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273（一）人工智能技术浪潮层叠引发产业时代变革，新兴业态的涌现不断激活社会发展新动能
20世纪七十年代，以钢铁、电力及重型机械等为代表的技术革命将人类社会带入“钢铁和电时代”；20世纪三四十年代以来，世界范围内蓬勃兴起的信息技术革命使信息的传递手段发生了根本性的变革，突破了人类大脑及感觉器官加工处理信息的局限性，加快了信息传输的速度，缩短了信息的时空范围；20世纪末至21世纪初是信息技术革命的高峰期，互联网产业蓬勃发展，产业规模迅速扩大，产业结构不断优化，催生头部公司踏上数字化转型之路；2016年前后，承载极大的计算力的人工智能技术成熟，人工智能在企业系统中的应用提升了基础设施和整体生产力，催生了一系列传统软件服务商的数字转型，为市场带来了巨大的进步。
每一次科学技术的革命都从根本上增强着人类加工、利用信息的能力，进而带动了整体产业的发展，催生产业结构变革，扩大了产业规模，引领全社会的发展与变革。
2010年以来，加速演进的世界新一轮科技革命和产业革命为培育经济增长新动能、实现动力变革提供了重要的历史机遇。
新一代信息技术可以通过“产业机制”和“赋能机制”推动我国经济发展的动力变革，助力关联产业壮大及赋能其他产业。
一方面，随着社会进步，全球经济逐渐从第一产业向第二、三产业转移，高附加值的产业将成为经济主流。数字化和智能化的巨大突破提升了公司的经营管理效率，重塑公司的业务逻辑，进而推动了信息技术行业由通用性向细分长尾领域扩展。数字经济已经成为中国经济发展不可或缺的重要组成。另一方面，科技革命和产业变革赋能传统产业，加快各行各业数字化进程。
高新技术凭借超强的融合渗透力打破行业边界并将产品和服务延伸至其他领域，从而实现跨行业领域的市场融合。新一代信息技术通过渗透于信息通信技术（ICT）行业以外的其他行业部门并提升其全要素生产率，为宏观经济增长提供支撑。
（三）行业深度智能化迎来新要求，人工智能国家战略重要性逐步凸显
2019年中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习，习近平总书记在主持学习时强调：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”。
人工智能将如同产业信息化普及一样，渗透于各个行业，开启新时代的经济增长新引擎。然而传统行业在长期的发展中积累下深厚的知识储备，简单地使用计算机视觉技术或者语音识别等人工智能单点技术将无法满足行业深层次的智能化要求。因此，能够充分融入行业专家知识能力的人机协同成为了人工智能新阶段下的发展方向。
人机协同能够同时服务于生产者和消费者。
一面是专家，一面是用户，专家通过行业知识的输入，以人的长板补充机器的短板，从而更好地服务消费者。同时人工智能既可以取代机械性的、简单的、无创意需求的劳动，又能够对人的能力进行增强，从而协助专家作出更精准、更清晰和更理性的判断。人机协同正在成为解决行业深度融合的重要方式。
2019年美国国家技术科学委员会发布的《国家人工智能研究和发展战略计划》中明确提出“开发有效的人工智能协作方法”的战略。人机协同的理念在美国人工智能研究和发展的战略地位进一步提升。
人类与人工智能合作将成为改变社会运转方式的新趋势。美国提出的发展战略计划关注未来，聚焦人工智能的人机协同系统开发，补充和增强人的能力边界，意图将人机协同系统打造成人工智能实力扩充的重要一环。
人工智能面临的机遇
1.人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。
图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。
机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。
例如计算机视觉领域中深受关注的ImageNet图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。
同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。
人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。
人机协同包含三个依次演进的层次，分别为人机交互、人机融合、人机共创。人机协同发展的第一阶段是人机交互层面。人工智能技术的突破赋予机器视觉、听觉和触觉等综合的感知能力，也提升了机器的认知和决策能力。人工智能技术的成熟为顺畅的人机协同提供可能。机器通过视觉感知、听觉感知、文字感知等技术，实现人机交互的过程。
2.计算能力提升与数据资源累积为人机协同能力发展提供基础支撑。
人工智能技术得以商业化主要得益于计算能力的提升与数据资源的累积。芯片处理器的技术迭代、云服务普及以及硬件价格下降使得人工智能算法的计算总成本大幅下降。
传统的面向通用计算负载的CPU架构无法完全满足海量数据的并行计算需求，在人工智能使用GPU进行训练与推理后，由于同时调用数以千计的计算核心，人工智能的计算能够实现10~100倍吞吐量，大幅加速人机协同产业的发展进程。
人工智能算法性能决定着人机协同智能水平，所以计算性能的大幅提升将为人机协同提供重要的基础支撑。
数据是人工智能产业发展的另一重要基础要素。未来将是万物互联的时代，物联网产业的快速发展将产生海量数据。预计2020年，接入物联网的设备将增加至500亿台。据英特尔预测，全球数据总量在2020年将达到44ZB，中国产生的数据量将达到8ZB，大约占据全球总数据量的五分之一。
伴随着云计算、大数据、物联网等技术产业的快速发展，数据流量增长速率正在不断加快，人工智能可以获得体量庞大的学习素材，有助于提升人机协同的智能水平。
3.人工智能战略地位凸显，行业政策支持力度大。
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。人工智能的逐步成熟将极大拓展其在生产生活、社会治理、国防建设等各个方面应用的广度和深度，并形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群。
目前世界主要国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
自2017年3月，人工智能首次被写入两会政府工作报告以来，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，各部委陆续出台相关配套政策：科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，中国电子技术标准化研究院发布《人工智能标准化白皮书》，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》等。
同时，北京、上海、重庆、广东等在内超过25个省市及地区发布相关规划文件或扶持政策，在政策层面为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
