上海市政府发布新一代人工智能发展实施意见

本篇文章7285字，读完约18分钟

11月14日，上海市政府今天正式发布了《关于促进上海新一代人工智能发展的实施意见》(以下简称《实施意见》)。

《实施意见》由五个部分和21项措施组成。第一部分是总体要求，提出了指导思想和发展目标；第二部分提出了扩展人工智能集成应用场景的六项措施；第三部分呼吁加强科研的前瞻性布局，并提出三项措施；第四部分提出了促进产业集聚发展的六项措施；第五部分从创造多元创新生态的角度提出了六项措施。

第二部分，在扩展人工智能集成应用场景的六项措施中，《实施意见》指出，应加强数据分析，推动金融和商业创新。加强大数据智能分析在金融监管和业务服务中的应用，提高风险防范和服务创新能力。提高金融数据处理和分析效率，实现对金融机构、产品和行为的实时监控和预警，创新智能投资、客户服务等金融产品和服务，提高金融风险智能预警和服务水平。鼓励在业务领域应用跨媒体分析推理、知识计算引擎和知识服务，扩大大业务数据收集和智能分析，提高大宗商品交易和跨境贸易效率，推进精准营销、智能商圈、智能配送等新业务服务，发展“无人店铺”，推进商业流通服务智能化转型。

实施意见全文如下:

上海市人民政府办公厅关于印发《促进本市新一代人工智能发展实施意见》的通知

胡夫办发[2017]66号

新一代人工智能正在深刻改变经济社会发展模式，呈现出深度学习、跨界融合、人机协作、智能开放和自主操作的新特点。加快发展新一代人工智能，是顺应新一轮全球科技革命和产业转型趋势，赢得发展主动权，服务国家创新驱动发展战略，建设全球科技创新中心的优先战略选择。为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)，现就推进本市新一代人工智能发展提出以下实施意见:

首先，明确总体要求

(一)指导思想

全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，落实创新、协同、绿色、开放、共享的发展理念，充分发挥上海数据资源丰富、应用领域广泛、产业门类齐全的优势，全面实施立足国际的“智慧上海”行动，强化系统布局， 形成应用驱动、科技引领、产业协调、生态培育、人才集聚的新一代人工智能发展体系，推动人工智能成为上海打造“四个中心”和全球影响力科技创新中心的新引擎，为上海打造优秀全球城市注入新的动能。

(2)发展目标

到2020年，上海人工智能在引领创新驱动发展、经济转型升级和精细化社会治理方面的成效将显著提升，基本成为全国人工智能发展高地，成为中国人工智能领先创新源、应用示范地、产业集聚地和人才高地，局部地区达到全球先进水平。

——适应超大城市运营的人工智能深度应用模式基本形成。人工智能应用的内涵不断深化，创建了约6个人工智能创新应用示范区，形成了约60个人工智能深度应用场景，建设了100多个人工智能应用示范项目。

——人工智能科技创新能力基本形成，达到国际主流水平。前沿理论和关键技术研发能力显著提升，部分关键领域达到全球先进水平，已建成约10个人工智能创新平台。

——基本形成具有国际竞争力的人工智能重点产业集群。人工智能的新产业、新形式、新模式加快发展，在特殊行业建设了约5个人工智能聚集区，培育了约10家人工智能创新标杆企业。人工智能重点产业规模已超过1000亿元。

——积极创新、开放协作的人工智能和谐生态系统基本形成。人工智能人才高地已经基本形成，人工智能引领着创新和创业活力的生成。数据资源的收集和流通能力达到国际先进水平，智能设施的能源水平显著提高，形成了“东西互动、多点联动”的空房间布局。

到2030年，人工智能整体发展水平将进入国际先进行列，初步建成具有全球影响力的人工智能发展高地，为成为优秀的全球城市奠定坚实基础。

二是拓展人工智能集成的应用场景

围绕上海智慧城市建设和超大城市有序治理的需要，加快人工智能在经济发展、城市治理和公共服务等关键领域的深入应用，提升全体员工的劳动生产率、公共服务能力和公民的获取感。

(1)加强人机合作，促进制造业转型升级

在R&D推广人工智能的应用，以及设计、生产和运营、远程操作和维护服务、供应链管理等。，提高能源水平和智能制造水平。加强网络协同R&D、个性化定制设计和虚拟仿真在产品R&D设计中的应用，形成开放式协同R&D模式。推进智能机器人(300024)、智能传感与控制、智能检测与装配等智能设备的应用，实现生产设备的预知维修，推进“无人工厂”建设，形成智能化、柔性化的生产模式。加快大数据、机器学习等技术在供应链管理中的应用，形成动态优化的管理流程。

(2)加强数据分析，推动金融和业务创新

加强大数据智能分析在金融监管和业务服务中的应用，提高风险防范和服务创新能力。提高金融数据处理和分析效率，实现对金融机构、产品和行为的实时监控和预警，创新智能投资、客户服务等金融产品和服务，提高金融风险智能预警和服务水平。鼓励在业务领域应用跨媒体分析推理、知识计算引擎和知识服务，扩大大业务数据收集和智能分析，提高大宗商品交易和跨境贸易效率，推进精准营销、智能商圈、智能配送等新业务服务，发展“无人店铺”，推进商业流通服务智能化转型。

(3)强化智能感知，优化城市综合运营

完善智能感知和数据采集机制，提高城市安全、环境和基础设施管理能力。推进图像识别、生物识别等技术在社会综合管理、人群监控和预警领域的深入应用，提升城市智能防控能力。推进动态传感网络在公共安全监测、自然灾害预测、环境监测、河道整治、食品安全追溯等领域的应用，提高城市综合环境智能管理水平。推进物联网传感和智能预测在电力、给排水、燃气等管网、建筑能耗监测和安全运行监测、交通基础设施运营维护等领域的应用，确保城市基础设施智能有序运行。

(4)加强决策援助，提高公共服务的质量和效率

构建人工智能辅助的公共服务支持平台，提高政府决策和服务质量。推进多维数据分析和情感识别在公共需求预测和社会舆情分析中的应用，支持政府科学决策。推动自然语言处理和服务机器人在政府热线、门户网站和服务窗口中的应用，提高政府公共服务效率。推进司法业务智能记录、核查和评估，推进执法管理智能联动，推进智能法院建设。推广智能互动学习、数字文化表演等应用，提升教育文化服务体验。

(5)注重智能识别，提高交通运输效率

利用图像识别和机器学习技术提高城市交通综合管理和航运服务的效率。推进实时数据分析和计算机视觉在城市交通规划、路网客流监控与引导、驾驶行为监控等领域的应用，开发智能停车场，探索无人驾驶车辆建设、城市交通非现场执法等场景，提升智能交通组织管理能力。加强航运监管、交易仲裁等数据的动态分析，推进港口监管、海事管理、港口物流等业务流程的智能化，发展智能海上空枢纽港，提高港口运营效率和监管水平。

(6)注重认知计算，以促进准确和全面的医疗保健

利用认知计算和深度学习技术，我们可以提高诊疗辅助、健康管理和养老服务能力。加强独立智能医疗机器人和医疗设备在辅助疾病诊断、图像分析、外科诊疗和精准医疗中的推广应用，提升医疗服务的精准性。基于大数据挖掘和分析，我们将加强疫情预测和预防、物理监测、慢性病管理和疾病筛查，增强公共卫生的包容性。推动智能随行机器人、智能健康设备等的广泛应用。，并提高对老人护理服务的认知。

第三，加强人工智能研究的前瞻性布局

推进产学研深度合作，加强前沿基础研究，攻克关键共性技术，搭建功能平台，抢占关键领域人工智能技术制高点。

(1)加强前沿基础研究

重点支持强人工智能和超人工智能研究，增强科技创新基础能力。推动脑智能理论突破，构建脑功能图，分析神经元、神经回路和脑网络，模拟脑功能网络机制；继续开展类脑智能研究，推进类脑智能软硬件技术集成研发，大幅提升类脑系统和控制器的精确性能。加强人机混合研究，提高智能，促进跨学科协作开展脑机接口技术研究，突破人机混合学习的理论和组织方法。建立新的智能算法库，开展并行分布式智能计算范式研究，构建神经形态学模拟和自学习智能计算模型。

(2)加强关键共性技术研究

注重提高感知识别、知识计算、认知推理和练习执行能力，形成开放兼容的技术体系。注重智能传感技术，提高计算机视觉和听觉的准确性、力度和触觉感知灵敏度，开发多模态生物识别系统。突破理解认知技术的瓶颈，优化文本/图像/视频多模式数据理解、数据深度搜索和知识深度学习等核心算法。加强计算处理技术的研发，重点发展内存、处理器异构集成和可重构计算技术，开发神经网络分布式计算、异构和可重构计算等处理器芯片，开发神经元芯片和脑芯片。加强智能执行技术的联合研究，重点推进自主无人系统智能技术的研发，如智能决策控制、实时精确定位、复杂环境下的适航、新型人机交互等。

(3)推进功能平台建设

围绕国家战略和产业需求，着力打造一批重大创新平台。加强基础创新平台布局，加大资源要素投入，推进上海脑型智能科研基地建设。重点建设通用创新平台，建设关键技术专利数据库，为上海芯片研发和芯片智能系统改造搭建功能平台。加快部署应用创新平台，在智能制造、智能汽车、智能医疗、机器人、北斗导航、工业物联网、工业控制安全等关键领域，建设一批面向应用需求、主体多元化、市场化运作的功能平台。

第四，促进人工智能产业集聚发展

坚持人工智能设备、产品、核心组件和系统的协调发展，积极培育以智能驾驶、智能机器人和智能硬件为重点的新型人工智能产业，努力提升以智能传感器、智能芯片和智能软件为重点的产业核心基础能力。

(1)智能驾驶产业的跨境发展

大力推进汽车和轨道交通领域跨境创新，加强智能驾驶系统研发，推进智能驾驶工具产业化。着力推进智能网络化汽车产业创新，加快智能辅助驾驶技术产业化，推进主动避障、自主停车、高速公路编队驾驶等先进自动驾驶产品研发和应用，重点支持毫米波雷达、激光雷达、中央域控制器、人机交互系统、线控制动和转向系统等符合智能驾驶要求的核心部件研发和产业化，加快从部分自动驾驶向全自动驾驶的演进。培育国家智能网络化汽车工业测量测试中心。自主突破轨道交通无人系统，推动城市轨道交通智能决策控制系统发展，实现自动唤醒、自动驾驶、自动停车和应急响应功能。到2020年，智能驾驶产业规模将达到300亿元。

(2)整合和发展智能机器人产业

积极推进人工智能技术和机器人技术的深度融合，重点支持具有人机一体化特征的R&D机器人及其产业化。抓住智能服务机器人发展的制高点，以智能感知、模式识别、智能分析和智能决策为重点，大力推进智能服务机器人在教育娱乐、医疗康复、养老护理、安全救援等特定应用场景中的研发和产业化。推进工业机器人智能化升级，以机器视觉和自主决策为突破方向，积极发展焊接、装配、喷涂、搬运和检测等智能工业机器人，实现对高柔性、高清洁度、高风险等特定生产场景的快速响应，实现工业机器人感知、控制、协作和决策性能的全面提升。到2020年，智能机器人产业的规模将达到200亿元。

(3)整合发展智能硬件产业

加快智能硬件技术集成和商业模式创新，大力开发具有智能感知、识别和交互功能的智能硬件产品。丰富智能终端产品在移动智能、增强现实、虚拟现实、可穿戴等领域的供应。加快智能娱乐、生活和健康领域智能家居产品产业化，积极开发智能监控摄像头、服务器等智能安防产品，大力开发全数字功放、平板探测器等智能医疗模块，加快电网巡检、空域检测、物流配送等领域智能无人系统研发。到2020年，智能硬件产业规模将达到200亿元。

(4)人工智能软件产业的协同发展

大力支持人工智能应用软件创新升级，为人工智能发展提供软件解决方案，促进软硬件协调发展。加快软件计算平台建设，加快发展与人工智能深度耦合的新型云计算架构，提高平台识别感知和智能分析服务能力。突破智能操作系统开发，自主开发具有大规模并行分析、分布式内存计算、轻量级容器管理等功能的服务器级操作系统，重点建设智能设备和产品所需的智能终端操作系统。升级和开发通用软件系统，使用人工智能技术升级和开发办公软件、设计软件和工业软件。到2020年，智能软件产业规模将达到200亿元。

(5)引领人工智能芯片产业发展

充分发挥核心芯片在人工智能产业中的主导作用，重点开发云服务和工业终端应用的人工智能芯片。推进高端通用处理器芯片的自主开发，大力推进中央处理器(cpu)、图像处理器(gpu)、可编程门阵列(fpga)、神经网络处理器(npu)、异构/可重构处理器等芯片的研发和产业化。，满足高性能计算的要求。加快开发人工智能应用芯片，重点突破无人系统、视频监控、医疗设备、语音语义理解等终端和系统应用厂商的应用芯片。支持核心ip的研发和产业应用，重点发展处理器架构和人工智能应用指令集的核心ip，培育基于核心ip的新型产业生态。到2020年，智能核心芯片产业规模将达到200亿元。

(6)突破智能传感器产业的发展

突破智能传感器的关键核心技术，着力开发高精度、高可靠性、集成化的智能传感器。重点发展新型智能工业传感器，努力推动视觉、触觉、距离测量和定位等智能传感器在智能制造和无人系统等新兴领域的研究、开发、改造和应用。积极开发高端智能消费电子传感器，加强智能终端生物识别、3D扫描、图像传感等传感器技术研究，实现规模化生产。加强传感器材料、制造工艺和终端应用的产业链协调，提升智能传感器设计、加工制造、集成封装、测量测试等支撑能力。到2020年，用于工业和消费电子的高端智能传感器将实现产业化突破，填补国内空空白。

第五，创造人工智能的多元创新生态

大力培育开放、包容、多元化的创新创业生态，充分激发市场主体的创新活力，努力打造各方资源汇聚整合的人工智能创新生态系统，促进人工智能持续健康发展。

(1)加快数据资源的共享和开放

分类促进了关键领域数据的开放，为人工智能的发展提供了丰富的数据资源和应用场景。率先推进政府数据资源有序开放，重点关注教育、交通、环境、医疗和商业等重点领域，完善政府数据资源共享的开放政策，研究开放数据重点领域否定列表制度，根据应用情况发布政府数据开放使用细则。鼓励和引导公共服务机构开放数据，建设涵盖气象、电力、燃气、通信等领域多种类型数据的开放行业大数据培训库。，形成人工智能创新和应用的多场景验证环境。建立数据共享和交换的监管体系，在保证数据安全的前提下加快数据交换。建立上海大数据应用创新中心，促进社会数据资源的共享、交换和交易。

(2)加大政府引导和支持力度

加强政府应用示范和专项支持，为人工智能发展创造市场和政策环境。推动各级政府部门率先运用人工智能提高业务效率和管理服务水平，并依托政府云引入和开发人工智能应用模块。完善政府支持人工智能发展的专项扶持政策，统筹利用产业转型升级、信息化建设、战略性新兴产业发展、重点科研计划等专项资金支持人工智能发展，引导企业加大对人工智能及应用项目的投资；组织论证人工智能重大市级科技项目，支持人工智能基础前沿和关键共性技术研究；充分发挥现有政府投资基金的作用，引导多元化社会资本支持人工智能产业发展。

(3)构筑人工智能人才高地

实施人工智能人才高峰建设行动，重点引进国际顶尖人才和团队，聚集大量国内外高层次人才。对于人工智能领域的顶尖人才，探索制定个性化政策，开辟绿色结算渠道。加强创新人才的培养和选拔，建设多层次、高素质的人才梯队。注重利用重大项目和重大创新平台培养和使用人才，推动有条件的高校设立人工智能学院和专业，支持高校、科研院所、行业联盟和重点企业合作建设重点行业人工智能人才培养基地，组织人工智能创新创业和技能竞赛。成立上海人工智能战略专家咨询小组，组织战略问题研究和重大决策咨询。

(4)激发市场参与者的创新活力

充分发挥人工智能在创新创业中的主导作用，推动人工智能企业做大做强。支持人工智能企业在上海设立创新机构，推动全球领先的人工智能企业在上海设立区域总部、创新中心、孵化基地和“双创新”平台。培育人工智能创新标杆企业，支持创新企业通过上市、并购加快发展，支持海外人工智能研发机构的建立，打造人工智能细分领域的一批“隐形冠军”。降低人工智能企业创新创业成本，提高超级计算和智能云服务公共供给水平，提供研发工具、检查评估、系统安全等专业创新创业公共服务。搭建人工智能企业创新交流平台，组建人工智能创新联盟，举办人工智能全球高端会议。

(5)加强行业空室的整体布局

优化产业布局，构建“东西互动、多点联动”的空格局，推进高端产业特色集聚。创建“徐汇滨江-漕河泾-闵行紫竹”人工智能创新带，加强徐汇滨江、漕河泾、闵行紫竹之间的产业联动，打造全国人工智能产业集群，推进华景北洋等地区人工智能特色镇建设。创建“张江-临港”人工智能创新承载区，充分发挥张江科学城科技创新和(002001)水果产业化的示范带动作用，利用临港智能制造中心建设，打造人工智能研究高地和产业化核心基地。布局人工智能特色产业集群，依托大数据、云计算、汽车联网、机器人等产业基础和特色优势，支持各区建设一批人工智能特色示范园区。

(6)完善基础服务支撑体系

增强适应人工智能发展的基础服务供给，夯实人工智能发展基础。加强标准制定和测试认证，支持企业参与制定人工智能综合标准和基本通用技术标准，建立公共领域人工智能应用安全测试认证体系。加强知识产权的使用和保护，加大对人工智能新技术、新形式、新模式的知识产权保护，支持符合条件的企业在国内外申请专利，开展知识产权评估和专利导航。建设智能计算设施，规划超级计算、分布式计算和云计算相结合的高性能计算应用环境，部署空天地一体化网络，加快下一代移动通信、物联网感知、北斗通信等网络基础设施建设。建立和完善人工智能的相关制度规范。加强人工智能的伦理、法律保障和社会问题研究，建立制度规范和伦理框架，确保人工智能健康发展。

推动新一代人工智能的发展，是我市立足新一轮科技发展，抢占创新制高点的重要举措。各部门、各地区要高度重视，加强协调配合。建立由市经济信息化委、市科委、市发改委牵头，相关部门和单位参与的协同推进机制，协调推进人工智能发展工作。结合区位优势和资源特点，各区应加强城市联动，做好人工智能应用推广、产业发展和重大科技研发项目的实施工作。