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人工智能重要性日益凸显，已上升至国家战略层面，国内外有哪些AI企业与政府合作的案例值得借鉴( 四 )


日本在2017年度预算案的概算要求中为人工智能相关研究申请了924亿日元，达到2016年度最初预算的9倍。日本还计划在理化学研究所建立代表日本的人工智能研究所，以加强与企业的合作，同时启动基于人工智能的新药开发计划等。
欧盟
欧盟于2013年提出了人脑计划（Human Brain Project，HBP），该计划项目为期10年，欧盟和参与国将提供近12亿欧元经费，使其成为了全球范围内最重要的人类大脑研究项目。该计划旨在通过计算机技术模拟大脑，建立一套全新的、革命性的生成、分析、整合、模拟数据的信息通信技术平台，以促进相应研究成果的应用性转化。
在未来发展中，欧洲脑科学家希望在2024年计划最终阶段，设计出能够模拟人脑运作原理的超级计算机。欧盟人脑计划在设计之初即着眼长远，重视计划的应用前景和战略意义，将脑科学的研究数据与相关产业相结合，以期保持欧洲在全球经济竞争领先地位。
中国
2016年，“十三五”规划纲要草案首次出现了“人工智能”一词，在“科技创新－2030项目”中，智能制造和机器人成为重大工程之一；培育人工智能、智能硬件、新型显示、移动智能终端等，被列入战略性新兴产业发展行动。
业内预计，2017年开始，人工智能技术将进入快速发展期，智能互联网时代也将随之到来。与中国同样，世界多国政府也高度重视人工智能相关产业的发展，积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。
从国家统计局数据及各方报道公布的数据看，中国正在不断增加科研投入。
经合组织表示，按当年价格计算，中国2014年科研投入总额达到欧盟28个国家总投入的102％，相当于美国2013年科研投入总额的80％。同时，中国2014年科研投入占国内生产总值比重达到2.05％，超过欧盟的1.94％。
人工智能重要性日益凸显，已上升至国家战略层面，国内外有哪些AI企业与政府合作的案例值得借鉴

图片来自百度首页
仅2014年国家在科研的投入达到1.3万亿。而2015年，中国的研发支出总额更达到1.422万亿元，这一数字占世界各国研发总支出的20%，位居全球第二。
《麻省理工科技评论》杂志评论：中国在2017年也许会成为人工智能产业的主力军。
而早在2013年，来自英国苏塞克斯大学科学和技术政策研究中心的Mariana Mazzucato教授就在一场TED的演讲中提出观点，在经济市场中，最能引领创新潮流的角色是国家。
感兴趣的同学可以看下：https://www.youtube.com/watch?v=3r1IPsldbBg 完整视频她以对iPhone的研究结果为论据，她发现iPhone中这些十分巧妙、革新性部分全由政府资助，也就是说，移动互联网由美国国防部DARPA资助；GPS由军方Navstar（导航之星）计划资助；甚至Siri，事实上由DARPA资助；触控屏幕由两个国家部门－CIA（中情局）和NSF（国家科学基金会）－资助德拉瓦大学两位公立大学研究员。
兴许正是看到这一点，我国政府开始了新的创新模式——启动国家层面的人工智能项目。这点@老虎老虎说的比较全，BAT的实力也毋庸置疑，在这里就不作赘述了。下面和大家分享下我们在2015年参与国家制定首个语义库标准的经历。
先介绍下语义库对于人工智能的重要性。
在人工智能涉及到的三大智能技术中，计算智能领域，计算机早已超越了人类；感知智能领域，包括语音识别、人脸识别，图像识别等等，近年，随着深度学习技术的发展，已有了长足的进展，像语音识别目前技术在全球已经非常成熟，目前已处于产业的末端。如果说感知智能相当于给机器人装上了“眼睛”、“耳朵”，那么给予机器人“大脑”的就是其中最核心的认知智能，认知智能也就是让机器具有“思考”能力的技术，目前还处于起步阶段，有很多路需要走。
语义识别是认知智能当中非常重要的一个环节，在人与机器的沟通交互过程中，需要以语义识别技术来让机器明白人类表达的意思，并根据理解来给出反馈。而语义的理解正是以知识库和语义库来支撑的。这同人类一样，也是我们与动物的最大区别，人类能够不断的产生知识，并且能够让知识传承下去，这种传承可以让我们的下一代不需要在现实中通过实践学习新的知识，而可以通过我们的教育直接获得，随着知识面的不断扩充，“思考“能力越来越强，机器也越来越”聪明“。脱离了知识库和语义库，语义理解就无从谈起。更勿论让机器人具有理解、思考的能力，做出正确反馈了。


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