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在社会生产力领域，《人工智能技术(🏔)战(🐾)略(🤰)》提(🐺)出(🎟)要(👮)通过对生产系统(tǒng )的自动(dòng )化和优(yōu )化，对(duì )服务行(háng )业效(📇)率(😥)的(🚝)提(🏤)升和优化，以及对商品与服务需求的对接，来实现用(yòng )户驱动(dòng )的高端(📰)(duā(🌝)n )定(🥀)制(🕺)。

第(🤳)四，发展人工智能人才队伍。

而在2015年末，国家国防科技工业局与(😻)财(🐔)政(🎠)(zhè(🥐)ng )部(🎀)联合(hé )发布第(dì )一批军(jun1 )工重大(dà )实验设施和科研仪器开放目录，直接(🔡)推(😄)动(🔪)了(🛷)军(🗣)工设施开放指数的更大幅(fú )度增长(zhǎng )。

日本(běn )也积累(lèi )了很(♉)多(📼)(duō(✨) )人(😴)工智能领域的基础技术，欧洲的优势则在于聚集了大量创新型(xíng )企业(🚅)。

“打(🕶)破(🚩)(pò(🦏) )军(🌅)民间(jiān )的藩篱(lí )，体制机制是硬核，人财物的使用则是抓手。

因为(🎄)中(⭕)国(🗨)的(👋)互联网(wǎng )产业十(shí )分发达(dá )，积累(lèi )了大量(liàng )数据，而数据量越大，则越(➿)有(🧖)利(💌)于(🧐)人(🔢)工智能的应用。

首当其冲的是体制(zhì )机制改(gǎi )革相对(duì )滞后(🚁)，自(🍼)提(⏪)出(🔚)(chū )军工科研院所分类改革、军工企业混合所有制改革的要求以来，由(💴)于(💫)情(🕒)(qí(😐)ng )况(💭)复杂(zá )，改革(gé )迟迟未(wèi )能全面开展，体制机制的束缚制约着军(🛂)民(🥔)融(⛏)合(🐺)的深度发展。

“产(chǎn )出效益(yì )滞后于(yú )投入是(shì )高科技(jì )领域的常态，而(🏷)增(👑)速(♑)放(🎢)缓(⬜)也在一定程度上说明了军民深入融合存在不通(tōng )畅的隐(yǐ(🕕)n )患(🚎)。

号(📺)(hà(😂)o )召美国(guó )国家标(biāo )准与技术研究院(NIST)牵头形成相关标准，以发展可靠、(⏭)有(👥)活(⏺)力(🛫)、(💕)可(🤼)信(xìn )赖、安(ān )全、便(biàn )捷的人(rén )工智能(néng )系统。

第一阶段是(🗞)，在(👶)各(❕)个(📹)领域对数据驱动的人工智能进行应用(yòng )；第二(èr )阶段是(shì )，实现(xiàn )对(🐜)人(🕠)工(🗾)(gō(🙌)ng )智(🤖)能和数据进行跨领域地公共应用；第三阶段是，通过连接不(🚑)同(🖖)领(🏣)域(🏕)来(lái )构建人(rén )工智能(néng )生态系(xì )统。