在刚刚结束的2019年，我国人工智能的发展不论是平台建设，还是新机制、新路径的探索，都有不少进展。
近日召开的2020年全国工业和信息化工作会议提出，加快制造业数字化网络化智能化转型，持续推进车联网、工业互联网及人工智能创新应用先导区建设。
事实上，去年以来，科技部批复建设的国家新一代人工智能创新发展试验区（下称“试验区”）已扩至6个，工信部批复的人工智能创新应用先导区（下称“先导区”）也增加为3个。
在经历初步发展阶段后，各人工智能平台和区域合作又会有什么新动向呢？
试验区和先导区
根据《新一代人工智能发展规划》，我国新一代人工智能发展“三步走”的第一个目标是，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步。
如果说2018年更多的是各地对人工智能行动规划的制定，那2019年就是加紧落实之年，各地也通过平台建设来支持人工智能从基础攻关到产业转化应用。
截至目前，科技部批复建设的试验区分别在北京、上海、合肥、杭州、深圳、天津；工信部批复建设的先导区分别在上海、济南-青岛、深圳。
以试验区为例，在科技部给各地的函复中，基本根据每个城市的自有禀赋提出了未来的发展方向，且都提到了试验区在重大区域战略中的定位，将试验区建设放入了长三角一体化、京津冀协同发展、粤港澳大湾区国际科技创新中心建设之中。
上海市科学学研究所科技与社会研究室主任王迎春对记者说，各个试验区不同的探索也有共性，主要是把地方现有的情况结合起来进行落地。比如说有的城市智能制造多一些，有的偏重数字经济，还有的强调国际合作和人工智能治理。
例如杭州，函复中提出试验区建设要发挥引领浙江数字化转型、全方位融入长三角一体化发展中的重要作用。
2019年11月，杭州发布《杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动方案》以及若干政策的征求意见稿，从人工智能基础研究平台建设、人工智能产业载体建设、打造人工智能发展的生态体系等十几个方面，提出了若干措施。
浙江省人工智能产业联盟秘书长姚信威接受第一财经记者专访时表示，杭州在去年10月得到科技部的试验区建设批复后，就快速出台了具体的实施方案。“从全国来说，浙江的智慧城市和互联网金融等领域起步比较早，针对这个特点，未来在人工智能的应用上主要有城市大脑、智慧金融等方向。”
上海作为长三角的龙头城市，既有全国首个先导区，也是试验区所在地。把人工智能上升为优先发展战略的上海，已经拥有人工智能核心企业1000余家，“头雁引领效益”得以发挥。此前上海也公布了第二批19个人工智能应用场景，涉及医疗、教育、民生等多个领域。
上海市经济和信息化委员会人工智能发展处处长石伯明近日接受第一财经记者专访时说，关于先导区的建设，目前主要是考虑怎么把自己的特点发挥出来。“比如浦东集成电路产业非常成熟，现在也有一批人工智能龙头企业布局在此，接下来就是要把从芯片到操作系统再应用这个完整的生态培育起来。”
区域协作
王迎春表示，2019年人工智能产业最突出的一个特点就是区域联动，尤其是以长三角为代表的区域联动，此外粤港澳地区的合作也比较多。
根据《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，长三角要制定实施制造业协同发展规划，全面提升制造业发展水平，按照集群化发展方向，打造全国先进制造业集聚区。
同时，长三角地区在人工智能领域也有先天优势。首先，长三角创新能力强,年研发经费支出和有效发明专利数均占全国1/3左右。其次，长三角拥有三个试验区（上海、杭州、合肥），还有首个先导区（上海）。
目前，人工智能也是长三角三省一市的重点发展领域。2020年开工第一周，长三角人工智能发展联盟就宣布成立，三省一市协同合作加速。
石伯明对第一财经记者表示，2019年4月上海人工智能发展联盟成立，现在又发起建立了长三角人工智能发展联盟，主要有几个考虑。首先是资源共享，“上海和长三角别的城市相比，在人才优势、产业基础等方面有先发优势，可以发挥头雁效应”。此外，不论是浙江的数字经济、江苏的智能制造还是安徽的科研能力，通过发起联盟，大家能够做到资源共享拉长长板。另外，成立联盟还能协同推进前沿技术研发和应用场景开放等。
姚信威也认为，人工智能产业发展到今天一直没有停止过协同合作，也希望三省一市未来有更大的“跨界”突破。“这个‘界’可以是地域的边界、行业的边界，甚至是行政的边界。联盟的发起给长三角区域打造行业高地以及技术研发突破提供可能。”
他对记者分析，在融入长三角一体化的过程中，各地要充分利用好这个战略机遇，并不需要“从头开始”，而是取长补短。
“长三角要打造世界级的产业集群，完全可以立足于三省一市的原有优势，像上海的金融业服务业、浙江的电子商务、江苏的智能制造、安徽的基础科研能力以及智能语音。利用这些既有优势，再将资源互联互通之后，可以共建国际化的人工智能高地。”姚信威还表示，不少长三角科技企业已经在三省一市跨城市布局，联盟和政府要帮它们并梳理出需要解决的市场、人才、技术问题，破除实际的发展壁垒。
继续夯实基础
斯坦福大学近期公布的人工智能指数（AIIndex），也一定程度上反映了全球人工智能动态和行业状况。
其中的数据显示，中国年度人工智能期刊和会议论文发表量在2006年已超过了美国，现在与整个欧洲相当，但在被引相关指数上还未达到全球平均水平，比美国低50%。另外，在人工智能专利方面，从1990年到2018年，超过51%的已公布人工智能专利属于北美；从2015年到2018年，中国发布的人工智能专利数排第8。
业内专家表示，我国在AI行业基础层面，仍需要长期加大投入力度。
王迎春说，我们已经特别注意到了人工智能发展基础层面的重要性。在今年以及未来相当一段时间，仍应继续长期投入基础理论和关键技术的发展，以及人工智能人才的培养。除此之外，今年还应加大人工智能在各行各业的应用落地。
此外，人工智能的伦理问题也将在今年得到更多的关注，包括人工智能产品和服务涉及的伦理和公序良俗、隐私安全等，这些是我国乃至全世界都比较关注的问题。
去年6月，国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能治理原则》，突出了负责任和开放协作的主题。王迎春表示：“此前我们没有太多这方面经验，希望2020年，中国能够在人工智能的伦理和安全方面，去参与全球规则的制定。”