关于印发《人工智能生成合成内容标识办法》的通知国信办通字〔2025〕2号 各省、自治区、直辖市互联网信息办公室、通信管理局、公安厅（局）、广播电视局，新疆生产建设兵团互联网信息办公室、工业和信息化局、公安局、文化体育广电和旅游局： 为了促进人工智能健康发展，规范人工智能生成合成内容标识，保护公民、法人和其他组织合法权益，维护社会公共利益，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局制定了《人工智能生成合成内容标识办法》，现印发给你们，请认真遵照执行。 国家互联网信息办公室工业和信息化部公安部国家广播电视总局2025年3月7日 人工智能生成合成内容标识办法 第一条 为了促进人工智能健康发展，规范人工智能生成合成内容标识，保护公民、法人和其他组织合法权益，维护社会公共利益，根据《中华人民共和国网络安全法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律、行政法规和部门规章，制定本办法。 第二条 符合《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》规定情形的网络信息服务提供者（以下简称“服务提供者”）开展人工智能生成合成内容标识活动，适用本办法。 第三条 人工智能生成合成内容是指利用人工智能技术生成、合成的文本、图片、音频、视频、虚拟场景等信息。 人工智能生成合成内容标识包括显式标识和隐式标识。 显式标识是指在生成合成内容或者交互场景界面中添加的，以文字、声音、图形等方式呈现并可以被用户明显感知到的标识。 隐式标识是指采取技术措施在生成合成内容文件数据中添加的，不易被用户明显感知到的标识。 第四条 服务提供者提供的生成合成服务属于《互联网信息服务深度合成管理规定》第十七条第一款情形的，应当按照下列要求对生成合成内容添加显式标识： （一）在文本的起始、末尾或者中间适当位置添加文字提示或者通用符号提示等标识，或者在交互场景界面、文字周边添加显著的提示标识； （二）在音频的起始、末尾或者中间适当位置添加语音提示或者音频节奏提示等标识，或者在交互场景界面中添加显著的提示标识； （三）在图片的适当位置添加显著的提示标识； （四）在视频起始画面和视频播放周边的适当位置添加显著的提示标识，可以在视频末尾和中间适当位置添加显著的提示标识； （五）呈现虚拟场景时，在起始画面的适当位置添加显著的提示标识，可以在虚拟场景持续服务过程中的适当位置添加显著的提示标识； （六）其他生成合成服务场景根据自身应用特点添加显著的提示标识。 服务提供者提供生成合成内容下载、复制、导出等功能时，应当确保文件中含有满足要求的显式标识。 第五条 服务提供者应当按照《互联网信息服务深度合成管理规定》第十六条的规定，在生成合成内容的文件元数据中添加隐式标识，隐式标识包含生成合成内容属性信息、服务提供者名称或者编码、内容编号等制作要素信息。 鼓励服务提供者在生成合成内容中添加数字水印等形式的隐式标识。 文件元数据是指按照特定编码格式嵌入到文件头部的描述性信息，用于记录文件来源、属性、用途等信息内容。 第六条 提供网络信息内容传播服务的服务提供者应当采取下列措施，规范生成合成内容传播活动： （一）核验文件元数据中是否含有隐式标识，文件元数据明确标明为生成合成内容的，采取适当方式在发布内容周边添加显著的提示标识，明确提醒公众该内容属于生成合成内容； （二）文件元数据中未核验到隐式标识，但用户声明为生成合成内容的，采取适当方式在发布内容周边添加显著的提示标识，提醒公众该内容可能为生成合成内容； （三）文件元数据中未核验到隐式标识，用户也未声明为生成合成内容，但提供网络信息内容传播服务的服务提供者检测到显式标识或者其他生成合成痕迹的，识别为疑似生成合成内容，采取适当方式在发布内容周边添加显著的提示标识，提醒公众该内容疑似生成合成内容； （四）提供必要的标识功能，并提醒用户主动声明发布内容中是否包含生成合成内容。 有前款第一项至第三项情形的，应当在文件元数据中添加生成合成内容属性信息、传播平台名称或者编码、内容编号等传播要素信息。 第七条 互联网应用程序分发平台在应用程序上架或者上线审核时，应当要求互联网应用程序服务提供者说明是否提供人工智能生成合成服务。互联网应用程序服务提供者提供人工智能生成合成服务的，互联网应用程序分发平台应当核验其生成合成内容标识相关材料。 第八条 服务提供者应当在用户服务协议中明确说明生成合成内容标识的方法、样式等规范内容，并提示用户仔细阅读并理解相关的标识管理要求。 第九条 用户申请服务提供者提供没有添加显式标识的生成合成内容的，服务提供者可以在通过用户协议明确用户的标识义务和使用责任后，提供不含显式标识的生成合成内容，并依法留存提供对象信息等相关日志不少于六个月。 第十条 用户使用网络信息内容传播服务发布生成合成内容的，应当主动声明并使用服务提供者提供的标识功能进行标识。 任何组织和个人不得恶意删除、篡改、伪造、隐匿本办法规定的生成合成内容标识，不得为他人实施上述恶意行为提供工具或者服务，不得通过不正当标识手段损害他人合法权益。 第十一条 服务提供者开展标识活动的，还应当符合相关法律、行政法规、部门规章和强制性国家标准的要求。 第十二条 服务提供者在履行算法备案、安全评估等手续时，应当按照本办法提供生成合成内容标识相关材料，并加强标识信息共享，为防范打击相关违法犯罪活动提供支持和帮助。 第十三条 违反本办法规定的，由网信、电信、公安和广播电视等有关主管部门依据职责，按照有关法律、行政法规、部门规章的规定予以处理。 第十四条 本办法自2025年9月1日起施行。 原文地址：关于印发《人工智能生成合成内容标识办法》的通知_国务院部门文件_中国政府网
中小学人工智能通识教育是指面向全体中小学生，通过系统化的课程、活动和实践，普及人工智能的基本概念、技术原理、应用场景、伦理安全和社会影响的基础性教育。推进中小学人工智能通识教育，是顺应时代发展需求、落实立德树人根本任务的重要举措，是深化教育改革、促进学生全面发展的有力抓手，是加快教育现代化、建设教育强国和科技强国的战略路径。为推动中小学人工智能通识教育的普及与发展，提升学生人工智能素养，强化教育对科技和人才的支撑作用，现制定本指南。 一、指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大、二十届三中全会精神和中共中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署，全面落实教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》要求，顺应人工智能技术迅猛发展的新趋势，以提升学生核心素养为导向，注重培育创新思维与实践能力，推动人工智能通识教育与中小学教育教学深度融合，构建中小学人工智能教育新生态，服务支撑新质生产力发展的拔尖创新人才培养，为教育现代化和教育强国建设提供坚实支撑。 二、基本原则 （一）坚持立德树人，发展素养。全面落实立德树人根本任务，遵循学生成长规律和教育教学规律，培养学生适应人工智能技术发展的正确价值观、必备品格和关键能力。 （二）坚持主动引领，公平普惠。面向教育强国建设，引领中小学教育改革方向，优化资源配置与供给，确保全体学生享有公平优质的人工智能教育机会。 （三）坚持多方参与，融合创新。构建政府统筹、学校主导、家庭协同、产业联动的协同机制，通过技术融合与创新实践，构建中小学人工智能教育新生态。 （四）坚持面向未来，安全可控。顺应教育数字化和人工智能技术发展趋势，构建覆盖数据安全、伦理审查、技术风险防控的全链条保障机制。 三、培养目标 构建分层递进、螺旋上升的中小学人工智能通识教育体系，培养学生适应智能社会的核心素养。通过知识、技能、思维与价值观的有机融合，形成四位一体的人工智能素养，培育科技创新思维、批判性思维、人机协作能力、人工智能素养及社会责任意识。 （一）小学阶段 认知方面侧重体验与兴趣培养。感知技术价值，了解语音识别、图像分类等基础人工智能技术，通过与智能设备交互体验建立技术认知雏形。 技能方面强调基础应用能力。掌握简单人工智能工具的基础操作，通过可视化编程工具完成简单指令设计，初步实践数据采集与标注方法。 思维方面重视培养基础思维。启蒙逻辑思维，通过任务拆解训练计算思维基础，对比人工智能与人类行为差异培养基础质疑意识。 价值观方面主要培养文化感知与安全习惯。树立安全观念，体验AI文化创作活动感知技术双面性，建立隐私保护与数字身份的基本认知。 （二）初中阶段 认知方面侧重理解技术逻辑。掌握机器学习基本流程与监督学习概念，认知数据特征与算法选择的关系。 技能方面强调实际问题解决。通过项目式学习等方式完成简单数据整理和分析等任务，通过智能体搭建开发完成场景化应用实践。 思维方面重视发展工程思维。形成“需求分析—技术适配—效果评估”的技术决策链和工程思维，培养系统分析与辩证思考的批判意识。 价值观方面主要深化伦理认知。理解人工智能技术自主创新的战略意义，在生成式人工智能技术应用中辨析虚假信息风险。 （三）高中阶段 认知方面强化技术战略。理解生成式人工智能技术特征与社会影响，理解人工智能在智慧城市、国防安全等国家战略中的实践应用与重要影响。 技能方面强调创新应用。构建简易人工智能算法模型并优化性能，基于智能体工具开发跨学科融合的综合性人工智能解决方案。 思维方面强化系统思维。建立“技术原理—系统架构—社会影响”的立体思维模型，在创新项目实践中培养跨学科系统思维。 价值观方面强调践行社会责任。立足国家科技战略视角审视人工智能技术主权，在复杂伦理情境中平衡技术创新与社会风险。 四、主要任务 为推动中小学人工智能通识教育扎实开展，围绕课堂教学、组织实施、教学评价及教研支持方面提出实施建议，为学校将人工智能通识教育融入教学实践，提升学生人工智能素养培育成效提供借鉴。 （一）课堂教学 1. 完善常态课程体系。将人工智能教育纳入校本课程实施方案，构建与信息科技、科学、综合实践等课程有机衔接的课程体系。灵活采用独立设课、跨学科融合、实践活动等方式，形成阶梯化、连贯性的教学安排。 2. 设计分层教学内容。根据学生年龄特点和认知水平，设计差异化的教学内容与实践任务，小学阶段侧重智能技术体验与兴趣培养，初中阶段强化技术原理认知与基础应用，高中阶段注重系统思维与创新实践。结合不同学段特点，分层次开发教学项目与实践任务。 3. 探索创新教学方法。综合运用讲授式、探究式、项目式、体验式教学方法，通过案例分析、互动实践等环节提升学生参与度和学习效果。适当利用人工智能技术优化课堂互动，增强教学的趣味性与实效性，引导学生在日常学习与生活中潜移默化地感知技术应用、理解技术原理、掌握基础技能、形成伦理认知。 （二）组织实施 1. 构建实践活动体系。将人工智能教育与校园文化活动相结合，定期开展科技节、技术挑战、创新项目展评等活动。结合研学实践、课后服务等渠道，组织学生参与技术体验、社会调研等实践活动，强化知行合一。 2. 加强资源统筹建设。依托国家中小学智慧教育平台资源，统筹校内外实验室、实践基地等场所建设。通过校企合作、校际共享等方式完善教学设备配置，建立教学资源动态更新机制，保障基础性实践教学需求。 3. 健全协同育人机制。建立学校主导、家庭参与、社会支持的协同机制。通过家长课堂、校企合作项目、社区服务等形式，拓展学生学习空间。组建由学科教师、技术人员、行业专家构成的教学指导团队。 （三）教学评价 1. 构建多元评价体系。围绕“知识—技能—思维—价值观”四个维度，制定校本评价指标体系。采用作品展示、项目答辩、实践操作等表现性评价方式，注重过程性评价与结果性评价相结合。 2. 完善评价实施机制。依托数字技术记录学习过程数据，形成学生人工智能素养成长档案。建立教师、学生、家长共同参与的多元评价机制，探索人工智能技术在教学评价中的合理应用。 3. 强化评价结果运用。鼓励探索将人工智能素养纳入学生综合素质评价，将评价结果用于改进教学实践，建立优秀成果展示交流机制。通过建立创新激励机制，促进学生实践成果在校园场景中的转化应用。 （四）教研支持 1. 加强师资队伍建设。将人工智能教学能力纳入教师培训体系，分层开展通识培训、专项研修。建立跨学科教研共同体，通过集体备课、课例研讨等方式提升教师课程实施能力。 2. 深化教研活动。组建校级人工智能教学研究团队，开展课程开发、教学策略等专题研究。鼓励教师参与教学成果培育，促进优质教学资源的校本化改造与应用。 3. 建设校本资源。鼓励教师基于国家平台优质资源，结合校情学情开发人工智能教学课件、实践项目及数字教学资源。支持学校与编写出版信息科技教材的单位合作，同步建设配套数字资源，确保教学内容普适实用。 五、保障体系 （一）教育行政部门统筹推进保障 1. 强化规划引领。结合区域特色制定差异化的推进方案，坚持统筹谋划，加强顶层设计和部门协同，建立多部门联动工作机制，为实施人工智能通识教育提供必要的政策支持和资源保障。 2. 建设基础设施。加大对人工智能教育基础设施建设的投入力度，分批设立中小学人工智能教育基地，均衡配置中小学人工智能实验室资源，升级优化现有的数字化教学环境和设施设备。推动高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等场馆向中小学校开放。 3. 充实师资队伍。将人工智能教育教师培养纳入教师培训计划，通过系统化培训提高教师专业化水平。鼓励有条件的地区和学校充实人工智能教育教师队伍，积极引进高校、科研院所、高科技企业中符合条件的专业人才担任人工智能教育兼职教师，推动规模化教师供给。 4. 推进试点示范。统筹开展人工智能通识教育试点工作，鼓励有条件的地区率先探索人工智能通识教育创新实践模式，建立试点学校创新实践共同体，切实推动人工智能通识教育高质量发展。 5. 统筹城乡发展。加大对农村和边远地区学校人工智能通识教育的支持力度，推动优质教师资源流动，利用国家平台实现城乡学校人工智能教育课程互联互通。鼓励城乡学校开展结对帮扶活动，共享教学经验，促进人工智能教育均衡发展。 6. 健全评价监测。建立健全学生人工智能素养动态监测与评价体系，科学评估人工智能教育成效， 推动人工智能通识教育的专业化、规范化发展。 7. 加强安全管理。制定人工智能教育数据安全管理规范，明确数据收集、存储、传输和使用的安全标准，建立隐私保护机制，规范人工智能教学工具与产品应用准入，确保数据安全合规使用和师生权益保护。 （二）家庭协同拓展育人场景 1. 营造健康氛围。鼓励家长在家庭环境中培养学生人工智能伦理意识和责任感，共同营造健康、安全、理性的人工智能应用氛围，引导学生形成正确的技术价值观，促进人工智能技术在青少年成长过程中的科学应用。 2. 应用社会资源。鼓励家长充分利用高校、科研院所和高科技企业的人工智能实验室、展厅等开放场馆，以及图书馆、科技馆等公共资源，拓展学生开展人工智能实践的场景，丰富学生学习体验。 3. 创新育人模式。鼓励家长引导学生积极参与研学实践和交流活动，促进人工智能与学生个人生活、校园生活和社会生活的有机融合，形成课堂学习、家庭延伸、社会实践相互衔接的立体化育人模式。 4. 强化家校联动。建立家庭与学校共同参与的协同育人机制。鼓励家长了解各学段人工智能教育的学习重点，把握学生学习进展与个性化需求，积极配合学校教育工作，共同引导学生参与人工智能教育实践活动。 （三）社会企业深化产教资源融合 1. 健全融合机制。完善产教合作育人体系，鼓励企业与学校联合开发人工智能通识教育课程，共同设计体验式学习项目，将产业前沿技术与教育资源有机整合。 2. 共享优质资源。积极履行社会责任，向公众开放公益性人工智能通识教育资源，为师生提供免费、普惠的学习资源，推动人工智能通识教育的公平普及。 3. 优化产品服务。鼓励人工智能领军企业与教育科技公司，依托先进技术与教育经验，依据中小学生认知特点和人工智能课程要求，研发适配性强、科学性高的教学工具与课程产品，加快构建高质量、专业化的人工智能教育产品与服务。 4. 开放实践基地。鼓励高校、科研院所及企业依托其先进的人工智能实验室、展厅、实践基地等资源，按照有序开放、互利共享的原则，为中小学提供沉浸式、易实操的人工智能实践活动，切实提升中小学生人工智能素养，激发其创新意识和创造潜能。原文地址：中国教育学会 - 《中小学人工智能通识教育指南（2025年版）》
生成式人工智能是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。将生成式人工智能合理融入中小学教育，是抢抓新一轮科技革命机遇、响应国家科技自立自强战略的重要实践，是激发学生创造潜能、提升教育品质的关键路径，是锻造面向未来的创新能力、推动教育与科技融合发展的核心支撑。为推动生成式人工智能在中小学教育中的安全规范使用，加速构建以人工智能为引领的创新教育生态，助力国家创新体系整体效能提升，现制定本指南。 一、指导思想 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届三中全会精神，全面落实党中央、国务院《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》和教育部办公厅《关于加强中小学人工智能教育的通知》等文件要求，牢牢把握立德树人根本任务，顺应智能时代发展趋势，以生成式人工智能的多模态创作与智能生成能力为创新驱动，以提升学生核心素养与伦理责任为引领，注重激发创造潜能与规范应用并重，推动生成式人工智能与中小学教育教学深度融合，构建安全高效、公平普惠的人工智能教育新生态，为新时代拔尖创新人才培养与国家竞争力提升提供有力支撑，为推进教育现代化和建设教育强国奠定坚实基础。 二、应用原则 坚持育人导向，强化素养本位。坚持育人为本、技术为用，引导学生在生成式人工智能技术使用过程中形成适应智能时代发展的价值观、必备品格和关键能力。 坚持教育公平，尊重学生差异。针对不同学段学生认知水平，明确生成式人工智能工具的使用边界。确保技术工具平等地惠及不同地区和个体，无障碍地服务有身体或认知障碍的特殊需求群体。 坚持价值引领，确保技术向善。强化人工智能教育的价值观引导，确保生成式人工智能技术使用的方向正确、内容健康、导向积极，营造健康有序、向上向善的人工智能教育生态。 坚持需求驱动，持续稳步推进。结合学校实际，有目的、有计划、有组织地选择、匹配与应用生成式人工智能技术工具，确保其使用从碎片化走向系统化，促进教育场景应用创新。 坚持底线思维，保障安全可控。构建覆盖数据安全、伦理审查、内容监管和风险防控的全链条保障机制，筑牢生成式人工智能技术在教育领域应用的安全底线。 三、典型应用场景 在中小学应用场景中，应以保障个人隐私和数据安全为前提，通过规范化使用充分发挥生成式人工智能的潜能。小学阶段禁止学生独自使用开放式内容生成功能，教师可在课内适当使用辅助教学；初中阶段可适度探索生成内容的逻辑性分析；高中阶段允许结合技术原理开展探究性学习。学生、教师和教育管理者等不同使用主体可根据实际需求，综合考虑技术成熟度、任务复杂度以及本地资源特点，选择最适合的实施模式，有序推进相关应用场景的落地实施。 （一）促进学生成长 围绕不同教育阶段、不同类型的学生学习成长的多样化需求，面向特定场景应用生成式人工智能，提供个性化的支持和指导，促进学生的全面发展和健康成长。 场景1：支持个性化学习。学生可通过生成式人工智能工具自主管理学习进程，实时获取个性化学习方案。如依托智能学伴生成多维诊断报告，精准定位知识掌握、思维模式及认知发展水平，自定学习进度；基于AI深度分析与动态推荐，适配分层学习资源、靶向强化题库及拓展任务；通过即时反馈机制，同步更新知识图谱、错题归因与突破策略，构建系统性认知网络。 场景2：提供互动式探究。学生可利用生成式人工智能技术构建的交互式探究环境，开展互动式学习实践，系统性提升自身逻辑推理、批判性思维与创新思维等。如通过跨学科知识图谱解析气候变化、理解文化传承等关联复杂议题，借助自然语言交互获取智能建议与数据分析框架，在仿真实验场景中动态调整参数，生成可视化模型并发布风险预警；利用虚拟对话伙伴强化语言技能训练；依托虚拟现实（VR）技术实现历史事件与微观过程的三维重构，支持假设验证与系统认知构建；在AI沙盘中推演智能城市设计等创新方案，标定优化节点并迭代改进。 场景3：强化深度阅读体验。学生可依托生成式人工智能构建多维阅读场景，传承文化经典，培养深度阅读能力。如学生可依托AI伴读系统实时分析阅读轨迹，获取个性化建议与交互式导读问题；低龄学生可通过动态绘本生成工具，与融入传统文化、红色文化等元素的虚拟角色对话，推进互动叙事；调用多模态有声书系统，体验经典文本的多方言、情感化语音演绎；基于学术文献解析功能生成可视化知识图谱，结合跨文化背景分析深化认知体系。 场景4：提升心理健康水平。学生可在教师与家长引导监督下使用生成式人工智能进行适度心理调适。如通过与生成式人工智能助手倾诉学习焦虑等情绪困扰，获取情感安抚与积极应对建议；参与AI模拟的演讲场景虚拟互动练习，逐步缓解社交压力；通过每日推送的成长型思维案例，学习情绪管理策略；调用心理健康知识库理解自身心理状态变化规律。 场景5：支持无障碍使用。特殊需求学生可以借助生成式人工智能应用技术突破生理或文化障碍，获得平等学习机会。如通过智能降噪及语境补偿等技术手段，视障学生可实时获取教材的触觉反馈模型与语音精讲，听障学生课堂内容可自动转译为精准手语动画。 （二）辅助教师教学 生成式人工智能可为教师提供教学准备、课堂实施、课后辅导及教学研究的全面支持。依托其精准分析与内容生成能力，教师可优化资源配置，提升教学效能，助力构建人机协同的高效教学体系。 场景1：准备课堂教学。教师可利用生成式人工智能辅助生成教学设计和课件等资源。智能工具根据教学目标、教学内容、教师风格和学生特点等，自动化生成教学设计，为不同层次和能力的学生提供量身定制辅导方案和资料列表，实现大规模个性化教学；按照教师特定需求自动生成互动式教学课件，涵盖文本、图片、音视频等多类型材料。教师可在此基础上进一步优化调整，以确保更加贴合学生的实际情况和学习需求。教师可利用基于生成式人工智能的虚拟教研平台开展教研活动，拓展教学视野，提升教学能力。 场景2：赋能课堂互动。教师可利用生成式人工智能工具开展互动性教学，打造沉浸式教学体验，开展实时学情监测分析，以提升课堂教学效果。如利用互动式虚拟助教形象，通过多样化的语言风格和交互方式，引导学生积极参与课堂互动。结合增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术，打造虚实融合的学习场景，重构交互式课程，给学生带来多角度、情境式、游戏化的学习体验，促进学生深度学习。 场景3：精准课后辅导。教师可利用生成式人工智能辅助课后作业生成与批改以及学情分析。系统根据学情自动生成分层作业，进行写作检查、抄袭检查及作业批改，生成诊断反馈报告，协助教师了解学生学习情况，并提供个性化指导意见。生成式人工智能可以对课堂进行教学分析、能力评估、效果监测，提供适配的分析报告，并推荐精准优化的课后辅导方案。 场景4：协同教学评价。生成式人工智能支持教师在教学评价与协作环节中引入多智能体协同机制。通过模拟教师、学生等不同角色，智能体可参与小组讨论、作品评价等教学活动，为教师提供多维度评估支持。例如，在项目作品评价中，智能体可基于预置的评价标准，从内容逻辑性、技术实现、协作贡献等角度生成分析建议，辅助教师完成高效、客观的教学评价，同时促进教学反思与策略优化。 场景5：促进因材施教。在课堂教学中，教师可依托生成式人工智能构建教学智能体，实现个性化教学与智能辅导。通过多模态感知与检索增强生成技术，智能体能够根据学生的学习进度、认知水平和兴趣偏好，动态生成适配的教学内容与练习题目。例如，在项目式学习场景中，智能体可作为“助教”或“学伴”，协助教师设计分层任务、提供实时反馈，并针对学生个体差异生成定制化的学习资源，从而提升教学精准度与学生学习效果。 （三）支撑教育管理 教育行政部门、学校和教师可利用生成式人工智能管理文本生成和智能分析数据，优化日常办公、教育监管与评价决策，提升管理的精准性与科学性。 场景1：校务智能化。基于生成式人工智能技术优化学校行政部门的日常管理与协同办公流程，在严格遵守数据隐私保护的前提下，辅助事务处理与资源整合。通过生成式人工智能快速起草会议纪要、工作报告、活动方案等文本内容，支持多语言翻译及格式标准化，减轻人力负担。结合学校特色与学生需求，推荐文化节、研学活动等主题方案，并提供流程设计与资源分配建议，增强活动多样性。利用AI实时监测校务流程中的潜在风险，并生成合规性检查报告，确保管理规范性。 场景2：教育资源均衡化。以生成式人工智能推动教育公平，重点关注资源匮乏地区与特殊需求群体，同时防范技术依赖导致的数字鸿沟。为偏远地区学校自动生成适配本地课程大纲的教案、习题及多媒体素材，支持多语言与无障碍格式。利用基于生成式人工智能的数字人教师，为师资紧缺地区提供个性化答疑与学习进度跟踪，并标记需人工介入的复杂问题，避免过度依赖技术。确保生成内容体现地域文化多样性，避免训练数据偏见导致少数群体观点被边缘化。 场景3：创新教育评价。将生成式人工智能作为评价体系设计的辅助工具，强化人工审核与批判性判断，杜绝直接使用AI输出作为评价结论。针对学生能力评价，重点关注AI无法替代的创造力与批判性等高阶思维维度，并对原有的评价方案进行修订。利用生成式人工智能分析学生行为与学习数据，生成心理危机预警报告，辅助教师制定干预策略，同时避免算法偏见对弱势群体的误判。生成课堂观察反馈与专业成长建议，定制教师个性化成长方案。 场景4：智能驱动科学决策。结合生成式人工智能的模拟推演能力与人类经验，构建“人机协同”决策机制，提升管理科学性。模拟不同政策下教育资源的分配效果，生成多维度分析报告，支持管理者平衡效率与公平。测试校园管理措施对学生发展与教师工作负荷的潜在影响，提示风险并生成优化建议。针对校园安全事件，生成多情境应对预案与沟通话术，强化快速响应能力。 场景5：建立智能数据库。利用生成式人工智能挖掘学校积累的档案信息，推动档案的智能分类和动态管理。如将纸质文件数字化，通过光学字符识别（OCR）技术将纸质文档转换为可编辑的电子文本，再利用生成式人工智能进行文本分析和信息提取；从档案中提取关键信息，如学生成绩、课程设置、教师评价等，生成结构化数据，为教育管理提供决策支持；分析历史档案中的教学资料和研究成果，提取有价值的教学方法和研究思路，辅助教师改进教学实践和开展教育研究。 四、保障措施 生成式人工智能技术在中小学的应用，是一项涉及多层次、多维度、多利益相关方的复杂过程。有效推进该项工作需建立健全政策支持体系、组织保障机制、安全监管体系等多维度协同保障措施。各级教育行政主管部门、教育教学机构、教育工作者、学生、家长以及社会各界应当形成协同治理格局，加强统筹协调，明确责任边界，确保生成式人工智能技术在基础教育阶段应用的安全可控、规范有序。 （一）教育行政部门 教育行政部门在统筹推进生成式人工智能教育应用过程中，应当秉持“因地制宜、分类施策、规范管理”的基本原则。充分考量区域发展不平衡性、城乡资源差异性及地方特色多样性等客观要素，科学制定本辖区应用推进路径。制订相关生成式人工智能应用政策法规，制定数据安全保护管理办法，明确伦理审查机制，建立动态调整的“白名单”制度，明确可入校使用的生成式人工智能工具清单。推动政策制定全过程公众参与机制，确保政策的透明度和公平性。坚持“包容审慎、分级分类”的监管理念，建立健全监管体系，促进生成式人工智能技术健康发展应用。加强应用实施指导，组织开展教育培训与示范交流，推动生成式人工智能技术在本区域落地见效。 （二）中小学校 学校应加强生成式人工智能的应用环境建设和使用素养培育。明确生成式人工智能的进校准入机制，积极营造支持生成式人工智能教育应用的校园文化氛围。针对不同学龄阶段学生，基于差异化的教育场景目标，制定差异化、递进式的人工智能应用策略。建立健全常态化监管与多元评估机制，综合考量技术应用的安全性及人工智能技术发展趋势等因素，适时调整与优化学校人工智能应用的管理政策，确保技术赋能与教育本质相协调。避免采取“一刀切”的简单化管理模式，警惕对AI工具的过分依赖，加强数据安全与隐私保护治理。兼顾提升师生实操技能与满足情感需求的双重目标，确保技术赋能与人文关怀相融合。 （三）教师 教师应积极参与专业培训，通过持续学习掌握智能技术相关知识与技能，提升人工智能素养。教师须根据学生发展情况和教学环境特征，科学决策技术使用方式与程度，并确保教学内容的适宜性和准确性，实现技术与教育教学目标的有机融合。教师应承担学生AI应用的监督与指导职责，向学生推荐可靠的生成式人工智能工具，培养学生对人工智能技术的理解、应用、创新能力和信息甄别能力，提升学生的批判性思维、数据安全意识和技术伦理认知。教师不得将生成式人工智能作为替代性教学主体，禁止直接使用AI回答学生问题或提供咨询；应避免直接使用AI生成内容评价学生；严禁将个人信息、考试试题等敏感数据输入AI工具，防止数据泄露与隐私侵害；未经授权不得利用AI复制传播他人作品，避免著作权侵权；避免过分依赖AI抄袭工具。 （四）学生 学生应更好地学习并理解生成式人工智能的技术原理与应用场景，探索符合自身学习需求、生活实践和个人发展愿望的生成式人工智能工具，更好地规划自身发展，养成独立思考与解决问题的能力，学会批判性使用生成式人工智能，严格遵守学术诚信规范，增强隐私与安全意识，实现核心素养的全面发展。学生应避免在作业中简单复制生成式人工智能工具生成的内容；避免使用生成式人工智能参加考试与测验，不得利用生成式人工智能作弊；避免在展现创造性或个性化表达的学习任务中轻易滥用生成式人工智能，丧失个人思考与观点；避免在未查阅高质量教材或权威资料前贸然使用生成式人工智能获取信息；避免将个人信息输入生成式人工智能工具，泄露数据和隐私；避免在未经授权的情况下利用生成式人工智能复制或传播作品，侵犯著作权。 （五）家长 学生家长在生成式人工智能技术应用中扮演着重要的监督与支持角色。家长应积极提升自身对新兴技术的认知，合理利用生成式人工智能支持家庭教育，尤其重视引导低龄子女安全、健康地使用。通过家校协同等方式，加强监督与引导，使孩子在生成式人工智能的支持下健康、安全地学习和成长。家长应避免在生成式人工智能工具中输入任何可能泄露个人或家庭敏感信息的内容；避免在未经许可的情况下利用生成式人工智能复制或传播作品，侵犯著作权；避免忽略孩子的情感需求和心理健康，防范因技术过度依赖导致心灵培育缺失。 （六）其他参与主体 社会组织、企业和教育科研机构等其他参与主体应充分发挥社会责任与专业优势，提供必要的技术与资源支持。协作推进生成式人工智能技术创新、数据资源建设、教育培训、风险防范等工作，提供适应教育需求的智能教学系统、智能教学工具、数字教师等应用产品，加强产品网络与数据安全管理。营造开放性环境，共同探讨人工智能在教育中应用的成效、存在的问题与挑战，探索有效的应对措施，推动人工智能技术与教育实践的深度融合，促进生成式人工智能在教育领域的健康发展。应避免提供的技术和资源与学校和教育机构的需求脱节；避免将技术和资源应用于不合适的场景和对象；避免违法、违规、违背伦理；避免忽视对各适用主体的培训支持；避免技术与资源分发不均衡问题。原文地址：中国教育学会 - 《中小学生成式人工智能使用指南（2025年版）》
国 务 院 关 于 印 发新一代人工智能发展规划的通知国发〔2017〕35号 各省、自治区、直辖市人民政府，国务院各部委、各直属机构：现将《新一代人工智能发展规划》印发给你们，请认真贯彻执行。 国 务 院 2017年7月8日 新一代人工智能发展规划人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划。一、战略态势人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案，从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大；科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。二、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，深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神和治国理政新理念新思想新战略，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，深入实施创新驱动发展战略，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济，建设智能社会，维护国家安全，构筑知识群、技术群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统，前瞻应对风险挑战，推动以人类可持续发展为中心的智能化，全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力，为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。（二）基本原则。科技引领。把握世界人工智能发展趋势，突出研发部署前瞻性，在重点前沿领域探索布局、长期支持，力争在理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，全面增强人工智能原始创新能力，加速构筑先发优势，实现高端引领发展。系统布局。根据基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同特点，制定有针对性的系统发展策略。充分发挥社会主义制度集中力量办大事的优势，推进项目、基地、人才统筹布局，已部署的重大项目与新任务有机衔接，当前急需与长远发展梯次接续，创新能力建设、体制机制改革和政策环境营造协同发力。市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。开源开放。倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和国防建设协调发展规律，促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享，形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。（三）战略目标。分三步走：第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。——新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。（四）总体部署。发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升，引领建设世界科技强国进程；通过壮大智能产业、培育智能经济，为我国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期；以建设智能社会促进民生福祉改善，落实以人民为中心的发展思想；以人工智能提升国防实力，保障和维护国家安全。三、重点任务立足国家发展全局，准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。（一）构建开放协同的人工智能科技创新体系。围绕增加人工智能创新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署，促进开源共享，系统提升持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献。1.建立新一代人工智能基础理论体系。聚焦人工智能重大科学前沿问题，兼顾当前需求与长远发展，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点，超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。突破应用基础理论瓶颈。瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论，实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能理论体系。自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向，前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。开展跨学科探索性研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合，加强引领人工智能算法、模型发展的数学基础理论研究，重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究，支持原创性强、非共识的探索性研究，鼓励科学家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科学难题，提出更多原创理论，作出更多原创发现。专栏1基础理论1.大数据智能理论。研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能新方法、以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法、综合深度推理与创意人工智能理论与方法、非完全信息下智能决策基础理论与框架、数据驱动的通用人工智能数学模型与理论等。2.跨媒体感知计算理论。研究超越人类视觉能力的感知获取、面向真实世界的主动视觉感知及计算、自然声学场景的听知觉感知及计算、自然交互环境的言语感知及计算、面向异步序列的类人感知及计算、面向媒体智能感知的自主学习、城市全维度智能感知推理引擎。3.混合增强智能理论。研究“人在回路”的混合增强智能、人机智能共生的行为增强与脑机协同、机器直觉推理与因果模型、联想记忆模型与知识演化方法、复杂数据和任务的混合增强智能学习方法、云机器人协同计算方法、真实世界环境下的情境理解及人机群组协同。4.群体智能理论。研究群体智能结构理论与组织方法、群体智能激励机制与涌现机理、群体智能学习理论与方法、群体智能通用计算范式与模型。5.自主协同控制与优化决策理论。研究面向自主无人系统的协同感知与交互，面向自主无人系统的协同控制与优化决策，知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论。6.高级机器学习理论。研究统计学习基础理论、不确定性推理与决策、分布式学习与交互、隐私保护学习、小样本学习、深度强化学习、无监督学习、半监督学习、主动学习等学习理论和高效模型。7.类脑智能计算理论。研究类脑感知、类脑学习、类脑记忆机制与计算融合、类脑复杂系统、类脑控制等理论与方法。8.量子智能计算理论。探索脑认知的量子模式与内在机制，研究高效的量子智能模型和算法、高性能高比特的量子人工智能处理器、可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统等。2.建立新一代人工智能关键共性技术体系。围绕提升我国人工智能国际竞争力的迫切需求，新一代人工智能关键共性技术的研发部署要以算法为核心，以数据和硬件为基础，以提升感知识别、知识计算、认知推理、运动执行、人机交互能力为重点，形成开放兼容、稳定成熟的技术体系。知识计算引擎与知识服务技术。重点突破知识加工、深度搜索和可视交互核心技术，实现对知识持续增量的自动获取，具备概念识别、实体发现、属性预测、知识演化建模和关系挖掘能力，形成涵盖数十亿实体规模的多源、多学科和多数据类型的跨媒体知识图谱。跨媒体分析推理技术。重点突破跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，实现跨媒体知识表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，构建分析推理引擎。群体智能关键技术。重点突破基于互联网的大众化协同、大规模协作的知识资源管理与开放式共享等技术，建立群智知识表示框架，实现基于群智感知的知识获取和开放动态环境下的群智融合与增强，支撑覆盖全国的千万级规模群体感知、协同与演化。混合增强智能新架构与新技术。重点突破人机协同的感知与执行一体化模型、智能计算前移的新型传感器件、通用混合计算架构等核心技术，构建自主适应环境的混合增强智能系统、人机群组混合增强智能系统及支撑环境。自主无人系统的智能技术。重点突破自主无人系统计算架构、复杂动态场景感知与理解、实时精准定位、面向复杂环境的适应性智能导航等共性技术，无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶等智能技术，服务机器人、特种机器人等核心技术，支撑无人系统应用和产业发展。虚拟现实智能建模技术。重点突破虚拟对象智能行为建模技术，提升虚拟现实中智能对象行为的社会性、多样性和交互逼真性，实现虚拟现实、增强现实等技术与人工智能的有机结合和高效互动。智能计算芯片与系统。重点突破高能效、可重构类脑计算芯片和具有计算成像功能的类脑视觉传感器技术，研发具有自主学习能力的高效能类脑神经网络架构和硬件系统，实现具有多媒体感知信息理解和智能增长、常识推理能力的类脑智能系统。自然语言处理技术。重点突破自然语言的语法逻辑、字符概念表征和深度语义分析的核心技术，推进人类与机器的有效沟通和自由交互，实现多风格多语言多领域的自然语言智能理解和自动生成。专栏2关键共性技术1.知识计算引擎与知识服务技术。研究知识计算和可视交互引擎，研究创新设计、数字创意和以可视媒体为核心的商业智能等知识服务技术，开展大规模生物数据的知识发现。2.跨媒体分析推理技术。研究跨媒体统一表征、关联理解与知识挖掘、知识图谱构建与学习、知识演化与推理、智能描述与生成等技术，开发跨媒体分析推理引擎与验证系统。3.群体智能关键技术。开展群体智能的主动感知与发现、知识获取与生成、协同与共享、评估与演化、人机整合与增强、自我维持与安全交互等关键技术研究，构建群智空间的服务体系结构，研究移动群体智能的协同决策与控制技术。4.混合增强智能新架构和新技术。研究混合增强智能核心技术、认知计算框架，新型混合计算架构，人机共驾、在线智能学习技术，平行管理与控制的混合增强智能框架。5.自主无人系统的智能技术。研究无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾驶等智能技术，服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人技术，无人车间/智能工厂智能技术，高端智能控制技术和自主无人操作系统。研究复杂环境下基于计算机视觉的定位、导航、识别等机器人及机械手臂自主控制技术。6.虚拟现实智能建模技术。研究虚拟对象智能行为的数学表达与建模方法，虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然、持续、深入交互等问题，智能对象建模的技术与方法体系。7.智能计算芯片与系统。研发神经网络处理器以及高能效、可重构类脑计算芯片等，新型感知芯片与系统、智能计算体系结构与系统，人工智能操作系统。研究适合人工智能的混合计算架构等。8.自然语言处理技术。研究短文本的计算与分析技术，跨语言文本挖掘技术和面向机器认知智能的语义理解技术，多媒体信息理解的人机对话系统。3.统筹布局人工智能创新平台。建设布局人工智能创新平台，强化对人工智能研发应用的基础支撑。人工智能开源软硬件基础平台重点建设支持知识推理、概率统计、深度学习等人工智能范式的统一计算框架平台，形成促进人工智能软件、硬件和智能云之间相互协同的生态链。群体智能服务平台重点建设基于互联网大规模协作的知识资源管理与开放式共享工具，形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。混合增强智能支撑平台重点建设支持大规模训练的异构实时计算引擎和新型计算集群，为复杂智能计算提供服务化、系统化平台和解决方案。自主无人系统支撑平台重点建设面向自主无人系统复杂环境下环境感知、自主协同控制、智能决策等人工智能共性核心技术的支撑系统，形成开放式、模块化、可重构的自主无人系统开发与试验环境。人工智能基础数据与安全检测平台重点建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等，形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集。促进各类通用软件和技术平台的开源开放。各类平台要按照军民深度融合的要求和相关规定，推进军民共享共用。专栏3基础支撑平台1.人工智能开源软硬件基础平台。建立大数据人工智能开源软件基础平台、终端与云端协同的人工智能云服务平台、新型多元智能传感器件与集成平台、基于人工智能硬件的新产品设计平台、未来网络中的大数据智能化服务平台等。2.群体智能服务平台。建立群智众创计算支撑平台、科技众创服务系统、群智软件开发与验证自动化系统、群智软件学习与创新系统、开放环境的群智决策系统、群智共享经济服务系统。3.混合增强智能支撑平台。建立人工智能超级计算中心、大规模超级智能计算支撑环境、在线智能教育平台、“人在回路”驾驶脑、产业发展复杂性分析与风险评估的智能平台、支撑核电安全运营的智能保障平台、人机共驾技术研发与测试平台等。4.自主无人系统支撑平台。建立自主无人系统共性核心技术支撑平台，无人机自主控制以及汽车、船舶和轨道交通自动驾驶支撑平台，服务机器人、空间机器人、海洋机器人、极地机器人支撑平台，智能工厂与智能控制装备技术支撑平台等。5.人工智能基础数据与安全检测平台。建设面向人工智能的公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台，建立人工智能算法与平台安全性测试模型及评估模型，研发人工智能算法与平台安全性测评工具集。4.加快培养聚集人工智能高端人才。把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，坚持培养和引进相结合，完善人工智能教育体系，加强人才储备和梯队建设，特别是加快引进全球顶尖人才和青年人才，形成我国人工智能人才高地。培育高水平人工智能创新人才和团队。支持和培养具有发展潜力的人工智能领军人才，加强人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面专业技术人才培养。重视复合型人才培养，重点培养贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才。通过重大研发任务和基地平台建设，汇聚人工智能高端人才，在若干人工智能重点领域形成一批高水平创新团队。鼓励和引导国内创新人才、团队加强与全球顶尖人工智能研究机构合作互动。加大高端人工智能人才引进力度。开辟专门渠道，实行特殊政策，实现人工智能高端人才精准引进。重点引进神经认知、机器学习、自动驾驶、智能机器人等国际顶尖科学家和高水平创新团队。鼓励采取项目合作、技术咨询等方式柔性引进人工智能人才。统筹利用“千人计划”等现有人才计划，加强人工智能领域优秀人才特别是优秀青年人才引进工作。完善企业人力资本成本核算相关政策，激励企业、科研机构引进人工智能人才。建设人工智能学科。完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。（二）培育高端高效的智能经济。加快培育具有重大引领带动作用的人工智能产业，促进人工智能与各产业领域深度融合，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。数据和知识成为经济增长的第一要素，人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，共创分享成为经济生态基本特征，个性化需求与定制成为消费新潮流，生产率大幅提升，引领产业向价值链高端迈进，有力支撑实体经济发展，全面提升经济发展质量和效益。1.大力发展人工智能新兴产业。加快人工智能关键技术转化应用，促进技术集成与商业模式创新，推动重点领域智能产品创新，积极培育人工智能新兴业态，布局产业链高端，打造具有国际竞争力的人工智能产业集群。智能软硬件。开发面向人工智能的操作系统、数据库、中间件、开发工具等关键基础软件，突破图形处理器等核心硬件，研究图像识别、语音识别、机器翻译、智能交互、知识处理、控制决策等智能系统解决方案，培育壮大面向人工智能应用的基础软硬件产业。智能机器人。攻克智能机器人核心零部件、专用传感器，完善智能机器人硬件接口标准、软件接口协议标准以及安全使用标准。研制智能工业机器人、智能服务机器人，实现大规模应用并进入国际市场。研制和推广空间机器人、海洋机器人、极地机器人等特种智能机器人。建立智能机器人标准体系和安全规则。智能运载工具。发展自动驾驶汽车和轨道交通系统，加强车载感知、自动驾驶、车联网、物联网等技术集成和配套，开发交通智能感知系统，形成我国自主的自动驾驶平台技术体系和产品总成能力，探索自动驾驶汽车共享模式。发展消费类和商用类无人机、无人船，建立试验鉴定、测试、竞技等专业化服务体系，完善空域、水域管理措施。虚拟现实与增强现实。突破高性能软件建模、内容拍摄生成、增强现实与人机交互、集成环境与工具等关键技术，研制虚拟显示器件、光学器件、高性能真三维显示器、开发引擎等产品，建立虚拟现实与增强现实的技术、产品、服务标准和评价体系，推动重点行业融合应用。智能终端。加快智能终端核心技术和产品研发，发展新一代智能手机、车载智能终端等移动智能终端产品和设备，鼓励开发智能手表、智能耳机、智能眼镜等可穿戴终端产品，拓展产品形态和应用服务。物联网基础器件。发展支撑新一代物联网的高灵敏度、高可靠性智能传感器件和芯片，攻克射频识别、近距离机器通信等物联网核心技术和低功耗处理器等关键器件。2.加快推进产业智能化升级。推动人工智能与各行业融合创新，在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范，推动人工智能规模化应用，全面提升产业发展智能化水平。智能制造。围绕制造强国重大需求，推进智能制造关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品、智能制造使能工具与系统、智能制造云服务平台，推广流程智能制造、离散智能制造、网络化协同制造、远程诊断与运维服务等新型制造模式，建立智能制造标准体系，推进制造全生命周期活动智能化。智能农业。研制农业智能传感与控制系统、智能化农业装备、农机田间作业自主系统等。建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络。建立典型农业大数据智能决策分析系统，开展智能农场、智能化植物工厂、智能牧场、智能渔场、智能果园、农产品加工智能车间、农产品绿色智能供应链等集成应用示范。智能物流。加强智能化装卸搬运、分拣包装、加工配送等智能物流装备研发和推广应用，建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率。完善智能物流公共信息平台和指挥系统、产品质量认证及追溯系统、智能配货调度体系等。智能金融。建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力。创新智能金融产品和服务，发展金融新业态。鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备。建立金融风险智能预警与防控系统。智能商务。鼓励跨媒体分析与推理、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域应用，推广基于人工智能的新型商务服务与决策系统。建设涵盖地理位置、网络媒体和城市基础数据等跨媒体大数据平台，支撑企业开展智能商务。鼓励围绕个人需求、企业管理提供定制化商务智能决策服务。智能家居。加强人工智能技术与家居建筑系统的融合应用，提升建筑设备及家居产品的智能化水平。研发适应不同应用场景的家庭互联互通协议、接口标准，提升家电、耐用品等家居产品感知和联通能力。支持智能家居企业创新服务模式，提供互联共享解决方案。3.大力发展智能企业。大规模推动企业智能化升级。支持和引导企业在设计、生产、管理、物流和营销等核心业务环节应用人工智能新技术，构建新型企业组织结构和运营方式，形成制造与服务、金融智能化融合的业态模式，发展个性化定制，扩大智能产品供给。鼓励大型互联网企业建设云制造平台和服务平台，面向制造企业在线提供关键工业软件和模型库，开展制造能力外包服务，推动中小企业智能化发展。推广应用智能工厂。加强智能工厂关键技术和体系方法的应用示范，重点推广生产线重构与动态智能调度、生产装备智能物联与云化数据采集、多维人机物协同与互操作等技术，鼓励和引导企业建设工厂大数据系统、网络化分布式生产设施等，实现生产设备网络化、生产数据可视化、生产过程透明化、生产现场无人化，提升工厂运营管理智能化水平。加快培育人工智能产业领军企业。在无人机、语音识别、图像识别等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌。在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业。支持人工智能企业加强专利布局，牵头或参与国际标准制定。推动国内优势企业、行业组织、科研机构、高校等联合组建中国人工智能产业技术创新联盟。支持龙头骨干企业构建开源硬件工厂、开源软件平台，形成集聚各类资源的创新生态，促进人工智能中小微企业发展和各领域应用。支持各类机构和平台面向人工智能企业提供专业化服务。4.打造人工智能创新高地。结合各地区基础和优势，按人工智能应用领域分门别类进行相关产业布局。鼓励地方围绕人工智能产业链和创新链，集聚高端要素、高端企业、高端人才，打造人工智能产业集群和创新高地。开展人工智能创新应用试点示范。在人工智能基础较好、发展潜力较大的地区，组织开展国家人工智能创新试验，探索体制机制、政策法规、人才培育等方面的重大改革，推动人工智能成果转化、重大产品集成创新和示范应用，形成可复制、可推广的经验，引领带动智能经济和智能社会发展。建设国家人工智能产业园。依托国家自主创新示范区和国家高新技术产业开发区等创新载体，加强科技、人才、金融、政策等要素的优化配置和组合，加快培育建设人工智能产业创新集群。建设国家人工智能众创基地。依托从事人工智能研究的高校、科研院所集中地区，搭建人工智能领域专业化创新平台等新型创业服务机构，建设一批低成本、便利化、全要素、开放式的人工智能众创空间，完善孵化服务体系，推进人工智能科技成果转移转化，支持人工智能创新创业。（三）建设安全便捷的智能社会。围绕提高人民生活水平和质量的目标，加快人工智能深度应用，形成无时不有、无处不在的智能化环境，全社会的智能化水平大幅提升。越来越多的简单性、重复性、危险性任务由人工智能完成，个体创造力得到极大发挥，形成更多高质量和高舒适度的就业岗位；精准化智能服务更加丰富多样，人们能够最大限度享受高质量服务和便捷生活；社会治理智能化水平大幅提升，社会运行更加安全高效。1.发展便捷高效的智能服务。围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。智能教育。利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革，构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系。开展智能校园建设，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用。开发立体综合教学场、基于大数据智能的在线学习教育平台。开发智能教育助理，建立智能、快速、全面的教育分析系统。建立以学习者为中心的教育环境，提供精准推送的教育服务，实现日常教育和终身教育定制化。智能医疗。推广应用人工智能治疗新模式新手段，建立快速精准的智能医疗体系。探索智慧医院建设，开发人机协同的手术机器人、智能诊疗助手，研发柔性可穿戴、生物兼容的生理监测系统，研发人机协同临床智能诊疗方案，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。基于人工智能开展大规模基因组识别、蛋白组学、代谢组学等研究和新药研发，推进医药监管智能化。加强流行病智能监测和防控。智能健康和养老。加强群体智能健康管理，突破健康大数据分析、物联网等关键技术，研发健康管理可穿戴设备和家庭智能健康检测监测设备，推动健康管理实现从点状监测向连续监测、从短流程管理向长流程管理转变。建设智能养老社区和机构，构建安全便捷的智能化养老基础设施体系。加强老年人产品智能化和智能产品适老化，开发视听辅助设备、物理辅助设备等智能家居养老设备，拓展老年人活动空间。开发面向老年人的移动社交和服务平台、情感陪护助手，提升老年人生活质量。2.推进社会治理智能化。围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，促进人工智能技术应用，推动社会治理现代化。智能政务。开发适于政府服务与决策的人工智能平台，研制面向开放环境的决策引擎，在复杂社会问题研判、政策评估、风险预警、应急处置等重大战略决策方面推广应用。加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，畅通政府与公众的交互渠道。智慧法庭。建设集审判、人员、数据应用、司法公开和动态监控于一体的智慧法庭数据平台，促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用，实现法院审判体系和审判能力智能化。智慧城市。构建城市智能化基础设施，发展智能建筑，推动地下管廊等市政基础设施智能化改造升级；建设城市大数据平台，构建多元异构数据融合的城市运行管理体系，实现对城市基础设施和城市绿地、湿地等重要生态要素的全面感知以及对城市复杂系统运行的深度认知；研发构建社区公共服务信息系统，促进社区服务系统与居民智能家庭系统协同；推进城市规划、建设、管理、运营全生命周期智能化。智能交通。研究建立营运车辆自动驾驶与车路协同的技术体系。研发复杂场景下的多维交通信息综合大数据应用平台，实现智能化交通疏导和综合运行协调指挥，建成覆盖地面、轨道、低空和海上的智能交通监控、管理和服务系统。智能环保。建立涵盖大气、水、土壤等环境领域的智能监控大数据平台体系，建成陆海统筹、天地一体、上下协同、信息共享的智能环境监测网络和服务平台。研发资源能源消耗、环境污染物排放智能预测模型方法和预警方案。加强京津冀、长江经济带等国家重大战略区域环境保护和突发环境事件智能防控体系建设。3.利用人工智能提升公共安全保障能力。促进人工智能在公共安全领域的深度应用，推动构建公共安全智能化监测预警与控制体系。围绕社会综合治理、新型犯罪侦查、反恐等迫切需求，研发集成多种探测传感技术、视频图像信息分析识别技术、生物特征识别技术的智能安防与警用产品，建立智能化监测平台。加强对重点公共区域安防设备的智能化改造升级，支持有条件的社区或城市开展基于人工智能的公共安防区域示范。强化人工智能对食品安全的保障，围绕食品分类、预警等级、食品安全隐患及评估等，建立智能化食品安全预警系统。加强人工智能对自然灾害的有效监测，围绕地震灾害、地质灾害、气象灾害、水旱灾害和海洋灾害等重大自然灾害，构建智能化监测预警与综合应对平台。4.促进社会交往共享互信。充分发挥人工智能技术在增强社会互动、促进可信交流中的作用。加强下一代社交网络研发，加快增强现实、虚拟现实等技术推广应用，促进虚拟环境和实体环境协同融合，满足个人感知、分析、判断与决策等实时信息需求，实现在工作、学习、生活、娱乐等不同场景下的流畅切换。针对改善人际沟通障碍的需求，开发具有情感交互功能、能准确理解人的需求的智能助理产品，实现情感交流和需求满足的良性循环。促进区块链技术与人工智能的融合，建立新型社会信用体系，最大限度降低人际交往成本和风险。（四）加强人工智能领域军民融合。深入贯彻落实军民融合发展战略，推动形成全要素、多领域、高效益的人工智能军民融合格局。以军民共享共用为导向部署新一代人工智能基础理论和关键共性技术研发，建立科研院所、高校、企业和军工单位的常态化沟通协调机制。促进人工智能技术军民双向转化，强化新一代人工智能技术对指挥决策、军事推演、国防装备等的有力支撑，引导国防领域人工智能科技成果向民用领域转化应用。鼓励优势民口科研力量参与国防领域人工智能重大科技创新任务，推动各类人工智能技术快速嵌入国防创新领域。加强军民人工智能技术通用标准体系建设，推进科技创新平台基地的统筹布局和开放共享。（五）构建泛在安全高效的智能化基础设施体系。大力推动智能化信息基础设施建设，提升传统基础设施的智能化水平，形成适应智能经济、智能社会和国防建设需要的基础设施体系。加快推动以信息传输为核心的数字化、网络化信息基础设施，向集融合感知、传输、存储、计算、处理于一体的智能化信息基础设施转变。优化升级网络基础设施，研发布局第五代移动通信（5G）系统，完善物联网基础设施，加快天地一体化信息网络建设，提高低时延、高通量的传输能力。统筹利用大数据基础设施，强化数据安全与隐私保护，为人工智能研发和广泛应用提供海量数据支撑。建设高效能计算基础设施，提升超级计算中心对人工智能应用的服务支撑能力。建设分布式高效能源互联网，形成支撑多能源协调互补、及时有效接入的新型能源网络，推广智能储能设施、智能用电设施，实现能源供需信息的实时匹配和智能化响应。专栏4智能化基础设施1.网络基础设施。加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发及应用，建设面向空间协同人工智能的高精度导航定位网络，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设，发展支撑智能化的工业互联网、面向无人驾驶的车联网等，研究智能化网络安全架构。加快建设天地一体化信息网络，推进天基信息网、未来互联网、移动通信网的全面融合。2.大数据基础设施。依托国家数据共享交换平台、数据开放平台等公共基础设施，建设政府治理、公共服务、产业发展、技术研发等领域大数据基础信息数据库，支撑开展国家治理大数据应用。整合社会各类数据平台和数据中心资源，形成覆盖全国、布局合理、链接畅通的一体化服务能力。3.高效能计算基础设施。继续加强超级计算基础设施、分布式计算基础设施和云计算中心建设，构建可持续发展的高性能计算应用生态环境。推进下一代超级计算机研发应用。（六）前瞻布局新一代人工智能重大科技项目。针对我国人工智能发展的迫切需求和薄弱环节，设立新一代人工智能重大科技项目。加强整体统筹，明确任务边界和研发重点，形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、现有研发布局为支撑的“1+N”人工智能项目群。“1”是指新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。持续开展人工智能发展的预测和研判，加强人工智能对经济社会综合影响及对策研究。“N”是指国家相关规划计划中部署的人工智能研发项目，重点是加强与新一代人工智能重大科技项目的衔接，协同推进人工智能的理论研究、技术突破和产品研发应用。加强与国家科技重大专项的衔接，在“核高基”（核心电子器件、高端通用芯片、基础软件）、集成电路装备等国家科技重大专项中支持人工智能软硬件发展。加强与其他“科技创新2030—重大项目”的相互支撑，加快脑科学与类脑计算、量子信息与量子计算、智能制造与机器人、大数据等研究，为人工智能重大技术突破提供支撑。国家重点研发计划继续推进高性能计算等重点专项实施，加大对人工智能相关技术研发和应用的支持；国家自然科学基金加强对人工智能前沿领域交叉学科研究和自由探索的支持。在深海空间站、健康保障等重大项目，以及智慧城市、智能农机装备等国家重点研发计划重点专项部署中，加强人工智能技术的应用示范。其他各类科技计划支持的人工智能相关基础理论和共性技术研究成果应开放共享。创新新一代人工智能重大科技项目组织实施模式，坚持集中力量办大事、重点突破的原则，充分发挥市场机制作用，调动部门、地方、企业和社会各方面力量共同推进实施。明确管理责任，定期开展评估，加强动态调整，提高管理效率。四、资源配置充分利用已有资金、基地等存量资源，统筹配置国际国内创新资源，发挥好财政投入、政策激励的引导作用和市场配置资源的主导作用，撬动企业、社会加大投入，形成财政资金、金融资本、社会资本多方支持的新格局。（一）建立财政引导、市场主导的资金支持机制。统筹政府和市场多渠道资金投入，加大财政资金支持力度，盘活现有资源，对人工智能基础前沿研究、关键共性技术攻关、成果转移转化、基地平台建设、创新应用示范等提供支持。利用现有政府投资基金支持符合条件的人工智能项目，鼓励龙头骨干企业、产业创新联盟牵头成立市场化的人工智能发展基金。利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。（二）优化布局建设人工智能创新基地。按照国家级科技创新基地布局和框架，统筹推进人工智能领域建设若干国际领先的创新基地。引导现有与人工智能相关的国家重点实验室、企业国家重点实验室、国家工程实验室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向开展研究。按规定程序，以企业为主体、产学研合作组建人工智能领域的相关技术和产业创新基地，发挥龙头骨干企业技术创新示范带动作用。发展人工智能领域的专业化众创空间，促进最新技术成果和资源、服务的精准对接。充分发挥各类创新基地聚集人才、资金等创新资源的作用，突破人工智能基础前沿理论和关键共性技术，开展应用示范。（三）统筹国际国内创新资源。支持国内人工智能企业与国际人工智能领先高校、科研院所、团队合作。鼓励国内人工智能企业“走出去”，为有实力的人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等提供便利和服务。鼓励国外人工智能企业、科研机构在华设立研发中心。依托“一带一路”战略，推动建设人工智能国际科技合作基地、联合研究中心等，加快人工智能技术在“一带一路”沿线国家推广应用。推动成立人工智能国际组织，共同制定相关国际标准。支持相关行业协会、联盟及服务机构搭建面向人工智能企业的全球化服务平台。五、保障措施围绕推动我国人工智能健康快速发展的现实要求，妥善应对人工智能可能带来的挑战，形成适应人工智能发展的制度安排，构建开放包容的国际化环境，夯实人工智能发展的社会基础。（一）制定促进人工智能发展的法律法规和伦理规范。加强人工智能相关法律、伦理和社会问题研究，建立保障人工智能健康发展的法律法规和伦理道德框架。开展与人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用等法律问题研究，建立追溯和问责制度，明确人工智能法律主体以及相关权利、义务和责任等。重点围绕自动驾驶、服务机器人等应用基础较好的细分领域，加快研究制定相关安全管理法规，为新技术的快速应用奠定法律基础。开展人工智能行为科学和伦理等问题研究，建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架。制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则，加强对人工智能潜在危害与收益的评估，构建人工智能复杂场景下突发事件的解决方案。积极参与人工智能全球治理，加强机器人异化和安全监管等人工智能重大国际共性问题研究，深化在人工智能法律法规、国际规则等方面的国际合作，共同应对全球性挑战。（二）完善支持人工智能发展的重点政策。落实对人工智能中小企业和初创企业的财税优惠政策，通过高新技术企业税收优惠和研发费用加计扣除等政策支持人工智能企业发展。完善落实数据开放与保护相关政策，开展公共数据开放利用改革试点，支持公众和企业充分挖掘公共数据的商业价值，促进人工智能应用创新。研究完善适应人工智能的教育、医疗、保险、社会救助等政策体系，有效应对人工智能带来的社会问题。（三）建立人工智能技术标准和知识产权体系。加强人工智能标准框架体系研究。坚持安全性、可用性、互操作性、可追溯性原则，逐步建立并完善人工智能基础共性、互联互通、行业应用、网络安全、隐私保护等技术标准。加快推动无人驾驶、服务机器人等细分应用领域的行业协会和联盟制定相关标准。鼓励人工智能企业参与或主导制定国际标准，以技术标准“走出去”带动人工智能产品和服务在海外推广应用。加强人工智能领域的知识产权保护，健全人工智能领域技术创新、专利保护与标准化互动支撑机制，促进人工智能创新成果的知识产权化。建立人工智能公共专利池，促进人工智能新技术的利用与扩散。（四）建立人工智能安全监管和评估体系。加强人工智能对国家安全和保密领域影响的研究与评估，完善人、技、物、管配套的安全防护体系，构建人工智能安全监测预警机制。加强对人工智能技术发展的预测、研判和跟踪研究，坚持问题导向，准确把握技术和产业发展趋势。增强风险意识，重视风险评估和防控，强化前瞻预防和约束引导，近期重点关注对就业的影响，远期重点考虑对社会伦理的影响，确保把人工智能发展规制在安全可控范围内。建立健全公开透明的人工智能监管体系，实行设计问责和应用监督并重的双层监管结构，实现对人工智能算法设计、产品开发和成果应用等的全流程监管。促进人工智能行业和企业自律，切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度。加强人工智能网络安全技术研发，强化人工智能产品和系统网络安全防护。构建动态的人工智能研发应用评估评价机制，围绕人工智能设计、产品和系统的复杂性、风险性、不确定性、可解释性、潜在经济影响等问题，开发系统性的测试方法和指标体系，建设跨领域的人工智能测试平台，推动人工智能安全认证，评估人工智能产品和系统的关键性能。（五）大力加强人工智能劳动力培训。加快研究人工智能带来的就业结构、就业方式转变以及新型职业和工作岗位的技能需求，建立适应智能经济和智能社会需要的终身学习和就业培训体系，支持高等院校、职业学校和社会化培训机构等开展人工智能技能培训，大幅提升就业人员专业技能，满足我国人工智能发展带来的高技能高质量就业岗位需要。鼓励企业和各类机构为员工提供人工智能技能培训。加强职工再就业培训和指导，确保从事简单重复性工作的劳动力和因人工智能失业的人员顺利转岗。（六）广泛开展人工智能科普活动。支持开展形式多样的人工智能科普活动，鼓励广大科技工作者投身人工智能的科普与推广，全面提高全社会对人工智能的整体认知和应用水平。实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。建设和完善人工智能科普基础设施，充分发挥各类人工智能创新基地平台等的科普作用，鼓励人工智能企业、科研机构搭建开源平台，面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆等。支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作。鼓励科学家参与人工智能科普。六、组织实施新一代人工智能发展规划是关系全局和长远的前瞻谋划。必须加强组织领导，健全机制，瞄准目标，紧盯任务，以钉钉子的精神切实抓好落实，一张蓝图干到底。（一）组织领导。按照党中央、国务院统一部署，由国家科技体制改革和创新体系建设领导小组牵头统筹协调，审议重大任务、重大政策、重大问题和重点工作安排，推动人工智能相关法律法规建设，指导、协调和督促有关部门做好规划任务的部署实施。依托国家科技计划（专项、基金等）管理部际联席会议，科技部会同有关部门负责推进新一代人工智能重大科技项目实施，加强与其他计划任务的衔接协调。成立人工智能规划推进办公室，办公室设在科技部，具体负责推进规划实施。成立人工智能战略咨询委员会，研究人工智能前瞻性、战略性重大问题，对人工智能重大决策提供咨询评估。推进人工智能智库建设，支持各类智库开展人工智能重大问题研究，为人工智能发展提供强大智力支持。（二）保障落实。加强规划任务分解，明确责任单位和进度安排，制定年度和阶段性实施计划。建立年度评估、中期评估等规划实施情况的监测评估机制。适应人工智能快速发展的特点，根据任务进展情况、阶段目标完成情况、技术发展新动向等，加强对规划和项目的动态调整。（三）试点示范。对人工智能重大任务和重点政策措施，要制定具体方案，开展试点示范。加强对各部门、各地方试点示范的统筹指导，及时总结推广可复制的经验和做法。通过试点先行、示范引领，推进人工智能健康有序发展。（四）舆论引导。充分利用各种传统媒体和新兴媒体，及时宣传人工智能新进展、新成效，让人工智能健康发展成为全社会共识，调动全社会参与支持人工智能发展的积极性。及时做好舆论引导，更好应对人工智能发展可能带来的社会、伦理和法律等挑战。原文链接：国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知
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