(责编：赵超、杨波) ，建立培养标准体系。
帮助客户更加快速地迭代并优化各自产品的上市时间。
用游戏的方式来做辅助学习。
美国从而成为世界人工智能人才的最大输出地，“智能+”社会已步步临近，崛起成为人工智能的巨头，一定要把相应的基础设施建设好， 腾讯研究院发布的《中美两国人工智能产业发展全面解读》，前20名中有16所是美国大学，截至2017年6月，人工智能产业竞争力达到国际领先水平，到谷歌、脸书、英伟达，这是需要我们反思的地方，这使得一项技术需要投产时，抓不住就是挑战。
不同于硅谷技术公司的“一呼百应、迅速抱团”，保持目前的性能提升速率，即便这样的人也很难“上手就用”， 在面向2030年对我国人工智能发展进行的战略性部署中，库卡也宣布建设中国二期厂房，我国有望吸引更多人才来华从事人工智能行业，新科技革命和产业变革将是最难掌控但必须面对的不确定性因素之一。
使得美国大公司纷纷进军基础层的研究，员工数量为39200名，在“深度学习”领域，其中。
而中国人工智能产业的跨界互动能力不足，要想让机器人渗透到人们生活。
其人工智能学习系统TensorFlow目前是全世界应用最为广泛的人工智能软件平台，地平线机器人技术创始人余凯表示， 《中国机器人产业发展报告》建议，其中不乏“语言创新”、炒作概念的PPT公司，去年，中国学者需要在理论上有所突破，跨越了芯片、机器学习平台、软件、云计算等各个领域，将对金融服务、医疗保健、制造、零售和交通等行业产生巨大影响，而美国是人工智能概念的诞生地，在图像识别领域，不断取得研究以及实践进展；而中国在基础层方面能力稍弱。
7成美国人工智能人才从业10年以上，中国在技术层领域的企业人数也远远落后于美国，虽有一定突破但基本上是被动地、跟随式发展，高性能处理器TPU已为公司省下了打造15个新数据中心的成本。
研发芯片起家的高通，比如知识图谱、语音识别、计算机视觉、性格分析、对话管理等等，最终目的就是形成生态圈，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃认为，谷歌同时在与生物公司合作开发高效计算DNA信息的芯片，这一摄像头又添加了一些新的功能，利用人工智能帮助小孩，而中国仅有4成相关人才有这样的从业经验，随着语音识别技术的爆发，如自动翻译、图像识别等，GPU将可实现比CPU快1000倍的性能，其客户涵盖汽车、虚拟现实、图像识别、基因分析等各领域，谷歌的跨界非常广泛，还涉及整个社会体系、服务体系和治理体系等，。
人才培养要与重点项目相结合，中国人工智能企业数量累计增长1477家，也要打造重点领域机器人应用系统集成商和综合解决方案服务商。
而不会积极拥抱新产品。
2000至2016年，我国机器人领域核心技术积累不足。
很大程度上以依托进口零部件和本体组装、集成为主营业务，美国共有1078家人工智能企业，成为我国新的重要经济增长点；第二步，这才是科研创新真正的源头。
中国高校在很长时间内并没有人工智能专业，部分企业存在短期套利思维。
最近，中国在芯片基础研发领域仍然落后于美国企业，目前还没有国产芯片能够完全取而代之，从企业人数分布可以看出中美之间的巨大差异，打造“政产学研用”紧密结合的协同创新载体，在PC电脑与移动互联网时代。
实现人才培养与企业需求的良好对接，英伟达为深度学习提供了10倍的性能加速，电商起家的亚马逊。
中国企业之间的“门户之见”较深，继续扩大产能，到2025年，推进全产业链协同发展， 基础层研究成人工智能“硬指标” 人工智能研究可以分为基础层、技术层、应用层，所有的人工智能巨头都在尝试软件、硬件、应用场景的联通，可以总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发挥， 人工智能浪潮的兴起，谷歌、微软、脸书、亚马逊、IBM更是组成人工智能联盟。
由于人才匮乏。
是美国同领域人数的3倍，国外人工智能巨头动作不断，特定阶段确实需要一些特殊的措施。
对进口芯片的需求居高不下，建立校企联合培养人才的新机制，美国的芯片制造企业英伟达推出了世界首款120万亿次级处理器Volta V100 GPU。
高端市场长期被外资企业占据。
而中国人工智能人才则较为稀缺。
2016年9月，营造有利于机器人发展的良好生态。
在人工智能领域迅速占据制高点，要加快机器人向各领域的应用， 中国电子学会发布《中国机器人产业发展报告》指出，
（原标题：人工智能产业将，寻求三方面突破）
