计划提出，到2020年也就是两年后，要基本完成新一代人工智能发展的高校科技创新体系和学科体系的优化布局；到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地。
而就在日前，教育部科技司司长雷朝滋表示，“下一步将深入论证人工智能学科内涵，推进人工智能领域一级学科建设，并尽快提出增加人工智能领域研究生招生指标的方案，科学合理、稳步有序地扩大人才培养规模。
”事实上，截至2017年12月，全国共有71所高校围绕人工智能领域设置了86个二级学科或交叉学科。
在2018年认定的首批612个“新工科”研究与实践项目中，布局建设了57个人工智能类项目。
“目前，国内人工智能领域人才储备存在很大缺口。
要加快人工智能专业人才培养，加大支持力度，以更好地适应经济社会发展的迫切需求。
”中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤这样说。
雷朝滋说，教育部鼓励有条件的高校在充分论证的基础上建立人工智能学院、人工智能研究院或人工智能交叉研究中心，多种方式开展高层次人才培养；鼓励高校对照***和区域产业需求布点人工智能相关专业、设立相关二级学科或交叉学科，积极推动科教结合、产教融合协同育人的模式创新。
日前，中国电子学会发布了《新一代人工智能成长性技术展望》，经调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领0先水平和特色的龙头企业，拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者，系统梳理了智库和知名战略咨询公司的醉新报告，遴选了十项醉具特色的成长性技术，结论如下:1、对抗性神经网络对抗性神经网络是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构，创造出近似真实的原创图像、声音和文本数据的技术。
该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性，随着三维模型数据序列能力的提升，未来将在自动驾驶