导读：很多朋友问到关于欧盟人工智能特点是什么的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
什么是人工智能？从世界范围看，人工智能研发与应用的趋势怎样？
人工智能是一种能够和人类智能行为相媲美的新型智能机器，人工智能研发与应用的趋势如下。
一、人工智能
人工智能是一门试图理解智能本质的计算机科学，并研制出一种能够与人类智能行为相媲美的新型智能机器，其研究范围包括机器人，语言识别，图像识别，自然语言处理以及专家系统。
人工智能能够模仿人类的意识、思维等信息，能够和人类一样思维，甚至超越人类的智力。
二、人工智能产业规模保持快速增长
近几年，人工智能技术突飞猛进，极大地改变了人们的生产和生活方式。
人工智能已经全面商业化，已经在金融、医疗、制造、教育、安全等各个行业中得到了广泛的应用。随着人工智能技术的普及和商品化，企业数字化、产业链结构和信息利用率的不断提高。
美国，欧盟，英国，日本，中国，中国，都对人工智能的发展给予了积极的支持。
据有关数据，目前世界范围内的人工智能产业已经从2017年的6900亿美元增长到了2021年的3万亿，预计到2025年将会达到6万亿，而2017-2025年，其复合增长率将超过30%。
三、人工智能应用不断深化
在过去的十多年里，由于深度学习等算法的突破，计算能力的提高，大量的数据的积累，使得人工智能从实验室到工业应用。深度学习是人工智能的重要标志，它在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等方面得到了广泛的应用。
人工智能与云计算、大数据等支撑技术的结合越来越紧密，在数据处理、模型训练、部署运营、监控等各个方面都得到了极大的发展。
人工智能的发展概况
探讨人工智能，就要回答什么是智能的问题，综合各类定义，智能是一种知识与思维的合成,是人类认识世界和改造世界过程中的一种分析问题和解决问题的综合能力。对于人工智能，美国麻省理工学院的温斯顿教授提出“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作”，斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授提出“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学”。综合来看人工智能是相对人的智能而言的。其本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。是研究、开发模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
（一）感知、处理和反馈构成人工智能的三个关键环节
人工智能经过信息采集、处理和反馈三个核心环节，综合表现出智能感知、精确性计算、智能反馈控制，即感知、思考、行动三个层层递进的特征。
智能感知：智能的产生首先需要收集到足够多的结构化数据去表述场景，因此智能感知是实现人工智能的第一步。智能感知技术的目的是使计算机能 “听”、会“看”,目前相应的计算机视觉技术和自然语言处理技术均已经初步成熟，开始商业化尝试。
智能处理：产生智能的第二步是使计算机具备足够的计算能力模拟人的某些思维过程和行为对分析收集来的数据信息做出判断，即对感知的信息进行自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反映。具体的研究领域包括知识表达、自动推理、机器学习等，与精确性计算及编程技术、存储技术、网络技术等密切相关，是大数据技术发展的远期目标，目前该领域研究还处于实验室研究阶段，其中机器学习是人工智能领域目前热度最高，科研成果最密集的领域。
智能反馈：智能反馈控制将前期处理和判断的结果转译为肢体运动和媒介信息传输给人机交互界面或外部设备，实现人机、机物的信息交流和物理互动。智能反馈控制是人工智能最直观的表现形式，其表达能力展现了系统整体的智能水平。智能反馈控制领域与机械技术、控制技术和感知技术密切相关，整体表现为机器人学，目前机械技术受制于材料学发展缓慢，控制技术受益于工业机器人领域的积累相对成熟。
（二）深度学习是当前最热的人工智能研究领域
在学术界，实现人工智能有三种路线，一是基于逻辑方法进行功能模拟的符号主义路线，代表领域有专家系统和知识工程。二是基于统计方法的仿生模拟的连接主义路线，代表领域有机器学习和人脑仿生，三是行为主义，希望从进化的角度出发，基于智能控制系统的理论、方法和技术，研究拟人的智能控制行为。
当前，基于人工神经网络的深度学习技术是当前最热的研究领域，被Google，Facebook，IBM，百度，NEC以及其他互联网公司广泛使用，来进行图像和语音识别。人工神经网络从上个世纪80年代起步，科学家不断优化和推进算法的研究，同时受益于计算机技术的快速提升，目前科学家可以利用GPU（图形处理器）模拟超大型的人工神经网络；互联网业务的快速发展，为深度学习提供了上百万的样本进行训练，上述三个因素共同作用下使语音识别技术和图像识别技术能够达到90%以上的准确率。
（三）主要发达国家积极布局人工智能技术，抢占战略制高点。
各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入，其中美国政府主要通过公共投资的方式牵引人工智能产业的发展，2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业，投入方向之一便是“国家机器人计划”。
在技术方向上，美国将机器人技术列为警惕技术，主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。
现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术，二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及，云计算、大数据等技术的不断发展，未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现，机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括：建立开放系统机器人架构（包括通用的硬件与软件平台）、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。
由于深度学习的成功，学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展，将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆，同时可以触类旁通并实现对知识的创造，这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力，与人类大脑的功能几无二致。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划，宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年初宣布，石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”，并为此设立专项研发计划，每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片，利用这些芯片，人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程，预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。
（四）高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资，加快产业化进程。
谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购，在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才，收购了DeepMind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman，又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究，并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局（DARPA）投资1.5亿美元，历时5年的CALO（ Cognitive Assistant that Learns and Organizes）项目，是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015 年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业
（五）人工智能的实际应用
人工智能概念从1956年提出，到今天初步具备产品化的可能性经历了58年的演进，各个重要组成部分的研究进度和产品化水平各不相同。人工智能产品的发展是一个渐进性的过程，是一个从单一功能设备向通用设备，从单一场景到复杂场景，从简单行为到复杂行为的发展过程，具有多种表现形式。
人工智能产品近期仍将作为辅助人类工作的工具出现，多表现为传统设备的升级版本，如智能/无人驾驶汽车，扫地机器人，医疗机器人等。汽车、吸尘器等产品和人类已经有成熟的物理交互模式，人工智能技术通过赋予上述产品一定的机器智能来提升其自动工作的能力。但未来将会出现在各类环境中模拟人类思维模式去执行各类任务的真正意义的智能机器人，这类产品没有成熟的人机接口可以借鉴，需要从机械、控制、交互各个层面进行全新研发。
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人工智能的6个智能分级
无论在自然界还是人类 社会 都存在智能和知识的分级现象，譬如，对于蚂蚁，鱼，猴子和人类，虽然都属于生命系统，其种群个体也都存在智能的差异，但总体上蚂蚁，鱼，猴子和人类从种群上看，其智能水平存在明显的等级差异。
人类的教育体系也存在分级问题，例如本科，硕士，博士的分级，助理研究员，副教授，教授的分级。等级内部进行考核有优劣之分。但在不同等级间，需要在知识，能力，资历上有的明显提升和考核才能进行升级。
回到人工智能系统的智力分级问题上（本研究中人也是一种特殊的人工智能系统），从常识上说我们提到的智能冰箱，智能微波炉，智能扫地机器人，工业机器人，IBM沃森系统，谷歌大脑，百度大脑系统等，也存在着巨大的差异。如何区分这种差异，我们对这些人工智能系统进行了6个等级的智能分级。
人工智能系统的6个智能等级划分
1）人工智能系统的第0级系统
其实“标准智能系统”延伸出来的分级规则中，还有一些组合，例如，可以信息输入，但不能信息输出，或者可以信息输出，但不能信息输入，或者可以创新创造，但知识库不能增长，这些在现实中不能找得对应系统范例的案例，我们将其统一划归到”人工智能系统的第0级系统“，也可以叫”人工智能系统的特异类系统“
2）人工智能系统的第1级系统
石头有没有智慧，这原本是一个哲学问题，有一种叫泛灵论的思想就认为石头有智慧，泛灵论为发源并盛行于17世纪的哲学思想，后来其被广泛扩充解释为泛神论，逐渐演变为宗教信仰种类之一。泛灵论认为天下万物皆有灵魂或自然精神，并在控制间影响其它自然现象。倡导此理论者，认为该自然现象与精神也深深影响人类 社会 行为。简言之，泛灵论支持者认为“一棵树和一块石头都跟人类一样，具有同样的价值与权利”。当然这种观点从科学的角度看，只能算作猜想或哲学思考。
从”标准智能模型“延伸的第一套规则”能不能和测试者（人类）进行信息交互“看，因为石头不能与人类进行信息交互，也许它内部有知识库，能够创新知识，或者能够与其他石头进行信息交互，但对人类测试者是黑箱，不能了解。
因此不能与测试者（人类）进行信息交互的物体和系统可以定义为”人工智能系统的第1级系统“
3）人工智能系统的第2级系统
很多家用电器被称作智能家电，如智能冰箱，智能电视，智能微波炉，智能扫地机。这些系统大多有一个特点，虽然它们内部有或多或少的控制程序信息，但一旦出厂后，就无法再更新他们的控制程序，不能进行升级，更不会自动的学习或产生新的知识，譬如智能洗衣机，人们按什么键，洗衣机就启动什么功能。从购买到损坏不会发生变化。（故障除外）。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，但它的控制程序或知识库从诞生时就不再发生变化。这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第2级系统“
4）人工智能系统的第3级系统
家用电脑是我们常用的智能设备，与2级智能系统不同，家用电脑和手机的操作系统往往可以定期升级，从windows1.0到windows10.0,从android1.0到android5，其内部的应用程序也可以根据不同需要不断更新升级。这样家用电脑，手机等设备随时使用的时间，其功能会变得越来越强大，可以应对的场景也越来越多。除了家用电脑，很多家用电器，生产机器人也都开始留有接口，可以通过外接设备进行系统升级。这一类系统明显要比第1级智能系统要有更强的适应性。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，但这类系统不能与其他系统通过“云端”进行信息交互，控制程序或知识库只能接受usb,光盘等外接设备进行程序或信息升级，这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第3级系统“
5）人工智能系统的第4级系统
2011年欧盟资助了一个叫做RoboEarth的项目，该项目旨在让机器人可以通过互联网分享知识，并且能够获取强大的机器人云服务。
以往的机器人，往往只能依靠编程完成特定的任务，只能借助于人类处理过的信息，完成精确指令和任务，在没有相关程序支持的情况下，就会举步维艰。云机器人借助于网络和云计算，帮助机器 人相互学习、共享知识，不仅能够降低成本，还会帮助机器人提高自学能力、适应能力，推动其更快更大规模普及。云机器人的这些能力提高了其对复杂环境的适应性。
更为常见的是互联网的B/S架构，也就是我们经常使用的网站，搜索引擎，APP等应用。B/S结构是WEB兴起后的一种网络结构模式，WEB浏览器是客户端最主要的应用软件。这种模式统一了客户端，将系统功能实现的核心部分集中到服务器上，简化了系统的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器就可以使用。
无论是云机器人还是互联网的B/S架构，除了具备上述级别系统的功能，还多了一个重要的功能，信息可以通过云端进行信息共享，这样的智能系统就具备了更为强大的智力能力，如谷歌大脑，百度大脑，RoboEarth云机器人项目等。
这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，可以通过“云端”进行信息交互，进行程序或信息升级，但这类系统所有的信息都是直接从外部获得，其内部无法自主的，创新创造的产生新的知识，这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第4级系统“
6）人工智能系统的第5级系统
我们在标准智能模型中，对原来的冯诺依曼架构增加了创新知识模块，就是试图把人纳入到扩展的人工智能系统概念中，人类可以看作是大自然构建的特殊”人工智能系统“，与前四种不同，人类等生命体最大的特征，就是可以不断的创新创造，发现万有引力，元素周期表，撰写出新小说，创造新的音乐，绘画等等，然后通过文章，信件，电报，甚至互联网进行传播，分享。不断的创新创造并能够识别创新创造对只身的用处，让人类占据了地球生态环境下的智力制高点。
因此这种系统能够与人类测试者使用者进行信息交互，可以创新创造的产生新的知识，并可以通过文章，信件，电报，甚至互联网这样的“云端”进行信息交互， 这种系统，我们可以定义为”人工智能系统的第5级系统“
总结：通过”人工智能系统智能分级“与"人工智能系统的智商评测"结合，将对人工智能系统的发展方向，水平，与人类智力水平的关系产生有益的帮助。
无人驾驶原则和公共场所人脸识别，拷问人工智能的底线
技术必须遵从人民的权利，欧盟发布人工智能白皮书
戴姆勒：人类仍将是技术的创造者
1814年，英国人乔治·斯蒂芬森发明了人类历史上第一台蒸汽机车，被称为“旅行者号”，它在前进时不断从烟囱里冒出火来，因此被称为“火车”。
1825年英国建成第一条铁路，当年9月，“旅行者号”机车拖着三十多节小车厢正式试车，以每小时24千米的速度跑完了40千米的路程。
当时，在技术怀疑论者看来，火车头是“邪恶之物”，他们预测人类会因为这项“地狱般的”发明吞下恶果。例如担心火车上冒的烟会毒害乘客，火车气流会引发肺炎，火车快速的节奏会让大脑产生错乱等等。
怀疑论者为何又改变了看法了呢？
戴姆勒董事会成员、负责诚信经营与法律事务白韵格（Renata Jungo Brungger）女士提出了两个方面的原因：一是因为随着时间推移，人们完全适应了这些科技的存在，甚至开始明白了新科技的价值。还有就是，迟早，制约这些新科技的规则会制定出来。
德国时间2019年9月10日上午，她在当天开幕的法兰克福车展上关于戴姆勒人工智能指导原则的演讲时认为，今天数字化转型也正经历着同样的变革，人工智能的兴起也同样如此，它们带来了相似的挑战。
咨询公司普华永道（PwC）预计，到2030年，人工智能将带动中国、北美和欧洲GDP分别增长约26%、14%和10%。这一技术不仅有助于克服气候行动带来的诸多挑战，而且能进一步优化在交通运输、医药和农业等多个领域所取得的成效。
汽车商业评论注意到，虽然技术专家、商界领袖和政府官员都认同人工智能是世界上最具变革性的技术之一，但他们普遍注意到，这也给个人隐私和日常生活也带来了新的风险。
白韵格说：“人工智能已经全面融入到了我们的日常生活当中，在自动驾驶领域就是很好的例证。然而有史以来，每项发明都充满魅力，同时也让人心生敬畏。”
她表示，对于大多数人工智能应用来说，大量的数据必不可少，包括个人数据。然而很多客户并不希望自己的个人信息被泄露。他们担心数据保护并不完善、数据被篡改，或者因此造成失控。有些人甚至担心如此发达的人工智能系统有一天会统治世界。
如何在抓住人工智能所带来的机遇的同时，化解随之而来的危机、恐惧和挑战？
为此，戴姆勒确定了四项原则：合理利用；可解释；保护隐私；安全且可靠。白韵格强调：“人类仍将是技术的创造者！”
博世：人类必须保留对人工智能所做决策的最终控制权
当地时间2020年2月19日，德国工业巨头博世也提出了类似的《AI道德准则》，即人工智能必须安全、可靠且可解释，人类应始终保留对人工智能的控制权。
博世是在当天柏林召开的第七届博世互联世界大会（BCW）开幕式上发布这一指导方针的。
“人工智能是服务于人类的工具，任何可能对人造成影响的人工智能决策都需要人类的监管。”博世首席执行官沃尔克马尔·邓纳尔（Volkmar Denner）如此表示。
此前，博世决定以《世界人权宣言》体现的价值观为基础，积极应对人工智能技术使用过程中出现的道德伦理问题。
博世集团首席数字官兼首席技术官 Michael Bolle博士说：“只有当人们不再将人工智能视为神秘的‘黑匣子’时，信任的种子才会萌芽。而信任将是成就互联化世界不可或缺的要素。”
他表示，新发布的博世《AI道德准则》秉持“科技成就生活之美”的理念，将创新精神与社会责任相结合。
根据博世《AI道德准则》，人工智能必须在某种程度的人为介入或影响的条件下做出决策。它包含了三种机制，它们遵守着一个共同的原则，即博世开发的人工智能产品中，人类必须保留对人工智能所做决策的最终控制权。
第一种机制为人工控制（human-in-command），适用于人工智能仅作为一种辅助工具出现的情境。例如，在决策支持系统中，人工智能协助人们对物体或生物进行分类。
第二种机制为使用阶段的人为干预（human-in-the-loop），适用于人工智能系统可以进行自主决策，但人类能够随时干预其决策的情境。比如驾驶辅助系统，驾驶员可以直接干预停车辅助系统的决策等。
第三种机制为设计阶段的人为干预（human-on-the-loop），适用于紧急制动系统等应用。开发此类智能产品时，专家将定义参数作为人工智能决策的基础，而人类不参与决策，由人工智能进行。但是，工程师可以随时追溯检查机器是否遵守所设定的参数进行决策，必要情况下可以修改参数。
博世计划在今后两年对近2万名员工进行人工智能培训。《AI道德准则》也会作为培训内容的一部分。
据称，到2025年，每款博世产品都将带有人工智能功能，或者在开发和生产过程中运用人工智能技术。
普华永道的一份报告显示，自2018年以来，欧洲各种组织共发表了44份报告，对“人工智能伦理”提出了建议。
脸书：承诺加强应对网络有害信息
汽车商业评论注意到，无论是戴姆勒还是博世，它们对人工智能的关注更多的落脚点是人类对人工智能的控制权，但是来自硅谷的巨头，他们对人工智能的关注点，更多在于隐私方面。
人工智能如今出现在苹果的Siri和Face ID等产品中，也为谷歌的搜索引擎、自动驾驶汽车以及Facebook的广告业务提供动力。2020年1月以来，Facebook、谷歌以及苹果高层纷纷造访布鲁塞尔，因为欧盟将对人工智能监管出台政策。
首先是谷歌母公司Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）来到比利时布鲁塞尔。然后，苹果公司负责人工智能的高级副总裁约翰·詹纳安德里亚（John Giannandrea）也出现在这里。
2018年以来，欧盟通过了有关数字隐私的法律法规，并在反垄断问题上对谷歌和其他公司进行惩处，这也促使世界其他地方相继对科技行业巨头采取更严厉的行动。
欧盟委员会的新的人工智能政策也可能成为其他国家和地区竞相效仿的模板，诸如谷歌、脸书和苹果等这些在人工智能上押下重注的科技巨头非常担心。
皮查伊在造访布鲁塞尔期间发表演讲承认人们确实担心人工智能可能带来的负面影响，需要对人工智能进行适当的监管，但他认为“需要找到一个平衡点”，以确保规则不会扼杀创新。
德国时间2月17日，脸书（Facebook）首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）也加入前往布鲁塞尔的行列，与欧盟委员会执行副主席玛格丽特·韦斯塔格尔（Margrethe Vestager）等当地官员会面。他希望通过承诺加强应对网络有害信息来换取欧盟降低针对域外企业的市场准入门槛。
多年来，美国立法者和监管机构基本上不干涉硅谷公司的发展，允许这些公司不受阻碍地发展，对社交网络上虚假信息的传播等问题几乎不加审查。
韦斯塔格尔将欧洲在科技监管方面更为强硬的立场比作其对农业的监管。美国所允许使用的许多杀虫剂和化学药品在欧洲都是被禁用的。
她表示，欧洲的做法是，如果事情有风险，那么整个社会都希望对此进行监管，“对我们来说，最重要的是创建一个让人们觉得他们可以确信所发生事情的社会”。
韦斯塔格尔负责统筹协调关于欧洲人工智能政策的初稿。2019年12月1日正式出任欧盟委员会主席的物理学家冯德莱恩（Ursula von der Leyen）上任之初就给了韦斯塔格尔100天的最后期限，让她在截止日期之前公布一份关于人工智能的初步提案。
韦斯塔格尔表示自己并不担心人工智能在Spotify上推荐一首歌曲或在Netflix上推荐一部电影，她关注的是决定谁能获得贷款或诊断出什么疾病的人工智能算法。
她对面部识别技术的广泛应用格外担忧，并表示在这项技术“无处不在”之前可能需要有新的限制。当时还曾经传出欧盟人工智能白皮书草案建议3至5年内禁止人脸识别技术应用于公共场所。
欧盟：技术必须遵从人民的权利
2月19日，也就是博世推出《AI道德准则》的当天，欧盟委员会主席冯德莱恩在布鲁塞尔发布了《人工智能白皮书》，它包括了有关企业如何使用人工智能这一史无前例的规定。
这份大约30页的白皮书由政策框架和未来监管框架要素两部分组成，概述了欧委会的AI战略：既要在经济上迅速发展以赢下科技竞争，又要在道德上符合欧洲大陆的价值标准。
欧盟委员会指出，人工智能发展迅猛，欧洲需要为此增加投资，同时也要应对一系列潜在风险。冯德莱恩强调，技术必须遵从人民的权利。
白皮书提出要建立一个“可信赖的人工智能框架”，重点聚焦三大目标：研发以人为本的技术；打造公平且具有竞争力的经济；建设开放、民主和可持续的社会。
虽然未来3到5年人脸识别限制条款并未出现在这次正式公布的白皮书中，但白皮书还是在保护公民隐私和数据安全方面制定了一系列措施。
针对人脸识别，白皮书称，收集和使用生物数据用于远程识别目的对基本权利有特定风险，欧盟数据保护规则原则上禁止以识别特定自然人为目的处理生物数据，特殊条件除外。
白皮书表示：“为解决在公共场所以此目的使用人工智能可能引起的社会关切，避免在内部市场出现分裂，欧盟委员会将在欧洲展开广泛辩论，讨论可能正当的应用情况（如有）和共同保障措施。”
同时，人工智能企业必须通过相关部门的安全测试和资质审核才能进入欧盟市场。其中，医疗设备、自动驾驶、社会保障和移动支付等“高风险”行业的人工智能企业均被列为重点审核和监管对象。
欧盟司法委员雷恩德斯指出：“如果自动驾驶汽车出现交通事故，谁将为此承担责任？我们必须对类似问题作出规定。”
未来三个月内，欧盟的这份人工智能白皮书将接受各界人士的公开咨询，再根据反馈结果进行相应修订。
2020年底，欧盟将制定出台《欧盟数字服务法》等具有法律约束力的数字规则，从而对规范市场准入、强化企业责任和保护基本权利等问题作出明确规定。
这些规定不仅适用于欧洲本地企业，也将对在欧盟运营的第三国数字企业产生重要影响。
白皮书：欧洲新数字战略的开始
2010?年以来，欧盟把实现智能增长作为其三大增长目标（智能型增长、可持续增长和包容性增长）之一。
2013 年，宣布正式实施“人类大脑计划”和“石墨烯计划”两个“未来新兴技术旗舰计划”。?欧盟人类大脑计划的主要研究目标是实现对人类大脑的人工模拟，是世界上第一个脑科学大科学工程。
此项计划不仅致力于揭示人类大脑的活动机理和人类认知的本质，而且其理论成果可直接为人工智能发展提供最有力的支持。汽车商业评论认为，这可能也是为什么戴姆勒和博世都更加强调人类对人工智能主导的重要原因。
围绕实现智能增长的目标，欧盟大力推进“数字议程”的实施，着力于构建“数字单一市场”，加速“工业4.0”进程。2017 年，欧盟正式宣布其覆盖全部成员国的数字单一市场步入正式建设阶段。
2018 年，欧盟启动第 3 个未来新兴技术旗舰计划“量子技术”，积极发展量子网络通信和量子计算机等，在数据传输、分析、处理能力上为人工智能发展奠定基础。
从数字医疗到精准农业，从自动驾驶到智慧城市，人工智能技术应用领域广泛，经济潜力巨大，尽管如此，欧盟在人工智能研发和应用方面已经落后于美国和中国。
世界知识产权组织最新发布的统计报告表明，目前全球85%以上的人工智能相关技术专利来自中美两国企业。
最细发布的欧盟《人工智能白皮书》表示，欧洲需要大幅提高人工智能研究和创新领域的投资水平，目标是未来10年中，每年在欧盟吸引200亿欧元的AI技术研发和应用资金。
欧盟估算，欧盟人工智能等数字技术的现有经济规模为3000亿欧元，占欧盟国内生产总值的2.4%，5年之后这一数字将是目前的三倍。人工智能等产业已经为欧盟创造了570万个就业岗位，5年后这一数字最少将会翻一番。
目前，博世在全球7个地点设立了人工智能中心。作为巴登符腾堡州“Cyber Valley”研究联盟的创始成员之一，博世将投资1亿欧元用于建设人工智能园区，该园区的700名专家将很快能够与外部研究人员和初创公司并肩工作。
毫无疑问，这份白皮书代表了欧洲新数字战略的开始，同时对美国及中国科技企业提出了更高的要求。
因此，韦斯塔格表示，人工智能等数字战略的出台，为欧盟提供了成为世界先进技术领导者的第二次机会。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于欧盟人工智能特点是什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～