技术示范+政策创新打造一批人工智能创新高地( 二 ) 技术示范+政

具体而言，北京充分发挥人才和技术优势，培养和集聚创新人才，加强布局基础前沿研究，构建政产学研金用一体的协同创新体系，如北京智源人工智能研究院着力推动原始创新，为青年科学家发展提供更好的体制机制。上海则以场景驱动与治理创新融合试验为战略抓手，在人工智能治理方面率先示范。

“除了北京、上海，还有相当一批地区在人工智能发展方面也形成了独特优势和特点，具备很好的条件推动试验区试点。”李修全坦言，在人工智能产业化发展初期，如何引导好地方的积极性也很重要。《指引》的出台，对于引导推动我国人工智能规范发展，支持地方有序开展人工智能创新发展试验具有重要意义。

服务实体经济

政策创新和应用牵引同步发力

“试验区建设以促进人工智能与经济社会发展深度融合为主线。”徐峰表示，试验区建设将遵循应用牵引、地方主体、政策先行、突出特色的建设原则。《指引》明确，重点围绕京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设、长三角区域一体化发展等重大区域发展战略进行布局，兼顾东中西部及东北地区协同发展，推动人工智能成为区域发展的重要引领力量。

徐峰进一步解释说，试验区建设要围绕国家经济发展大局，服务支撑国家区域发展战略，通过人工智能和实体经济的深度融合，在提升人工智能整体发展水平的同时，推动实体经济向更高质量发展。

中国人工智能有很大市场需求，消费者对新技术应用接受程度较高，这是业界专家的共识。人工智能在社会民生领域的广泛应用就是明证，徐峰以交通为例，杭州城市大脑交通平台的运行，实现了智能调整信号灯配时方案，有效降低了区域拥堵，优化了通行效率。

到2023年，我国将布局建设20个左右试验区。围绕建设目标，《指引》列举四大重点任务：开展人工智能技术应用示范、开展人工智能政策试验、开展人工智能社会实验、推进人工智能基础设施建设。

“开展人工智能政策试验是要创新体制机制，探索、营造有助于人工智能创新发展的政策制度环境；技术应用示范，则借助人工智能丰富的应用场景和案例，探索人工智能赋能百业的新模式新路径，通过应用加快技术迭代发展。”李修全表示，当前人工智能发展已经进入技术加速和产业赋能的新阶段，学术创新转化周期短，技术应用迭代速度快，当下急需高效协同学术界和产业界力量，破解在人才流动、成果转化、财税金融、社会保障等方面的制约因素，探索适合新兴技术培育和发展的政策制度环境，以有效激发人才创新活力，释放各类要素潜能。