人工智能技術突破、行業革新、產業化推進寄望于人工智能前沿基礎理論，這是行業的基石。我國要在人工智能領域取得應有的話語權，就得在人工智能基礎理論和前沿技術方面加強引領性原創科學研究，并率先取得重大突破。
人工智能技術已是當今全球科技新寵，并正深刻地改變著人類的生產生活。
經過60多年的演進，特別在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，加速發展的人工智能呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放、自主操控等新特征，能賦予機器感知能力、自主運動能力。
如果說以蒸汽技術驅動的第一次工業革命延伸了人的肢體，拓展了人類的力量，那么，以新一代人工智能技術為驅動的新一輪科技革命和產業變革將拓展人類的智能，極大提升人類智力所能創造的價值。
由美國斯坦福大學學者領銜撰寫的2018年《人工智能指數》報告顯示，2018年人工智能“達到或超越人類表現”的重要進展，包括微軟漢英雙語機器翻譯系統在有關測試中達到了人類的水平、英國“深層思維”公司研發的程序在游戲“雷神之錘”中獲勝率超越人類玩家、谷歌的深度學習系統在前列腺癌有關診斷研究中準確率超過美國認證病理醫生等。
為搶占人工智能發展先機，美國發布了《國家人工智能研究和發展戰略計劃》《為人工智能的未來做準備》，歐盟發布了《2014-2020年歐洲機器人技術戰略研究計劃》《衡量歐洲研究與創新的未來》，英國圍繞人工智能發布的政策有《機器人與自動系統2020》《在英國發展人工智能》等，法國發布了《人工智能戰略》，日本發布了《日本復興戰略2016》《人工智能科技戰略》。
依據《新一代人工智能發展規劃》《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018—2020年)》，我國也正在統籌國際國內創新資源，力爭到2030年實現人工智能核心產業規模達1萬億元，帶動相關產業規模超10萬億元，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。
另一面，雖然全球人工智能的發展水平令人矚目，但目前人工智能系統“發育”尚不成熟，總體水平仍處于起步階段，無論基礎理論研究，還是關鍵核心技術，抑或人才體系，都有待健全完善。人工智能分為專用人工智能和通用人工智能，目前的成果主要體現在專用人工智能方面。而真正意義上完備的人工智能系統是一個通用智能系統，具有類似人腦的思維特質，可以舉一反三、觸類旁通。而專家們認為，眼下的人工智能系統“有智商沒情商、會計算不會‘算計’、有專才無通才”。所以，通用智能系統的研究與應用仍然任重道遠。人工智能技術突破、行業革新、產業化推進寄望于人工智能前沿基礎理論，這是行業的基石。可見，在基礎設施層，前沿基礎理論和算法仍有很大的突破空間。
我國要在人工智能領域取得應有的話語權，就得在人工智能基礎理論和前沿技術方面加強引領性原創科學研究，并率先取得重大突破。
相對于歐美國家，我國人工智能研究起步晚，又長期處于低門檻，具有國際影響力的人才稀缺，掌握“撒手锏”技術的高水平人才更十分匱乏，尚需建設完備的人工智能人才體系。“青藏高原上才有珠穆朗瑪峰”，只有在尖端技術研究平臺上才能培養出頂尖技術人才。而建設一大批具有國際水平的研究組，是培養頂尖人才的基礎。
高端技術必須與產業對接，形成龐大的應用市場，人工智能必須與產業緊密融合。這意味著需要抓緊助推人工智能應用場景的落地，爭取基礎數據和平臺技術的突破，搭建好與傳統行業生態有效銜接的橋梁。
得益于龐大的人口數據紅利，也受益于行業豐富的需求，我國人工智能應用場景的開發利用在智能金融、智慧醫療、智能安防、平安城市等領域特別活躍。以智慧醫療為例，比較豐富的電子病歷、醫療影像、病理圖像等數據提供給科研人員，得以通過標注來訓練人工智能模型，因而產生較大的應用產業。
智能安防、無人駕駛等終端場景是人工智能應用的重要場景，但人工智能在這些場景應用能否落地、落地后又有多大價值，完全依靠智能平臺的支撐。
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