中国人工智能2030发展规划和重大项目规划即将发布，以政府为主导的国家间AI较量正式拉开序幕，以百度、科大讯飞为代表的中国人工智能公司将把更多资源投入到与西方对手在该领域主导权的竞争中。
在近日举行的2017世界智能大会上，科技部部长万钢表示，新一代人工智能发展规划和重大项目规划即将发布，这将是中国面向2030年的人工智能发展规划。
规划将强调在四个关键领域的问题：人工智能能力建设、人工智能技术的应用、强化政策储备来应对人工智能带来的风险（比如就业问题）以及国际合作。
此前普华永道在大连夏季达沃斯论坛发布的全球人工智能报告指出，中国和北美将是两个最受益于人工智能的地区。中国很有可能是人工智能发展的最大赢家，到2030年，中国经济会因此增长26%。
北美地区则预计获得14.5%的经济增长，二者的总收益相当于10.7万亿美元，占据全球增长比例的70%。由此，以政府为主导的国家间AI较量正式拉开序幕，以百度、科大讯飞为代表的中国人工智能公司将把更多资源投入到与西方对手在该领域主导权的竞争中。
投资飙升应用加速落地中国人工智能更加“开放”
参加2017世界智能大会的不仅有西门子、微软、索尼等国外企业，更少不了百度、京东、科大讯飞等国内颇具实力的大型互联网企业参与，亦有徐工、海尔等向人工智能转型的传统工业企业，以及诸如一飞智控、天地伟业等专注于无人机、安防相关垂直领域的企业。
与此同时，一大批人工智能应用成果相继落地：百度云骁无人驾驶汽车、京东物流配送机器人、一飞智控农药喷洒直升机、科大讯飞的智慧服务助手晓曼……
今年以来，中国人工智能给人感受最深的就是“开放”。比如上半年，百度相继开放了DuerOS操作系统、通过“阿波罗计划”开放了自身智能驾驶平台，科大讯飞亦于此前将语音技术资源进行开源。
开源之后，企业可以利用更多外部开发者来对自身技术进行修订和优化，很大程度上减少研发成本。更为重要的是，开源将对中国人工智能水平地提升产生积极促进作用。
就全球而言，开放也正在成为一种趋势。微软、亚马逊、谷歌等科技巨头企业均开源了自身的人工智能技术平台。
自2014年以来，国内人工智能逐渐进入爆发期，人工智能企业大量增长，一系列人工智能领域的创业公司和投融资机构进入大众视野。
来自CB Insights数据显示，2010年仅有61家人工智能企业获得融资，但在2016年共有522家人工智能创业公司拿到融资，随之而来的投资金额也一路飙升至50亿美元（约339亿人民币）。
截止到2016年底，人工智能产业市场规模已经增长至95.6亿元，年均复合增长率高达40.25%。在“开放”的策略下，中国人工智能的技术水平和商业化进程有望进一步提升。
革命尚未成功中国人工智能发展还面临哪些问题？
中国人工智能虽然正经历急速爆发期，但仍处于发展的早期阶段，面临着不少发展瓶颈。目前来看，至少需要解决三个方面的问题。
第一，数据开放和标准化程度不高。尽管中国科技巨头能通过其专有平台获得数据，但是在创建一个标准统一、跨平台分享的数据友好型生态系统方面，中国仍落后于美国。政府数据库的开放有助于创新，但中国政府数据开放程度有限。
由互联网之父蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）创办的万维网基金会（World Wide Web Foundation）公布的“开放数据晴雨表（Open Data Barometer）”显示，英国、加拿大、法国、美国、韩国在数据开放方面领先，中国只排在了71位，比上一年度下降了15个名次。
虽然上海在国内表现出色，但是中国总体上各类型的数据开放程度和质量，在国际上依然处于落后的状态。
第二，基础算法研究人才严重不足。应用层面而言，中国的算法发展程度与其他国家并无太大差距，但中国在基础算法研发领域仍远远落后于英美同行。美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。
目前，中国只有不到 30 所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。
人工智能领域的专业人才供求失衡更严重，供求比例接近一比十，不少企业纷纷考虑在海外，特别是在北美本地招募开发、研究人员。
第三，支撑人工智能的GPU等硬件基础设施薄弱。高运算速度的计算技术是发展尖端人工智能技术的重中之重。
长期以来，中国部分类型的高端半导体几乎完全依靠进口，以芯片为例，现在中国每年要花2000多亿美元进口芯片。人工智能基础设施的建设决定着人工智能解决方案能否实现大规模商业化。
“弯道超车”时间窗口打开 警惕投资过度和泡沫破裂
在这个全球人工智能热度飙升的时间节点，国内人工智能也发展到临界点，迎来“弯道超车”的历史机遇。
当前的人工智能正显示出新的特征：大数据上的深度学习与自我训练结合的综合进化技术发轫，基于网络的群体智能开始萌芽，跨媒体推理已经兴起，无人系统迅速发展和人机混合增强智能的演进。
中国新一代人工智能的技术与软件方向围绕大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统进行，最终应用在智能城市、智慧医疗、智能制造等领域。
与国际相比，中国在人工智能方面已有很多发展，比如中国的人工智能论文数量很多，数据量极为庞大，正在向云端和终端“两端”转化，行业应用也达到一定层次和需求。
不过中国人工智能面对的挑战也不言而喻，包括技术研究的论文质量有待商榷，人才缺口等问题同样需要重视。
总体而言，中国人工智能正处于“泡沫化”的过程，适当的泡沫化有助于人工智能的发展。中国人工智能要想获得长足发展，需要相应的发展战略助其开拓空间，以及恰当的规范加以引导，否则可能出现投资过度、供应过剩甚至泡沫破裂的风险。至于如何解决这些问题，这就要真正考验政府和整个行业的智慧了