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英国：(🍝)力(lì )争成为人工智能创新(xīn )中(🕳)心

推动(🖱)军民融合发(fā )展(zhǎn )有三(👷)个核心(🎨)(xīn )要素：军转民、民参(📐)(cā(🍃)n )军、(👩)军民协同一体发(fā )展。

报(📊)告(🌂)还显(🆔)(xiǎn )示，随(suí )着(zhe )普通院校国(guó )防特(🌝)色学科点数量的(de )提升，国防特色(🔹)学科(kē(🤥) )建设的投资额(é )也在不(🙀)断增长(🏚)，普通(tōng )院校向国防科技(♊)工(🍶)业(yè(🔒) )输送人才的数量年均(jun1 )环(huán )比增(📄)长可达(dá )17个点。

目前来看，全(quán )球(🌩)范围内(㊗)，人工智能(néng )领域的竞争(👻)日益激(🤸)烈(liè )。

第一阶段是(shì )，在各(🚑)个(🏥)领域(👧)对数据(jù )驱动的人工智(🎌)能(🐕)进行(🌡)(háng )应用；第二阶段是，实(shí )现对(🌄)人工智(zhì )能和数据进行跨领域(😯)(yù )地公(🐴)共应用；第三阶(jiē )段是(🎾)，通过连(✌)(lián )接不同领域来构建人(🤓)(ré(💃)n )工智(☝)能生态系统。

这(zhè )意味着，中国经(🌥)常需(xū )要(yào )在美国人开(kāi )发的(💂)基础技术之上，进一步进行研发(🛰)，所(suǒ )以(🏨)很多人工智能基础(chǔ )专(⬜)(zhuā(🦔)n )利难(🍦)以回避(bì )。

”陈翰哲告诉记(😛)者(📻)(zhě )，研(📏)究人员通过数据(jù )对比发现，国(😁)防科技(jì )领(lǐng )域的开放程(chéng )度(🍷)逐步扩(🏴)大，非军工(gōng )单位参与国(🍪)防科技(😿)获(huò )得的专利成果(guǒ )数(🔬)年(🥋)均增(🍪)幅7个点；军(jun1 )转民则比较复杂，增(❎)(zēng )长的贡献主要来自于(yú )国(guó(💍) )防科技工业(yè )专利转化民品项(📣)目的(de )数(🐐)量逐年增长。

“打(dǎ )破军民(🕞)间(🐨)的藩(🕟)篱，体(tǐ )制(zhì )机制是硬核(❓)(hé(🐟) )，人财(🥜)物的使用则是(shì )抓手。

古生物学(♑)家的(de )工作，不仅要抽丝剥(bāo )茧(jiǎ(🖲)n )、还原(🍽)历史(shǐ )，更要使人们能更(😐)好(hǎo )地(🥂)理解过去，只有这(zhè )样才(🤑)能(🎃)更好(🍙)地(dì )展望未来(lái )。

美国从资(🆔)(zī )金(🛃)、数据、人才等5个(gè )方面入手(📏)，调动联邦(bāng )资(zī )源，向人工(gōng )智(🥙)能领域(🤳)倾斜，说明(míng )美国确实发(📨)现发展(💧)人(rén )工智能的必要性，开(🔲)(kā(📴)i )始(shǐ(🌷) )去重点关注(zhù )这一技术。