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“该研究还基(jī )于创新(😄)成果的(de )交(🌍)流与转化视(shì(💛) )角，以军民(🈷)两用(yòng )成果的(🥊)专利数(shù(🎼) )反映民参军、(🌑)军转(zhuǎn )民(🚨)的成效。

人(rén )财(🦄)物跳出军(🔇)队(duì )“小圈子”

“打(📪)破军民间的藩(fān )篱，体制(🆎)机制(zhì )是硬核，人财物的(🔌)(de )使用则是抓手(shǒu )。

总体而(🎠)言，美国在人工智(zhì )能技(🚻)术方面(💊)拥(yōng )有优势，而中(💊)国(guó )在(🥦)人工智能应用方(fāng )面拥(🕉)有优势。

李连宏表示：“如(😉)果人才融(🛒)(róng )合能借助地(📵)方(fāng )优质(🤚)教育培养军(jun1 )队(🛡)所需的人(🍘)才(cái )，也能使军(🌞)队人才(cá(⚾)i )灵活跳出军校(🎎)(xiào )培养这(🦕)个‘小(xiǎo )圈子(🎧)’，走向(xiàng )社会这个‘大(👮)市(shì )场’，能进一(yī )步实(🏵)现人才开发的(de )军地共享(🖌)互补(bǔ )。

其中包括：通过(🏵)在研发(🍫)、技能和管理创(🉑)(chuàng )新方(🚢)面的投入，使英国成为人(🏔)工智(zhì )能和数据驱动(dò(🖨)ng )创新领域(🐠)的全(quán )球中心(🥕)；支持(chí(👗) )各行各业通过(🏅)(guò )应用人(☝)工智能和(hé )数(🏃)据分析技(🧐)术(shù )来提高生(🛰)产力；设(📭)(shè )立数据伦理(🏻)和(hé )创新中心，使(shǐ )英国(💵)在安全和(hé )符合伦理地(🔳)应用数据方面处于(yú )领(🚸)先，增强英国网(wǎng )络安全(📛)能力；(🚗)通过在科学、技(🤔)术、工(😩)程和(hé )数学以及计算(suà(🐶)n )机教学等领域的(de )投入，帮(🌻)助人(rén )们(🤹)发(fā )展获得岗(🤚)位所(suǒ )需(🍈)技能。

“该(gāi )研究(🥤)还基于创(🎐)(chuàng )新成果的交(🔎)流(liú )与转(🍛)化视角，以(yǐ )军(🕜)民两用成果(guǒ )的专利数(💠)反映民参(cān )军、军转民(⬜)的(de )成效。

美国从(cóng )资金、(💏)数据、人才等5个方面入(💓)手，调动联邦(bāng )资源，向人(💍)工智能(🎟)(néng )领域倾斜，说(shuō(🧔) )明美国(👑)确实发(fā )现发展人工智(👂)(zhì )能的必要性，开始去重(🔗)点关注(zhù(🖲) )这一技术。

”李连(📲)宏给出一(🍾)组数(shù )据：资(⏹)源共享(xiǎ(📖)ng )和人才共享2017年(🚽)(nián )的指数(😍)比2012年基(jī )点指(🔕)数均增加了(le )50%，科技共享则(🌻)(zé )几乎翻了一番，增(zēng )加(🍊)比例达到92.11%。

日本也积累了(🏣)(le )很多人工智能(néng )领域的(⛑)基础技术，欧洲的优势(shì(🕘) )则在于(♋)聚集了大量(liàng )创新型企(📴)业。