物聯網專業大學生職業規劃書範文 篇1
一、基本信息
姓名：
年限：10年
年齡跨度：19—29歲
起止日期：
二、職業方向及總體目標
今後的職業方向是從事計算機物聯網應用開發（但目前對於物聯網的瞭解還不是很深所以這個方向並非一成不變） 十年的總體目標為：研究生畢業進入在物聯網領域較領先的公司，在工作領域取得一定的突破和成就成為技術學者（工程師）。
三、自身條件及潛力測評結果
1、自身條件分析：
1、性格開朗，對於新鮮事物有嘗試的慾望；對於物聯網這個新 興事物有探索的“衝動”，希望能對物聯網有深入的瞭解和研究。
2、做事態度認真；喜歡鑽研和創新；
3、嚮往計算機領域，對於計算機程序、思維，理解較快，接受知識快，對於所學專業知識掌握較好；
4、自控能力不夠強，對於非感興趣事物的堅持時間不如感興趣的事物；
5、處理事情時易帶個人感情，感性；
2、職業測評結果（藍心網測）：
1、性格特點
喜歡以自己的方法行事。面對相反意見，他們通常持懷疑態度，十分堅定和堅決。權威本身不能強制地們，只有他們認為這些規則對自己的更重要的目標有用時，才會去遵守。
思維嚴謹、有思維性、足智多謀，他們能夠看到新計劃實行後的結果。多疑、獨立，對於自己和他人能力和表現的要求都非常高，完美主義者。
在實現自己的想法和達成自己的目標時有創新的想法和非凡的動力。能很快洞察到外界事物間的規律並形成長期的遠景計劃。一旦決定做一件事就會開始規劃並直到完成為止。
2、職場優勢：
自主性強、看重個人能力、有創新思想和遠見； 思維性強，精於理論，善於處理複雜而綜合的概念； 獨立性強，不依賴別人，自信，不盲從權威； 用高標準要求自己，做事非常有決心和堅忍不拔，堅定不移地去實現自己的目標。
3、職場劣勢：
可能顯得比較強硬，他人不敢接近；
長時間不告訴他人自己的想法，認為他人也和自己一樣認同自己的想法，容易造成溝通上的問題；
有很好的想法，但是可能卻不能實際去操作和實現；
過度關注任務而忽視他人的貢獻。
四、社會環境分析
1、政治環境分析：新一屆領導上台，政治環境十分穩定，基本不會有政治波動；
2、經濟環境分析：未來十年中國經濟進入大發展階段，在經濟發展的幾大趨勢中有一項：網絡生活進入物聯網階段； 我國已將“物聯網”明確列入《國家中長期科學技術發展規劃（20__———20xx年）》和20xx年國家路線圖。物聯網被列為國家五大新興戰略性之一，要求“着力突破傳感網、意味着物聯網的發展不只是行業自我升級的事情，而是上升到了國家發展戰略當中。據悉，國家在將在20xx年之前投入3、86萬億元資金用於物聯網的研發。
3、法律環境分析：對於知識產權的保護，專利權的保護可能加強；
4、職業環境分析：作為國家倡導的新興戰略性產業，物聯網備受各界重視，併成為就業前景廣闊的熱門領域，使得物聯網成為各家高校爭相申請的一個新專業，主要就業於與物聯網相關的企業、行業，從事物聯網的通信架構、網絡協議和標準、無線傳感器、信息安全等的設計、開發、管理與維護，也可在高校或科研機構從事科研和教學工作。專業從20xx年才開始首次招生考試，目前為止還沒有畢業生，所以，無法從往年的就業率來判斷未來的就業情況，但可從行業的整體發展趨向和人才市場的需求等方面瞭解該專業未來的就業形勢。物聯網行業對於人才的需求量在逐年上升。
五、角色及其建議
百度CEO李彥宏：
1、少許諾，多兑現，做到的永遠比豪言壯語更有力量。
2、各種各樣性格的人都有可能成功，只不過是看你有沒有利用自己的性格優勢來做事情。
3、每個人應該尋找適合自己的東西，做自己喜歡做的事情；做自己擅長做的事情。
4、認準了，就去做，不跟風，不動遙
六、目標分解及實現方案（我理解為階段性成就的目標）：
1、兩年後完成本科學業，考取研究生，選擇研究方向；
在大二掌握基礎知識，學會掌握一門編程語言c++（Java），大三大四學習專業課，進一步瞭解物聯網專業知識和應用領域，確定未來研究方向； 大三下開始備戰考研，選擇目標院校，系統複習，考取研究生。
2、在研究生階段，爭取發表自己關於研究領域的專業論文（幾篇）；
3、在研究生畢業前確立自己的職業具體定位 ；
4、進入選擇的公司，進行市場需求產品研發，成為物聯網工程師。
七、差距和縮小差距方案
差距：
基礎知識，編程語言的掌握達不到熟知的程度；
數學不是很好，考研數學方面有壓力；
對於物聯網的瞭解少，專業性不強；
方案：
加強對基礎知識的學習鞏固，夯實基礎； 加強編程練習，提高用程序解決事情的能力；
加強對於數學的學習，提高數學能力；
平時多瞭解物聯網，瞭解專業知識，關注物聯網發展動向。
八、總結
經過自己的總結和參考他人的職業規劃書，自己對於職業的認識有了深一步的瞭解，對於自己的職業取向和定位有了初步的規劃，但據自己設立的目標還有不小的差距，自身的能力也有很大的提升空間，下一步將依據自己做的這份規劃，做出更詳細的計劃，提升自己的能力，爭取實現自己的職業目標。
物聯網專業大學生職業規劃書範文 篇2
人工智能（ArtificialIntelligence，簡稱AI）是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能是計算機學科的一個分支，既被稱為20世紀世界三大尖端科技之一（空間技術、能源技術、人工智能），也被認為是21世紀三大尖端技術之一（基因工程、納米科學、人工智能）。人工智能被髮達國家視為人類的最後科學尖端，科研領域皇冠上的明珠。隨着硬件層、數據層以及算法層等各方面技術儲備趨於成熟，科學家提出“深度學習”神經網絡，使得人工智能得以獲得突破性進展。如今，深度學習的應用使得語義識別、圖像識別的準確率大幅提升，進而促使人工智能產業又一次進入快速發展階段。
從上海人工智能發展情況看，為應對全球新一輪科技革命與產業變革，貫徹落實製造強國策略，推動經濟高質量發展，上海加快了人工智能研發和製造的發展步伐。產業發展方面，信息傳輸、軟件和信息技術服務業（以下簡稱“通信業”）以及科學研究和技術服務業（以下簡稱“科研業”）這兩個行業發展速度迅猛。據統計，相比20xx年，20xx年末信息和科研2個行業企業數增幅分別為122%和88%，遠高於46.3%平均線。而就業崗位數增幅分別為64.5%和44.1%，同樣遠高於平均線6.3%。建設規劃方面，上海“十三五”規劃明確了大力發展先進製造業，實現產能升級和打造智慧城市目標。近期又制訂《上海市智能製造行動計劃》，將汽車、電子信息、民航、生物醫藥、高端裝備、綠色化工和新材料納入智能製造重點發展行業；人才引進方面，上海推出“人才30條”政策，重點聚焦集成電路與計算科學、腦科學與人工智能、高端裝備與智能製造、物聯網、大數據鐙13個領域的高峯人才。量身定製、一人一策，圍繞事業發展、社會保障、生活便捷、服務措施等方面，系統化解決高峯人才的各項需求。
人工智能即通過智能實現人類思維的效果，從宏觀層面來看，此效果體現在智能社會與智能經濟層面，即人工智能將大幅改善依賴勞動力創造的勞動密集型、簡單重複性的傳統經濟運行模式，並依託此經濟模式構建萬物互聯、智能協同的產業體系，打造國際領先的智能社會。從微觀層面來看，人工智能將替代傳統勞動，帶來新式生產方式，以提升生產效率並降低成本，進而實現企業效益提升、改善人們工作與生活。而隨着機器變得聰明，我們將最終實現人性化人工智能（HumanisticAI），即通過機器達到擬人的形式並以這類形式延伸人類智慧。鑑於此，同學們在訂立職業規劃時，有必要注意以下四點：
一、注重人際溝通能力的培養。
人際溝通能力，看似與人工智能風牛馬不相及，實則卻不然。在麥肯錫的中國大學生就業報告中，人際溝通能力一直被認為是職場“最有用”的能力。很多同學包括家長都有一個認知的誤區，覺得自己（孩子）溝通能力差，就去學門技術吧。殊不知現代社會，缺乏溝通能力幾乎寸步難行。在單位，向領導彙報，與同事協作，都需要有效溝通。對客户，提高產品和服務的滿意度，也需要有效溝通。尤其客户若是個外行，不但需要您能領會他的意思，還要用通俗易懂的語言讓對方也明白您的意思。
在人工智能的應用和前景分析中我們看到，人工智能在實際應用中往往扮演人類“助手”的角色。這個角色要求與使用者有較高的契合度，因此設計者首先要充分了解使用者的需要、習慣，才能創造出完美的“助手”，充分滿足對方需求。而這個“瞭解”的過程，就是溝通。日本某汽車公司在經濟蕭條時請一批設計人員轉行做銷售，待經濟復甦，這批人做回設計後，發現他們設計出的汽車特別好賣，就是因為在與客户溝通過程中，充分了解了對方的需求。所以無論您將從事何種職業，人際溝通能力都要注重培養。
二、注重計算機基礎知識的學習。
計算機作為工具已經滲透到人類工作、生活的各個角落，聯合國早已將不懂電腦知識列為“文盲”範疇。隨着人工智能迅速發展，作為助手，它能極大提高您的工作效率，減少您的工作誤差。您可以不懂得原理，但至少要學習如何使用。舉個簡單例子：有家大型國企，原來工資表是寫在紙上，現在是登進電腦。裁員時根據不同方案計算補償金，原來一個方案要計算數日，還要反覆校對；現在只要建立模型，輸入數字，EXCEL表格立即能生成每位職工新的數據結果，而且只需校對公式，無需校對計算結果。未來，計算機知識，尤其是人工智能相關運用軟件的學習務必重視，因為效率落後，不僅會被企業淘汰，還會被社會淘汰。
有些計算機專業的學生反映軟件更新太快，學校學的都是已經淘汰的知識。其實關鍵看您如何學習。IT行業知識更新週期非常短，學校教材卻需要相對穩定，不然教師也會無所適從。而且IT行業的技術人員都有體會，知名企業面試時往往不僅考察您學習的知識，更重視您的邏輯思維和學習能力。所以在學習時您不僅僅是學習知識，更重要的是學習機器的邏輯思維模式。這也能讓您未來學習新的知識時事半功倍。
三、注重專業技能的技術含量和前景。
越是要求涉及複雜社交關係，要求具備較強溝通能力、創意或複雜推理能力，或者要求在無指導環境下完成體力任務，越是難以被人工智能替代。因此，提高專業技術含量，是未來職業穩定和發展的重要途徑。不過，在提高技術能力的同時，也要留意行業或職業的發展訊息，注重新知識的學習。一般產業升級並不意味着舊的完全淘汰。例如汽車代替馬車，但畢竟都是在公路上行駛，因此車輪，車身等很多部件的製作標準還是一致的。所以舊產業職工只要能及時更新知識結構，依然能在新產業中找到安身之所。綜上所述，即使找到一份滿意又穩定的工作，也最好建立終身學習的習慣，莫等夕陽西下才追悔莫及。
四、注重可替代性職業，給自己留“備胎”。
幾乎每個職業都有替代性職業，例如護士和醫藥代表，都需要醫學知識和醫院人脈；遊戲製作和運營，都需要對遊戲知識有較深瞭解；銷售和採購，都需要產品知識和溝通技巧。未來沒有人能肯定自己將終身固定在一個單位，一個職業。所以關注可替代性職業，給自己留一個“備胎”，以備不時之需，是對自己負責，也是對家庭負責。
然而我們也知道，一般技術含量越高，替代性職業就越少。因此，一些技術性職業，不妨注重“非專業要素”的培養。例如執行力、團隊精神、溝通能力、寫作能力等。這些“非專業要素”既可幫助您職業生涯成長，也可在您另覓職業時提供幫助。馬雲在創業前是一名教師，美國有不少總統從政前是律師、演員等其它職業。他們能成功轉行不是因為他們專業技術好，而是這些“非專業要素”幫助了他們。
物聯網專業大學生職業規劃書範文 篇3
人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會生活、改變世界。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構築我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，按照黨中央、國務院部署要求，制定本規劃。
一、戰略態勢
人工智能發展進入新階段。經過60多年的演進，特別是在移動互聯網、大數據、超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術以及經濟社會發展強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，呈現出深度學習、跨界融合、人機協同、羣智開放、自主操控等新特徵。大數據驅動知識學習、跨媒體協同處理、人機協同增強智能、羣體集成智能、自主智能系統成為人工智能的發展重點，受腦科學研究成果啟發的類腦智能蓄勢待發，芯片化硬件化平台化趨勢更加明顯，人工智能發展進入新階段。當前，新一代人工智能相關學科發展、理論建模、技術創新、軟硬件升級等整體推進，正在引發鏈式突破，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。
人工智能成為國際競爭的新焦點。人工智能是引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出台規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標準規範等強化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導權。當前，我國國家安全和國際競爭形勢更加複雜，必須放眼全球，把人工智能發展放在國家戰略層面系統佈局、主動謀劃，牢牢把握人工智能發展新階段國際競爭的戰略主動，打造競爭新優勢、開拓發展新空間，有效保障國家安全。
人工智能成為經濟發展的新引擎。人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎，重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從宏觀到微觀各領域的智能化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式，引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。我國經濟發展進入新常態，深化供給側結構性改革任務非常艱鉅，必須加快人工智能深度應用，培育壯大人工智能產業，為我國經濟發展注入新動能。
人工智能帶來社會建設的新機遇。我國正處於全面建成小康社會的決勝階段，人口老齡化、資源環境約束等挑戰依然嚴峻，人工智能在教育、醫療、養老、環境保護、城市運行、司法服務等領域廣泛應用，將極大提高公共服務精準化水平，全面提升人民生活品質。人工智能技術可準確感知、預測、預警基礎設施和社會安全運行的重大態勢，及時把握羣體認知及心理變化，主動決策反應，將顯著提高社會治理的能力和水平，對有效維護社會穩定具有不可替代的作用。
人工智能發展的不確定性帶來新挑戰。人工智能是影響面廣的顛覆性技術，可能帶來改變就業結構、衝擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關係準則等問題，將對政府管理、經濟安全和社會穩定乃至全球治理產生深遠影響。在大力發展人工智能的同時，必須高度重視可能帶來的安全風險挑戰，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低風險，確保人工智能安全、可靠、可控發展。
我國發展人工智能具有良好基礎。國家部署了智能製造等國家重點研發計劃重點專項，印發實施了“互聯網+”人工智能三年行動實施方案，從科技研發、應用推廣和產業發展等方面提出了一系列措施。經過多年的持續積累，我國在人工智能領域取得重要進展，國際科技論文發表量和發明專利授權量已居世界第二，部分領域核心關鍵技術實現重要突破。語音識別、視覺識別技術世界領先，自適應自主學習、直覺感知、綜合推理、混合智能和羣體智能等初步具備跨越發展的能力，中文信息處理、智能監控、生物特徵識別、工業機器人、服務機器人、無人駕駛逐步進入實際應用，人工智能創新創業日益活躍，一批龍頭骨幹企業加速成長，在國際上獲得廣泛關注和認可。加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環境有機結合，形成了我國人工智能發展的獨特優勢。
同時，也要清醒地看到，我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍存在差距，缺少重大原創成果，在基礎理論、核心算法以及關鍵設備、高端芯片、重大產品與系統、基礎材料、元器件、軟件與接口等方面差距較大；科研機構和企業尚未形成具有國際影響力的生態圈和產業鏈，缺乏系統的超前研發佈局；人工智能尖端人才遠遠不能滿足需求；適應人工智能發展的基礎設施、政策法規、標準體系亟待完善。
面對新形勢新需求，必須主動求變應變，牢牢把握人工智能發展的重大歷史機遇，緊扣發展、研判大勢、主動謀劃、把握方向、搶佔先機，引領世界人工智能發展新潮流，服務經濟社會發展和支撐國家安全，帶動國家競爭力整體躍升和跨越式發展。
二、總體要求
（一）指導思想。
全面貫徹黨的十八大和十八屆三中、四中、五中、六中全會精神，按照“五位一體”總體佈局和“四個全面”戰略佈局，認真落實黨中央、國務院決策部署，深入實施創新驅動發展戰略，以加快人工智能與經濟、社會、國防深度融合為主線，以提升新一代人工智能科技創新能力為主攻方向，發展智能經濟，建設智能社會，維護國家安全，構築知識羣、技術羣、產業羣互動融合和人才、制度、文化相互支撐的生態系統，前瞻應對風險挑戰，推動以人類可持續發展為中心的智能化，全面提升社會生產力、綜合國力和國家競爭力，為加快建設創新型國家和世界科技強國、實現“兩個一百年”奮鬥目標和中華民族偉大復興中國夢提供強大支撐。
（二）基本原則。
科技引領。把握世界人工智能發展趨勢，突出研發部署前瞻性，在重點前沿領域探索佈局、長期支持，力爭在理論、方法、工具、系統等方面取得變革性、顛覆性突破，全面增強人工智能原始創新能力，加速構築先發優勢，實現高端引領發展。
系統佈局。根據基礎研究、技術研發、產業發展和行業應用的不同特點，制定有針對性的系統發展策略。充分發揮社會主義制度集中力量辦大事的優勢，推進項目、基地、人才統籌佈局，已部署的重大項目與新任務有機銜接，當前急需與長遠發展梯次接續，創新能力建設、體制機制改革和政策環境營造協同發力。
市場主導。遵循市場規律，堅持應用導向，突出企業在技術路線選擇和行業產品標準制定中的主體作用，加快人工智能科技成果商業化應用，形成競爭優勢。把握好政府和市場分工，更好發揮政府在規劃引導、政策支持、安全防範、市場監管、環境營造、倫理法規制定等方面的重要作用。
開源開放。倡導開源共享理念，促進產學研用各創新主體共創共享。遵循經濟建設和國防的建設協調發展規律，促進軍民科技成果雙向轉化應用、軍民創新資源共建共享，形成全要素、多領域、高效益的軍民深度融合發展新格局。積極參與人工智能全球研發和治理，在全球範圍內優化配置創新資源。
（三）戰略目標。
分三步走：
第一步，到20xx年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智能產業成為新的重要經濟增長點，人工智能技術應用成為改善民生的新途徑，有力支撐進入創新型國家行列和實現全面建成小康社會的奮鬥目標。
——新一代人工智能理論和技術取得重要進展。大數據智能、跨媒體智能、羣體智能、混合增強智能、自主智能系統等基礎理論和核心技術實現重要進展，人工智能模型方法、核心器件、高端設備和基礎軟件等方面取得標誌性成果。
——人工智能產業競爭力進入國際第一方陣。初步建成人工智能技術標準、服務體系和產業生態鏈，培育若干全球領先的人工智能骨幹企業，人工智能核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。
——人工智能發展環境進一步優化，在重點領域全面展開創新應用，聚集起一批高水平的人才隊伍和創新團隊，部分領域的人工智能倫理規範和政策法規初步建立。
第二步，到20xx年人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。
——新一代人工智能理論與技術體系初步建立，具有自主學習能力的人工智能取得突破，在多領域取得引領性研究成果。
——人工智能產業進入全球價值鏈高端。新一代人工智能在智能製造、智能醫療、智慧城市、智能農業、國防的建設等領域得到廣泛應用，人工智能核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元。
——初步建立人工智能法律法規、倫理規範和政策體系，形成人工智能安全評估和管控能力。
第三步，到20xx年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，智能經濟、智能社會取得明顯成效，為躋身創新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。
——形成較為成熟的新一代人工智能理論與技術體系。在類腦智能、自主智能、混合智能和羣體智能等領域取得重大突破，在國際人工智能研究領域具有重要影響，佔據人工智能科技制高點。
——人工智能產業競爭力達到國際領先水平。人工智能在生產生活、社會治理、國防的建設各方面應用的廣度深度極大拓展，形成涵蓋核心技術、關鍵系統、支撐平台和智能應用的完備產業鏈和高端產業羣，人工智能核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。
——形成一批全球領先的人工智能科技創新和人才培養基地，建成更加完善的人工智能法律法規、倫理規範和政策體系。
（四）總體部署。
發展人工智能是一項事關全局的複雜系統工程，要按照“構建一個體系、把握雙重屬性、堅持三位一體、強化四大支撐”進行佈局，形成人工智能健康持續發展的戰略路徑。
構建開放協同的人工智能科技創新體系。針對原創性理論基礎薄弱、重大產品和系統缺失等重點難點問題，建立新一代人工智能基礎理論和關鍵共性技術體系，佈局建設重大科技創新基地，壯大人工智能高端人才隊伍，促進創新主體協同互動，形成人工智能持續創新能力。
把握人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的特徵。既要加大人工智能研發和應用力度，最大程度發揮人工智能潛力；又要預判人工智能的挑戰，協調產業政策、創新政策與社會政策，實現激勵發展與合理規制的協調，最大限度防範風險。
堅持人工智能研發攻關、產品應用和產業培育“三位一體”推進。適應人工智能發展特點和趨勢，強化創新鏈和產業鏈深度融合、技術供給和市場需求互動演進，以技術突破推動領域應用和產業升級，以應用示範推動技術和系統優化。在當前大規模推動技術應用和產業發展的同時，加強面向中長期的研發佈局和攻關，實現滾動發展和持續提升，確保理論上走在前面、技術上佔領制高點、應用上安全可控。
全面支撐科技、經濟、社會發展和國家安全。以人工智能技術突破帶動國家創新能力全面提升，引領建設世界科技強國進程；通過壯大智能產業、培育智能經濟，為我國未來十幾年乃至幾十年經濟繁榮創造一個新的增長週期；以建設智能社會促進民生福祉改善，落實以人民為中心的發展思想；以人工智能提升國防實力，保障和維護國家安全。
三、重點任務
立足國家發展全局，準確把握全球人工智能發展態勢，找準突破口和主攻方向，全面增強科技創新基礎能力，全面拓展重點領域應用深度廣度，全面提升經濟社會發展和國防應用智能化水平。
（一）構建開放協同的人工智能科技創新體系。
圍繞增加人工智能創新的源頭供給，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、基礎平台、人才隊伍等方面強化部署，促進開源共享，系統提升持續創新能力，確保我國人工智能科技水平躋身世界前列，為世界人工智能發展作出更多貢獻。
1.建立新一代人工智能基礎理論體系。
聚焦人工智能重大科學前沿問題，兼顧當前需求與長遠發展，以突破人工智能應用基礎理論瓶頸為重點，超前佈局可能引發人工智能範式變革的基礎研究，促進學科交叉融合，為人工智能持續發展與深度應用提供強大科學儲備。
突破應用基礎理論瓶頸。瞄準應用目標明確、有望引領人工智能技術升級的基礎理論方向，加強大數據智能、跨媒體感知計算、人機混合智能、羣體智能、自主協同與決策等基礎理論研究。大數據智能理論重點突破無監督學習、綜合深度推理等難點問題，建立數據驅動、以自然語言理解為核心的認知計算模型，形成從大數據到知識、從知識到決策的能力。跨媒體感知計算理論重點突破低成本低能耗智能感知、複雜場景主動感知、自然環境聽覺與言語感知、多媒體自主學習等理論方法，實現超人感知和高動態、高維度、多模式分佈式大場景感知。混合增強智能理論重點突破人機協同共融的`情境理解與決策學習、直覺推理與因果模型、記憶與知識演化等理論，實現學習與思考接近或超過人類智能水平的混合增強智能。羣體智能理論重點突破羣體智能的組織、湧現、學習的理論與方法，建立可表達、可計算的羣智激勵算法和模型，形成基於互聯網的羣體智能理論體系。自主協同控制與優化決策理論重點突破面向自主無人系統的協同感知與交互、自主協同控制與優化決策、知識驅動的人機物三元協同與互操作等理論，形成自主智能無人系統創新性理論體系架構。
佈局前沿基礎理論研究。針對可能引發人工智能範式變革的方向，前瞻佈局高級機器學習、類腦智能計算、量子智能計算等跨領域基礎理論研究。高級機器學習理論重點突破自適應學習、自主學習等理論方法，實現具備高可解釋性、強泛化能力的人工智能。類腦智能計算理論重點突破類腦的信息編碼、處理、記憶、學習與推理理論，形成類腦複雜系統及類腦控制等理論與方法，建立大規模類腦智能計算的新模型和腦啟發的認知計算模型。量子智能計算理論重點突破量子加速的機器學習方法，建立高性能計算與量子算法混合模型，形成高效精確自主的量子人工智能系統架構。
開展跨學科探索性研究。推動人工智能與神經科學、認知科學、量子科學、心理學、數學、經濟學、社會學等相關基礎學科的交叉融合，加強引領人工智能算法、模型發展的數學基礎理論研究，重視人工智能法律倫理的基礎理論問題研究，支持原創性強、非共識的探索性研究，鼓勵科學家自由探索，勇於攻克人工智能前沿科學難題，提出更多原創理論，作出更多原創發現。