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第一(🏆)(yī )阶段是，在各(🎥)个(gè )领域对数据驱动(🏺)(dòng )的人工智能(🔒)进行应用；第二阶(🧔)段(🌦)是，实现对人工(🛩)智能(néng )和数据(💃)进(🧘)行跨领(lǐng )域地公共(📟)应用；第三阶(⏱)段是，通(tōng )过连接不(🆘)同(🎬)领域(yù )来构建(🦔)人工智能(néng )生态(🐪)系统。

其中(zhōng )包括：(🆚)通过在研发、(🎍)技能和管理创新(xīn )方(🕯)面的投入，使(shǐ(⏰) )英国成为人工智(zhì(🍉) )能和数据驱动创(💈)(chuàng )新领域的全(🧒)球中(zhōng )心；支持各行(🎚)各(gè )业通过应(💶)用人工(gōng )智能和数(📗)据(🍎)分析技术来提(💹)高生产力；设(💷)立(🌔)数据伦理和(hé )创新(⛩)中心，使英(yīng )国(🎦)在安全和符合(hé )伦(😹)理(📩)地应用数据(jù(🥄) )方面处于领先，增强英国网络安(ān )全(🚦)能力；通过在(🚉)(zài )科学、技术、工程(🌷)和数学以及计(📂)算机(jī )教学等领域(🏞)的投(tóu )入，帮助人(🌁)们发(fā )展获得(🏌)岗位所需(xū )技能。

所以(🤗)从知(zhī )识产权(📉)的角度来(lái )看，大部(🏬)分(😶)人工(gōng )智能领(🍟)域的基础专利集(👯)中在美国人手(shǒu )里(♿)。

“该研究还(hái )基(⚫)于创新成果的(de )交流(🥠)与(🔖)转化视角(jiǎo )，以(🥎)军民两用成(chéng )果的专利数反映(yìng )民(🌒)参军、军转民(🚵)(mín )的成效。

2017年3月，日本发(⛏)布《人工智能技(👐)术战略》。

”该报告团队(💸)成员(yuán )、中信科(⭕)信技术(shù )总监(🎌)李连宏表示(shì )，报告结(😄)果恰恰(qià )体现(😮)这一点：军(jun1 )民融合(🥖)越(🏍)是深入(rù )的行(🆖)业和领域，人财物(🕷)的投入和产出(chū )的(🏾)规模增长更为(🛳)(wéi )明显，反之亦然(rá(🚽)n )。

”陈(🕜)翰哲告诉(sù )记(🏁)者，研究人员(yuán )通过数据对比发(fā )现(😔)，国防科技领(lǐ(😔)ng )域的开放程度逐(zhú )步(🚉)扩大，非军工单(🎼)位参与国防科技获(🍤)(huò )得的专利成果(📘)数(shù )年均增幅(👶)7个点；军转民则比较(🍄)复(fù )杂，增长的(🖊)贡献(xiàn )主要来自于(🏚)国(💛)防(fáng )科技工业(🐐)专利转(zhuǎn )化民品(🎢)项目的数量逐年增(🈹)长。

古生物(wù )学(⬜)家的工作，不(bú )仅要(💽)抽(🐖)丝剥茧、还原(🥁)历史，更要(yào )使人们能更好地(dì )理解(🚓)过去，只有(yǒu )这(⭐)样才能更好地(dì )展望(🕊)未来。

报告(gào )还(💀)显示，随着普通院校(🌹)国防特色学科(kē(🎎) )点数量的提升(🌀)，国(🌐)防特色学科建(jiàn )设(🐰)的投资额也在(📎)(zài )不断增长，普通(tō(👡)ng )院(👴)校向国防科技(🥡)(jì )工业输送人才(🍝)的(de )数量年均环比增(🔖)长可达17个点。

美(💆)国的(de )优势在于，很早(zǎ(🏌)o )就开始发展人(🚤)工(gōng )智能，技术的积(jī )累比较早。