人工智能在如今的科技领域成了焦点。我国重视它的发展。然而在很多方面和发达国家存在差距。那要怎样打破这种局面？

战略部署的差距

2017年7月20日，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，把它放到了国家战略层面。然而我国人工智能整体发展跟发达国家相比差距较大。比如说重大原创成果比较少。在基础理论、核心算法等关键方面，和国外相比存在不小差距。高端芯片等技术掌握得不够。

国外有些先进机构早就建立了完整的研发体系。其技术迭代速度很快。我国在这些核心领域存在短板。这制约了人工智能产业高质量发展。导致难以形成强大的国际竞争力。

基础研究的意义

人工智能基础研究是其可持续发展的根基。它可为人工智能应用提供动力源头，促使其实现全面升级。经过长时间积累，提升基础研究水平能让我国迈向国际先进位置，解决原始创新能力欠缺的问题。

国外不少人工智能的重大进展，都来自扎实的基础研究。我国增加在基础研究方面的投入，付出更多精力，这样才能从源头为人工智能发展提供坚实支持，防止陷入技术瓶颈。

生态体系的缺失

我国人工智能相关单元技术数量众多。然而综合成果却十分稀少。这是因为缺少资源整合。导致碎片化的技术未能形成生态体系。与国外产学研集大成的机构相比。我国基础研究分散。技术和产业处于分割状态。

这种现状致使我国人工智能综合优势难以施展。各个环节各自发展。缺乏协同效应。不能像完整生态体系那般高效运转。进而影响了整体发展速度与质量。

软硬件的风险

当下，AI基础软硬件是由欧美大型企业占据主导地位的。要是我国一直缺少相关技术，就会存在技术和应用“空心化”的风险。这表明我国在人工智能关键核心领域会过度依靠国外，受到诸多限制。

我国人工智能产业发展得很蓬勃。然而基础软硬件却受限于他人。这就好比高楼大厦建在了沙滩上。唯有构建起自己的技术平台。才能够确保产业安全且稳健地发展。

人才培养的困境

我国AI人才培养在数量方面，远远无法满足发展战略需求。在质量方面，同样远远无法满足发展战略需求。这会对未来AI产业发展产生重要影响。因为高端人才不足，所以技术创新受到制约。因为高端人才不足，所以产业升级受到制约。

产业快速扩张。对专业人才的需求变得越发紧迫。要是培养不出足够人才。我国人工智能产业后续发展会面临动力不足问题。在国际竞争中也会处于劣势。

提升竞争力的建议

为提升我国人工智能未来竞争力。需要增强原始创新能力。要加大在创新方面的投入。鼓励科研人员大胆探索。从而创造出更多具有自主知识产权的技术。

我国应在通用人工智能前沿基础研究方向加快布局。还要在人机混合智能前沿基础研究方向加快布局。同时要整合资源。建立跨学科人才培养环境。促使理论研究协同推进。推动技术突破协同推进。让产品研发应用协同推进。

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