麦肯锡公司报告《中国人工智能的未来之路》称，中国有充足的理由对其在人工智能领域的潜力感到乐观。庞大的人口基数产生的海量数据正是“训练”人工智能系统的前提条件。“范围经济”也是中国的优势所在，广泛的行业分布为人工智能的应用提供了广阔市场。

《规划》中也指出，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。

近日，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅在中国人工智能大会上就表示，在国家的大力支持下，中国当下正在经历AI（人工智能）的黄金时代。确实，如此强大的优势积累，为我国人工智能的进一步发展提供了“羽翼”。

但如何持续腾飞还是需要清醒地认识阻力和障碍，明白我们的短板和需求。《规划》中就指出：

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。

业界对人工智能的发展也有不少冷思考，问题更加微观、具体，但也与《规划》有着些许不谋而合。

对大数据和计算的过度依赖

想让机器像人类那样思考，就必须“喂”给它天量数据。必须依赖大数据、大计算，导致现阶段很多人工智能过于重量级。这种依赖是笨拙的，未来应当有更多轻量级的人工智能产生。——刘铁岩（微软亚洲研究院 首席研究员/主任研究员）

人工智能还有不可预测的技术难题

在人脸识别系统中，如果一些人能够识别而另一些无法识别，研究员可能无法回答为什么，因为这是机器从数据中学习得来的，背后的逻辑并不清晰，就如同无人驾驶超越人的准确率是很可能的，但难点在于你不知道它什么时候会撞墙。”——徐立（商汤科技CEO）

行业生态不成熟

行业生态的不成熟在一定程度上制约了人工智能的发展，还是需要防范出现数据孤岛化、研发孤立化的问题。人工智能的一些技术专利主要掌握在大公司手中，数据资源难以全面放开。在语音识别、无人驾驶等诸多领域，很多团队各做各的，没有融会贯通。而在一些传统行业中，数据积累的规范程度和流转效率，还远远达不到能够发挥人工智能技术潜能的程度。——薛永峰（易观智库资深分析师）

人才是人工智能的发展瓶颈

目前人工智能发展最大的瓶颈是人才。一类是那些能真正理解并运用人工智能工具的工程师，另一类则是有创新意识和商业头脑的人才，能有效地将人工智能技术进行更广泛地应用，我们更多关注的还是如何培养和发现这类的人才。——Greg（谷歌资深研究员）

回顾历史，科学是人类社会进步的催化剂，知识的增加伴随的是未知领域的增加，人工智能的发展同样是一把双刃剑。为抓住机遇、迎接挑战，我国在加快推进两化融合、四化同步的同时，制定符合本国发展国情和长远需求的人工智能国家战略势在必行。展望未来，人工智能的发展机遇和挑战并存。人工智能将助力人类在医疗、交通、环保、金融、教育等领域实现更多目前看来“不太可能”的事情，在大大提高生产效率的同时，将对就业等社会问题产生强烈冲击。人工智能的研究开发与应用虽然只是刚刚起步，但产生广泛的颠覆性影响指日可待。

我国要赢得新一轮工业革命竞争，必须抢占人工智能高地，这不仅需要战略高度重视、政策有序引导，更需要优秀企业具有开放融合的胸襟和中流击水的勇气，还需要基础研发体系的支撑引领。人工智能的真正风险并不是创新竞争，而是很可能因为创新太快与社会脱节。一个超智能的人工智能社会，将会扼杀大量的传统工作机会，少数精英将会非常擅长完成自己的目标，如果这些目标与社会目标发生冲突时，会给社会稳定造成危害。一方面要前瞻布局能够改变人工智能现状及未来具有本质特征的基础研究工作，反思人工智能发展路线图；另一方面要重视人工智能可能的风险甚至是危害，为人工智能持续健康发展营造良好政策环境。