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中国的(😇)优势在于(yú(👞) )，拥有庞大的数据资源。

但需(🐽)(xū )要注(🖼)意的是，军工(gōng )单(dān )位民品科研开(🌫)发经(🎏)费、民(♑)品(pǐn )科技成果量、民品(pǐ(🏾)n )科(kē )技(👻)成果产值都(💜)有所(suǒ )下降。

军(jun1 )民融合，往往(🏞)需要在(😯)(zài )“高精尖”技术和(hé )“颠覆性”产业处着力(🥉)。

美国(guó(🐔) )从资金、数据、人(rén )才(cá(👛)i )等5个方(😒)面入(😈)手，调(dià(🥣)o )动联邦资(zī )源，向人工智能(🧔)领域(yù(📂) )倾斜，说明美(💭)国确(què )实(shí )发现发展人工(🏝)智能的(🚜)必要性(xìng )，开始去重点关注(zhù )这(zhè(⏪) )一技(🍪)术。

所以(🏵)从知识产权的(de )角度来看，大(➡)部分(fè(⏲)n )人(rén )工智能(😦)领域的基础(chǔ )专利集中(zhō(🚯)ng )在美国(📦)人手里。

此外(wài )，《人工智能技术(shù )战(zhàn )略(🧘)》还提出(👨)了发展人工智能(néng )高端人(📋)才队伍(💔)、增(🔢)(zēng )强(qiá(🐟)ng )对数据的维护、支(zhī )持人(🤙)工智(zhì(🥛) )能创业企业(😒)、增进对(duì )人工智能的理(🤺)解等(dě(📺)ng )应(yīng )对策略。

如何考核？体现在(zài )投入(🀄)上就是(🎺)研发投(tóu )入(rù )的多与少；(🌗)折射在(🕖)产出上则(zé(🚤) )是产业融合的盈与(yǔ )亏(kuī(👑) )。