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该(gā(👍)i )研究由韩(🐙)(hán )国晋州(🤑)国(guó )立教(♿)育大学科学教育部金景洙(📌)、美(měi )国(⏩)科罗拉(lā(🥐) )多大学足(📏)(zú )迹博物馆(guǎn )馆长马丁·洛克利教(🍸)授、韩国(🐗)国家(jiā )文(🎦)化遗产(chǎn )研究所负(fù )责人林钟悳博(🆖)士和邢立(🎐)达等学者(🌚)共(gòng )同完(🌲)成。

日本也积(jī )累了很多(duō )人工智能(👬)领域的基(📟)础技术(shù(💒) )，欧洲的(de )优势则在(zài )于聚集了(le )大量创(👎)新型企业(🐪)。

首当其冲(🍥)的是体(tǐ(🚋) )制机制改(gǎi )革相对滞(zhì )后(🏙)，自提出军(🐿)工科研院(💂)所分类改(🧡)革(gé )、军工企(qǐ )业混合所(suǒ )有制改(🥅)革(gé )的要(🎓)求以来，由(📥)于情况复(fù )杂，改革(gé )迟迟未能(néng )全(📌)面开展(zhǎ(🕒)n )，体制机制(😑)的束缚制(🏆)约着军民融合(hé )的深度发(🚰)(fā )展。

美国(🌋)(guó )的优势(🈷)在(zài )于，很(🍾)早就开始发展人工(gōng )智能，技(jì )术的(🦅)积累(lèi )比(🌬)较早。

“产出(👺)效益滞后(🖕)于投入是高科技领(lǐng )域的(🚵)常态(tài )，而(📹)增速(sù )放(🖋)缓也在一(👡)定程度上说明了军民深(shēn )入融合存(🌿)(cún )在不通(⛓)畅(chàng )的隐(🚱)患。

第四，发展人工智能人才队伍。