2、人工智能究竟能否真正落實在產業(yè)層面，助力中國的產業(yè)升級和結構轉型？ 十九大最突出特點就是習總書記說的兩個“雙百”方針，后來中央經濟工作會提出了具體目標，特別是工信部在十九大以后，專門對人工智能的產業(yè)落地提出了非常具體的目標。在這個背景下有一個問題就出來了，到底人工智能是一個戰(zhàn)略性的口號還是人工智能真正在落地的層面推進中國產業(yè)的升級，這其實是一個很大的問題。 我們作為政策研究機構，國家智庫，如何打破以往的單維化研究，通過技術的演進來判斷未來政府的政策跟進，這樣才能使我們未來得技術有效地落地。 在這個背景下我們確定召開此會。組織形式上主要請的都是企業(yè)，因為真正怎么落地其實是很復雜的問題。我希望從技術的演進和落地來研討未來國家的政策如何能夠真正使人工智能有效地推進。
3、區(qū)塊鏈如何落地，如何與人工智能和大數據系統(tǒng)結合？ 區(qū)塊鏈本身我認為不是特別重要的，但是涉及到整個的大數據系統(tǒng)，包括營商的大數據系統(tǒng)，那么區(qū)塊鏈究竟在大數據系統(tǒng)當中，其計算方法和技術，怎么能夠真正落地，而不是簡單的現(xiàn)在集中在區(qū)塊鏈的數字貨幣形態(tài)。這方面有些東西超過我們想象，比如去年，在全球區(qū)塊鏈的專利中，中國處于第一位，其中央行占的比例最高，這超乎了我們的想象。即決策層其實對區(qū)塊鏈的重視可能在于中國未來的數字貨幣，以及這套體系怎么發(fā)展。因此，結合現(xiàn)在人工智能產業(yè)的落地，區(qū)塊鏈到底在人工智能當中有什么樣的作用，今天也請了做機器人及產業(yè)落地的企業(yè)一起討論。
4、人工智能如何與傳統(tǒng)制造業(yè)結合？ 現(xiàn)在人工智能在企業(yè)層面，尤其真正的傳統(tǒng)制造業(yè)當中其實非常薄弱。找我們來咨詢的很多企業(yè)談人工智能大數據，要不就想得太高大上，要不就想得太簡單，根本沒有切入點?，F(xiàn)在的制造業(yè)企業(yè)轉型的過程當中，包括電信運營商，如何真正在智能制造上找到落腳點？我們現(xiàn)有的網絡系統(tǒng)，智能系統(tǒng)，在對接的時候我們的制造業(yè)落點在哪兒？
5、人工智能發(fā)展存在政策瓶頸 我們做過粗算，人工智能到目前為止，在幾個主要領域，包括無人機、機器人、語音識別、圖像識別、車聯(lián)網、智慧家園、工業(yè)自動化，以及醫(yī)療圖像的精準識別等方面，實際上在做技術主體推進的是民營企業(yè)，民營企業(yè)在這幾個大的領域里占到市場份額或技術份額70%到80%，包括像BATJ這些大型民營企業(yè)和很多中小型企業(yè)，他們面對的政策體系存在很多障礙。 探討未來的政策取向。政策究竟是來自于我們的決策部門，還是來自于一線的實踐者。尤其現(xiàn)在人工智能領域技術的推進遠遠快于政策的推進。 在技術推進方面，我們國家曾經在激勵措施、運作方式等方面犯過經驗性錯誤。那么，在推進人工智能的時候，如何避免這些錯誤。對于人工智能技術發(fā)展所必須的數據需求問題，在政策配套方面政府能做些什么？它的驅動點落腳點在什么地方
6、人工智能如何配合智能制造戰(zhàn)略，如何落地？ 在目前的智能制造體系中，如何配合“一帶一路”，配合制造業(yè)2025，以及中國工業(yè)4.0，在實體制造業(yè)的智能制造，到底落腳點在什么地方？基于現(xiàn)在政府關心的穩(wěn)增長目標，在智能制造領域如何落地？
7、人工智能如何實現(xiàn)產學一體化？這方面沿海地區(qū)做的非常好。
8、大數據在智能制造領域是否有好的解決方案。 運營商擁有中國最充分的大數據資源，但是在現(xiàn)有的體制下，挖掘的非常不充分，BATJ在數據的解決方案和處理技術上有很多的突破，包括最近聯(lián)通和阿里的合作。
9、5G如何跟兩化融合實現(xiàn)有效的對接？通信技術的帶寬躍級，傳輸方式的多元化和技術進步，如何跟計算技術組合在一起推動智能技術？
10、中國的三大運營商有很大的責任，將數據系統(tǒng)、信息化系統(tǒng)在實體經濟當中落地。
