近期，全国学术研讨会“人工智能通识教育”在上海大学举行。来自全国各地的教育教学和人工智能专家聚集在一起，集中讨论人工智能的普通教育。上海大学党委常委、副主席聂清在讲话中指出，人工智能技术和物联网、云计算、大数据、深度学习和智能卫星一起代表了新一代的最新发展，或将可能在2025年和2035年后建立一种新的社会形态，在这种社会形态下，人工智能又将如何重新布局？
加速新赛道落地
《2018中国人工智能发展报告》指出，2013年至2018年一季度，中国人工智能领域的投融资占全球60％，成为全球人工智能投融资规模最大的国家；在人工智能企业数量方面，从2012年起迅速增长，截至2018年6月，我国人工智能企业数量已达1011家，高居世界第二。企业发展战略开始分化，拥有强大数据采集及软件开发能力的互联网公司，以及华为这样的科技巨头。经过一年多的发展，各个公司都已经根据自己资源的不同，战略出现了分化。各类公司初始时在产业环节中各有偏好，初创企业在算法与模型训练上占优，互联网企业则拥有天然的数据优势，安防企业则凭借极强的工程能力加速安防项目落地。AI头部初创企业近年来融资动作频繁，受到资本市场的青睐，在资金方面暂无瓶颈，然而面临互联网巨头的挑战，各大初创企业应依托已有的独立设计算法的能力，构建平台型解决方案，在研发能力与方案落地速度上取胜。
从目前的落地进展来看，移动互联网、安防、零售、物流、医疗、文娱、无人驾驶的商业化有待成熟。但以旷视科技Face＋＋、商汤科技、极链科技Video＋＋为代表的AI头部企业战略出现向平台企业或软硬一体化企业发展的分化趋势及零售等新领域快速崛起。
加快人工智能高校布局
截至2018年11月中旬，中国已有33所高校宣布成立人工智能学院或研究院。2017年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》之前为个别尝试，仅有3所高校进行探索，北京、上海、广州各一所。2018年4月教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》之前为继续探索阶段，地点拓展到陕西、重庆、江苏等地的8所高校，新建机构的名称统一为“人工智能”学院或研究院。《高等学校人工智能创新行动计划》里明确提出“到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心”，这标志着积极布局阶段的开始，半年时间里就有22所高校行动起来。
2018年7月，伴随着28所地方本科与高职院校入选教育部《“AI＋智慧学习”共建人工智能学院项目试点学校名单》，这股热潮进入批量建设阶段。
由此看来，长周期的科研投入与跨学科的专家合作意味着高校在人工智能领域的引擎作用不可替代。与其他国家相比，中国的政策推进更为系统，从国务院的宏观战略到教育部的行动计划，再到批量建设的入选名单。国内高校的主动性与行动力更是惊人，短时间内已初具规模，覆盖多个省市以及各种类型的高校，并带来了高校内部新建学院或研究院这样涉及经费预算、人员编制、招生计划、校园基建等实质变化。
促进跨国利益相关群体之间的合作
为人类最大利益服务的数字合作是当务之急。必须设法使世界各地的人达成共识和协议，联手促进能被广泛接受的方法的创新，以解决问题、维持对复杂的人类数字网络的控制。
威康信托基金会的数据与创新部门主管丹尼尔·米哈伊洛夫说：“我认为， 2030 年，人类和人工智能间会形成良好的互动。在我的领域——健康领域——大数据分析和基因组学的进步在创造个性化药物、改善诊断、治疗和研究方面具有巨大的潜力。 虽然我对人类适应、学习和进化的能力持乐观态度，但技术创新并不总是一帆风顺。“在这一点上，我们可以从以往的技术中吸取经验。例如，英格兰银行首席经济学家安迪？霍尔丹曾指出，在19世纪，最初的“勒德分子”感到不满，有合理的理由。因为他们遭遇了严峻的失业潮，需要一代人的时间才能创造出足够的工作岗位以弥补失去的工作岗位。
这也提醒了我们，新技术的引进会让一些人从中受益，而另一些人则会受到伤害。为了抓住未来的机遇，我们需要认识到这一点，并做好充分的应对措施，例如，资金充足的成人教育计划。
制定政策，确保人工智能的发展将用于增进人类的共同利益
2017年1月，未来生命研究院（FLI）召开主题为“有益的人工智能”的阿西洛马会议。法律、伦理、哲学、经济、机器人、人工智能等众多学科和领域的专家，共同达成了23条人工智能原则，呼吁全世界在发展人工智能的时候严格遵守这些原则，共同保障人类未来的利益和安全。
由此可见，建立包容、分散的智能数字网络，确保技术符合社会和道德责任。一些新的监管和认证程序将是必要的。北美的研究科学家写道：立法是确保社会利益分配的主要机制，但是立法的车轮却行进缓慢。尽管人工智能的好处会很快惠及那1％的人，但其他民众想要感受到好处，将需要更长的时间。而且这只有在我们的代表领导人有意制定强有力的社会和财政政策的情况下才会实现。
近年来，越来越多的国家认同人工智能将带来下一次产业革命，中国、美国、英国、欧盟、加拿大、日韩等国家和地区都提出了各自人工智能战略。与各国战略相比，我国规划突出强调技术与应用，而相对淡化人工智能发展的其他方面或问题。在AI立法与促进、教育与人才培养、AI带来问题应对等诸多方面，而我们也应该积极探索，不仅提升“硬实力”，也要提升“软实力”，从追随者走向引领者。
