大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)和人工智能的區(qū)別的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系解析

• 2、大數(shù)據(jù)和人工智能的聯(lián)系與區(qū)別是什么

• 3、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么聯(lián)系與區(qū)別？

• 4、有什么區(qū)別，人工智能到底是干嘛的

一、人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系解析

1.1 核心焦點從上云互通轉(zhuǎn)向借助人工智能深挖工業(yè)大數(shù)據(jù)價值

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)促進了企業(yè)IT系統(tǒng)的云化遷移，實現(xiàn)了ICT系統(tǒng)與OT系統(tǒng)間要素的流轉(zhuǎn)，打通了數(shù)據(jù)孤島，企業(yè)得以獲取靈活便捷、高效率、低成本的信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化基礎(chǔ)，但要想實現(xiàn)真正的數(shù)字化和智能化則必須借助人工智能技術(shù)對工業(yè)數(shù)據(jù)價值進行充分挖掘。數(shù)據(jù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心資產(chǎn)，也是其價值創(chuàng)造的來源，對數(shù)據(jù)分析和挖掘的深度在很大程度上決定了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實際應(yīng)用價值的高低。目前對數(shù)據(jù)挖掘價值依賴程度高的生產(chǎn)管控類及設(shè)備管理服務(wù)類應(yīng)用是我國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的高熱度場景，結(jié)合深度數(shù)據(jù)分析的設(shè)備 健康 管理、生產(chǎn)質(zhì)量管理、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、能耗與排放管理等應(yīng)用為工業(yè)企業(yè)創(chuàng)造了運維成本及能耗成本降低、產(chǎn)品質(zhì)量及服務(wù)價值提升等顯著的直接優(yōu)化價值。

1.2 人工智能是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)真正數(shù)智化價值的前提

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)之于工業(yè)企業(yè)而言，是企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化轉(zhuǎn)型的工具，其中平臺層搭建了工業(yè)數(shù)據(jù)匯聚與處理的基礎(chǔ)，工業(yè)軟件的應(yīng)用本質(zhì)上實現(xiàn)數(shù)字化和自動化，強調(diào)機器設(shè)備的自動化功能，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的互聯(lián)工具應(yīng)用則是強調(diào)

企業(yè)內(nèi)外部的打通與協(xié)同，是工業(yè)角度的互聯(lián)網(wǎng)+模式，人工智能的加入是在數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上實現(xiàn)真正的智能化。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為工業(yè)企業(yè)提供通用的算力-工業(yè)云計算和邊緣計算、算據(jù)-工業(yè)大數(shù)據(jù)以及算法-工業(yè)人工智能，其中大數(shù)據(jù)作為人工智能技術(shù)發(fā)揮作用的必要燃料，其背后價值的挖掘深度決定了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)價值呈現(xiàn)的合理邏輯是從網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)而最終實現(xiàn)智能化，這也正是工業(yè)企業(yè)實現(xiàn)降本增效、升級優(yōu)化的必經(jīng)之路。

二、人工智能成為重新定義工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品邏輯的抓手

強化數(shù)據(jù)洞察力，拓寬工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)可解問題邊界

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能分析與決策優(yōu)化，人工智能技術(shù)從廣義上來看正是一種通過算法模型對數(shù)據(jù)的處理方式，人工智能技術(shù)因此開始進入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品建設(shè)方的視野，成為服務(wù)商拉高產(chǎn)品價值的落腳點。以深度學習和知識圖譜的為代表的人工智能技術(shù)從根本上提高系統(tǒng)建模和處理復雜性、不確定性、常識性等問題的能力，顯著提升了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析能力與效率，為解決工業(yè)各領(lǐng)域診斷、預測與優(yōu)化問題提供得力工具，進一步擴大了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可解工業(yè)問題邊界的深度和廣度。人工智能驅(qū)動的工業(yè)數(shù)據(jù)智能分析支撐工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值深挖掘，強化了工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)洞察能力，成為打通智能制造最后一公里的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

使能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)形成數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)，催生多場景系統(tǒng)化應(yīng)用

工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)存在著紛繁復雜的應(yīng)用場景，產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、產(chǎn)品瑕疵質(zhì)檢、生產(chǎn)工藝優(yōu)化、流程自動化等許多場景的工業(yè)機理復雜、數(shù)據(jù)分析能力需求較高，人工智能因此被視為是使能工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)形成數(shù)據(jù)優(yōu)化閉環(huán)的關(guān)鍵。目前以深度學習、知識圖譜、自然語言處理為代表的人工智能技術(shù)正處于多方創(chuàng)新和突破的時期，通過與工業(yè)領(lǐng)域知識融合的不斷加深，AI技術(shù)正逐漸加速向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)滲透，在工業(yè)企業(yè)“研產(chǎn)供銷管”業(yè)務(wù)鏈條下形成眾多落地應(yīng)用。從工業(yè)AI技術(shù)角度來看，主要有聲音、圖像、知識圖譜和自然語言方向的應(yīng)用，聲音和圖像多用于質(zhì)量檢測與安全監(jiān)管兩個領(lǐng)域，是目前應(yīng)用較多，經(jīng)濟效益較為明顯的場景；自然語言處理更多用在智能助手，這里有別于智能客服，智能助手更加垂直和專業(yè)，如設(shè)備維修助手；知識圖譜則擅長處理大規(guī)模、復雜、多點的問題，典型應(yīng)用是產(chǎn)品質(zhì)量回溯。

以解決通用型問題為能力基礎(chǔ)，面向特定行業(yè)差異化延伸

工業(yè)智能的本質(zhì)是通用人工智能技術(shù)與工業(yè)場景、機理、知識結(jié)合，實現(xiàn)設(shè)計模式創(chuàng)新、生產(chǎn)智能決策、資源優(yōu)化配置等創(chuàng)新應(yīng)用。工業(yè)智能在工業(yè)系統(tǒng)各層級各環(huán)節(jié)已形成了相對廣泛的應(yīng)用，其細分應(yīng)用場景可達到數(shù)十種，正如前文所述工業(yè)領(lǐng)域不同細分行業(yè)對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)類型與功能的需求各不相同，工業(yè)智能亦是如此。不同行業(yè)依托工業(yè)智能，獲取解決通用型問題的能力的同時，基于行業(yè)特點、面向行業(yè)特性痛點問題延伸出差異化方向。

五、人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的部署

應(yīng)用部署將從以平臺側(cè)為主向平臺+邊緣共生演進

當前人工智能主要通過三種模式融入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)。第一，直接將AI算法或模型嵌入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺層，以提升平臺層數(shù)據(jù)分析能力；第二，提供工業(yè)AI軟件系統(tǒng)，并通過云端部署形成標準化的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)SaaS層應(yīng)用；第三，提供一套工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架下包含軟件和邊緣側(cè)硬件的完整系統(tǒng)。部署過程中會根據(jù)行業(yè)類別、產(chǎn)品相似度、場景條件、問題共性等因素對不同AI模型進行組合，對同一個行業(yè)來說，針對同一個環(huán)節(jié)將模型盡量標準化以實現(xiàn)移植應(yīng)用?，F(xiàn)階段工業(yè)智能應(yīng)用以平臺側(cè)為主，后期會向邊緣側(cè)發(fā)展，邊緣側(cè)的實時性要求需要AI模型產(chǎn)出的結(jié)論與產(chǎn)線或者設(shè)備形成控制閉環(huán)，艾瑞認為目前我國工業(yè)企業(yè)自動化程度不一，現(xiàn)場數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，并且企業(yè)對于人工智能的應(yīng)用較為保守，時下落地較多的應(yīng)用無論是安全監(jiān)管還是質(zhì)量檢測都主要集中于平臺側(cè)，邊緣側(cè)工業(yè)智能的下一階段發(fā)展需要配套基礎(chǔ)設(shè)施和能力的共建。

六、基于AI的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)參與者拓展思路

技術(shù)為先，場景為王，合作共贏

隨著《互聯(lián)網(wǎng)+人工智能三年行動實施方案》、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃》等多份國家政策文件的發(fā)布，開展人工智能與工業(yè)結(jié)合應(yīng)用成為了重要發(fā)展趨勢。工業(yè)領(lǐng)域每個下游行業(yè)場景都有

其原生的價值鏈條，同時各個行業(yè)的Know – how有著較高的壁壘，人工智能服務(wù)商在開展工業(yè)領(lǐng)域業(yè)務(wù)時，大多基于自身技術(shù)優(yōu)勢和特點去尋找適合實景落地的垂直細分行業(yè)或者某一共通性工業(yè)場景，在特定場景應(yīng)用中持續(xù)打磨自身工業(yè)智能產(chǎn)品和服務(wù)。“聚焦”被大多數(shù)AI廠商視為優(yōu)先的發(fā)展策略，通過與成熟的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺型企業(yè)開展合作，以融入而非自主開發(fā)的方式獲取平臺能力，不僅極大地減少了自研開發(fā)的成本和風險，而且為迭代、優(yōu)化、創(chuàng)新自身工業(yè)智能解決方案提供了豐富的資源儲備。

數(shù)據(jù)、算法、算力的不足制約了AI在工業(yè)領(lǐng)域的普及應(yīng)用

人工智能技術(shù)本身的發(fā)展離不開數(shù)據(jù)的支撐，工業(yè)領(lǐng)域由于自身復雜、多樣且專業(yè)性強的行業(yè)特性，導致其缺乏優(yōu)秀的工業(yè)主題AI數(shù)據(jù)模型，也沒有很好的工業(yè)標注數(shù)據(jù)集用于AI算法訓練。此外包括底層硬件、計算框架、開發(fā)平臺等AI基礎(chǔ)設(shè)施在工業(yè)領(lǐng)域的建設(shè)也較為落后，這直接限制了工業(yè)智能化的發(fā)展。數(shù)據(jù)、算法和算力的短板導致了當前AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景主要呈現(xiàn)點狀分布，普及范圍有限。

人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的市場前景廣闊

2020年，中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運營（公安、交警、司法、城市運營、政務(wù)、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等），互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)也位居前列，然而作為國民經(jīng)濟支柱產(chǎn)業(yè)的工業(yè)在人工智能市場份額中僅占到5%。隨著人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)共同被納入新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)范疇，行業(yè)雙雙提速發(fā)展的態(tài)勢基本確定，加之工業(yè)領(lǐng)域多樣化的場景需求，預計未來五年，中國工業(yè)領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的使用率將顯著提高，工業(yè)智能的應(yīng)用市場前景將十分廣闊。

人工智能將重新切割工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)投入空間

2020年以機器學習與深度學習、知識圖譜、NLP、計算機視覺為技術(shù)主導的我國工業(yè)智能應(yīng)用核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模為68億元，年均復合增長率達到27.96%，產(chǎn)業(yè)整體具備高成長性。然而目前人工智能服務(wù)商多以自身獨立的系統(tǒng)交付工業(yè)智能解決

方案，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)商提供的平臺AI功能也以基于開源框架的算法模型自主開發(fā)為主，平臺AI功能集中于基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)分析能力優(yōu)化，AI技術(shù)并未在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中實現(xiàn)廣泛化應(yīng)用。總體來看，現(xiàn)階段工業(yè)智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合應(yīng)用呈星點狀分布，未來隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對數(shù)據(jù)價值深度挖掘的依賴性提升，人工智能技術(shù)將加速向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)融入，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的資金投入比例將重新洗牌。

四大工業(yè)智能布局方向助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)塑造競爭優(yōu)勢

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的真正價值不在于為工業(yè)企業(yè)錦上添花而應(yīng)是雪中送炭，人工智能技術(shù)的注入是以系統(tǒng)化的方法和規(guī)則助力工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決工業(yè)實際場景中的某些痛點。基于深度學習技術(shù)的計算機視覺在質(zhì)檢、巡檢等場景中實現(xiàn)了機器代人，在提高生產(chǎn)效率的同時釋放了企業(yè)人力成本；以知識圖譜、自然語言處理為主的認知智能技術(shù)，促進了工業(yè)知識的積累，提升了企業(yè)決策速度與精度；AutoML平臺的模型自動化塑造能力則提高了算法模型在實景中的適配性。AI技術(shù)的縱向升級使得采用多種路徑解決復雜工業(yè)問題成為可能，未來融合多種AI技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將是相關(guān)服務(wù)商打造競爭優(yōu)勢的重要切口。

二、大數(shù)據(jù)和人工智能的聯(lián)系與區(qū)別是什么

有區(qū)別嗎？

首先肯定是：有的

有什么區(qū)別呢？

• 大數(shù)據(jù)是一種通過數(shù)據(jù)采集達到用戶畫像的

• 人工智能是交叉學科，用戶與機器學習等方面。

了解大數(shù)據(jù)與人工智能的區(qū)別與聯(lián)系，首先我們從認知和理解大數(shù)據(jù)和人工智能的概念開始。

1、大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)、Web系統(tǒng)和信息系統(tǒng)發(fā)展的綜合結(jié)果，其中物聯(lián)網(wǎng)的影響最大，所以大數(shù)據(jù)也可以說是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的必然結(jié)果。大數(shù)據(jù)相關(guān)的技術(shù)緊緊圍繞數(shù)據(jù)展開，包括數(shù)據(jù)的采集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現(xiàn)和應(yīng)用等等。目前，大數(shù)據(jù)的價值主要體現(xiàn)在分析和應(yīng)用上，比如大數(shù)據(jù)場景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉學科，研究的內(nèi)容集中在機器學習、自然語言處理、計算機視覺、機器人學、自動推理和知識表示等六大方向，目前機器學習的應(yīng)用范圍還是比較廣泛的，比如自動駕駛、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。人工智能的核心在于“思考”和“決策”，如何進行合理的思考和合理的行動是目前人工智能研究的主流方向。

3、大數(shù)據(jù)與人工智能

大數(shù)據(jù)和人工智能雖然關(guān)注點并不相同，但是卻有密切的聯(lián)系，一方面人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為“思考”和“決策”的基礎(chǔ)，另一方面大數(shù)據(jù)也需要人工智能技術(shù)進行數(shù)據(jù)價值化操作，比如機器學習就是數(shù)據(jù)分析的常用方式。在大數(shù)據(jù)價值的兩個主要體現(xiàn)當中，數(shù)據(jù)應(yīng)用的主要渠道之一就是智能體（人工智能產(chǎn)品），為智能體提供的數(shù)據(jù)量越大，智能體運行的效果就會越好，因為智能體通常需要大量的數(shù)據(jù)進行“訓練”和“驗證”，從而保障運行的可靠性和穩(wěn)定性。

目前大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，相關(guān)的理論體系已經(jīng)逐步完善，而人工智能尚處在行業(yè)發(fā)展的初期，理論體系依然有巨大的發(fā)展空間。從學習的角度來說，如果從大數(shù)據(jù)開始學習是個不錯的選擇，從大數(shù)據(jù)過渡到人工智能也會相對比較容易?？偟膩碚f，兩個技術(shù)之間并不存在孰優(yōu)孰劣的問題，發(fā)展空間都非常大。

三、人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么聯(lián)系與區(qū)別？

聯(lián)系：都是模仿人類行為的數(shù)學模型以及算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究能促進或者加快人工智能的發(fā)展。

區(qū)別如下：

一、指代不同

1、人工智能：是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。

二、方法不同

1、人工智能：企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。

三、目的不同

1、人工智能：主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有初步的自適應(yīng)與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權(quán)重值，以適應(yīng)周圍環(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習方式及內(nèi)容不同可具有不同的功能。

參考資料來源：百度百科-人工智能

參考資料來源：百度百科-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

四、有什么區(qū)別，人工智能到底是干嘛的

近期，當機器人AlphaGo（阿爾法狗）戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍柯潔九段，關(guān)于人工智能的思考與討論再次成為熱點。作為計算機科學的一個分支，英文縮寫為AI的人工智能，是研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的一門技術(shù)科學。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、強大的運算能力，以及深度學習模式的突破，被認為是人工智能賴以突破的三大要素，它們造就了語言識別、圖像識別、自然語言處理和機器人等方面的驚人發(fā)展和提升，其終極目標，就是讓機器像人類一樣思考和決策。

如今，人工智能從起步轉(zhuǎn)到快速發(fā)展階段。美國早已將人工智能上升到國家戰(zhàn)略。中國作為后起之秀已初具規(guī)模。截止2016年，中國申請人工智能專利數(shù)量已占據(jù)全球20%以上。從邏輯學、數(shù)學、語言學等基礎(chǔ)領(lǐng)域構(gòu)建人工智能體系，再到結(jié)合醫(yī)療、金融、制造業(yè)等行業(yè)發(fā)展，中國已成為僅次于美國的第二大人工智能發(fā)展國家。百度創(chuàng)始人李彥宏就曾表示：“百度已不再是互聯(lián)網(wǎng)公司，而是AI企業(yè)。”

相關(guān)報告預估，到2035年，人工智能可以將所有涉及行業(yè)的平均盈利提高30%以上，促使經(jīng)濟總值增長近14萬億美元。到2045年，全球平均會有一半的勞動崗位將被人工智能技術(shù)替代，而在中國，這個數(shù)字可能達到77%。

人工智能將是一場革命，其發(fā)展無可避免，將會全面滲入我們的生產(chǎn)和生活?？傮w來看，其影響利大于弊，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一是代表更高的生產(chǎn)效率。與之前技術(shù)革命主要提高體力勞動生產(chǎn)率不同，人工智能主要是推動腦力和智力勞動效率的增長。如根據(jù)人工智能進行企業(yè)的科學排產(chǎn)，能最大限度利用資源并將成本和損耗降到極低水平，這是依靠人工不能做到的。

二是造就新的競爭優(yōu)勢。已有跡象表明，人工智能具有重新調(diào)整行業(yè)競爭秩序的潛力。未能投資和利用人工智能的管理團隊將有很大可能在競爭中被淘汰。

三是催生新的產(chǎn)業(yè)和業(yè)態(tài)。隨著業(yè)內(nèi)對人工智能細分領(lǐng)域的進一步探索，人工智能與其它行業(yè)的融合方式成為發(fā)展的重點，“人工智能+金融”“人工智能+醫(yī)療”成為時下投資新熱點。部分新工種，如社交媒體主任、AI管理員也將營運而生。

四是改變社會結(jié)構(gòu)和秩序。人工智能將是一場革命，它不是簡單的改造行業(yè)，而是會對我們的社會結(jié)構(gòu)進行重構(gòu)，重新定義經(jīng)濟體，甚至在某種程度上，重新定義我們的人生，未來。

同時，人工智能的急速發(fā)展也引起了憂慮。計算機經(jīng)過“深度學習”，在智力上超過人類是早晚的事情。人類驚嘆于人工智能為人類所創(chuàng)造的價值，但也擔心其與人類“地位反轉(zhuǎn)”的潛在危險。在不久的將來，是否會取代我們所有純技術(shù)和純服務(wù)的職位呢？比如稅務(wù)審計、法律、醫(yī)療、基金管理等等，進而會造成教育和福利體系的轉(zhuǎn)變，擴大貧富差距、沖擊社會穩(wěn)定，甚至改變?nèi)虻慕?jīng)濟平衡和權(quán)力格局。

目前人工智能已是各國政府考慮的重要課題。在人工智能的這輪技術(shù)爆發(fā)中，我國與發(fā)達國家站在同一起跑線上，只能說明我們具備了站位優(yōu)勢，更重要的還是好好蓄力、精準發(fā)力，力爭引領(lǐng)浪潮。今年兩會，“人工智能”首次被寫入政府工作報告。在國家層面，人工智能主要是作為一個產(chǎn)業(yè)來培育發(fā)展。政府將全面實施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快人工智能的技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化，做大做強產(chǎn)業(yè)集群。此外，政府還將應(yīng)對人工智能帶來的各種變革，包括制定和完善相關(guān)的道德、法律準則，嚴格人工智能的產(chǎn)、學、研各環(huán)節(jié)監(jiān)管等等。比如，人工智能的合法性就是近期討論的一個焦點。前期的百度無人駕駛車上路事件，北京市交通管理局相關(guān)負責人就表示，“無人駕駛車輛若未辦理測試車上路的相關(guān)準許手續(xù)就駛?cè)胛瀛h(huán)的行為應(yīng)屬于違反交通法規(guī)。”“尤其是無人駕駛車輛涉及到各種安全問題，更應(yīng)該檢驗是否安全?！惫苤懈Q豹，由此可見，缺乏監(jiān)管的人工智能可能將對人類發(fā)展構(gòu)成較大威脅，這才是當前應(yīng)亟待解決的問題。在對人工智能技術(shù)發(fā)展的監(jiān)管，尤其是法律準則和準入標準的制定等基礎(chǔ)方面，必須立即行動起來，加快腳步以適應(yīng)這個新的變革了。

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