智能战略的布局，并将人工智能提高到了国家战略。从政策，资本和需求的三个方面来看，它们受到人工智能的保护。China具有首发展览，在当地取得了突破。中国的人工智能开始很晚，开发道路一直是UPS和UPS和UPS和2015年，政府引入了一系列支持政策，人工智能迅速发展。由于我国家的政策着重于互联网领域，资本投资偏向终端市场。因此，与美国行业布局相比，中国的技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层处于世界的最前沿，但是核心领域（算法和硬件计算能力）相对较弱，并显示了“重型头和脚”的情况。我国的人工智能强调了国家战略层面的系统和全面的布局。
美国以缓慢而强大的布局领导着对人工智能的切割边缘研究。美国政府略有缓慢。2019年，人工智能国家战略（“美国人工智能倡议”）迟到了。在人工智能竞争中，在一个完整的领先状态下，美国关键领域的布局正在切割和全面，尤其是在算法和芯片脑科学领域。关于人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变化，并非常重视数据，网络和系统安全。
伦理价值观是领导的，欧洲国家占领了指挥高度。国家一级的观点，由于形成了文化和语言差异，阻碍了大数据收集的形成，欧洲国家没有人工智能行业的首要优势，但欧洲国家已经抓住了建立全球AI伦理体系建筑和标准化。“先驱”。欧盟专注于探索人工智能的社会情报和标准，在技术监督中占据全球领先地位。
日本寻求人工智能来解决社会问题。在日本，在人工智能的指导下，建立一个“超智能社会”，并确定2017年是人工智能的第一年。，很难系统地开发人类工作情报技术和行业。。
基本水平：弱技术，长期芯片路
由于创新难度，高科技和资本障碍的特征，基本的基本技术和高端产品市场主要由欧洲，美国，日本和韩国等一些国际巨头垄断。和研究与开发，基本领域的国内领域很弱。特别是，在AI芯片领域，国际技术巨头芯片基本上已经建立了工业生态，而中国尚未掌握核心技术，并且很难与巨人竞争在芯片布局领域。在云计算领域，服务器虚拟化，网络技术（SDN）和开发语音语音核心技术由亚马逊和Microsoft等一些外国技术巨头手中掌握。开始投资于研发，核心技术的积累不足以领导工业链的发展。在智能传感器领域，欧洲（Bosch，ABB），美国（霍尼韦尔）和其他国家或地区是综合的，是布局传感器中的各种产品，以及诸如Huiding技术之类的产品，例如Huiding Technology等产品中国，但总体工业布局是单一的，显示出明显的缺点。在数据领域，中国具有数据的独特数据优势，大量数据有助于计算计算方法升级和工业实施，但我们也应该意识到中国的数据披露，国际数据交换和统一数据生态系统标准的数据生态系统构建仍然是很长的路要走。
“没有芯片不是AI”，AI芯片的计算能力是载体是人工智能发展水平的重要衡量标准。我们将详细分析AI芯片，以使中国在人工智能的基本层的基本人工智能层上具有更详细和准确的竞争力。
根据部署位置，可以将AI芯片分为云（例如服务器端口，例如数据中心）和终端（涵盖电子终端产品的应用程序场景，例如手机，汽车，安全摄像头）；根据AI芯片的功能，可以将AI芯片分为训练和推理。训练侧参数的形成涉及大量数据和大规模计算。算法，准确性和处理能力的要求很高，仅适用于云中的部署。目前，GPU（GM），FPGA（半定量）和ASIC已成为AI CHIP行业的主流技术路线不同类型的芯片具有自己的优势，显示了不同领域中多技术路径的发展趋势。我们将分析中国AI芯片在这三种技术路线中的全球竞争力。
GPU的设计和生产（图形处理单元）是成熟的，占据了AI芯片的主要市场数量。GPU在大尺度平行操作方面非常好，可以处理大量信息。它仍然是AI芯片的首选。根据IDC预测，云培训市场的GPU在2019年的云训练市场中占75％。Globally，Nvidia和AMD形成了双寡头垄断，尤其是NVIDA的70％NVIDIA在云训练和云推理市场上发射的GPU Tesla V100和特斯拉T4产品的GPU Tesla V100和Tesla T4产品具有极高的表现和强大的竞争力，他们的垄断位置也尚未持续增强。进入“云训练市场。因为外国GPU巨头具有丰富的芯片设计和技术降水量，并且具有强大的财务实力，因此中国不能在短期内动摇GPU芯片的市场模式。
FPGA（现场可编程门阵列）芯片具有硬件编程，高灵活性和低能消耗的优势。FPGA技术障碍很高，市场是双寡头大垄断：Xilinx和Intel占市场份额的近90％占90％，卖出的市场份额超过50％，它一直保持全球FPGA霸权。
ASIC（特定于应用程序的集成电路）是一种针对特定用户需求的定制芯片，可以满足各种终端使用。尽管ASIC需要大量的物理设计，时间，资金和验证，在大规模生产，其性能，能源消耗之后，成本和可靠性比GPU和FPGA更好。不像GPU和FPGA来确定产品，ASIC只是一条技术或解决方案，重点是解决每个应用程序领域中的出色问题和管理需求。目前，ASIC CHIP市场竞争模式我的国家 /地区的ASIC技术从世界领先的水平上很小，有些领域处于世界的最前沿。国内新的芯片公司（例如寒武纪，比特曼和地平线），互联网巨头（例如百度，华为和阿里）也在细分领域建造。
一般而言，欧洲，美洲，日本和韩国基本的垄断 - 高端云芯片主要集中在末端ASIC芯片上。某些领域处于世界的最前沿，但它们主要是开始 - 尚未形成有影响力的“芯片 - 平台 - 应用程序 - 应用程序”。和sali）;在GPU和FPGA领域，中国仍处于追赶状态，高端芯片取决于海外进口。
技术层面：追求胜利，中国领先的公司领导
技术层是基于基本理论和数据，面对技术开发技术。Mid -Tier技术企业具有技术生态系统，资金和才能的三重障碍，并且是人工智能行业的核心，并拥有最上游和下游的最大障碍公司，更容易专注于工业链上游和下游的特定领域和技术层。此级别包括算法理论（机器学习），开发平台（开源框架）和应用程序技术（计算机视觉，智能，语音，生物学特征识别，自然语言处理）。许多国际科学和技术巨头和独角兽在此级别开发了广泛的布局。近年来，我国家的技术层集中在垂直领域的发展上，技术已经成熟，在该领域的发展已经成熟。计算机视觉和语音识别领域。国内总部公司不在其雕塑中，而且其竞争优势是显而易见的。但是，仍然缺乏算法理论和开发平台的核心技术。
具体而言，在算法理论和发展平台领域，家庭缺乏经验和缓慢的开发。机器学习算法是人工智能的热点。开源框架已成为国际技术巨头和独角兽布局的重点。开放源深度学习平台是允许公众使用，复制和修改的源代码，并且是开发人工智能应用程序技术的核心驱动力目前，国际广泛使用的开源框架包括Google的Tensorflow，Facebook的Torchnet和Microsoft的DMTK。美国仍然是该领域发展水平最高的国家。我国家的基本理论体系尚未成熟，而Baidu的Paddlepaddle和Tencent的角度尚未与国际主流产品竞争，诸如Baidu的Paddlepaddle和Tencent的角度的算法框架框架框架。
在某些应用技术领域，中国的实力与欧洲和美国：投射器的视野，智能语音和自然语言处理是三个主要的技术方向，也是中国市场上三个最大的商业技术。从互联网行业的发展开始，积累了大量用户数据，国内计算机视觉和语音识别引起了世界。自然语言处理尚未成形，但是与国外相比，国内技术的积累之间存在一定的差距。
作为着陆的最成熟技术之一，计算机视觉应用程序已被广泛使用。computer视觉用于识别，跟踪和测量计算机模拟的人眼。它的应用程序场景被广泛使用，涵盖安全性（面部识别），医疗（视频）（视频）诊断），移动互联网（视频监督），etc.puter Vision是中国人工智能市场的最大组成部分。根据IRESEARK DATA，2017年，计算机视觉行业的市场规模为80亿元人民币，占37％由于政府市场干预，算法模型的成熟度和数据获取等因素，通过实施计算机视觉技术来差异。美国下游的美国计算机视觉主要集中在消费，机器人技术和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争模式稳定，国内顶级公司脱颖而出。随着工业测试和终端市场测量的逐步饱和，新的应用程序方案仍在探索。目前，全球技术层市场已经进入了稳定的增长时期。市场竞争模式已经逐渐稳定，头部企业之间的技术差距逐渐变窄。中国在该领域积累了丰富的技术，技术应用和产品的结合处于世界的最前沿。大多数权威性的面部识别算法测试（FRVT），国内五个企业和研究机构都在中国领导着全球。国内计算机视觉行业集中在集中，负责人脱颖而出。根据IDC统计数据，2017年，上涨的技术，上升，，上涨Yitu技术，观看技术和Yuncong Technology占国内市场份额的69.4％，其中上面的市场份额在20.6％中排名第一。
申请级：英雄们正在匆忙，未确定模式
应用程序方案具有广泛的市场空间，并且尚未确定全球市场结构。从全球开源社区依靠，应用层的进入阈值相对较低。目前，应用层是最大的水平人工智能产业链中的市场。根据中国电子社会的统计数据，2019年，全球应用层行业量表将达到360亿元人民币，大约是技术层的1.67倍，基本层是基本层的2.53倍。人工智能仍处于工业化和市场化的勘探阶段。登陆场景的丰富性以及用户需求和解决方案的市场渗透率需要改善。目前，没有垄断企业在世界范围内绝对占主导地位，而且许多细分市场的市场竞争模式尚未得到塑造。
中国专注于应用层行业的布局，其市场发展潜力很大。欧洲和美国更早的发达国家和地区的商业情报行业早些时候。由Google和Amazon等公司领导的公司领导的技术巨头致力于建立从芯片，操作系统到应用技术研发到细分方案的垂直生态。市场的整体发展相对成熟。应用层是我国人工智能市场中最活跃的领域。它的市场规模和企业数量还占国内AI分销水平的最大比例。根据IRESEARCH统计数据，2019年，有77％的国内人工智能公司分布在应用层上。向广泛的市场空间和大型 - 大型 -规模用户基础，中国市场的发展潜力具有更大的发展潜力，一些工业化应用程序中的一些公司处于世界的最前沿。Hikvision和Dahua分别占全球智能安全公司的第一和第四名。
总体而言，国内人工智能完整的工业链最初已经形成，但仍然存在结构性问题。从工业生态学的角度来看，我的国家专注于技术层和应用层，尤其是终端产品的景观应用，以及技术的商业化程度比欧洲和美国更好。但是，与美国这样的发达国家相比，我的国家缺乏突破性和标志性的研究结果，其基本技术和基本理论仍然很弱。在早期，国内政策集中在互联网领域，行业发展速度以及资本投资易于实现终端应用程序。人工智能行业的发展相对“浮躁”，导致长期 - 长期 -基本创新的水平创新，长时间的研发周期，大量资本投资和缓慢的RESult.“头部沉重和光线”的发展状况导致了我国家的问题，例如外国开发工具和基本设备，这不利于我国人工智能生态学的布局和行业的长期发展。在短期内，终端领域的投资产量显而易见，但是很难成为指导未来经济变化的核心驱动力。在中间和长期，人工智能的发展植根于基本层（算法，芯片等）研究。
透析人工智能的潜在发展潜力
根据人工智能行业发展的现状，我们将评估中国，美国和欧洲的人工智能发展潜力的潜力，从智能工业基金会，学术生态和创新环境的三个方面。理想的价值方法（TOPSIS方法）构建代表人工智能发展潜力的整体状况的全面指标。
从智能工业基金会的角度来看
工业化程度：强大的增长，工业规模仅是美国
中国的人工智能仍处于工业化的初期，但市场具有巨大的潜力。工业化程度是判断人工智能发展活力的全面指标。从市场规模的角度来看，根据IDC数据，2019年，美国，西欧和中国的人工智能市场规模分别为213、7125亿美元和45亿美元反过来，中国和美国的市场规模差异为57％，19％和12％。差异很大，但是近年来国内AI技术的快速发展促使市场规模的快速增长。2019年的增长率高达64％，远高于美国（26％）和西欧（41％）。从企业数量的角度来看，根据Tsinghua大学的科学和技术政策。研究中心截至2018年6月，中国（1011）和美国（2028年）人工智能公司远远领先于世界。40％。根据腾讯研究所的说法，从公司布局的角度来看，46％和22％中国的人工智能公司的语音识别和计算机愿景领域分布。从水平的角度来看，美国领导中国在基础设施和技术层面上的公司数量，尤其是在自然语言处理领域，机器学习和技术平台。在应用程序级别（智能机器人，智能无人机），中国和美国之间的差距稍小。未来，在政策支持的优势下，Capital热情和数据量表，中国人工智能行业将保持强劲的增长趋势并具有巨大的发展潜力。
技术创新能力：许多专利不好，海外布局仍然缺乏
专利申请的数量是衡量创新人工智能技术和开发潜力的能力的核心要素。全面，人工智能专利的应用主要源自中国，美国和日本。从2000年到2018年，数量，数量在中国三个国家的AI专利中，美国和日本占全球总申请量的73.95％。尽管中国已经开始在AI领域，自2010年以来，专利的产出量已超过美国，并且已有长期以来一直是。
从专利申请的角度来看，诸如深度学习，语音识别，面部识别和机器人技术等受欢迎的领域已成为各个国家的关键领域。在它们的境内，美国几乎领导整个领域，中国在语音认可方面具有明显的优势（中国语音识别精度），文本采矿和云计算。特别是，大多数国内专利是在AI技术繁荣兴起之后应用的，它集中在应用程序端（例如智能搜索，智能，智能搜索）建议）和专利技术（例如AI芯片和基本算法）仍在美国之下。这反映了中国人工智能的发展并不坚定，并且在表面繁荣的存在中存在结构性不平衡。
中国AI专利的质量不均匀，并且仍缺乏海外市场布局。尽管中国的专利申请数量远远超过了美国，但需要调整“许多但不强，没有卓越的专业化”的问题。首先，中国的AI专利主要是国内的，具有少数高质量的PCTS.PCT（专利合作条约）是由WIPO管理的条约，以保护全球专利发明家。PCT通常是高技术价值。中国专利保护协会，美国PCT申请的数量占全球41％，其国际申请被广泛使用。在目前的美国PCT应用程序中，我国的AI技术尚未形成大型技术输出，并且缺乏国际市场。其次，中国实际的新专利比例很高，专利放弃的比例很大。我的国家专利类别包括三类：发明，实用的新专利和外观设计，而技术难度依次降低。China不仅有新型AI专利的阈值较低的专利。例如，在2017年，发明专利仅占总申请总计的23％。此外，根据剑桥大学的报告，受高专利维护成本的影响，我国家的AI实用新工作的61％和955年后，外观设计的％将失败，美国85.6％的专利仍然可以有效地保留。
人才储备：供需不平衡，顶级人才差距很大
人才的数量和质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。在当下，全球人工智能人才的分布和短缺。截至2017年，统计数据截至2017年，在2017年，在2017年，在十大国家中排名前十的前十个国家人才占全球总数的61.8％。28个欧洲国家拥有4,3064个人工智能人才，在世界上排名第一，占全球总数的21.1％。18232年，中国的基本人才储备特别弱。根据腾讯研究所的考验，美国AI技术层是中国的2.26倍，基本人才是中国的13.8倍。
我国家的人工智能才能是非常不平衡的，而且出色的才能的差距很大。根据老板直接雇用，2017年，家庭工人聪明的人才只能满足企业的需求，只能满足60％的需求，并且保守地估计人才差距拥有企业的需求超过100万。在某些核心领域（语音识别，图像识别等），AI人才的供应甚至不到市场需求的40％，随着AI公司的增加，这种趋势变得更加严重。人工智能技术和应用的探索阶段，出色的人才在工业发展中起着至关重要的作用，甚至影响了技术路线的发展。强大的科学研究和创新能力和发展机会。杰出人才的数量远远领先于世界，而杰出的中国人才（977）的比例仍然很低，其中1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一个国家的生态系统吸引和保留其国家才华的能力。根据元素AI公司，中国，美国和其他国家的部门标准，属于锚定国家（锚定国家））AI的流入和流出率低，尤其是美国人工智能人才的总数。特别是，中国人工智能的种植仍然由当地人主导。通过海外人才返回中国的人力人才数量仅占国内人才总人才的9％。其中，美国是国内人工智能才能的最大来源。43.9％的中国人才。可以看出，国内政策，技术和环境的发展仍将加强到海外人才。
从学术生态学的角度来看
技术创新能力：科学研究中的强劲表现，生产和学术界的整合应得到加强
科学研究能力是人工智能行业发展的推动力。从1998 - 2018年论文产出的观点，欧盟，中国和美国排名前三，总共排名近年来，中国积极地进行了前进的技术布，占全球金额的69.64％。AI的发展势头很强。从1998年开始，它占全球人工智能纸比率的8.9％，达到2018年的28.2％，CAGR为15.94％。2018年，中国以24929年的AI论文排名全球第一。人工智能的发展潜力。
我国论文的影响仍然有所增加，但是欧洲和美国之间的差距逐年缩小。FWCI（现场重量引用影响）指标目前是定量评估科学研究论文质量的最佳方法在国际上，当FWCI≥1时，测试论文的质量达到或超过了世界的平均水平。在过去的20年中，AI论文在美国的加权影响是“领导的”。2018年，FWCI高于全球平均水平的36.78％；欧洲保持相对稳定，与全球平均水平相当；中国人工智能领域在中国人工智能领域的影响力显着增长，中国FWCI为0.80，比2010年增长了44.23％，但本文的影响仍然低于世界平均水平20％。高质量传播的前1％的论文数量，美国和中国的高质量论文的产出是世界上第一和第二位，超过了第三次英国论文的产出近4次。综上所述，中国顶级高质量论文的产出被视为美国，但总的来说，AI论文的影响仍然是美国，欧洲和美国的GAPD。
从文章的主体的角度来看，科学研究机构和大学是中国人工智能知识生产的绝对力量，反映了科学研究对转型的缺点。企业，政府机构和大学的共同参与。根据Scopus数据，2018年，美国公司签名AI论文的比例是中国的7.36倍，是EU的7.36倍，2012年至2018年，美国公司的比例，美国公司的比例，“签名的AI论文增加了43PCT。在同一时期，中国公司签署了AI论文仅增加了18PCT。此外，人工智能与市场应用密切相关，学校企业合作论文很常见。中国学校企业合作论文的比例仅为2.45％。，这与以色列（10.06％），美国（9.53％）和日本（6.47％）。企业参与科学研究的程度很低，或者很难实现市场为导向。
中国人工智能大学的数量在第二阶层，其力量取决于美国。在世界上，建立了与人工智能相关的学科。其中，美国（168）占世界的45.7％。中国有20所大学，英国并列第三，而且数字略微较差。此外，中国大学的实力通常会提高并且表现强劲。在2019年，在2019年MIT发布的AI大学的Top20名单上，中国北京大学赢得了前两名，从2018年起，它们的1和3名都上升了1和3个名字。
从创新环境的角度来看
研发投资：Sino -US R＆D投资差距被缩小
中国具有高度投资和高强度，在全球研发表现中占据重要地位。根据IDC统计数据，2018年四个国家的研发投资比例占全球总数的60.77％。强大的研发力量。近年来，中国的研发投资显示出发展的激增。根据Statista统计数据，2019年的国内研发投资为5192亿美元，仅次于美国。此外，趋势与美国之间的差距继续缩小。从2000年到2019年，CAGR高达14.43％，同一时期美国的复合年增长率仅为2.99％。就经济弱点，欧盟和日本等许多原因而言，其上升趋势相对缓慢。为了研发投资和强度增长的趋势，中国可以在1 - 2年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度来看，中国的研发强度通常正在上升，并且它已经大大增加了。但是，强调在美国和日本，对创新活动的强度仍然存在。2018年，中国的研发强度为1.97％，为1.53和0.87个百分点，低于日本和美国。。
资本投资：更多的资金和缺乏项目，重点关注终端市场的资本投资
中国和美国是全球人工智能“融资高地”。人工智能的成本很高，资本投资已成为促进技术发展的主要力量。全面，美国是新投资的领导者和人工资助的领导者智力。根据CAPIQ数据，从2010年到2019年10月，美国AI公司总共筹集了773亿美元，领先320亿美元，占全球总融资量为50.7％。特别是自特朗普政府，人工智能投资以来作为世界第二大融资机构，中国占全球总融资的35.5％。考虑到现有的模式和最近的变化，其他国家和地区很难从规模上摆脱中国和美国。美国的新人工智能公司数量，美国仍在领导世界。从2010年到2018年，美国的新公司数量增加了7,022，大约是中国的8次（870）。在2016年达到179个高点后，中期新的人工智能公司每年逐渐下降。T对于AI的AI投资变得越来越成熟和理性，整体上，中国工人情报中新企业的增长缓慢增长，但总融资迅速增长。这是“许多资金和缺乏项目”，或者缺乏项目”或即将对行业泡沫的警告。
与美国相比，中国的资本投资于易于着陆的最终市场。从融资的角度来看，中国各个领域的发展相对平衡。该应用层突出显示了美国的自动驾驶，计算机学习和图像，语音识别和无人机技术领域。处理器和处理器是美国融资最多的地区，占总融资的31％。目前，中国非常重视人工智能芯片市场，但由于技术障碍和投资门槛很高，国内芯片融资很弱。
基于信息熵的TOPSIS方法：全面指标评估
数据结果表明，美国综合指数的得分和三个主要项目指标绝对领先。中国排名第二，欧洲28个国家暂时落后。特别是，美国在人工智能才能，创新的产出和融资规模的规模上具有明显的优势。作为一名新星，尽管有一个超车，但总体水平是仍然来自美国的GAPD，尤其是在杰出人才资源和高质量专利申请的杰出缺点和缺点中。但是，就论文和影响力的数量而言，R＆D投资和其他指标的数量，中国正在迅速发展，中国正在迅速发展而且，与美国的差距正在缩小。根据对每个指标的具体分析，我国家的人工智能研究主要分布在大学和科学研究机构中。企业的参与很低，输出结果更加阻碍和分散。它不利于人工智能技术的发展和工业优势的绩效。此外，我国家的科学研究成果，企业和融资领域的数量集中在工业链的中间和下游，以及上游的核心技术仍然受外国公司的影响。未来，如果国内技术领域尚未取得突破，它将不可避免地导致人工智能行业的发展。
期待
从丨信息技术协调创新委员会转移
全国新一代人工智能治理专业委员会于2019年6月17日发布了“新一代人工智能治理原则 - 制定负责任的兵工智能”（以下简称“治理原则”）。
据报道，“治理原则”旨在更好地协调人工智能的发展和治理之间的关系，确保人工智能是安全可靠的，促进经济，社会和生态的可持续发展，并共同建立一个社区人类的命运。
“治理原则”以负责任的发展强调了人工智能的主题，并强调了八项和谐友谊，公平，公平，公平，宽容和共享，尊重隐私，安全和可控制的，共同的责任，公开协作和敏捷治理的原则。
扩展信息：
其中，安全和控制意味着人工智能系统应不断提高透明度，解释性，可靠性和可控性，并逐渐实现审查，监督，可追溯性和可靠性。高度关注人工智能系统的安全性，改善人造人工的安全性智能鲁棒性和反干扰，并形成评估和控制人工智能安全的能力。
在公开协作方面，鼓励跨学科，跨境，跨区域和跨境交流与合作，并促进国际组织，政府部门，科学研究机构，教育机构，企业，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会，社会部门的协调和互动组织，以及公众在人工智能的发展和治理中，在国际对话与合作中，并在充分尊重各个国家的人工智能治理的原则和实践的前提下，促进了国际人工智能治理框架和标准规格的形成达成广泛共识。
参考数据来源：人们的每日在线 - 中国的新一代人工智能治理原则发布
2016年，全球技术巨头的人工智能投资已达到300亿美元，人工智能已成为全球共识。仍然缺乏主要的原始结果。就基本理论，核心算法和关键设备（高端芯片）而言，它很大。
新一代人工智能是如何发展的？Wan Gang说：“新一代人工智能的发展是国家一级的战略合作。”
——15部委和委员会组成了联合力量。新一代的人工智能开发计划已成为办公室晋升的促销办公室，并努力促进项目，基础和才能的整体布局。
同时，建立一个国家专家图书馆。新一代人工智能战略委员会（包括27名顶级专家）也宣布了该机构。
“从前瞻性的角度收集集体智慧，对某些人工智能和专业精神的主要问题进行实质性和潜在的研究，并为国家一级的重大人工智能决策提供进一步的咨询和评估。”中国科学院的院士说。
- 这两个属性是高度融合的。Wan Gang讲了一个故事：“许多外国人好奇地问我，您的第四代移动通讯如何得到它？他们感到非常困惑。我说这很简单。从世界开始时，我们正在制作飞行员，然后我们与杭州和广州的实验区域合作。等待经验缓慢成熟，做数十个城市，最后尝试实验。最后，实验实验该地区几乎在所有领域都涵盖。
- 开放六个“跑道”。新一代人工智能开发计划阐明了开放且协作的人工智能技术创新系统的建设，建立一个安全便捷的智能社会，建立安全有效的智能基础设施系统，增强整合人工智能领域的高端和高效的智能经济和培养。向新一代人工智能项目的六个主要任务的前瞻性布局。
潘·云（Pan Yunhe）说，过去只有技术水平。新一代人工智能开发计划在原始跑道之外增加了五个跑道，从而扩大了人工智能的发展空间。
主要人工智能技术项目的新一代选择五个主要方向：大数据情报，跨 - 媒体智能，团体智能，混合增强的智能和自主智能系统，以及从四个级别的基本理论，支持系统，关键技术的系统中系统地。，和创新应用程序。专业任务布局。
发展新的想法并创新一个新的中国。
深度学习框架也像Caffe和Tensorflow。它是深度学习的工具。简而言之，这是一个库。编程时，它需要导入咖啡馆和导入张量。
据报道，经过数十年的科学研究探索和初步布局，人工智能现在已成为科学技术领域的活跃力量，它也已成为该国科学和技术竞赛的新战场。中国的人工智能开发也面临着不足的顶级设计，人才储备的储备金储备金，例如限制。
据报道，专家指出，加速中国的人工智能发展应将人工智能的发展作为一项主要的国家战略，抓住机遇，阐明人工智能技术的国家目标，并协调相关机构，以确定基于发展的发展，以确定发展的发展。他们的职责和能力。
同时，为了促进不同研究领域的企业的协调与合作，在传统企业的发展中引入人工智能技术。同时，它鼓励传统企业为以各种形式的人工智能研究提供财政支持，促进人工智能在各个行业中广泛应用，制定制定，制定公式策略和路线图，增强顶级计划和设计。
最后，“公司数据和大学算法”的工业发展瓶颈指导科学研究人员考虑到应用程序方案和研究结果的可行性，并采取措施确保科学研究结果已被封锁到产品中。从科学研究到科学研究，中国与美国之间的产品开发差距。
我希望中国人工智能技术能够取得更大的进步！
作为科学和技术革命的新一轮技术，人工智能将对经济体系产生重要且遥远的影响，并且对促进高质量的经济发展具有重要意义。
目前，人工智能行业发展的基础相对较弱。数据安全，道德，收入分配，技术泡沫和区域空间也面临着严重的挑战。
这些挑战不仅包括人工智能本身的缺陷，还包括人工智能发展带来的社会和经济问题。预先计划并正确解决这些问题是促进人工智能深度发展的关键。
结论：以上是首席CTO注释的所有内容，介绍了如何在多个政党中列出人工智能框架。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您仍然想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。