隨著人工智能對大眾生活產生的影響越來越深刻，人工智能技術不斷更新迭代，并向日益豐富的應用場景滲透。在人工智能如此火熱的大背景下，不同的聲音也不斷涌現出來。甚至有學者認為，人工智能發展到現在僅僅是表面繁榮，實際發展早已陷入困境。那么，我國的人工智能發展優劣勢有哪些呢？

人工智能行業發展優勢

（1）政策大力促進

自2015年人工智能在國內快速發展以來，國家就陸續出臺了相關扶持政策助力人工智能技術與產業的深度融合和落地應用。在政府工作報告中，多次談及人工智能重要性，為人工智能如何賦能新時代指明方向。從2017年的“加快人工智能等技術研發和轉化”，到2018年“加強新一代人工智能應用”，到2019年“深化大數據、人工智能等研發應用”一系列關鍵詞的出現，可以看出我國人工智能產業從初步發展步入了快速發展的階段。

科技部頒發的《國家新一代人工智能創新發展實驗區建設工作指引》指出，“開展人工智能技術應用示范、人工智能政策試驗、人工智能社會實驗，積極推進人工智能基礎設施建設。到2023年，布局建設20個左右的實驗區，創新一批切實有效的政策工具，形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式，積累一批可復制可推廣的經驗做法，打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。”

（2）海量數據資源優勢

從目前人工智能的發展情況來看，算法和算力已經基本不存在技術壁壘，而數據將成為決定項目成敗的關鍵。缺乏數據的人工智能就是無米之炊。在數據方面，中國的基礎數據量遠遠領先歐美，優勢不僅僅體現在人們通過手機和電腦產生的數據，還有很多傳統的離線商業活動中多樣化、更深入的大量數據，如共享單車使用數據、診斷用醫療掃描、汽車事故數據、銀行存取款、農田衛星圖像等。我國政府數據也在逐步加大開放的力度。

（3）應用場景優勢

我國人工智能應用場景廣泛，向各行各業滲透的過程中，安防和金融行業的人工智能使用率最高，零售、交通、教育、醫療、制造、健康行業次之，AI領域內有很多行業和產品化的投資機會，出現了一大批人工智能領域的新興科技企業，如曠視科技、極鏈科技、依圖科技等公司，在各個應用場景下快速發展。

（4）青年人才優勢

在擴大人才培養規模方面，人工智能已被納入“國家關鍵領域急需高層次人才培養專項招生計劃”支持范圍，精準擴大人工智能相關學科高層次人才培養規模。2018年以來，教育部啟動了多項促進AI教育的舉措，這些舉措包括建立50個AI研究中心、世界一流的在線課程以及5年培養500多名教授和5000多名學生。提升人工智能領域青年人才培養水平，將為我國搶占世界科技前沿，實現引領性原創成果的重大突破，提供更加充分的人才支撐。

我國人工智能行業薄弱環節

（1）基礎理論和底層技術不足

由于我國人工智能產業重應用技術、輕基礎理論，底層技術積累薄弱，存在“頭重腳輕”的結構不均衡問題，使我國人工智能產業猶如建立在沙灘上的城堡，根基不穩。基層技術積累薄弱使人工智能核心環節受制于人，阻礙人工智能領域重大科技創新，不利于國內企業參與國際競爭。

（2）高端器件方面GPU

目前 AI基礎軟硬件仍由歐美國家大型企業主導，中國人工智能在基礎軟硬件方面的缺失會導致在技術上和應用上“空心化”的風險。AI 芯片設計的基礎半導體器件仍主要由NVIDIA、IBM和 Intel等國外企業生產和壟斷。目前，中國微電子／光電子研發的原創性和基礎能力較弱。因此應充分重視 AI基礎軟硬件對人工智能發展的作用，盡早擺脫 AI基礎軟硬件依賴進口的現狀，全面支撐各領域的智能需求。

（3）發展氛圍顯浮躁

人工智能市場火熱，但存在企業和政府對產業發展理解不透、思考不足，普遍高估并急于兌現人工智能的近期商業價值。AI產業發展氛圍略顯浮躁，近兩年已有部分初創企業面臨在同質化競爭格局下倒閉的風險。人工智能產業未來發展很有可能面臨著周期性波動幅度。

（4）高端人才不充足

雖然基礎人員儲備量巨大，但中高端人才缺少，中國高端人才只相當于美國20％。兼顧人工智能與傳統產業的跨界人才不充足，限制了產業發展以及與實體經濟的深度融合發展，不利于人工智能在各垂直行業的應用推廣。

人工智能在 2030～2040 將可能會成為一個重要起點，但作為一個新興領域，面臨著一系列挑戰，還有許多基礎性的科技難題沒有突破。以及在AI技術深入應用落地過程中，倫理、安全、隱私等問題也愈發值得關注。