以“科技达沃斯”为目标的浦江创新论坛上周举行。150余位科技界、产业界、学术界等国内外演讲嘉宾，在黄浦江畔，预见下一个十年的科学技术、科技政策趋势，启迪一场思想盛宴。 

中共中央政治局委员、上海市委书记李强说，上海将以更加开放的平台，携手各国科技精英，共同探索世界科技前沿；以更加开放的市场，欢迎各国企业分享发展机遇，共同推动重点产业突破；以更加开放的举措，优化创新治理体系，让科学精神和创新实践激荡出更加动人的旋律。

启动创新试验区 

大会上，“上海国家新一代人工智能创新发展试验区”启动建设，这是上海在人工智能领域的一项前瞻性布局。 

上海试验区建设，重点布局四方面的任务：一是提升人工智能原始创新策源能力，聚焦“全息空间群智智能”“自主智能无人系统”“后深度学习机器智能”“类脑智能”等基础理论研究方向，集中攻关重大基础理论，建设人工智能创新平台集群，打造人工智能战略性科技力量。二是开展人工智能创新应用和产业赋能试验，聚焦若干领域痛点和需求，推进人工智能深入赋能，提升“五个中心”核心功能，打响“上海服务”“上海制造”“上海购物”“上海文化”四大品牌。坚持系统集成、协同推进，重点在交通、医疗、社区、制造、金融等领域组织开展人工智能创新应用和产业赋能试验，形成相关创新产品和服务模式、技术标准、地方性法规。三是建设开放联动的良好创新生态圈，以世界人工智能大会为品牌打造国际一流合作平台，以自贸区新片区建设为契机推进更高层次对外开放，以科创板为抓手建设金融支持和企业培育体系，以长三角一体化为载体推进区域联动发展，以科技创新中心建设为牵引完善创新生态系统。四是建立健全政策法规、伦理规范和治理体系，建设高水平人工智能治理专业智库，探索建立面向未来的人工智能伦理规范，建立人工智能治理的快速响应机制，探索推进人工智能地方立法工作，参与全球人工智能治理规则制定。 

仍存在薄弱环节 

浦江创新论坛还发布了《中国新一代人工智能发展报告2019》。报告显示，中国人工智能论文发文量居全球第一，全球居前1%的人工智能高被引论文数量居全球第二，企业数量和融资规模也已达到全球第二。 

但中国在人工智能引文影响力等指标上，与发达国家相比还存在一定差距，全球高被引前100篇论文中，来自中国的论文只有16篇。中国人工智能校企合作论文比例与美国、以色列等国家相比还有较大差距，人工智能学术研究仍以高校为主，与企业的结合程度较弱。高校和科研机构的科研成果与企业的实际需求结合不够紧密，企业在科研项目中的参与程度较低，真正以市场为导向、产学研协同开展的人工智能科研活动仍有待加强。 

此外，中国智能产业还存在基础层发展薄弱的问题、产学研合作不够紧密，在共性技术平台、芯片处理器等基础层领域企业数量较少，发展相对薄弱等问题。 

推动场景落地 

人工智能是赋能技术，如何落地成为业界关注的焦点。在浦江创新论坛之未来（科学）论坛“AI+医疗：赋能健康共同体”上，上海交大人工智能研究院副院长王延峰说，AI作为“超级医生助手”，将围绕医生、围绕改善中国医疗整体环境，利用这一类多学科综合诊断（MDT）系统，以病人为中心，通过多科室现场协作，获得最佳诊疗方案。超级医生助手希望解决的问题，就是让AI成为智能助手。 

医疗AI很热，但实际落地应用的还相对较少，加之真正的人工智能人才尚未涌入到医学领域，医疗AI道路仍然漫长。人工智能在医疗场景落地仍然面临很多挑战，其中大数据处理、算法、监管和商业价值变现是当前需要关注的三大问题。 

联影智能COO詹翊强表示，处理实际医疗工作中的庞大数据量是一大难点。在实验室场景中，大量三维的医疗图象数据会产生巨大的数据量，“特别是在大型医院里，可能有十台CT同时向系统输送数据”，对数据处理的速度和精度要求极高，对整个信息系统的架构也有很多要求。而体素科技首席执行官丁晓伟担心，算法本身是否能够得到医疗界的认可和接受。现有的算法评估标准通常以工程界的标准为主，不一定能得到临床医生的认可。目前得到药监局许可的临床实验，大部分在受控的环境下进行，而医生对这种受控环境下做出来的数据，也不一定真正认可。腾讯优图实验室医疗AI总监郑冶枫则认为，智慧医疗是一个很大的领域，靠单点突破，研发某一个病种的辅助诊断，很难落地。企业可以考虑在挂号、支付、电子健康卡、互联网医院、医疗百科全书等多个方面入手，寻求商业落地。