中国工程院院士、清华大学副校长 尤政
当前，人工智能是引领未来的战略性技术，也是当前发展最迅速的技术领域之一，人工智能的发展将对社会经济发展和人们的生活产生巨大的乃至颠覆性的影响。高校处于科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的结合点，在人工智能强国战略的实施过程中，应该充分发挥在人才培养和科学技术研究方面的优势。
清华大学是最早系统开展了人工智能技术研究的单位之一。1978年计算机系就成立了“人工智能与智能控制”教研组，并招收第一批人工智能硕士生。清华大学拥有包括1990年成立的 “智能技术与系统”国家重点实验室和“智能微系统”教育部重点实验室在内的多个人工智能研究基地，和多个人工智能研究团队。以张钹院士团队为例，他们在以自然语言理解为代表的通用人工智能领域取得了具有世界影响的成果。该团队承担了军委科技委国防前沿创新特区总经费过亿的“面向未来人机协同作战的人工智能理论与关键技术”项目。他们在贝叶斯记忆学习理论和方法的研究成果，引起国际人工智能领域的高度重视;提出的人工智能安全的深度学习对抗性攻防的理论和算法取的创新性成果，在Google举办的国际比赛中包揽了全部3项冠军。团队成员朱军副教授入选MIT科技评论35岁以下35人中国区先锋者和IEEE Intelligent Systems评选的“人工智能青年十杰”。可以说，清华大学在人工智能领域具有很好的基础和积累，在服务人工智能强国战略上责无旁贷。
按照中央要求，清华大学将军民融合国家战略和人工智能强国战略紧密融合在一起。清华大学受军委科技委委托，负责建设军事智能高端实验室。从基础理论和核心技术上看，军事智能和通用人工智能具有共通性，因此，清华大学将军事智能高端实验室的建设作为服务人工智能强国战略的核心抓手。
在军事智能实验室的建设中，清华大学坚持基础研究和应用研究两手都要抓的理念。李克强总理多次强调要重视基础研究。没有基础研究作为支撑的高技术是很难持续发展的，也很难有真正的竞争力。因此，夯实基础研究是高校在国家的人工智能战略中应该承担的责任。同时，人工智能发展在中国有很大的应用场景红利，应用技术研究也很重要。因此，清华大学在人工智能的人才培养和科研创新方面坚持以基础研究支撑应用技术研究，以军事需求为导向，推动人工智能基础研究的发展。
基础研究主要指人工智能基础理论和方法研究，聚焦于人工智能学科核心基础问题的研究，是我们能与国际顶尖大学人工智能研究比肩的关键。清华大学从两个角度切入人工智能核心基础研究。第一个角度是从脑科学为主切入，研究重点在于脑科学研究以及受脑启发的人工智能模型前瞻性探索。这方面布局不是侧重于支撑现实性人工智能主流应用，而是着眼未来应的主动布局。这类研究带有强烈的交叉学科性质。为此，清华去年成立了实体实验室“清华脑与智能实验室”，推动人工智能和脑科学的交叉研究。第二个角度是从计算切入，着重于针对目前人工智能基本理论框架面临的困难问题进行深入研究。人工智能的终极竞争力取决于上述基础研究方面的创新能力。根据美国CSRankings (Computer Science Rankings)的官方数据，过去十年清华大学在人工智能领域高水平论文的发表量已位居全球第二，表明清华在人工智能基础理论和方法研究上已经走入了世界先进行列。
应用技术研究主要指着眼于国家重大需求，尤其是军事需求，研发关键应用技术，推动我国人工智能领域的军民融合。清华在人工智能应用技术研究方面已经取得了丰硕的成果。如学校与腾讯、搜狗公司已经开展了超过十年的战略合作，一大批研究成果被应用到腾讯微信和搜狗搜索引擎系统中，产生了良好的经济效益。清华大学在应用技术研究方面还十分注重“啃硬骨头”，聚焦感知技术，支撑真正的智能系统。清华还成立了校级交叉学科研究中心“清华大学智能无人系统研究中心”，进一步推动人工智能应用技术研发。
清华还从体制机制上做出了有益的探索。为了推动人工智能领域的跨学科交叉研究，学校成立了跨学科交叉研究领导小组，出台了多个支持跨学科交叉的文件。如：跨院系的教师兼职制度，计算机系的教授可以在生命学院兼职;还出台了跨学科交叉学位评定制度，对于培养人工智能领域的跨学科研究人才有非常重要的推动作用。学校刚刚批准了法学院的“计算法学”工程硕士项目，也是学校人工智能与文科深度融合从而产生崭新的学科专业方向的一个尝试。
最后，需要强调的是，我们在看到人工智能应用技术在国内蓬勃发展的同时，一定要更加重视人工智能的基础研究。高校应该定下心来，坐人工智能这个热门领域内的冷板凳，敢于啃硬骨头，尤其是切实支撑人工智能的军事应用。只有这样，才能确保我国成为名副其实的人工智能强国。