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美(📙)国(guó )从资(zī )金、数据(⏳)、人才(cái )等5个方面入(🕣)手，调动(🌈)联邦资源，向人工智能(🏴)领域(yù )倾斜，说明美国(💡)(guó )确实(⛅)发现发展人(ré(🚜)n )工智能(🎅)的必要性(xìng )，开始去重(🔋)点关(guān )注这一技术。

“平(🦔)台(tái )数(🚱)、项目数双双(shuāng )提升(🗺)，融合的需(xū )求，催生了(🍥)在战(zhà(🤔)n )略新兴领域以军(jun1 )民联(🚤)合科研项目(mù )为核心(⛪)的创新(😳)增(zēng )长极。

其中(🐥)包括(kuò(🏻) )，探索数据共享(xiǎng )框架(🦅)(jià )，建立数据信任(rèn )机(🥌)制使多(⬜)方在共(gòng )享数据时明(🐋)确各(gè )自的权利和责(🌉)任(rèn )，从(🛂)而保护敏感(gǎ(🚖)n )信息，使(🎥)数据的(de )获得更为便捷(🐶)，并保证各环节可(kě )问(😁)责(zé )。

中(🔇)国的优势在(zài )于，拥有(🥧)庞大的(de )数据资源。

人工(🚁)(gōng )智能(Ⓜ)技术在六十(shí )多年前(🔵)就已萌芽(yá )，然而早些(🏣)年缺(quē(🐺) )乏硬件和数据(🔺)支(zhī )撑(💤)。

美国的优势(shì )在于，很(🛐)早就开(kāi )始发(fā )展人(🚌)工智能(🛒)，技(jì )术的积累比较早(🦎)(zǎo )。

日本也积累了(le )很多(⚫)人工智(🧐)能领(lǐng )域的基础技术(🕦)，欧洲的优势则在(zài )于(🔗)聚集了大量创(chuàng )新型(🐫)企业。