国家人工智能计划是由政府协调、资助的倡议，旨在加速人工智能技术的开发与部署。这些计划通常涉及对研究、基础设施、教育和产业合作进行战略性投资，目标涵盖经济增长、国家安全以及改善公共服务等多个方面。自2010年代中期以来，许多国家已推出此类计划，认识到人工智能是一种具有变革性的通用技术。
国家人工智能计划的范围差异很大。有些侧重于机器学习和深度学习的基础研究，而另一些则强调医疗保健、自主系统或语言技术等应用领域。一个共同要素是设立专门的资助机构、研究机构或公私合作伙伴关系。例如，美国于2020年建立了国家人工智能计划，协调各联邦机构的工作。欧盟于2018年启动了其人工智能协调计划，并于2021年更新，以统一成员国的战略。中国的《新一代人工智能发展规划》（2017年）设定了到2030年成为世界人工智能领导者的宏伟目标。
资金与基础设施
国家人工智能计划通常为研究资助、计算基础设施和数据共享分配大量预算。政府经常建设或补贴高性能计算中心，例如美国能源部以人工智能为重点的超级计算机或欧盟计划中的人工智能工厂。这些设施支持大规模Transformer模型的训练以及其他计算密集型研究。政府持有的健康或环境数据等公共数据集，通常在隐私保护条件下向研究人员开放。
研发优先事项
许多国家计划优先考虑神经网络、大型语言模型和生成式人工智能等基础领域。它们资助学术实验室，如MIT CSAIL、斯坦福人工智能实验室和伯克利人工智能研究，以及国家研究机构。例如，加拿大的泛加拿大人工智能战略（2017年）设立了蒙特利尔学习算法研究所，并在多伦多和埃德蒙顿建立了类似中心。英国的《人工智能领域交易》（2018年）及随后的《人工智能战略》（2021年）将艾伦·图灵研究所确立为国家人工智能研究中心。
产业合作与商业化
国家计划通常促进政府、学术界和产业界之间的合作，以将研究成果转化为商业产品。它们可能为开发人工智能解决方案的公司提供税收优惠、采购优先权或直接资助。在美国，国家科学基金会的产业-大学合作研究中心促进了此类合作。日本的《人工智能战略2019》通过监管改革和对中小企业的支持鼓励企业采用人工智能。这些举措旨在创建能够参与全球竞争的国内人工智能生态系统。
技能与劳动力发展
国家人工智能计划的一个关键组成部分是教育和培训。政府资助大学课程、奖学金和训练营，以增加人工智能人才供给。例如，美国国家人工智能计划包括从K-12到研究生阶段的人工智能教育条款。法国的人工智能战略（2018年）拨款创建专门的人工智能培训项目并吸引国际研究人员。这些努力应对了机器学习及相关领域对熟练专业人才日益增长的需求。
国际合作与治理
虽然国家计划是针对特定国家的，但它们通常涉及在标准、伦理和共同挑战方面的国际合作。经济合作与发展组织（OECD）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）等组织汇集各国政府，制定共同原则。许多计划还涉及治理问题，包括人工智能安全、偏见和隐私。欧盟于2021年提出的《人工智能法案》是一个具有里程碑意义的监管框架，影响着世界各国的国家计划。截至2024年，已有超过60个国家采用或正在制定国家人工智能战略，反映出全球对人工智能战略重要性的共识。
国家人工智能计划持续演进，近期重点转向负责任创新、可持续性和韧性。它们代表了对一项正在重塑经济和社会的技术的重大公共投资，其成功取决于持续的政治承诺和跨部门的有效协调。