2018年10月24-26日，以“創新發展模式深化媒體融合”為主題的第二十六屆媒體融合技術研討會(ICTC2018)在杭州黃龍飯店舉行。在24日舉辦的主題報告會上，中國工程院院士高文做了《國家新一代人工智能發展規劃》為主題的演講。ICTC由國家廣播電視總局批準、中國廣播電影電視社會組織聯合會技術委員會、浙江省廣播電影電視產業協會和華數數字電視傳媒集團有限公司等單位共同舉辦，是廣電領域最具影響力的國際研討會，至今已成功舉辦25屆。[2-3]

他強調，信息環境的巨變、社會新需求的爆發以及AI基礎和目標巨變促使人工智能邁向新一代，并顯示新的特征：

1.大數據的深入學習+自我鍛煉的綜合進化技術

2.?基于網絡的群體智能已經萌芽

3.各種穿戴設備、人車共駕、人機協同手術等實現生物智能系統與機器智能系統的緊密耦合，人機一體化技術導向混合智能

4.語言、視覺、圖形和聽覺之間語義貫通，帶來跨媒體推理的興起

5.無人系統的迅猛發展

目前，人工智能已經成為國家發展戰略的核心要素之一，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，提出了面向2030?年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施。再此基礎上，高文表示，依托中關村視聽產業技術創新聯盟，新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟成立將主要落實規劃中的具體任務，目前聯盟重要任務是開源驅動AI研究開發，開源工具和框架將大幅度降低人工智能領域的入門技術門檻。

以下是報告全文：

各位領導，各位專家：大家上午好！今天跟大家匯報關于國家新一代人工智能發展規劃提出的來龍去脈，講講下一代的人工智能到底做什么。今天的演講主要分為三個方面，第一個是對人工智能發展歷史的回顧，后面是下一代人工智能出路的前因后果，最后是小結。

首先是關于人工智能的歷史到目前為止從全球來看發展了62年，當然這個歷史劃分是不是完全合理，史前的這些事我們要不要認可，這是有爭論，但是爭論并不大，所以大家比較接受就是有62年歷史，在這62年的歷史里面，我們又可以分為世界史和中國史兩個部分。

我首先講一講歷史界，世界人工智能歷史分為三個階段，第一個20年是第一個階段，之后的30年是第二階段，從第50年開始到現在，一共12年就是這三個階段。在談人工智能的時候，我們不能忘記一個人，他就是圖靈。盡管他這一生只是活42年，他對人工智能有三個貢獻，阿蘭圖靈是一個英國人，他是一個數學家，不是物理學家，不是計算機家，他是計算機的鼻祖，今天的電子計算機的模型就是圖靈模型，計算機有IO、計算機、存儲器，因為在圖靈機里面這幾塊模型都有。計算機不是圖靈設計出來的，計算機界還有一個現代叫做馮洛伊曼設計出來的，他是物理學家，為了計算彈道數據，物理學家要做很多計算，最后設計一臺機器，設計機器的時候采用圖靈模型設計出來，這個模型一直延伸到今天。圖靈的這一個貢獻是給出圖靈機模型。這是大家都知道的。

第二件事情我們知道他是人工智能之父，因為他提出關于智能的測試模型是我們今天所有做人工智能檢驗你這個系統是不是有智能的一個唯一標準。關于人工智能的貢獻，圖靈提出了圖靈測試，也就是說，我要判斷一臺機器有沒有智能非常簡單，兩個黑屋子，一個黑屋子里面是人，一個黑屋子里面是機器，外面有一個考官，考官開始問問題，一邊問一邊判斷，所有的問題問完了還是判斷不出來哪個機器，這個機器通過智能測試，這是圖靈測試，我們看到電視節目《最強大腦》就是仿造圖靈測試，但是為了娛樂性在節目上面的測試，你只要判斷哪個是機器，這個測試結束，你沒有通過圖靈測試。

第三個貢獻是密碼專家。就是在二戰的時候，盟軍之所以可以打敗德軍，是因為掌握德軍的密碼，德軍所有的信息盟軍都知道，德軍部署一個潛艇攻打，所有的發的指令，盟軍都是知道的，所以才有了盟軍最后運籌帷幄，最后把德軍打敗了。為什么盟軍知道了德軍的密碼呢，是圖靈的貢獻。圖靈當時在英國領導了一個小組，他也是數量了一臺機器，但是那個機器不是今天的計算機，他是設計了一臺密碼破譯機，最后用很短的時間，以前的戰爭每年更新一次密碼本，但是圖靈一個星期破掉了，破掉了以后，52個星期，51個星期盟軍都知道德軍在做什么，這是它的貢獻。

圖靈對于整個人類的三個貢獻，應該說都很重要。特別是第二個貢獻，今天和我們人工智能密切相關，為什么說人工智能有62年的歷史呢？為什么不是從圖靈測試開始算呢，因為1956年的時候，當時美國有10個科學家，這10個科學家他們組織了一個暑期研究所，他們搞了一個暑期討論班，這個討論班討論兩個月，這個班討論人工智能的問題，包括人工智能的定義，包括人工智能應該做哪些研究，包括人工智能未來的目標是什么，所以，這兩個月討論完之后他們出了白皮書，這個白皮書今天看起來都不過時，就是把人工智能到底應該做什么，寫得非常清楚。

我剛才說人工智能討論班定義的問題，這些問題被科學家梳理，人工智能典型任務和應用包括機器定義證明，包括機器翻譯，我們剛才簽約的科大訊飛的語音識別，如果你說中文識別成中文的文字，這是語文識別，你說中文他說英文，就是機器翻譯，機器翻譯是人工智能要攻的一個課程，還有機器學習，還有專家系統，還有機器人和智能控制，這些都是人工智能研究的范疇。

這個研究范疇最后導致人工智能產生出三個流派，第一個流派叫做符號主義學派或是符號主義，第二個連接主義學派，或者是連接主義。第三個學派行為主義學派，或者是行為學派，這三個學派都是有出身的，一般來講說符號學派或者是邏輯主義一般都是搞計算機和科學理論的人系做。這些人是出身于計算機科學，連接主義是用神經元網絡通過電路模擬神經元的行為，最后讓他進行一些智能的東西出來。一般是電子學的人為主。當然也有計算機，也有控制的人在里頭。第三個行為學派主要是從系統的自適應，系統的進化這個角度做，更多的是控制理論的人比較多，就是控制領域的人比較多。所以，這三個學派計算機、電子和控制。

剛才說人工智能到目前為止，大概經歷了三次浪潮，這三次浪潮有非常明顯的起伏，說他是浪潮非常有道理，為什么呢？第一個20年他是從最初大家很熱，到最后的全社會熱，到最后的全社會涼，到最后研究也涼了，這是一個起伏，差不多經歷了20年的時間。第二個起伏慢慢由冷變熱，又熱得一塌糊涂，最后慢慢降溫下來，最后也是到了冬天。這個經歷了30年。我們現在正是在第三次浪潮的上升其，上升到什么時候，會不會再落下來以后再說。大概就是這樣三個時期。

第一個時期，他從元年開始到大家非常熱，到最后降下來這20年。這個階段主要的工作實際上是計算機科學家推動的。搞計算機的人推動的。所以，為什么前面剛才說這10個發起人，后來4個獲得圖靈獎，因為這些人大多數都是搞計算機，這個階段主要的方法叫邏輯演算，邏輯推理，邏輯也是哲學，也是計算機科學，主要是從計算機科學角度做。

當時的時候，主要是要考慮引入一些符號的方法進行語義處理，也就是說智能，智能就是說，你要把一些行為，有一些智能的行為，把一些認知能夠用計算機演算出來，計算機演算用符號，用1和0演算，把原來的一件事兒變成計算機可以表達和推理的這件事情，最后用符號來做。這里面最主要的使用的技術手段是什么呢？首先包括邏輯運算，用0和1來算，0和1是數，無法推理，剛好有一個數據工具叫做布爾代數，他可以符號推理，使用的運算規則跟代理規則非常接近，用代理的方法比較接近，用布爾代數做邏輯運算。

同時我們要進行推理，推理怎么，采用了科學里面最常用的方法叫做演繹推理，從一般性的前提出發通過推導得出個別的結論，從一般到特殊的推理過程叫做演繹推理。演義推理叫做三段論，首先是一個常識性的東西我們叫做大前提，有一個小命題，最后有一個結論，通過三段論最后把剛才所說的推理可以實現。這些推理怎么辦，你有計算機的語言實現出來，我們知道今天計算機有很多語言了，C語言，在推理里面專門有一些語言，有很多語言，有很多計算機科學家寫人工智能的推理語言。

從最基本的數學開始到哲學，到計算機這樣的一個流程，構成了當時研究整個人工智能的方法論，這些方法論有結果還是沒有結構，有結果，有什么結果，最好的結果就是數學定義的機器證明，我們大在中學里面做一些代理題，大學里面一定要花時間高等數學，高等數學有很多定理的證明，我們定理的證明都是人來證明，給出一些條件，最后給證明出來，讓計算機去證明定理是可行的，從1956年開始有一批科學家用剛才所說的這套方法在證明數學定理，當時進展最后有兩個學校，第一個學校是卡內基梅隆大學。計算機本身比較好的各有側重。也就是說，偏向工程一點CMU最好，為什么CMU最好，因為他是從1956年開始做機器定義證明，它的人工智能相當好，他們1956年只是完成38條邏數的數學原理的證明。王皓到了美國研究機器數學定義，領一個課題組做機器定理證明，他比較厲害，在1959年的時候，在CMU，56年做的38條，他已經做出來350條定理的證明。

一直到1963年CMU才證明了52條定理，你可以看出來華人在最開始很厲害，比較可惜的是王皓先生后來他對這些事兒看得比較淡，后期不再做機器定理證明這個事兒，轉到哲學去研究哲學，但是這個工作實實在在這里，因為我以前曾經說過我們國家有一個獲得國家最高獎的數學界的老先生叫做吳文俊，它的成名之作就是幾何定義證明，王皓是代數定義證明，他們兩個是英雄惺惺惜惺惺。后來全世界都說機器定理證明華人是最好的，吳先生在國外獲得一些獎，最后轉到國內，最后得到國家的最高獎。在那個時候華人的貢獻是非常大的。

但是那個時候發現除了數學定理證明這個事兒有一些好的證明之外其他進展不大，為什么呢，因為當時在1958年的時候，56年之后的兩年之西蒙和另外一個是獲得圖靈獎的獲得者，CMU大學的計算機學院的院長，一個是院長的老師，西蒙算是沒有任何行政頭銜，但是他是一個思想家，他把事兒想明白，他就是董事長，另外一個人就是CEO，負責執行。之所以CMU的大學這么出名，跟他們兩個人開創的工作有關系。

他們兩個人1958年的時候做了很樂觀的預言，他做了什么預言，十年之內計算機成為國際象棋冠軍十年之內計算機可以譜寫優美的樂器。十年之內計算機可以實現人的心理的絕大多數行為，68年的時候除了機器定義證明這個事兒有譜，其他的三件事兒根本沒有譜，什么樣的評論都出來，這個評論對于整個領域還是有很大的殺傷力，很多人說人工智能是一個大忽悠，除了數學上面可以做做之外，那不是計算機，那不是智能。真正的智能你要像其他的這些人的智能行為是智能，很多地方講。

什么是壓倒駱駝的最后一根稻草，1973年的英國人寫了一個報告，這個報告把人工智能當時主要的三個領域他叫做自動機機器人和中央神經系統分成這三類進行了一些綜述，最后給出一個判斷，判斷的結果說自動機和中央神經系統是有研究價值的，但是進展讓失望，機器人沒有研究價格，建議取消B，A和C沒有說，英國在74年把支持AI發展的所有的錢去掉，美國也是這樣。76年人工智能沒有研究經費，原來做這個領域的人靠經費養活的人散掉。這是有一個教訓，人工智能在剛剛開始的理論和方法上面都不完備。

76年降低到低谷以后，冬天過去以后，慢慢會來春天，后來另外一個領域做神經元網絡的領域它的研究慢慢有點氣色，為什么有氣色，構造一些學習算法出來，以前這個神經元網絡要靠手工去調，經驗很關鍵，而且這個網絡的規模不能太大，要小規模的網絡，所以他做一些簡單的模式識別可以用，規模大一點，輸入多一點，一般都調不出來，經常會振蕩，學習是不收斂的，后來出來一個算法，這個算法告訴說，你用我這個算法，他這個輸入輸出之間錯的誤差可以一級一級倒被傳播回來，無差逆傳播，有這個算法，保證你的學習是收斂的，反正多少次一定不是來回振蕩慢慢慢慢地收斂，是不是收斂到最好，我不能保證，但是保證是可以收斂。

所以有這個算法以后，這個領域慢慢又熱起來，很多做神經元網絡開始有經費，這是第二次的波浪慢慢起來了。第二次波浪里面，剛才說神經元網絡慢慢起來，還有一個說激素是日本，日本當時的經驗非常好，就像我們中國今天的經濟一樣，錢特別多，特別多總是要做一些事兒，大學的教授們你們出出主意，東京大學有幾個老先生，當時是年輕人，現在有的過世，有的還在世，有的人提出一些建議做第5代計算機，他認為前面的4代，其實本身概念就是錯誤的，前面的4代是電子管，晶體管，大規模集成電路，超大規模集成電路。第5代是智能計算機，這個代不是從器件劃分。他使用的技術是第一代的技術，不是第二代的技術，延續邏輯推理這一套東西，只是把邏輯推理上升到知識工程，用一些領域專專家建立很多規則，用這些規則進行推理。

因為當時領域專家建立的規則多了以后，推理的速度比較慢，他說我搞并行推理，用很多機器推理，他們投了很多錢，做了十年，后來失敗了，后擺的原因是什么呢，你機器速度再快，你這個模型不對，結果還是不好，因為他們當時定的幾個目標，到戰勝日本的圍棋冠軍，他這個建立是建立來，你這個東西沒有寫進去，最后機器執行到這里不知道怎么辦，停在這里。這是阿爾法狗沒有遇到的情況下，平時都是超九段，這一步棋不認識，他就會出錯。當時的日本在知識工程這一條路上花十年走到了盡頭。

第二件事情還是有一個打擊，這個打擊就是知識圖譜，我們計算機里面做人工智能，大家上網站去問一些問題，他回答你，比如說，現在科大訊飛要做一些法律的咨詢等等問題，他的結論是怎么出來的，他是靠后面一套知識圖譜，他是有概念，有關系，概念和關系的基礎上進行推理，挑出來一個最好的東西給你，所以知識圖譜非常關鍵。

當時斯坦福大學從1984年開始啟動知識百科全書項目，組織了很多人來寫它的知識圖譜，但是后來他做不下去了，為什么呢？互聯網起來了了，互聯網的搜索引擎不是找專家寫，誰都可以寫，你只要可以上網都可以寫，他的更新速度比互聯網公司更新慢很多，很多人批評說，你做了十多年的東西，人家做兩年都做得比你好，最后這個項目停止下來，停止下來人們說人工智能不行，因為互聯網公司做的是不是人工智能，是搜索引擎，因為這兩件事情都是和知識工程有關系的，再加上我剛才所說的第二次起飛，第二次由冬天轉春天，還有神經元網絡無差逆推動算法，使得神經元網絡受到關注，他當時用于模式識別上面，90年代后期出來新技術，SVM，這個技術出來以后，大家突然覺得神經元有沒有無所謂，神經元網絡也下去了，神經元網絡下去了，知識工程下去了，冬天就來了，所以，這就是第二次人工智能的冬天。

第三次是2006年第三波起來，第三波為什么起來呢，其實從本質上面來說，第三波起來技術上沒有革命性的突破，還是第二波的這些技術，這是第三波有幾個條件變了。第一個硬件技術發達了，它的計算資源非常多，可以用很多機器同時做，這是計算機硬件或者是算力的發達。第二個就是數據多了，就是今天所說的大數據，以前都是靠手工訓練，訓練的東西不堪大用，現在訓練的數據大，這個數據可以解決問題，實際上，我們所說的第三次浪潮他是深度學習算法加上大數據組合的一個聯合的集成創新或者是聯合突破。

這個聯合突破是誰弄出來的呢？有三個人，我們說這是深度學習的三個大牛，就是圖片當中的三個人，這三個人在2006年分別，一個是在雜志，兩個是在會議上面發表三篇論文，但是這三個論文說一個事情，神經元網絡有深度，可以進行學習，以前的神經元網絡就是叫做神經元，他們把神經元叫做深度學習網絡，為什么呢，他認為以前的神經元弄一層，兩層，三層不行了，解決不了大問題，你要解決大問題怎么辦，深一點，10層，100層，1000層，當時他們說你想要做深層的神經元網絡，我告訴你怎么做，你用一大堆機器一起算，并行來算，里面的算法不能采用以前這么簡單無差逆傳播，你要用卷積。

所以，有了這樣的一些東西以后。大家突然發現這個領域會有所突破，后來這個卷積網絡每一年有突破。98年這個網絡識別手寫字符非常油耗，后續每年都有一到兩個新的東西出來，這個網絡深度卷積神經網絡，很多人可以使用，技術上面提升，當時也是在業內大家覺得這個東西有意思，但是全社會并沒有關注，全社會關注人工智能是從什么時候開始呢？是從一個中國人的工作開始。

大家知道斯坦福大學叫做女教授李飛飛，她賓也以后在斯坦福工作，普林斯頓大學有一個教授李凱去斯坦福大學做一年的學術休假，就跟李飛飛隔壁的辦公室，她沒事兒跟李凱聊天，我想要做一件事情，做不了。李凱說什么事，我想要建一張一千萬張圖片的數據庫，我想要看看誰的算法好，都是靠自己提交，李凱說挺好的，有什么難處，他說沒有錢。你需要多少錢，她說這個圖像數據庫每個圖像要標注一下，標注一張圖像要支付5美元，一千萬就是要5千萬美元，我哪里有5千萬美元，李凱說這種項目去美國政府申請，大概給你50萬美元，你不用想，你不能想只是要政府的錢，你想要別的變化。

過幾天李凱跟李飛飛說你用眾包，大家知道現在有眾包，當時李飛飛一聽就明白，就是組織幾個學生用眾包的方式，反正網上的閑人比較多，誰都可以做貢獻，你標注好就上傳上來，他有一套獎賞的機制，誰標注多讓你出名，也不會給錢，就是雇幾個人買一些機械，很快把一千萬規模的圖像數據庫做出來，做出來以后呢，他從2009年開始進行比賽，比賽的時候，這個事兒比較好玩了。

當時比賽的時候，因為當時組織起來的圖像數據庫達到1500萬張圖像，有2.2萬類，人臉是一類，貓臉是一類，猴子是一類，他比賽的任務是什么，就是看你能不能分對，他有一些標注這是什么，這是什么，這是學習訓練數據，拿出來一些數據，訓練完之后識別這個東西到底是什么，看誰的錯誤率高，因為錯誤率越低說明你的識別率比較高。

當時從09年開始比賽的時候，基本上，大家各顯神通。各種模式的高手組團，高的和年輕的，當時有很多人加入比賽，09年，10年，11年，你比我好一個點，后年我比你好一個點。即便一個點一個點改進，錯誤率是30%左右，到了2012年產生一個突變，就是紅線最左邊這個圈的東西，這是一個團隊，他是使用了剛才所說的深度神經網絡參加比賽，其他都是用傳統的模式識別方式參加比賽，他出手的錯誤率降低一半，別人30%一個點一個點的改進，他神經元網絡之后達到15%，大家認為有這么好的技術。

到了2013年清一色都是深度神經元網絡，這些方法都被拋棄掉，什么SVM都拋棄掉，都用深度神經網絡，13年開始都是清一色，2016年錯誤率參賽的隊伍達到2%-3%，人的錯誤率就近5%，這已經超過人，人無法分不到這么厲害，分類的效果機器超過人，這個比賽現在已經停止，再做沒有意義，就是這幾年的時間。

但是這個比賽停止，因為這個比賽大家覺得這個技術有用，誰覺得有用呢？人臉識別的人覺得有用，只要它的數量量足夠大，人臉識別可以用，還有一些公司冒出來，像科大訊飛這類公司一堆做認知的公司，把技術提升到人臉，圖像的識別，語音的識別，自然語言處理等等方面，用這個技術一下子提升一大截，這個就是第三次浪潮到目前為止，主要的來龍去脈。

有的人問會不會跌下去，技術上面會，產業應用上面不會，因為成勢了。因為人的智能三個方面，感知智能，認知智能和行動智能。就是說你的行動力，人經過思考或者是經過考慮以后，你要做這種動作，你要行動，這個時候是智能趨勢的，我們先不說，這是機器人要考慮的，從認知的角度，就是感知、認知這兩個智能是非常關鍵的。恰恰深度神經元網絡在感知上面可以使用，認知智能靠這個東西無法做，經常有專家說現在的人工智能是不是已經可以戰勝人，我告訴你不可能。

現在的人工智能不可能。因為現在的人工智能通常叫做弱人工智能，什么是弱人工智能呢，他不是用一套東西對付所有的東西，這個事情要這樣做，那件事情要那樣干，在每個單項上面很厲害，但是你要把所有的單項很厲害弄在一個里面互相會打架，我們人是一套學習機制對付所有的東西，但是現在的人工智能是不同的機制對付不同的任務，每個任務完成得挺好，弄在一起就壞了。所以，真正一套機制做所有的事情就是強人工智能，這是需要更多理論的突破和進展。

我們說說中國的，中國改革開放比較晚，從77年到86年這是學者發動的吉林大學的王院士推動，后面是國家863計劃，2001年國家的幾個計劃，包括973，國家的重大項目都在進行扶持。其實，國家的863計劃對于中國的人工智能應該是貢獻非常大，863計劃進行了15年這么長時間，在這個計劃和智能化計算機專家組成員里面，凡是紅色的人的名字后來成為院士，中國在計算機口的院士都是這個主題培養出來的。

現在自然科學基金委在人工智能列為一個單獨的方向進行扶持，國家新一代人工智能計劃也是在通國家重大項目的方式進行支持。下面轉到第二個話題，說清楚了來龍去脈后面這個比較好說，因為人工智能不管是從整個應用場景，社會需求以及技術的突破等幾個方面都是預示著現在到了往下一步走的時間。

這里面有很多端倪的出現，基于大數據的機器學習，阿爾法狗的學習案例。第二個基于網絡的群體智能已經開始萌芽，包括眾包，包括其他通過網絡上面的每個個體的智能集合起來的群體智能也是今后對整個人工智能往前推進一個重要的方向。

另外，人機混合智能，有一些方法機器人做得很好，有的方面人做得更好，怎么樣結合在一起，混合起來，使得這個智能的水平更高也是有一些端倪，另外就是跨媒體的智能，以前的人工智能就是單一媒體的智能，圖像就是做圖像，視頻就是做視頻，語音就是做語音，跨媒體智能就是跟人一樣，人就是看著，聽著，說著，摸著，所有的通道用起來，然后在腦子里面形成完整的圖像，形成一個完整的結論，現在我們的人工智能還不行，我們希望能夠在跨媒體推理上面也能夠做得更好一些。

另外，無人系統，無人機，無人車，無人駕駛，無人系統，無人智能，所以這樣的一些核心技術構造成中國下一代人工智能最核心的東西，我們所說整個中國下一代的人工智能當時工程院提交給高層的報告我們叫做2.0，最后國務院常務會議和政治局會議上面，你說2.0，1.0是什么，認為2.0的說法有問題。不是普世很容易接受，領導建議改為新一代，我們的計劃是新一代的人工智能。

這個非常清晰，這個計劃到底做什么，底下有一些支撐技術，包括安全評測，技術標準，法律法規，另外還有對社會的一些綜合影響，包括就業等等的綜合影響，這些是一些支撐。5個黃色是核心集成包括大數據智能，跨媒體智能，群體智能，混合增強智能，自住無人系統。國家這個事情工程院的報告提交上去以后，國家高層做了決策之后國務院印發新一代人工智能的通知。去年11月份科技部召開了重大科技項目啟動會，這個啟動會當時科技部的領導都出席，當時作為參與和將來作為主要的技術支撐的新一代人工智能技術產業聯盟參與這個會議。

最新的動態是科技部已經正式發布了第一批新一代人工智能重大項目的申報指南，現在已經開始在申報，在12月份左右截至，這里面今年會投入8.7億支持一些項目，大家有興趣可以去科技部的網站查細節。

為了支撐這個東西，我剛才提到我們在科技部的指導下，專門成立了一個人工智能產業創新聯盟，這個聯盟現在我是理事會，潘云鶴院士作為我們專家委員會的主任，還有其他委員會的專家，目前已經有200多名成員。

現在聯盟就是做開源平臺，開源平臺很重要，現在有一些開源框架，很多企業都在開放他們的開放平臺，人工智能機器學習的開放框架，這個框架好不好，都是挺好的，但是我們不能沒有自己的東西，當然國內有一些企業也是在開放，但是開放的力度或者說對用戶的吸引程度，相對這些國外的企業相比起來差一點，我們覺得從聯盟的角度希望把大家組織起來，把大家的力量組織起來，最后形成一個比較統一的資源互補的開放的平臺，這個聯盟做的最重要的事情。

為了做這個事情，今年的春天我們當時在深圳專門開了聯盟啟動儀式上面開放啟智開源平臺，這是完全用開源的形式做的工作，現在這個事情在按部就班徒步的推進。上面的軟件部分由大家來貢獻，底下由深圳的實驗室來支持硬件的行為，我們所有的主流的不管是國內還是國外的開源平臺都支持，我們會形成一個對產業扶持，應用的扶持更好的平臺。這需要花一些時間慢慢做成這樣。

現在有200多名會員，這個會員目前仍然在征集當中，加入這個聯盟對于整個人工智能的發展或多或少會有貢獻，或多或少會獲益，如果我們在座的企業如果誰對這個人工智能發展有興趣的話，也歡迎大家參加這個聯盟，我們聯盟的副秘書長也在，大家可以找他。

總結一下，人工智能的發展到現在三起兩落，本身是一個螺旋發展，每次落再起來的時候往前提升一步，現在從這個領域，包括計算機科學，包括電子學，包括自動化，這幾個領域的科學家輪番出場，各表演多少年，今后到底哪個成為主流，其實，從應用上面來說，現在基于電子學深度神經網絡的東西會第一。未來的人工智能，強人工智能有期待一些算法和理論出現，這些理論和方法，有可能跟自適應和凈化和基于概率模型的機器學習和小數據的學習的關聯更密切一些，到底哪個會成功我們要密切關注。

中國下一代的人工智能在機器學習的新算法上面給了更多的布局，我們希望在機器學習新算法方法有更多的進步，今后的路很長，作為產業技術聯盟我們會在整個國家的新一代人工智能的活動當中起到應有的作用希望大家持續的關心和關注，另外我們廣電這個領域因為是新媒體，里面需要人工智能的地方非常多，希望大家多提出問題，我們聯盟愿意配合我們這個領域把人工智能的工作在中國落地工作做好。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的中国工程院院士高文ICTC演讲《国家新一代人工智能发展规划》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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