随着人工智能对大众生活产生的影响越来越深刻，人工智能技术不断更新迭代，并向日益丰富的应用场景渗透。在人工智能如此火热的大背景下，不同的声音也不断涌现出来。甚至有学者认为，人工智能发展到现在仅仅是表面繁荣，实际发展早已陷入困境。那么，我国的人工智能发展优劣势有哪些呢？
人工智能行业发展优势
1）政策大力促进
自2015年人工智能在国内快速发展以来，国家就陆续出台了相关扶持政策助力人工智能技术与产业的 融合和落地应用。在政府工作报告中，多次谈及人工智能重要性，为人工智能如何赋能新时代指明方向。从2017年的“加快人工智能等技术研发和转化”，到2018年“加强新一代人工智能应用”，到2019年“深化大数据、人工智能等研发应用”一系列关键词的出现，可以看出我国人工智能产业从初步发展步入了快速发展的阶段。
科技部颁发的《国家新一代人工智能创新发展实验区建设工作指引》指出，“开展人工智能技术应用示范、人工智能政策试验、人工智能社会实验，积极推进人工智能基础设施建设。到2023年，布局建设20个左右的实验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展 融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。”
2）海量数据资源优势
从目前人工智能的发展情况来看，算法和算力已经基本不存在技术壁垒，而数据将成为决定项目成败的关键。缺乏数据的人工智能就是无米之炊。在数据方面，中国的基础数据量远远领先欧美，优势不仅仅体现在人们通过手机和电脑产生的数据，还有很多传统的离线商业活动中多样化、更深入的大量数据，如共享单车使用数据、诊断用医疗扫描、汽车事故数据、银行存取款、农田卫星图像等。我国政府数据也在逐步加大开放的力度。
3）应用场景优势
我国人工智能应用场景广泛，向各行各业渗透的过程中，安防和金融行业的人工智能使用率最高，零售、交通、教育、医疗、制造、健康行业次之，AI领域内有很多行业和产品化的投资机会，出现了一大批人工智能领域的新兴科技企业，如旷视科技、极链科技、依图科技等公司，在各个应用场景下快速发展。
4） 青年人才优势
在扩大人才培养规模方面，人工智能已被纳入“国家关键领域急需高层次人才培养专项招生计划”支持范围，精准扩大人工智能相关学科高层次人才培养规模。2018年以来，教育部启动了多项促进AI教育的举措，这些举措包括建立50个AI研究中心、世界一流的在线课程以及5年培养500多名教授和5000多名学生。提升人工智能领域青年人才培养水平，将为我国抢占世界科技前沿，实现引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。
我国人工智能行业薄弱环节
1）基础理论和底层技术不足
由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍人工智能领域重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。
2）高端器件方面GPU
目前 AI基础软硬件仍由欧美国家大型企业主导，中国人工智能在基础软硬件方面的缺失会导致在技术上和应用上“空心化”的风险。AI 芯片设计的基础半导体器件仍主要由NVIDIA、IBM和 Intel等国外企业生产和垄断。目前，中国微电子／光电子研发的原创性和基础能力较弱。因此应充分重视 AI基础软硬件对人工智能发展的作用，尽早摆脱 AI基础软硬件依赖进口的现状，全面支撑各领域的智能需求。
3）发展氛围显浮躁
人工智能市场火热，但存在企业和政府对产业发展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。AI产业发展氛围略显浮躁，近两年已有部分初创企业面临在同质化竞争格局下倒闭的风险。人工智能产业未来发展很有可能面临着周期性波动幅度。
4）高端人才不充足
虽然基础人员储备量巨大，但中高端人才缺少，中国高端人才只相当于美国20％。兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的 融合发展，不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。
人工智能在 2030～2040 将可能会成为一个重要起点，但作为一个新兴领域，面临着一系列挑战，还有许多基础性的科技难题没有突破。以及在AI技术深入应用落地过程中，伦理、安全、隐私等问题也愈发值得关注。
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