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第四，发展人(ré(📵)n )工智能(néng )人才队(duì(🏄) )伍。

人工智能技术在(➡)六十多年前就已(yǐ(🍼) )萌芽，然而(ér )早些年(🎸)(nián )缺乏硬(yìng )件和数(🚂)(shù )据支撑。

其中包括(💐)，探索数据共享框架(🐅)，建立数(shù )据信任(rè(💒)n )机制使(shǐ )多方在(zà(👢)i )共享数据时明确各(🕷)自的权利和责任，从(🛳)而保护敏(mǐn )感信息(🤫)(xī )，使数(♎)(shù )据的获(huò(💛) )得更(🐚)为(🐐)(wéi )便捷，并保(🛡)证各环(🕖)节可问责。

所以从知(🥕)识(shí )产权的(de )角度来(🍧)(lái )看，大(dà )部分人(ré(💵)n )工智能领域的基础(⏰)专利集中在美国人(🚴)(rén )手里。

“从(cóng )综合评(🍃)(píng )价来看(kàn )，科技(jì(🗒) )、资源、人才的融(🕍)合指标走势是整个(🔷)测评体系中(zhōng )最亮(🏫)眼(yǎn )的三支(zhī )。

第一(🔇)(yī )阶段是，在各个领(🤝)域对数据驱动的人(🐙)工智能(😖)进行(háng )应用(🥍)；第(📯)二(🗻)阶(jiē )段是，实(🌶)现对(duì(🏴) )人工智能和数据进(🚣)行跨领域地公共应(🧓)(yīng )用；第三阶(jiē )段(🍔)是，通过连(lián )接不同(🐍)(tóng )领域来构建人工(🎉)智能生态系统。

“产出(🧤)效益滞后(hòu )于投入(🧕)(rù )是高科(kē )技领域(⛩)(yù )的常态，而增速放(💇)缓也在一定程度上(🦏)说明了军民(mín )深入(🌊)融(róng )合存在(zài )不通(🔉)畅(chàng )的隐患。

这些书(📄)在邢(🔣)立(🔱)达心中播下(😵)好奇的(📟)种子。