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发达国家人工智能一体化发展现状与趋势

发布日期:2024-06-15 15:43    点击次数:67

今天将为大家分享“一体化成为国际大国发展趋势及欧美国家一体化发展历程”相关内容。

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欧美国家一体化发展历程

随着世界新军事变革的不断推进,航天、运输飞机、飞机发动机、卫星、网络、通信、微电子、先进材料、大数据等领域军民通用性越来越强,军民界限越来越模糊、聚合点越来越多、融合度越来越高、融合面越来越宽。

同时,世界各国军事战略不断调整、金融危机持续蔓延,在这种新形势下,美国等世界主要军事强国持续推进和深化军民一体化发展路径,通过发展战略、政策法规、规划计划、市场、资源、信息等方面的军民相互融合,把国防科技工业基础同更大的民用科技工业基础结合起来,形成统一的国家科技工业基础,实现国防工业与民用工业在技术、工艺、人力、设备、材料和设施等方面深度协同发展,提高了国防科技创新能力和武器装备建设质量效益(图1)。

国内外科技产业领域

一体化发展的历程和典型案例

欧美国家的军民一体化发展历程可以追溯到二战时期。

当时军方在科技研发方面扮演着主导角色,通过军事技术的研究和发展推动了多个前沿领域的科技进步。

20世纪50年代至60年代,军民一体化的概念逐渐被提出和推广。

在美国,政府推动了多项军民一体化的计划,并设置了美国国防高级研究计划局(DARPA)和国家航空航天局(NASA)等牵头机构,这些计划不仅带来了许多军事技术的进步,也为民用科技的发展打下了基础。

20世纪90年代末,随着信息技术的快速发展,欧美国家开始加大军民一体化的力度,进一步促进军事技术的转化和应用,为民用技术的发展带来更多机会。

例如,美国在2001年成立了国防部的网络信息中心,鼓励军民在网络技术方面进行合作和研发。

此外欧美国家还在智能制造、新能源、生物医药等领域推动了多项军民一体化的合作项目。

近年来,随着人工智能和大数据等技术的快速发展,欧美国家在军民一体化方面加大了投入和推动力度。

例如,美国国防部在2018年发布了《人工智能战略》,明确了在人工智能领域推动军民一体化的目标和措施。

在欧洲,欧盟也在2018年发布了《欧盟人工智能战略》,鼓励军民在人工智能领域进行合作和研发。

总的来说,欧美国家的军民一体化发展历程经历了从军方主导到政府推动和民间合作的演变过程,一体化的组织模式和体制机制更加完善且灵活,不断推动军事技术的转化和应用,促进科技进步和经济发展。

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发达国家人工智能一体化发展现状和趋势

人工智能领域的一体化发展已经成为全球范围内的重要趋势欧美发达国家采取了一系列的举措来推动人工智能技术的一体化发展和应用,涵盖研发创新、产业应用、教育、法规、国际合作等不同领域。

在研究和技术创新方面,欧美国家积极投入资金和人力资源开展人工智能技术的研究和开发,并将其应用于各个领域。

例如,美国国防部为进一步加强与民用前沿技术的联系,于2015年设立国防创新实验小组(DIUx),旨在整合硅谷等高科技资源和初创公司并于2018年正式更名为国防创新小组(DIU)。

DIU重点关注人工智能、无人系统等前沿领域,签订合同采用“其他交易协议”方式,能够更快速便捷地和各类企业达成协议,力争60~90天内从问题识别到原型合同授予,后续原型成功再签订0T或相关协议。

又如,科技巨头谷歌开发的深度学习和计算机视觉算法,能够对全动态视频图像中的目标进行监测、分类和跟踪,不仅能够用于安防等民用领域的监视和追踪,而且能够在国防领域将大量可用数据快速转化为作战情报以支撑决策。

在产业发展和创新方面,欧美国家鼓励企业和创业公司利用人工智能技术开发面向不同领域的新产品和服务,并为其提供一体化政策引导和资金资源等支持。

例如,2022年12月,美国国防部授出了一份价值90亿美元的混合合同,谷歌、甲骨文、微软和亚马逊将共同为国防部提供“联合作战云能力”(Joint War fighting Cloud Capability,JWCC),相关工作将在弗吉尼亚州雷斯顿进行,预计将于2028年6月8日前完成。

JWCC是一份多重授予、不确定交付不确定数量的合同,该合同将能使美国国防部直接从四家公司获得授权的全球商业云服务,实现数字和智能资源的一体共享。

在教育和人才培养方面,欧美国家注重智能人才培养,为学生和各领域劳动者提供相关的课程和培训,以满足人工智能应用的需求。

例如,英国政府投资了1亿英镑用于开发人工智能领域的教育和研究,美国的斯坦福大学也开设了人工智能课程,吸引了众多学生的关注。

又如,美国多个人工智能国家研究中心通过在社区大学开设人工智能和机器学习等课程、举办暑期STEM编码营(如无人机编码)等举措,不断创造新的教育和再教育途径,以培养规模更大、更多样化的人才。

在法律和政策规范方面,欧美国家也在积极制定相关的法律和政策,以保护数据隐私和知识产权,并规范人工智能的应用和发展。

例如,欧盟推出了《通用数据保护条例》,保护个人数据的安全和隐私。美国政府也在加强对人工智能技术的监管,以确保其在公众利益和安全方面的合法性和可信性。