12月26日，“科技革命創新發展論壇”（以下簡稱“論壇”）在滬召開，同時，由中國信息通信研究院華東分院編寫的《2019全球人工智能產業生態發展報告》（以下簡稱“報告”）也正式發布，人工智能成為專家學者們探討近年來科技變革的關鍵話題。

近年來，中、美、德、英等20多個國家和地區密集發布了人工智能戰略，將其作為贏得全球競爭主動權的重要戰略抓手。2018年，歐盟發布了《人工智能協調計劃》，意圖聯合各成員國持續推進人工智能產業生態；美國為了確保在人工智能領域的領先地位，也在2019年先后發布了《人工智能行動倡議》和《2019國家人工智能研發戰略規劃》；在中國，“人工智能”也已經連續三年被寫入政府工作報告，并從產業“加快”與“加強”階段，推進至“深化”階段。

報告指出，截至2019年3月底，活躍在全球的人工智能企業達5386家，其中中國大陸的人工智能企業數量僅次于美國，同時，以上海為依托的長三角地區人工智能企業數量占比最高，成為國內人工智能產業發展最活躍的地區。

機器如何變得更聰明，并獲得智能？論壇上，同濟大學CIMS研究中心主任王堅以“知識圖譜與知識服務”為主題，從工業應用的角度，解釋了“從數據中挖掘知識，以知識提升智慧”的機器智能。即并非要讓機器擁有人的大腦，而是將海量數據放在機器的大腦中，使其能夠從中挖掘信息，并變得更加智能。

復旦大學計算機科學技術學院學術委員會主任朱揚勇也表示，“當前的人工智能與30年前相比，最大的區別在于擁有‘更多人工、更大數據、更強計算’。”其中，“人工”和“計算”都圍繞著數據而發展，前者為了更好的獲得數據，后者為了更好的應用數據。對于當前海量數據質量不一及數據壟斷等問題，朱揚勇也進一步提出了基于區塊鏈的數據儲存和流通破除數據壟斷的猜想。

眾所周知，在人類探索人工智能的發展道路上，可分為計算智能、感知智能和認知智能三個階段。報告指出，從現階段人工智能發展的水平來看，人工智能已經邁過以計算力為需求的計算智能階段。隨著大數據、云計算等新一代信息技術的發展，更多非結構化的數據價值開始被重視，以圖像、語音等海量感知數據智能分析及協同處理為特點的感知智能正快速發展，在此過程中，多位專家表示，數據的挖掘、應用將成為驅動人工智能向更高層面發展、并驅動科技變革的關鍵。