12月14日，工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》（下称《行动计划》），强调要以信息与制造技术深度融合为主线，以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点，推进人工智能和制造业深度融合，加快制造强国和网络强国建设。

　　“当前，我国人工智能产业发展势头良好、空间巨大。”这句写在工信部新闻稿前面的话很中肯。

　　2017年，人工智能产业的应用开始在我国涌现。3月的政府工作报告上，李克强总理指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，人工智能首次被总理“点名”。

　　7月20日，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出了三步走的战略目标，第一步：到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能成为新的重要经济增长点。

　　12月14日发布的《行动计划》对未来三年人工智能产业的具体行动目标、重点突破领域、核心基础及相关支撑体系给出了明确的计划，提出了数字化的目标。因此，该《行动计划》可看作是为规划中的第一步制订的详细计划，加快了人工智能从战略到落地。

　　其按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则，提出任务：

　　重点培育和发展汽车、机器人、无人机等八大智能化产品

　　（1）智能网联汽车

　　发展从芯片到软件、硬件、算法一体化的智能化平台。到2020年，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。

　　（2）智能服务机器人

　　支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，推动公共服务机器人的创新应用。到2020年，实现服务机器人的批量生产，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，并实现20家以上应用示范。

　　（3）智能无人机

　　支持自主飞行、群体作业等关键技术的研发与应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0.005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。

　　（4）医疗影像辅助诊断系统

　　推动医学影像数据采集标准化与规范化，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。

　　（5）视频图像身份识别系统

　　拓展视频图像身份识别在安防、金融等重点领域的视频监控、图像搜索、视频摘要等应用，发展生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸识别特征。

　　（6）智能语音交互系统

　　在智能制造、智能家居等重点领域推广语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别等技术的创新应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。

　　（7）智能翻译系统

　　利用机器学习提升智能翻译系统应用、多语言互译、同声传译的准确度和实用性。到2020年，实现多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。

　　（8）智能家居产品

　　支持智能传感、物联网、机器学习等技术的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表灯产品的智能水平。到2020年，实现智能安防、智能家具、智能照明等产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。

　　人工智能产业发力正当时。广阔的市场应用空间刺激着市场规模的增长，资本的大量涌入也为人工智能的发展加足了马力。此外，人工智能应用领域不断拓宽，从虚拟的云端逐渐进入到手机、家居、汽车等与大众日常生活紧密相关的设备中，智能化的生活浪潮正在被掀起。

　　突破传感器、芯片、开源开放平台三大核心技术

　　（1）智能传感器

　　支持关键技术及智能传感器的研发，并实现其高精度、高可靠、低功耗、低成本。推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料导尿管材料技术革新。

　　到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。

　　（2）神经网络芯片

　　面向不同应用发布相应的神经网络芯片，并发展与其配套的编译器、驱动软件、开发环境等产业化支撑工具。

　　到2020年，神经网络芯片取得突破进展，推出一种或几种主流神经网络算法；在智能终端、自动驾驶、智能安防、智能家居等重点领域实现神经网络芯片的规模化商用。

　　（3）开源开放平台

　　支持开发框架、算法库、工具集等的研发，鼓励建设满足复杂训练需求的开放计算服务平台，鼓励骨干龙头企业构建基于开源开放技术的软件、硬件、数据、应用协同的新型产业生态。

　　到2020年，面向云端训练的开源开发平台支持大规模分布集群、多种硬件平台、多种算法，面向终端执行的开源开发平台具备轻量化、模块化和可靠性等特征。

　　当下，各国都在布局人工智能，人才战已进入白热化阶段，争夺人才其实就是争夺技术上的话语权，大数据、云计算、芯片等的快速进步驱动着人工智能迈向新高度。人工智能的巨大溢出效应必将使更多的企业受益，推动新兴产业的总体突破。