人工智慧是引領全球新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力，正在深刻改變人們的生產生活方式。各國紛紛出臺相關政策舉措，力促人工智慧技術和應用與傳統經濟融合，助推人工智慧產業加速發展。
當前，以人工智慧（AI）為代表的新興信息技術蓬勃發展，人工智慧應用技術正加速普及，特別是在醫療健康、教育、金融、安全防務等專業服務領域。諮詢公司麥肯錫的一項最新研究發現，疫情防控以來，傳統經濟加快智能化轉型，加速了以人工智慧為代表的新技術轉化速度，預計到2030年約有30%的工作崗位將實現自動化、智能化。
智能研發提速機器人顯身手
韓國MBN電視臺近日推出本國第一位人工智慧主播。外形和真人幾乎完全相同的人工智慧主播，模仿真人的聲音和語調，順利播報了當日的主要新聞和若干條快訊。MBN電視臺表示，人工智慧主播可以在發生災難等緊急情況時，迅速向觀眾播報新聞內容，並可全天候持續工作，節省了大量人力、時間和費用成本。
德國的人工智慧醫療機器人「阿達」一直備受關注。當人們在「阿達」的應用界面中輸入症狀後，「阿達」會通過人工智慧算法分析評估病人的症狀並給出治療建議。「阿達」的診療「天賦」源於70多名醫生、數學家、數據專家和計算機科學家的知識與經驗。負責開發「阿達」的科技公司負責人納特哈特表示：「我們用了7年時間專注研究人工智慧的數據處理問題，並建了一個全球醫學專家網絡來提供醫學支持。」目前，全球已有超過300萬人使用過「阿達」。2017年，這家初創企業獲得了4000萬歐元投資。
去年11月，日本NTT公司和日本國立情報學研究所宣布，其研發的人工智慧技術挑戰當年日本「高考」英語滿分200分的筆試題，獲得了185分的高分。NTT公司稱，他們一直致力於提高人工智慧對英語筆試題的自動解答技術、提升其藉助深度學習所獲得的自然語言處理知識。自2011年起，日本國立情報學研究所和東京大學等合作發起人工智慧項目，檢驗人工智慧可在多大程度上模擬人類思考以及解決問題的能力。
不久前，第二屆歐盟人工智慧聯盟大會集中展示了一批典型案例，介紹人工智慧應用技術如何助力疫情防控。比如，訓練智慧機器人來照顧新冠肺炎患者，利用人工智慧系統分析病人肺部CT，以減輕醫護人員工作壓力。比利時魯汶大學醫學影像研究中心主席兼教授蘇艾騰表示，實踐證明，人工智慧比放射醫師更能有效地分析肺部CT。
多國出臺政策力促產業發展
近年來，越來越多國家出臺政策扶持人工智慧產業發展。歐盟今年2月發布《人工智慧白皮書》，力促人工智慧產業發展。在過去3年裡，歐盟用於人工智慧研究和創新的資金增至15億歐元，同比增長70%。歐盟近期還提出了一項重大的專項撥款，用於支持在「數字歐洲」計劃下的人工智慧研究項目。歐盟希望未來10年每年吸引超過200億歐元的投資用於人工智慧領域。
法國2018年5月出臺「法國人工智慧戰略」，從政策層面力促研究機構將人工智慧研發成果商業化。法國政府計劃在2022年底前投入15億歐元用於人工智慧產業發展。僅2019年，法國新註冊的人工智慧企業就達102家。
2019年12月，韓國政府發布「人工智慧國家戰略」，提出九大領域100個課題，計劃2030年時將韓國在人工智慧領域的競爭力提升至世界前列。韓國政府力爭到2021年成功打造人工智慧開發平臺、全面開放公共數據，到2024年建立光州人工智慧園區，到2029年為新一代存算一體人工智慧晶片研發投入約1萬億韓元（1美元約合1090韓元）。
去年6月，日本政府出臺「人工智慧戰略2019」，旨在從全球範圍內吸引人才，增強本國人工智慧產業競爭力。去年12月，東京大學和軟銀公司籤署協議，宣布將共同打造世界頂尖的人工智慧研究所，致力於開展人工智慧的基礎研究和應用研究。軟銀將在今後10年為此投資200億日元（1美元約合104日元）用於相關研究，促進日本人工智慧研究及相關產業發展。
應用前景廣闊助益經濟增效
專家表示，未來全球可持續增長越來越依賴於數據所創造的價值，而人工智慧是數字經濟中最重要的應用技術之一。人工智慧將在精準農業、遠程醫療、自動駕駛等方面大有作為。
普華永道的最新研究指出，到2030年，憑藉運用人工智慧技術的創新型產品與效率的提升，全球經濟總量有望額外增長13.4萬億歐元。研究認為，德國大部分行業尤其是醫療、能源和汽車行業的生產率將因人工智慧技術應用而顯著提高，預計到2030年德國經濟將實現11.3%的額外增加值。韓國政府預計，如果人工智慧國家戰略相關措施得以有效實施，到2030年，韓國將在人工智慧領域創造455萬億韓元經濟效益。
日本經濟產業省對製造業及建築業等大約2000家中小企業和提供人工智慧服務的企業實施調查，並篩選出可用人工智慧替代的業務，估算出如果中小企業引進人工智慧技術，到2025年將產生11萬億日元的經濟效益，可在一定程度上解決少子老齡化造成的勞動力缺口問題。
韓國延世大學教授金時鎬指出，隨著人工智慧產業的發展，各國政府需要研究各種可能出現的新問題，包括以基本勞動力為中心的工作崗位消失、人工智慧服務安全性、數據安全等問題，提前研究應對策略以及必要的法律和制度修訂。