人工智能加分政策有哪些(2023年最新整理)

导读：很多朋友问到关于人工智能加分政策有哪些的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

支持人工智能产业创新发展的若干政策有哪些？具体有啥意义？

支持人工智能产业创新发展的若干政策有这些：

1、提升创新的能力。为了实施人工智能产业创新的工程，对技术等方面进行大力的研究和投入。国家给予研发费用50%的补贴单项目最高的补贴可以达到500万元。牵头的单位包括省发展为省科技厅和省财政厅，为合肥进一步强化政策支持，促进人工智能的发展，提供了有力的支持。

2、人工智能无疑是一种前沿战略性的技术，拥有着无限的前景。我国人工智能的企业数量超过3000多家，初步覆盖了基础层应用层等形成完整的产业链。从技术的开发到成果的转化，这一步的发展虽然是漫长的，但是人工智能厚积薄发，为经济的发展提供有力的支撑。虽然我国现在的人工产业发展还处于不够完善的阶段，因此需要加强统筹指导。未来几年将会在应用的场景当中进一步提高。科技部印发了两大政策。可以从打造人工智能到重大场景的应用，到加强人工智能场景等方面都涉猎到。最终的目的是为了提高人工智能的应用水平，促进经济的发展。

3、一方面为经济的发展导致重大的场景，包括物流，金融，商务家居等重要的行业深入运用人工智能。另一方面围绕安全的社会建设等方面进行人工智能示范运用。《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》 分别强调了智能在各个场景当中的应用，从而提高我国经济的增长点。

近两年由于疫情的反复造成了经济提升空间压力大。发展人工智能促进经济的发展已成为必须，产业转型是经济增长的必要举措。未来将加大力度推动人工智能与多个领域的合作与发展。人工智能将进入爆发期。

人工智能政策

推动人工智能等新一代信息技术和机器人等高端装备与工业互联网融合应用，并且重点提出人工智能基础层的算力、算法和算量的建设。

法律依据：

《中华人民共和国民事诉讼法》

第六条民事案件的审判权由人民法院行使。人民法院依照法律规定对民事案件独立进行审判，不受行政机关、社会团体和个人的干涉。

第七条人民法院审理民事案件，必须以事实为根据，以法律为准绳。

第八条民事诉讼当事人有平等的诉讼权利。人民法院审理民事案件，应当保障和便利当事人行使诉讼权利，对当事人在适用法律上一律平等。

第九条人民法院审理民事案件，应当根据自愿和合法的原则进行调解；调解不成的，应当及时判决。

第十条人民法院审理民事案件，依照法律规定实行合议、回避、公开审判和两审终。

人工智能编程成为高考加分项，你怎么看？

Python，这个据说是最接近人工智能的编程语言，终于被纳入业务教育、等级考试系列了。也就是说，以后我们的学子真的要用Python这种编程语言来开启人工智能领域的大门了。那么问题来了，这个广为流传的入门级编程语言，真的很简单吗？当然，不管怎样，一人客还是觉得，不管是哪种编程，其实都不简单，至少没你想象的简单。如果你是要以考试为目的，或者简单掌握一种编程语言，那么你只要认真学习，不断练习（非常非常重要），掌握考试需要掌握的知识点，做几个程序和项目练手，就行。从这个角度看，编程并不难。然而，你如果要切入AI人工智能，想要适应以后的发展，编程，很不容易。从Python这种语言结构来说，简洁、流畅、规范的英文代码很容易理解和阅读，封装了大量底层细节，第三方库非常丰富，实际的语法和普通算法也不难，但一人客的看法是，编程难就难在，你不仅要熟练或者精通编程语言（哪怕不是Python）本身，还需要有深厚扎实的基础计算机背景知识：计算机原理、操作系统、协议、Web通讯、API、模块、接口、数据结构、算法、优化等等，当然底层的汇编啦硬件类啦咱就不说了。除非你只专注于开发的某一方面，否则大量的计算机知识必不可少。你要了解编程语言，还要了解编程语言所在的计算机（开源硬件）环境和系统。系统学习一种编程语言，其实夹杂了很多其他抽象知识。虽说如此，但不要被它吓住，Python这种编程语言依然是非常简单的，很多时候我们也不要了解太多底层的东西，只管会应用层面的开发，其强大之处就已经让我们很惊讶了。还是那句话，入门学会很简单，要熟练和精通就难多了。

中国推行智能制造政策是什么,有哪些计划和措施？

智能制造各地政策及发展目标解读

重庆：力争2022年智能制造关联产业产值突破400亿元近期，重庆印发了发展智能制造实施方案，该方案明确了重庆在智能制造方面的目标及任务。

力争到2020年，全市智能制造取得明显进展，累计推动2500家企业实施智能化改造，建设5个具备国内较强竞争力的工业互联网平台、20个智能工厂和200个数字化车间，创建10个行业级智能制造标杆企业，建设5个智能制造示范园区，68%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，52%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到58，智能制造关联产业产值突破300亿元，汽车、电子、装备等有条件、有基础的重点产业智能转型取得明显效果。

到2022年，全市智能制造进一步发展，累计推动5000家企业实施智能化改造，建设10个具备国内较强竞争力的工业互联网平台。84%以上规模工业企业迈入数字化制造阶段，64%以上规模工业企业迈入数字化网络化制造阶段，“两化”融合发展水平指数达到62，智能制造关联产业产值突破400亿元。

山东：加速企业智能化转型根据《规划》到2022年，山东传统制造业重点领域将基本实现数字化制造，条件、基础好的重点产业和重点企业基本实现智能化转型。

到2022年，山东省传统产业企业数字化研发设计工具普及率要达到72%以上，规模以上工业企业关键工序数控化率达到57%以上，万人机器人数量将达到200台以上，山东省制造业数字化、智能化水平在国内位居前列；智能制造试点示范项目实施前后企业运营成本降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，能源利用率提高13%，产品不良品率要大幅度降低。

安徽：新一代人工智能产业发展规划到2020年，人工智能发展环境和基础设施不断完善，重点前沿理论和应用技术进步明显，在产品智能、工业智能和服务智能等重点领域涌现一批优秀企业，集聚一批高水平的领军人才和创新团队，在人工智能平台、智能工业机器人、智能家电、智能装备制造等领域形成特色应用。人工智能产业规模超过150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。

中期目标。到2025年，重点前沿理论和应用技术在部分领域取得突破，相关技术在智能农业、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域得到广泛应用，在智能无人设备、服务机器人等领域确立竞争优势，培育若干具有国际先进水平的人工智能企业和人才团队。人工智能产业规模达到500亿元，带动相关产业规模达到4500亿元。

广东：2025制造业全面进入智能化制造阶段到2025年，广东省制造业综合实力、可持续发展能力显著增强，在全球产业链、价值链中的地位明显提升，全省建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

到2025年：全省制造业全面进入智能化制造阶段，基本建成制造强省。制造业水平显著提升，规模以上工业全员劳动生产率提升至25万元/人。自主创新能力明显提升，规模以上工业企业研发投入占主营业务收入的比重达到1.7%以上，安全可控的智能技术产品配套能力和信息化服务能力明显增强。信息化与工业化深度融合，规模以上工业企业信息技术集成应用达到国内领先水平，制造业质量竞争力指数达到86.5。骨干企业国际地位凸显，培育一批年主营业务收入超100亿元、1000亿元的工业企业，涌现一批掌握核心关键技术、拥有自主品牌、开展高层次分工的国际化企业。具有自主知识产权的技术、产品和服务的国际市场份额大幅提高，建成全国智能制造发展示范引领区和具有国际竞争力的智能制造产业集聚区。

上海：制造业转型升级发展规划深入贯彻制造强国、全球科技创新中心建设战略和供给侧结构性改革部署，将智能制造作为“上海制造”向“上海智造”转变的主攻方向，实施智能制造应用“十百千”工程，坚持应用牵引、软硬协同、分类施策、政府引导，大力推广智能制造应用新模式，建立智能制造应用新机制，到2020年，力争把上海打造成为全国智能制造应用的高地、核心技术的策源地以及系统解决方案的输出地。

江苏：2020年将建成1000家智能车间日前，为加快推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，推进工业经济高质量发展，江苏省印发《关于进一步加快智能制造发展的意见》。目标到2020年，全省建成1000家智能车间，创建50家左右省级智能制造示范工厂，试点创建10家左右省级智能制造示范区。

根据《意见》要求，要加强领军服务机构建设，进一步提升智能制造专业服务水平——培育壮大系统解决方案供应商。到2020年，江苏省培育形成100家左右国内有影响力的本土化、品牌化智能制造领军服务机构。

2019智能制造业十大发展趋势

01

安全生产将成为重中之重

当智能制造融合了机器人、人工智能众多前沿科技后，人为能够及时控制的事故似乎变得更加简单，但是在设备增多的情况下，如何有效管理人机交互时的安全性是重点之一。

另外，在工业物联网进入制造业后，工业物联网遭到数据攻击的事件常有发生，所以企业的设备、产品等数据的安全也显得尤为重要。

02

智能制造行业将会近一步扩大

智能制造在汽车行业、3C电子领域的应用已经逐步加深，当各企业开始认识到智能制造是实现中国制造2025的重要方向后，数字化、网络化、智能化能够对企业的产值和效率持续优化，智能制造会进一步渗透石化、纺织、机械等行业。

03

通用性技术或将成为AI+的突破口

在定制化柔性制造、多场景生产的大力发展下，通用性技术并不能满足生产需求。对于AI赋能传统工业，就能够容易解决这些需求。

在大数据的积累下，企业能够利用AI实现专业场景的快速转变，真正做到制造向“智”造转型。

04

数字双胞胎技术或将崛起

数字孪生技术将作为企业数字化升级和智能工厂建设的第一选择，车企可以通过这些技术在研发过程中解决生产过程复杂、资源浪费等产生高成本的问题，以更低的成本做出数字化模型。

通过降低成本，汽车行业在明年的销量可期。同时，在3C领域引入数字双胞胎技术也可带动行业的发展。

预计到2020年，至少50%年收入超过10亿元的制造商将为其产品或资产启动至少一项数字孪生项目。

05

打造精准大数据闭环

近些年，工业大数据开始被企业所重视，利用大数据能够挖掘那些隐藏在背后的客户价值，帮助企业完成时限客户需求、生产系统、商业模式、决策模式的转变。大数据能够帮助企业从0做到1，然后再从1做到N，从N做到1(个性化)。

要实现这样的模式，就需要企业构建从构建从采集、分析、转化、反馈等环节的精准数据流闭环。

06

更多互联网企业进军智能制造

互联网企业进军工业领域，即“互联网+智能制造”已取得初步成效。阿里云与西门子合作，宣布正式进军工业物联网，同时百度智慧工厂以及京东智慧供应链等都在打造自己的智能制造产业。

互联网企业具有长时间的数据积累和技术优势，在进军工业领域后，能够给传统制造企业带来更多的技术应用场景，加速企业智能制造的转型。

07

用户需求将引导企业转型

工业发展进程正在从企业产品牵引用户需求转变为用户需求引领企业生产，智能制造将会改变传统制造从生产环节降低成本增效，进而转向提供高附加值的衍生服务，从提供智能产品到智能服务实现附加值提升。

08

行业级工业互联网平台成熟发展

通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求并不匹配，使得企业上云意愿不强，尚未探索出成熟的市场化模式。

行业级工业互联网平台由于兼具聚焦和普适双重特性，面对智能制造各行业不同需求，有望率先探索出可行的市场化商业模式。

09

聚焦智能制造解决方案等细分行业

由于国内智能制造起步较晚，对于人才的挖掘和培养以及资金压力是企业所面临的最大问题，如果从几个发展方向上切入智能制造，或许只有大企业才能负担起。

如果中小企业从智能制造系统等细分领域深入研究将有望成为独角兽。

10

超高附加值制造领域带来机遇

增材制造技术应用在桌面级应用以及简单的工艺大规模的场景不具备成本优势，而作为发动机、风电叶片、潜艇螺旋桨等为代表的超高附加值、超大型定制化单品制造领域可能会在2019年给增材制造在工业领域带来机会。

国家对人工智能教育的政策

国家开始把发展人工智能作为提升国家竞争力的重大战略，更新教育观念，适应新形势，助推教育高质量发展，大力培育创新型人才已成为各国实现经济发展、科技进步和国际竞争力提升的重要举措

人工智能发展还需要哪些激励？

需要做到如下几点：  

第一，完善对知识产权的保护。只有给予研发人员以足够的回报，才能让他们有充足的积极性进行创造，这就要求对知识产权予以足够的尊重和保护，让知识的生产者能够从创造知识的过程中切实获得收益。这里需要说明的一点是，在知识产权的保护过程中，会面临着“激励”和“开放”的权衡问题——如果对知识产权保护过严，那么知识就难以扩散；而如果保护过松，则会打击人们创新的积极性。如何在二者之间进行权衡，需要在实践中不断摸索。

第二，加大对具有公益性质的基础技术的扶持。人工智能的发展需要很多基础研究。但从经济学角度看，基础性的研究具有公共品的性质，由于激励不足，其有效供给往往会少于需求。针对这一问题，政府应该用产业政策对基础技术的研究进行大力扶持，保证其有效供应。

第三，用好新技术，帮助解决开放式创新中的激励难题。现代的创新离不开合作，但不同主体的合作往往会涉及贡献认定的困难。例如，在一个大型的人工智能系统的开发中，如何认定参与其中的各企业、各成员究竟做出了多大贡献，又如何根据贡献计算报酬，都将是十分困难的。在现阶段看，为了应对这一问题除了要完善相应的法规制度外，还应该借助相关的技术手段。例如，尽管人们对区块链褒贬不一，但作为一项技术，区块链技术具有可追踪、可回溯、不可篡改等特性，这些特征都决定了它在认定贡献、提供相应激励的过程中具有很强的应用性。

最后，特别指出的一点是，要保护好数据生产者的激励。当前人工智能的发展，很大程度上来自于机器学习技术的进步，而这种技术对于数据的依赖是极强的。只有搜集、整理海量数据，将其作为投入品，才能训练出高效的人工智能系统，而搜集、整理数据的过程则是需要大量的成本的。从某种意义上讲，数据的生产过程和技术的研发有很强的相似性，但技术有知识产权法进行保护，而关于数据产权及其保护的法律还很欠缺，有很多人甚至认为企业搜集整理的数据应该是可以免费被使用的。在我看来，如果这样做，就会严重阻碍数据生产者的积极性，从而影响数据这种生产要素的供给。因此，在现阶段还需要尽快完善数据产权和使用的相关立法，加强对数据生产者的保护乃是发展人工智能的当务之急。

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