需要克服的第一个障碍涉及到改变观念，并创造一种需要改变业务运作方式的紧迫感。 根据麦肯锡调查显示，AI 在中国传统行业 40％以上的公司中尚不是战略重点。因此，这些公司中有许多尚未掌握支持未来采用 AI 所需的数据。例如，农业类企业很少考虑记录种植时间表或天气对产出影响的详细信息，但这正是 AI 系统可以用来发现宝贵见解和效用的信息。相比之下，英国、美国和日本已建设了全国信息系统，以捕获这些数据，并将高级分析应用于现代农业管理。

　　第二个主要障碍是不懂技术。如上所述，中国将需要重点培养更多的数据科学家精英，特别是在 AI 技术短缺情况变得日益明显的地区。但是，能够将 AI 知识转化为具有实际价值的真实应用的人才也不足。更多的企业领导和中层管理人员需要掌握技术技能，以及理解和应用数据的能力。一家类似英特尔这样的中国芯片制造商认识到，制造和测试过程中产生的数据可以显著改善操作并减少残次品。但由于缺乏半导体和AI 知识方面的专家，该企业无法实施相应的战略。

　　最后但并非最不重要的是，AI 的采用受成本的影响。 购买人工智能系统并雇用需要发挥出最大价值的稀缺和专业人才，并不总是符合中国企业的成本效益。劳动力成本低的时候，使用技术来简化人工流程就显得不那么紧迫了。

　　AI 能给中国带来的最大经济潜能是对传统产业的革新。如果政府能够帮助传统行业降低采纳 AI 技术的障碍，就能够推动市场的增长。

　　为了促进 AI 技术的采用，决策者应着重帮助市场克服本文前面讨论的三个主要障碍：缺乏战略意识，AI 采用成本高于劳动力成本以及不懂 AI 技术。

　　其中一些问题可以通过传统的税收抵免和补贴手段加以解决。政府也可以考虑在政府机构内采用人工智能系统。 这具有强大的后续效应，能够助推市场启动，对政府供应商产生支持效应，并通过积累技术经验和人才，最终降低采用成本。

　　此外，鼓励传统产业采用物联网（IoT）将为从 AI 采用中获得更多价值奠定基础，因为物联网可以将传感器和设备的网络连接在一起，为 AI 系统提供大量现实世界的实时数据。政府可以重点在关键的经济部门创造一些成功的物联网故事，作为其“互联网+”政策的补充，从而建立其他传统行业可追随的模式。

　　教育框架：人才对于开发和采用人工智能至关重要。强大的人才金字塔应该有顶尖的科学家推动 AI 基础技术的边界，有许多开发人员能够为现实世界环境创造人工智能应用程序，还有大量能够与在各种工作环境中与 AI 系统配合工作的工作人员。

　　战略重点3：加强专业 AI 人才的输送

　　为了解决中国 AI 人才的鸿沟问题，政府需要投资于 AI 相关的教育和研究项目，重新定位教育体系，更加注重创新和数字技能，制定移民政策，吸引全球最好的人才。

　　为了培养更多的计算机科学家精英，需要推进这项技术，政府可以投资创建人工智能项目，并为顶尖大学的人工智能研究实验室提供资金。这可能包括在中国顶尖大学建立人工智能中心，或赞助创新研究中心，促进大学、研究机构和私人公司之间的合作。韩国政府最近通过投资1万亿韩元（8.63亿美元）与韩国领先的大企业联合组建国家级公私合营 AI 研究中心，朝这个方向迈出了一大步。加拿大政府也做出了类似举措，给蒙特利尔三所大学的 AI 研究计划超过 2 亿美元的投资。

　　我们采访的很多专家认为，中国要重点建设更广阔的创新文化，才能实现 AI 突破。解决这个问题的一个方法是引入大学课程，将 AI 与其他学科结合起来。顶尖的美国大学，如斯坦福大学和麻省理工学院，创建了将计算机科学与人文学科相结合的联合专业，旨在开发新的世界观，激发创造力。这一类型的计划可以激发全球经济领域的新型 AI 应用，涉及保健、法律、媒体等等领域。

　　投资大学项目会有长期的收益，因为人才是吸引国际企业的重要磁铁。大型 AI 开发商越来越多地期望从学术界吸取人才。谷歌 DeepMind 的研究人员中有三分之二来自学术机构，例如伦敦大学学院、牛津大学和蒙特利尔大学。顶尖公司将自然会倾向于选择拥有大量 AI 人才的城市。例如，蒙特利尔在 AI 领域声名日隆，谷歌和微软就都做出了回应，对该城市的大学 AI 实验室进行了投资，并扩充了自己在当地的办公室。

　　除了培养更多的本土人才外，中国还需要与来自世界各地的顶尖数据科学家合作，并参与到全球合作中区。 这包括积极招聘来中国工作的国际专家，鼓励中国 AI 开发者走出去 ，吸收全球最新的研究成果。这可能要求政府放松一些居住和移民规定，并提供奖励和支持。

　　战略重点4：确保教育和培训制度做好发展技术技能的准备，并重新培训大量劳动力

　　虽然 AI 在整个经济社会中被广泛采用可能需要几十年的时间，但中国需要为行业层面的快速颠覆做好准备。一些关键技术得到突破后的几年内，某些工作可能会消失。大部分打字员、电话运营商和暗房胶片冲洗员已经消失，因为技术使这些岗位过时了。

　　帮助受影响较大的行业劳动力适应和获得更多相关的新技能将成为维护公共福利和社会稳定的至关重要的持续挑战。政府将需要主动确定最有可能自动化的工作，并确保向生活来源受到威胁的劳动力提供再培训计划。这些努力可能涉及与职业培训学校密切合作，并向工人提供教育机会。

　　中国也将重点发展从长远来看和 AI 相关的劳动力技能。这不仅包括构建未来数据科学家和工程师的输送渠道，还要确保更多的员工能够在各种业务和专业环境中与 AI 技术一起工作。必须在学校强调科学、技术、工程和数学; 即使是基础教育和职业课程也需要培养数据素养。

　　由于许多常规工作的 AI 自动化有可能扩大数字鸿沟，因此政府更需要监管 AI 自动化对不平等现象的作用。其中一个方面是保证教育机会的平等获得。这包括确保女学生和来自农村和内陆地区的学生能够充分接收到 STEM 和 AI 的相关课程。

　　社会和国际框架：AI 的出现有可能深刻地改变社会。在国内和国际上都需要取得道德和法律上一些最紧迫问题的共识。

　　战略重点5：建立中国公民和全球社会在道德和法律上的共识

　　在国内，达成共识需要透明、广泛的磋商进程。这在一些法律领域，比如无人驾驶的车辆隐私保护和责任等，对于人工智能的开发和采用是特别重要的。 中国立法机关需要提供一个框架来消除法律上的不确定性。

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