在业内专家看来，人工智能未来面临的挑战主要有三个方面。首先是如何更好地协同在一起，形成良好的AI发展生态。其次是建立统一标准，规范大家的行为。最终还是要行业应用，行业深度融合，这是人工智能的终极目标。

“未来人工智能行业要标准化，把一些标准制定出来，这个行业会形成更大的突破。另外，人工智能发展过程中的法律法规制定问题，也是行业面临的挑战。拿无人汽车来说，自动驾驶这个环节，已经涉及法律法规。一旦法律法规跟上了，人工智能的落地也会更加快速。”金山云高级副总裁、合伙人梁守星坦言。

（摘编自《经济参考报》，有删改）

2018年4月2日，教育部制定印发《高等学校人工智能创新行动计划》，其中提到发展目标：

到2020年，基本完成适应新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局，高校在新一代人工智能基础理论和关键技术研究等方面取得新突破，人才培养和科学研究的优势进一步提升，并将推动人工智能技术广泛应用。

到2025年，高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升，取得一批具有国际重要影响的原创成果，部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平，有效支撑我国产业升级、经济转型和智能社会建设。

到2030年，高校成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家前列提供科技支撑和人才保障。

（摘编自教育部《高等学校人工智能创新行动计划》）

2018年3月28日，第五届“财经中国V论坛——人工智能：现实与图景”在北京举行与会专家表示，尽管当前在一些典型化、标准化领域，人工智能得到了广泛运用，产业正处在快速扩散阶段，但同时也应看到差距。

南开大学原校长、中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长龚克认为，当前我国人工智能与发达国家的差距主要存在于四个方面。第一、缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高瑞芯片、重大产品与系统基础材料、元器件、软件与接口等方面与发达国家存在较大差距。第二、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。第三、人工智能尖端人才远远不能满足需求。第四、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。

（摘编自中国产业经济信息网《人工智能产业快速扩散专家称仍要坚持务实发展》，有删改）

记者就教育部日前发布的《高等学校人工智能创新行动计划》采访教育部科技司司长雷朝滋。

记者：《行动计划》在人工智能领域人才培养方面有何举措？

雷朝滋：高层次人才培养要不断加强。

1．支持高校在计算机科学与技术学科设置人工智能学科方向，深入论证并确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建设。支持高校自主设置相关二级学科或交叉学科。

2．加快实施“卓越工程师教育培养计划”（2．0），积极开展“新工科”研究与实践，重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、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，探索“人工智能+X”的人才培养模式。鼓励高校对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业。

3．加快人工智能领域科技成果和资源向教育教学转化，推动人工智能重要方向的教材和在线开课程建设，特别是人工智能基础、机器学习、神经网络、模式识别、计算机视觉、知识工程、自然语言处理等主干课程的建设，推动编写一批具有国际一流水平的本科生、研究生教材和国家级精品在线开放课程；将人工智能纳入大学计算机基础教学内容。

4．引导高校完善人工智能领域多主体协同育人机制，并通过增量支持和存量调整、稳步增加相关学科专业招生规模，合理确定层次结构，加大人工智能领域人才培养力度。

此外，还要努力构建多层次教育体系。在中小学阶段引入人工智能普及教育；不断优化完善专业学科建设，构建人工智能专业教育，职业教育和大学基础教育于一体的教育体系；鼓励、支持高校相关教学、科研资源对外开放，建立面向青少年和社会公众的人工智能科普公共服务平台，积极参与科普工作。

（摘编自记者采访教育部相关负责人解读《高等学校人工智能创新行动计划》）