“试验区原则上应是国家自主创新示范区或国家高新区所在城市，并已明确将发展人工智能作为重点产业方向，人工智能核心产业规模超过50亿元，人工智能相关产业规模超过200亿元。”

日前，科技部印发的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》(以下简称《指引》)提出，到2023年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。

国家新一代人工智能创新发展试验区(以下简称试验区)将在哪些地方先行先试？如何充分发挥地方主体作用，促进人工智能与经济社会发展深度融合？科技日报记者就此采访了参与研究起草《指引》的相关专家。

“2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》提出，在人工智能基础较好、潜力较大的地区，组织开展国家人工智能创新试验。”科技部新一代人工智能发展研究中心副主任、中国科学技术发展战略研究院研究员李修全说，《指引》是落实《新一代人工智能发展规划》任务部署的一项重要举措，旨在通过国家新一代人工智能创新发展试验区建设，构建有利于人工智能发展的良好生态，打造一批各具特色的人工智能区域创新发展模式，引领和带动全国人工智能健康发展。

国家新一代人工智能创新发展试验区，是依托地方开展人工智能技术示范、政策试验和社会实验，在推动人工智能创新发展方面先行先试、发挥引领带动作用的区域。

《新一代人工智能发展规划》发布以来，各地方积极落实国家规划，纷纷出台规划和政策。《中国新一代人工智能发展报告2019》显示，截至2018年底，中国已有19个省(直辖市、自治区)发布26项人工智能专项政策，并提出各自发展定位与目标。

“当前各地对发展人工智能热情很高，应用引领、突出特色，是各地需要考虑的问题。”科技部新一代人工智能发展研究中心副主任、中国科学技术信息研究所政策与战略研究中心副主任徐峰说，目前，科技部支持北京和上海建设国家新一代人工智能创新发展试验区取得积极进展。

具体而言，北京充分发挥人才和技术优势，培养和集聚创新人才，加强布局基础前沿研究，构建政产学研金用一体的协同创新体系，如北京智源人工智能研究院着力推动原始创新，为青年科学家发展提供更好的体制机制。上海则以场景驱动与治理创新融合试验为战略抓手，在人工智能治理方面率先示范。

“除了北京、上海，还有相当一批地区在人工智能发展方面也形成了独特优势和特点，具备很好的条件推动试验区试点。”李修全坦言，在人工智能产业化发展初期，如何引导好地方的积极性也很重要。《指引》的出台，对于引导推动我国人工智能规范发展，支持地方有序开展人工智能创新发展试验具有重要意义。

工智能政策试验、开展人工智能社会实验、推进人工智能基础设施建设。

“开展人工智能政策试验是要创新体制机制，探索、营造有助于人工智能创新发展的政策制度环境；技术应用示范，则借助人工智能丰富的应用场景和案例，探索人工智能赋能百业的新模式新路径，通过应用加快技术迭代发展。”李修全表示，当前人工智能发展已经进入技术加速和产业赋能的新阶段，学术创新转化周期短，技术应用迭代速度快，当下急需高效协同学术界和产业界力量，破解在人才流动、成果转化、财税金融、社会保障等方面的制约因素，探索适合新兴技术培育和发展的政策制度环境，以有效激发人才创新活力，释放各类要素潜能。

不少人会问，哪些城市将有望被遴选为试验区？徐峰解释说，申请试验区建设的城市应满足四个条件：科教资源丰富、产业基础较好、基础设施健全、支持措施明确。这意味着，试验区应拥有人工智能基础研究或关键技术领域的高水平研发机构，还要有好的产业基础和规模。

“试验区原则上应是国家自主创新示范区或国家高新区所在城市，并已明确将发展人工智能作为重点产业方向，人工智能核心产业规模超过50亿元，人工智能相关产业规模超过200亿元。”在徐峰看来，新兴产业和高技术产业聚集的地方，更适于人工智能的应用示范。

随着人工智能加速向经济社会各领域深度渗透，其技术属性和社会属性高度融合的特征越发显著，治理缺位将不利于人工智能的健康可持续发展。

“中国高度重视人工智能的社会治理问题。新一代人工智能发展规划推进办公室专门成立了治理专业委员会，发布《新一代人工智能治理原则》，突出发展负责任的人工智能这一主题，提出我国人工智能治理的框架和基本原则。”李修全表示，试验区的建设将与人工智能治理紧密结合，互相促进。一方面，试验区在开展技术应用示范和政策试验过程中积累形成人工智能治理案例和经验，将为国家开展人工智能治理规范的制定提供借鉴；另一方面，国家部分细分领域的政策、规范可在试验区先行先试，如数据隐私保护、自动驾驶交通责任认定等。

李修全认为，人工智能治理涉及未来社会生活的方方面面，需要政府、学术界、产业界和社会公众的共同努力和积极参与。试验区的人工智能社会实验将借鉴国际相关研究经验，提升社会治理和政策研究的科学性。通过客观记录技术应用过程中带来的社会影响，广泛听取社会公众的意见和反馈，为学术研究和政策制定提供基础。同时，也使社会公众能参与到人工智能治理中来，这将有助于形成更广泛共识，让人工智能向着更有利于改善民生、增进公众福祉的方向发展。

（来源：科技日报）