作者：?稻香湖智庫

一、成立背景

2019年、2023年美國兩次發布《國家人工智能研究與發展戰略計劃》的更新版本，強調了在人工智能具有長期回報潛力的領域對開展長期研究投資和開放合作的必要性。通過創建人工智能研究中心，旨在實現《戰略計劃》所提出的目標、以維持美國在智能領域的全球領導地位。

2019年10月，美國國家科學基金會（NSF）協同聯邦機構，包括國土安全部（DHS）、國防部（DOD）、教育部（ED）、農業部（USDA）等共同啟動了國家人工智能研究中心計劃（National AI Research Institutes program）。每個國家人工智能研究中心都是研究和教育合作平臺，通過聚集高校、產業界、政府等各領域的人才、想法和方法，形成美國最大的人工智能研究生態系統，以應對前沿智能挑戰并擴大影響力。多個國家人工智能研究中心共同構建國家智能研究生態網絡，旨在加速人工智能及相關領域科學研究、助力經濟社會發展、壯大美國勞動力。

2020年至2023年陸續成立了25個國家人工智能研究中心，每個中心經費投入約400萬美元/年，25個中心5年總經費支持超5億美元。經費主要來自國家科學基金會和農業部，國土安全部和國防部等聯邦部門、以及谷歌和英特爾等企業也為相關研究中心提供部分資金支持。近期，25個中心共建人工智能研究中心虛擬聯盟組織 （AI Institutes Virtual Organization，AIVO），旨在以多種方式連接和支持相關機構。?

二、目標要求

基于已有25個智能研究中心構建的生態網絡，科學家、工程師和教育工作者等共同致力于推進人工智能的研究前沿，通過推進多學科、多利益相關者的研究，以應對人工智能研究中更大規模、更長時間范圍的挑戰。各研究中心的建設和運行具有以下共同要求：

推進基礎人工智能研究。包括理解思維和智能行為背后的機制、為其在機器中的實現提供新的知識或方法、以及解決其他基礎人工智能研究優先事項。

開展受使用啟發的研究。受使用啟發的研究既能為基礎人工智能進步提供信息，又能推動科學和工程相關部門、經濟部門、社會需求的創新。受使用啟發的研究能夠促進研究人員之間的協同創新，還能通過與工業伙伴、公共決策者、科學教育界等開展科技信息交流來加強知識的轉移轉化。

積極培養下一代人才和勞動力隊伍。智能研究中心利用其研究領域的基礎和遠見卓識，推動針對本科生、研究生和博士后等研究人員量身定制的智能創新教育和發展，以及通過社區學院等開展技術勞動力培訓，以建立多元化、訓練有素的人才/勞動力隊伍，并增強公眾對人工智能的理解。

組建多學科研究團隊。人工智能研究中心是由科學家、工程師和教育工作者等組成的持續的多學科團體，適合于大規模、長期的研究課題/議程，以推進人工智能研究并在事關國家戰略的關鍵領域開展人工智能驅動的創新。中心的多學科性質將超越單一機構能力、增強研究的前瞻性和適應性。

每個中心由多個機構/組織協作運營。NSF和合作機構尋求分布在全國各地的組織來組建和運營國家人工智能研究網絡，吸引不同區域的各類機構參與，促進研究、教育和能力建設相結合。每個研究中心都將有一個牽頭的首席科學家（主任），以管理一個集研究、教育、擴大參與和知識轉移于一體的多元化創新機構。每個中心還將配備一名總經理/項目經理和適當的管理團隊，以監督機構運作。同時，所有中心都需要一個外部咨詢委員會。

研究中心具有“紐帶”功能。中心作為紐帶點，與來自高校、聯邦機構、行業、非營利組織/基金會、中心/研究所等各類合作伙伴建立聯系。“紐帶點”功能是一組積極的優先事項、計劃、機制等，人工智能研究中心借此尋求外部合作的持續增長，將人員、想法、問題和技術方法聚集在一起，發揮更強的創新和賦能作用，實現擴大參與研究、教育和知識轉移等使命。

三、空間布局

2020-2023年授予的三批共25個國家智能研究中心，其牽頭機構主要分布在美國西部和東北部地區的10余個州，牽頭+共建機構則分布在美國的40多個州，西部和東北部地區的機構數量相對更多。當前已初步形成覆蓋全美的國家人工智能研究+教育+成果轉移的綜合型生態網絡，未來隨著新中心的成立還將持續擴展。

四、研究領域

2020年-2023年，NSF先后發布和更新了4個版本的國家智能研究中心申報指南（nsf20503-nsf20604-nsf22502-nsf23610），對研究領域保持動態更新，圍繞科研、教育、產業、基礎設施、氣候農林等關鍵性戰略性問題/需求開展布局，可大致分為兩大類別下的若干主題。

圖2020年-2023年國家智能研究中心研究領域變遷匯總

基礎人工智能研究。涵蓋“可信賴的人工智能、機器學習的基礎、人工智能的神經和認知基礎、加強人工智能（較強的弱人工智能和強人工智能）”等可能實現基礎科學突破的關鍵主題。

受使用啟發的研究。涵蓋“人工智能驅動的農業和糧食系統創新、人工智能增強學習教育、人工智能增強物理學/生物學/材料學/天文學等自然科學研發創新、人工智能增強網絡設施/供應鏈優化/關鍵決策等經濟和社會發展效能提升”等主題。

各中心按照指南要求同步推進基礎人工智能研究和受使用啟發的研究兩大類別工作，并加強基礎研究和應用基礎研究的互促。同時，NSF最新指南（23610）中發布的智能賦能天文科學、智能賦能材料科學、加強人工智能三類研究主題的數家智能研究中心，計劃將在2024-2025財年陸續成立運行。

五、特點與啟示

具備相關條件的中心按照指南要求進行申報、在獲得NSF等機構授權后正式組建運行，根據對已有25個中心的調研，在建設運行方面具有以下特征和啟示。

Part.1/?一體化+分布式戰略部署

人工智能作為賦能型技術天然具有兩用性，因此國家人工智能研究中心的戰略布局呈現一體化特征。宏觀層面，聯邦牽頭和協調機構涵蓋國家科學基金（NSF）、國防部（DOD）、國土安全部（DHS）、國家標準與技術研究院（NIST）等相關部門，軍地雙方共同制定研究目標并投入經費和人員，有利于順暢調動國防和經濟等各領域資源，一體化布局和統籌推進人工智能的研發、教育和產業化應用。中觀層面，部分中心的基礎智能研究（如機器學習基礎、可信賴的人工智能、人機交互協作）和受使用啟發的研究（如智能網絡基礎設施、未來邊緣網絡、智能支撐關鍵決策）具有兩用屬性，能夠有效支撐國防和經濟社會發展。

圖 美國國家人工智能研究中心的一體化、分布式部署示意圖

人工智能涉及多學科和多技術，涵蓋算據、算法、算力等多領域，現階段尚難以形成類似原子彈、載人航天這樣目標清晰的舉國型任務/工程，美國相應采取了政府引導+多集群自主協作攻關的分布式戰略。此次國家人工智能研究中心的分布式布局，不僅體現在時空維度-如遍布美國40多個州、涉及數百家高校和研發機構、分階段批復，而且體現在研究維度-如基礎研究涵蓋機器智能、生物智能等不同路線，使用啟發研究涉及氣候農林、交通/網絡基礎設施、重大社會決策等多個關鍵領域。參考歷史上美國水星計劃前期的自由式探索經驗，戰略任務尚未明晰階段，由各集群分領域探索和試錯，不僅有利于積累多方向的技術基礎、實現創新突破，也有利于開展動態調整、分散技術和工程等風險。

Part.2/?基礎研究和受使用啟發研究的相互促進

???國家智能研究中心的申報指南中，明確提出了所有中心都應同步推進基礎人工智能研究和受使用啟發的研究。其中基礎智能研究旨在開發獨立于特定應用領域的一般理論和方法，受使用啟發的研究通過將研究置于應用領域來尋求人工智能的新方法和深度理解，兩類研究互促形成創新突破和應用優化的良性循環。

圖 國家智能研究中心基礎研究和使用啟發研究互促示意圖

以人工智能優化運營研究中心（AI4OPT）為例，中心受4大典型使用場景啟發布局了7大基礎研究方向（端到端優化、不確定條件下決策、強化學習等），旨在加快解決實際挑戰：如何設計敏捷、可持續、有彈性和公平的供應鏈？如何運行由分布式可再生能源提供動力的能源系統？如何在芯片設計和整個制造過程中更好實現硬件和軟件算法的配合？如何優化糧食-水-能源體系以建立可持續的生態系統？

圖人工智能優化運營研究中心（AI4OPT）的基礎研究+使用啟發研究布局

Part.3/?網絡化和扁平化的組織架構??

根據指南建設要求，各智能研究中心均采取“牽頭機構+聯合共建機構+合作機構”的網絡化組織模式，其中牽頭機構和聯合共建機構為美國本土高校或非盈利學術組織，合作機構則涵蓋更多類型。例如，人工智能和基礎交互研究中心（IAIFI）由麻省理工大學牽頭，聯合哈佛大學、東北大學和塔夫茨大學共同建設運行，合作成員包括費米實驗室、阿貢實驗室、亞馬遜、IBM、英偉達、DEEPMIND、歐洲核子研究中心（CERN）、索尼（日）、Yandex（俄）等機構。部分大學牽頭或參與的運營中心不止一家，例如麻省理工學院既是智能和基礎交互研究中心的牽頭機構、又是大規模學習優化研究中心的共建機構；又如佐治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）共牽頭3家智能研究中心的建設運營（AI-CARING、AI4OPT、ALOE），涉及養老護理、優化運營、在線教育等不同領域，能夠加快研究領域和機構的交叉互促。

近期成立了人工智能研究中心虛擬組織并建設了獨立網站（AIVO，https://aiinstitutes.org/），提供內部交流平臺、組織智能機構領導力峰會SAIL等論壇會議、對外更新活動日歷和新聞等服務，旨在以各種形式支持25個中心、加速構建美國智能創新生態網絡。

圖 人工智能研究中心虛擬聯盟組織（AIVO）網站界面

根據公開信息，現階段各智能研究中心的規模多在40-50人、個別規模較大的可達80-100人，依據人員規模、智能領域研發特點和外部合作需求采取扁平化組織架構。各研究中心設置首席科學家兼中心主任1位（來自牽頭機構），涵蓋主要研究方向首席和高級項目經理的領導團隊5-7人，來自牽頭機構、共建機構及合作機構的研究人員數十人，以及5-10人的外部咨詢委員會，同時多個中心根據運營目標設置了外部合作對接小組、教育和培訓小組、智能倫理小組等。

圖 扁平化組織架構示意圖-以人工智能大規模優化學習中心（TILOS）為例

Part.4/?人才、經費、軟硬件等創新要素的多元共享???

當前處于中心組建初期，創新要素的來源多樣化并初步實現資源共享，逐步發揮指南中要求的創新紐帶功能。

各中心領導團隊多為相關領域的資深學者/專家，部分主任兼任其他智能機構的領導，部分中心的經理或領導團隊成員來自國防、工業等機構，可為中心帶來相關領域的研究團隊、項目成果、合作網絡等獨有資源。例如，基于代理的網絡威脅智能響應研究中心（Action）主任Giovanni Vigna，既是加州大學圣芭芭拉分校教授、也是黑客組織Shellphish創始人，能夠從基礎研究和網絡攻防實戰等多維度指導中心的相關工作。又如，利用下一代網絡的邊緣計算智能研究中心（Athena）的高級經理Jeffrey L. Krolik既是杜克大學教授、同時擁有DARPA、海軍研究辦公室等從業背景，能夠更有效的推進邊緣計算生態系統在民用和國防設施中的一體化研發和應用部署。

各智能研究中心的經費主要來自國家科學基金（NSF）、農業部（USDA）兩大聯邦部門，同時國防部（DOD）、國土安全部（DHS）等部門提供部分支持，每個中心每年400萬美元、4-5年的首輪資助周期內合計1600-2000萬美元。此外，部分中心還有來自合作企業等機構的研究支持、捐贈或會員費，相關企業既包括谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、英偉達等智能領域的龍頭企業，也有楊森制藥（分子發現合成策略和制造研究中心，MMLI）、索尼（人工智能和基礎交互研究中心，IAIFI）等相關應用領域的領軍企業。

部分中心通過公開網絡或數據平臺促進軟硬件和數據的共享，使得相關領域的研究人員和公眾能夠更便利的訪問產品和數據,以加速智能創新成果的交流和擴散。例如，天氣、氣候和沿海海洋學可信人工智能研究中心（AI2ES）創建了一個組織帳戶（https://github.com/ai2es）共享一般代碼和數據，而大型數據集則通過OURRstore項目進行共享，OURRstore是NSF資助的依托OU超級計算機的大型數據項目。又如，分子發現、合成策略和制造研究中心（MMLI）能夠共享牽頭機構伊利諾伊大學的國家超算中心基礎設施，更好支持中心實現數據的高效收集、共享、發現和分析，從而加速開發新的算法和模型。

Part.5/?研發、教育和產業的協同推進?

各智能研究中心響應指南中“積極培養下一代人才和勞動力隊伍”、“發揮紐帶功能”等要求，促進所在領域學術界與工業屆、教育界等機構的協作，加快智能研發成果在產業和教育培訓領域的應用、反饋和修正迭代。

圖?AI-EDGE中心的三個應用驗證平臺

智能研究中心內部高校與企業的協作通過出資支持、人員研發合作、成果轉移和驗證等多種形式開展。例如，未來邊緣網絡和分布式人工智能研究中心（AI-EDGE）在設置面向網絡的智能和面向智能的網絡兩大研究方向的基礎上，促進來自不同機構的人員開展合作研究，同時俄亥俄州立大學等高校與IBM、AT&T、微軟等企業聯合開發運行了3個應用驗證平臺-泛在傳感器/網絡、人機移動性、可編程/虛擬化6G網絡，以縮短跨學科的基礎研究和用例研究之間的反饋時間，促進良性循環、產生級聯效應。

智能研究中心通過提供線上/線下培訓課程、組織夏令營等交流實踐活動、提供研究和教育工具/方法等途徑，促進各年齡段美國民眾對于智能的了解以及相關技能的掌握。例如，天氣、氣候和沿海海洋學可信人工智能研究中心（AI2ES）在社區大學開設了人工智能/機器學習課程、獲得的證書可在社區學院和大學課程中累加，并為教育和勞動力再培訓開發和共享AI/ES 課程、組織暑期編碼營等活動。又如，人工智能成人學習和在線教育研究中心（AI-ALOE）一方面推進人工智能教學和學習助手的開發，另一方面開展教育學習場景下基于認知的人工智能、人機協作等基礎研究，以提高成人在線教育的質量，使智能教育易獲得、可負擔、更公平。

編輯：黃飛

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