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如(🧙)何考核？体现在投入上就是(⛲)(shì )研发投(🎇)(tóu )入的多与(📙)少；折射(🍹)(shè )在产出(chū )上则是产业融合(♿)的(de )盈与亏。

“产(🗃)出效益(yì(😜) )滞后于投入(🤢)是高科(kē )技领域(yù )的常态，而(🦅)增速放(fà(♎)ng )缓也在一定(🏁)程度上说(shuō )明了军民深入融合(hé )存在(👺)不(bú )通畅的(🆑)隐患。

中国(🐞)(guó )的优势在(🥊)于，拥有庞(páng )大的(🔕)数据资源。

而(🎉)(ér )且，军(jun1 )转(🔻)民指数的增(🐖)幅在(zài )2016年不增(zēng )反降，增幅回(😞)(huí )落到4个(🤯)点，发展速(sù(🚞) )度开始(shǐ(🚞) )放缓。

“产出效益(yì )滞后于(yú )投(🤝)入是高科技(📳)领域(yù )的(💏)常态，而增速(🍓)放缓(huǎn )也在一定程度上说(shuō(🔰) )明了军(jun1 )民(🚉)深入融合存(🍁)在不(bú )通畅的隐患。

其中包(bāo )括，探索数(🚠)据共享(xiǎng )框(😠)架，建立数(🔸)据信任机制(🚯)(zhì )使多方在共享(🖨)数据时(shí )明(🌖)确各自的(🚅)权利和(hé )责(🎸)任，从而保护敏感信息(xī )，使数(💧)(shù )据的获(👹)得更为(wéi )便(🍊)捷，并保证(🛤)各环(huán )节可问(wèn )责。

美国从资(⬇)金、数据、(🔣)人才等5个(🌜)方面入手(shǒ(🐮)u )，调动联邦资源，向(xiàng )人工智能(🔵)领域倾斜(🥑)(xié )，说明(míng )美(🏋)国确实发现发展(zhǎn )人工智能的必要性(👖)，开始去重点(🎭)关注这(zhè(🔄) )一技术(shù )。

”李(💻)连宏给出一(yī )组(🛥)数据：资源(🍾)共享和(hé(😁) )人才共享2017年(🏩)的指数(shù )比2012年基(jī )点指数均(🍊)增加了50%，科(📣)技共享则几(🗄)乎翻了(le )一番，增加比例达(dá )到92.11%。

蔡(cài )成维(🏤)指出，在军工(🤖)(gōng )企业开(🤥)(kāi )发民品方(🍇)面虽然取(qǔ )得了(🖕)探月工程、(🤡)应用(yòng )卫(🙄)星、高技术(👺)船舶(bó )等标志(zhì )性成果，但从宏观(guān )数(🍂)据上看，军工(🌫)单位(wèi )民(🌋)品科技开发投入(rù )经费多(duō(🌶) )年徘徊，民品(🏒)科技(jì )成(🔛)果数量有所(🥔)下降，产值增长幅度不大(dà )。

其(🌠)中(zhōng )包括(🎷)：通过在研(🤙)发(fā )、技能和管理创新方(fāng )面的投入(🚇)，使英国(guó )成(🍥)为人(rén )工(🏍)智能和数据(🥢)驱动(dòng )创新领(lǐ(✔)ng )域的全球中(🗄)心；支(zhī(👴) )持各行各业(🐙)通过应用(yòng )人工智能和数据分(fèn )析技(😒)术(shù )来提高(🔥)生产力；(🌀)设(shè )立数据伦理和创新中(zhō(🔻)ng )心，使英国在(🌔)安全(quán )和(😵)符合(hé )伦理(😶)地应用数据方(fāng )面处于领先(😟)，增强英(yī(🏽)ng )国网络安全(👾)能力；通过在(zài )科学、技术、工程(ché(🐶)ng )和数学以及(🍓)计算机教(🖖)(jiāo )学等领域(😴)的投入，帮助人(ré(🚉)n )们发展获得(😜)岗位所(suǒ(🏈) )需技能(néng )。