昨天，國家工業和信息化部突然又砸下一重磅人工智能紅頭文件！文件宣布在接下來的2018-2020這三年內，國家要重點推動人工智能和實體經濟深度融合，推進人工智能技術產業化、集成應用，并且點名重點應用智能網聯汽車、服務機器人、AI醫療影像等八大類人工智能產品；重點突破包括AI芯片在內的三大核心人工智能技術；同時完善5G、算法訓練數據庫等人工智能配套體系，為2020年我國人工智能行業發展的方方面面都制訂了詳盡的宏偉藍圖！

01

重點發展八大人工智能產品

“當前，我國人工智能產業發展勢頭良好、空間巨大。”

在來自工業和信息化部的新聞稿件中，這樣一句描述的確再中肯不過。我國2017年的人工智能產業真可謂風起云涌，好不熱鬧：不僅在資本市場中頻頻爆出融資數億、數十億的“獨角獸”企業，而且從安防到金融、從農耕到互聯網，各行各業的大中小企業都在積極參與人工智能這一技術大潮當中。

在本次的《行動計劃》中指出，在2018-2020這未來三年里，我們要點名重點發展八大類智能產品的規模化發展，并在2020年達到帶有數據標準的行業發展節點。

1)智能網聯汽車

發展從平臺到芯片、從自動駕駛系統到車輛智能算法的智能網聯汽車軟硬件一體化平臺。到2020年，建立可靠、安全、實時性強的智能網聯汽車智能化平臺，支撐高度自動駕駛(HA級)。

2)智能服務機器人

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2017世界機器人大會上的服務機器人

發展智能交互、智能操作、多機協作等關鍵技術，推進智能服務機器人在家用、公共、醫療等領域的應用。到2020年，家庭服務機器人和公共服務機器人實現批量生產及應用，醫療手術、養老陪護、消防救援類機器人實現樣機生產，并出現20家以上應用示范。

3)智能無人機

發展智能避障、自動巡航、高集成度專用芯片等關鍵技術研發，推動新一代通信及定位導航技術在無人機方面應用。到2020年，智能消費級無人機三軸機械增穩云臺精度達到0.005 度，實現360度全向感知避障、自動智能強制避讓航空管制區域。

4)醫療影像輔助診斷系統

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推動AI醫療影像數據采集標準化，支持典型疾病領域的技術研發，加快AI醫療影像的產品化和臨床應用。到2020年，國內先進的多模態醫學影像輔助診斷系統對腦、肺、眼等典型疾病的檢出率超過95%，假陰性率低于1%，假陽性率低于5%。

5)視頻圖像身份識別系統

拓展AI身份識別在安防、金融等重點行業的應用，發展視頻監控、圖像搜索等典型應用，推進生物特征識別等技術創新。到2020年，復雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過97%，正確識別率超過90%，支持不同地域人臉特征識別。

6)智能語音交互系統

在制造、家居等重點場景推廣應用，發展語音識別、智能對話、銀飾品融合等技術，到2020年，實現多場景下中文語音識別平均準確率達到96%，5米遠場識別率超過92%，用戶對話意圖識別準確率超過90%。

7)智能翻譯系統

利用機器學習提升翻譯準確度、實用性，推動多語言互譯、同聲傳譯等典型場景。到2020年，多語種智能互譯取得明顯突破，中譯英、英譯中場景下產品的翻譯準確率超過85%，少數民族語言與漢語的智能互譯準確率顯著提升。

8)智能家居產品

發展智能傳感器、IoT、機器學習等重點技術，推動家電、安防、家具、照明、潔具等產品的智能化，建設推廣一批智能家居示范應用項目。到2020年，智能家居產品類別明顯豐富，智能電視市場滲透率達到90%以上，安防產品智能化水平顯著提升。

02

包括AI芯片在內的三大核心技術取得關鍵突破

上文提到的八項人工智能產品是人工智能技術的實體落地，讀者們不難發現，在這八項產品的相關技術中，經常不約而同地提到以下三點關鍵技術：神經網絡芯片(AI芯片)、智能傳感器、開放平臺——《行動規劃》中也對未來三年間這三類核心技術進行了發展節奏的詳細規劃。

1)神經網絡芯片(AI芯片)——突破面向云端訓練、終端應用的神經網絡芯片及配套工具

在機器學習訓練方面，發展云端AI芯片，集中在高性能、高擴展性、低功耗特性；在機器學習應用方面，發展終端AI心脾愛你，集中在低功耗、高性能方面。并發展與芯片配套的AI編譯器、驅動軟件、開發環境等產業化支撐工具。

終端AI芯片：華為海思麒麟970

到2020年，AI芯片技術取得突破進展，推出性能達到128TFLOPS、能效比超過1TFLOPS/w的云端神經網絡芯片，推出能效比超過1T OPS/w的終端神經網絡芯片，支持CNN、RNN、LSTM等一種或幾種主流神經網絡算法。

與此同時，實現AI芯片在智能終端、自動駕駛、智能安防、智能家居等重點領域的規模化商用。

2)智能傳感器——加快研發并應用高精度、低成本的智能傳感器

加快研發與應用速度，推動智能傳感器朝著高精度、高可靠、低功耗、低成本的方向發展。推動生物、圖像、微型化等關鍵技術發展，支持基于新材料、新需求、新原等的智能傳感器研發。

到2020年，聲學傳感器、壓電傳感器、紅外傳感器等的性能顯著提高，在模擬仿真、設計、MEMS工藝、封裝及個性化測試技術方面達到國際先進水平，具備在移動式可穿戴、互聯網、汽車電子等重點領域的系統方案設計能力。

3)開源開放平臺——夯實人工智能產業發展的軟硬件基礎

推廣面向云端的訓練平臺、面向終端的應用平臺，包括開發框架、算法庫、工具集等的研發。支持開源平臺、開源社區建、開放計算服務平臺等，鼓勵龍頭企業構建新型產業生態。集中發力機器學習、模式識別、語義理解、自動駕駛等重點行業，

到2020年，面向云端訓練的開源開發平臺支持大規模分布式集群、多種硬件平臺、多種算法，面向終端執行的開源開發平臺具備輕量化、模塊化和可靠性等特征。

03

5G、網絡安全……四大配套設置保駕護航

除了核心產品、核心技術外，想要人工智能行業健康發展，與該技術相配套的相關設施自然必不可少，《行動規劃》從行業資源庫、產業評測標準體系、以5G為首的網絡建設、以及網絡安全這四大角度進行了計劃，包括：

1)建設行業訓練資源庫，推動語音識別、視覺識別、自然語言處理等基礎領域數據集共享、并推動開放技術服務云平臺。

2)建設人工智能產業標準規范體系，構建人工智能產品的評估測評體系鼓勵業界積極參與國際標準化工作，建成知識產權服務平臺。

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3)發展以5G為首的智能化網絡基礎設施，加快高精度導航網、工業互聯網、車聯網等建設，逐步形成智能化網絡基礎設施體系。

4)構建網絡安全保障體系，針對汽車、家居等重點行業開展安全技術攻關，推進漏洞挖掘、安全測試、威脅預警等核心技術。

04

鼓勵政府支持、產學研協同合作

最后部分則是《行動規劃》提出的，政府、產業方面為了保障2020年目標達成而制訂的保障措施：

鼓勵建立健全政府、企業、行業組織和產業聯盟、智庫等的協同推進機制，鼓勵地方政府加大投入、發揮自身資源優勢，培育一批人工智能領軍企業、建設人工智能產業集聚區。

另一方面，加快建設智能網聯汽車、智能語音、智能傳感器、機器人等制造業創新中心、重點實驗室；并鼓勵開展創新創業大賽，建設“雙創”平臺，

與此同時，鼓勵引導多方資本參與人工智能產業發展，以多種方式吸引和培養高端人才，支持高等學校加強人工智能相關學科專業建設，推進職業學校培養急需的技能型人才。

05

結語：落地！落地！產業化！2018拼實干

在7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中提出了我國人工智能“三步走”戰略目標，其中第一步表示，到2020年，我國人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。

而如今這篇《行動規劃》則可以看作是第一步“怎么走、如何走”的推進計劃說明書。整個規劃非常全面而詳細，所有目標都帶有“到2020年，實現xxxx”這類具體可執行的操作細節。