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如何考(🐯)核？体现在(🌙)投入上就是(👎)研发投入的多与少；折(shé )射(🐩)在产出(chū )上(🦂)则是产业融(🥚)合的盈与亏(🍅)。

实际上，邢立(🐠)达的发现已足够多。

而中国的(🤮)短板是发展人(rén )工智能(🌥)比(bǐ )较晚。

“产(😩)出效益滞后(👸)于投入是高科技领域的常态(📿)，而增速放缓也在一定程(🔺)度上说明(mí(🍘)ng )了军民深(shē(🐑)n )入融合存在不通(🤪)畅的隐患。

号(💭)召美国国家(🎂)标准与技术(🎾)研究院(NIST)牵头(🍎)形成相关标准，以发(fā )展可靠(😤)、有活力、(📘)可信赖、安(🎉)全、便捷的(🥏)人工智能系(🐯)统。

其中包括，探索数据共享框(📎)架，建立(lì )数(🈲)据信任(rèn )机(🌍)制使多方在(🐽)共享数据时(🌕)明确各自的权利和责任，从而(💙)保护敏感信息，使数据的(🔘)获得(dé )更为(🚛)便捷(jié )，并保(❤)证各环节可问责(🌛)。

首当其冲的(📞)是体制机制(📇)改革相对滞(🚳)后，自提出军(🛐)工科研院所(suǒ )分类改革(gé )、(🍋)军工企业混(🥠)合所有制改(🧗)革的要求以(🚯)来，由于情况(😼)复杂，改革迟迟未能全面开展(🏠)，体(tǐ )制机制(📡)的(de )束缚制约(👥)着军民融合(🦋)的深度发展(🎻)。

在发展态势上，军转民发展势(🐆)头减弱。

英国政府于(yú )2018年(🎈)4月公布(bù )《产(🎊)业战略：人(💷)工智能部门协议(🚵)》。

日本也积累(🚽)了很多人工(🏦)智能领域的(🕗)基础技术，欧(🌡)(ōu )洲的优势(shì )则在于聚集了(🍰)大量创新型(🚔)企业。