2021年7月29日，美国国家科学基金会（NSF）宣布对AI扩大投入，向十一个国家人工智能研究院（National Artificial Intelligence Research Institutes）投入 2.2 亿美元科研经费。这是美国政府AI发展战略层面的最新动向，也是由NSF牵头的《国家人工智能研究与发展战略计划》下属的“人工智能研究机构项目（ AI Research Institutes program）”的重要内容。美国本次将政府、高校、互联网巨头三方势力整合一处，努力践行“集全社会资源发展AI”的战略思路，对全球AI发展是一个重要启示。
NSF宣称其正在尝试建立健全、可持续的人工智能研究创新生态，以促进基础性研究的进步，并加速研究成果向市场和应用转化。他们特别强调，加强联邦、研究机构和行业领域之间的合作，促进教育、劳动力培训网络的发展是其扩大AI行业发展的重要举措。据悉，NSF这次投资扩充建立在其2020年的第一轮投资之上，当时该项目共投入科研经费1.4亿美元，投资AI研究院共七所。而本次拟资助的研究院则扩大到了十一所，每项经费约在2000万美元（五年内拨发完毕），总经费约2.2亿美元。
据悉，这十一所研究院分别是：基于网络群组的协作辅助和响应式交互AI研究院（AI-CARING）；大规模机器学习优化AI研究院（TILOS）；发展优化AI研究院；环境计算学习智能网络基础设施AI研究院（ICICLE）；未来边缘网络与分布式智能AI研究院（AI-EDGE）；新一代网络基准边缘计算AI研究院（Athena）；动态系统AI研究院；投入学习AI研究院；成人学习和在线教育AI研究院（ALOE）；农业人工智能劳动力转型及决策支持研究院（AgAID）；弹性农业AI研究院（AIIRA）。上述研究院的研究领域广泛，涉及到人机交互与合作、人工智能发展优化、人工智能与前沿网络基础设施、计算机和网络系统人工智能、动态系统人工智能、人工智能增强学习、农业和粮食系统人工智能等方面。
美国的AI布局战略一直走在世界前列。其《国家人工智能研究与发展战略计划》（下称“计划2016”）于2016年10月由美国白宫科技政策办公室发布，是全球首份国家层面的人工智能发展规划，被外界视为是美国系列人工智能战略规划的核心。自该计划发布起，美国在一系列重要战略文件中均反复提及发展人工智能的重要性。美国前总统特朗普更是在2019年2月签发行政令《维持美国人工智能领导地位》，明确优先支持人工智能研发投资。
“计划2016”发布三年后，在2019年6月，美国国家科学技术委员会(NSTC)发布了《国家人工智能研发战略规划2019版》（下称“计划2019”），明确强调联邦机构在其年度预算和规划过程中应优先考虑人工智能研发，同时将“计划2016”的七大战略增加为八项，强调扩展公私合作伙伴关系，统筹各方资源合力推进人工智能发展。
“计划2019”虽然在方针上有增删调整，但总的来说还是延续了“计划2016”的思路，进一步细化落实了其各项战略任务。比如，它为AI研究打开了预算渠道，并且企图整合各界资源共同推进AI发展，这些举措无疑是在证明，AI发展的战略重要性在新版文件中得到了提升。
“计划2019”的八大战略方针
1、保持在人工智能基础研究上的长期投资。
2、开发能够补充和增强人类能力的人工智能系统,日益关注未来工作。
3、加强对人工智能的伦理、法律和社会等因素的考量。
4、建立可信、健全的人工智能系统。
5、开发用于人工智能培训及测试的公共数据集和环境。
6、制定标准和基准以测量和评估人工智能技术。
7、更好地了解人工智能当前和未来研发人员情况，确保人力资源成长能够应对战略发展需求。
8、增强公私合作关系,加速人工智能的发展。
从“计划2019”的具体内容看，美国重视布局基础理论和前沿性技术，着力推进多学科交叉研究。而整个发展计划的战略背景是为了帮助美国争夺、维护在AI领域的技术主导地位，具有极其浓厚的技术竞争意味。
此外，“计划2019”新增了第八项战略，宣称要统筹联邦政府、学术界、产业界、国际伙伴等各方资源，全面推进AI发展。在本次人工智能研究机构项目的投资扩充中，也能够看到这一战略的反映——除了美国农业部国家食品和农业研究院（USDA-NIFA）、美国国土安全部等政府部门的参与，谷歌、亚马逊、英特尔和埃森哲等互联网巨头纷纷作为合作方加入。这显示出美国企图联合多方力量同步推进AI革命的发展思路。而美国“政府—高校—产业”研发模式所促成的技术生态优势也将在这一思路中得到进一步的发挥。
计划宣称：政府、学界和企业界的资源合流，共同寻找最佳解决方案，能够促进科研成果加速向市场转化。紧密的伙伴关系可以促进开放的、先于竞争的技术研发合作；更好发挥数据集和超级计算等研究资源的作用；促进研究人员交流培养；更能适应人工智能跨学科研究特点。此外，我们也能够看到，AI领域大量优秀人才和数据储备都集中于谷歌、微软、亚马逊互联网巨头。政府与这些企业力量的联合，能够在不同方面起到互补作用。无论如何，这一模式都是全球AI发展的一次重要战略尝试，值得人们持续关注。
除了模式上的关注，美国本次对AI研究机构的投资扩充也说明了其对不同前沿技术领域的关注和侧重。在此将，上述十一所家AI研究院的介绍附后，供读者查阅。
1、基于网络群组的协作辅助和响应式交互AI研究院（AI-CARING）
该研究院将通过智能设备（例如扬声器或手机）对老年人等需要监护的人群实现紧急情况监控，为其提供长期性的护理，并将这些技术推广到医院和家庭中。该研究院由佐治亚理工学院主导，由亚马逊和谷歌部分资助，他们计划开发一种协作人工智能系统，这些系统将学习人类行为并建立依时间变化的个体模型。通过AI的帮助，他们能够得到重要的监测情报，与医疗背景信息结合后，将为护理人员便捷地提供被护理者的需求信息，在确保安全监护的同时极大降低了监护负担。这将有助于促进批量护理，并保持被护理者的独立性、隐私性，从而提高他们的生活质量。
2、大规模机器学习优化AI研究院（TILOS）
TILOS 通过人工智能技术来解决现代计算机科学技术难以解决的超大规模机器学习的优化问题，并直接影响到芯片的设计发展。该研究院由加州大学圣迭戈分校等高校主导，并由英特尔部分资助。他们将在几个技术重点领域发展机器学习技术，有针对性地解决优化问题中的大规模、高复杂性的挑战。AI优化技术将可能使这些芯片运行更加便宜，降低运行需求。除此之外，分布式机器人、计算和通信网络等技术领域也将受到重要影响。
3、发展优化AI研究院
该AI研究院将把经典的、以模型驱动的优化技术与人工智能优化技术相结合，改善决策系统，以应对诸如全球供应链运营等复杂系统的管理工作。该研究院由佐治亚理工学院主导，部分由英特尔资助。他们将利用结合了数学优化结构的人工智能，创造出能够进行复杂决策的智能系统。除了供应链，能源、电路设计等复杂系统的决策也能够从该项研究中受益。
4、环境计算学习智能网络基础设施AI研究院（ICICLE）
该研究院专注于优化人工智能使用的方法，令其可以被推广于最广泛、最一般的用户手中，研究人员希望最普通的使用场景也能够运用上AI服务。该研究院由俄亥俄州立大学主导，将聘请来自多学科背景的科学家来构建下一代网络基础设施，将人工智能领域能够被设计进入下一代网络结构中，扮演更广泛的服务角色。为实现这一目标，研究人员将致力于在自适应人工智能、知识图谱、模型等基础性研究领域取得进展。而智能网络基础设施的更迭，将反过来为AI提供生存土壤，促进其未来的发展。
5、未来边缘网络与分布式智能AI研究院（AI-EDGE）
该研究院研究如何更加稳定、安全的通信技术。它由俄亥俄州立大学主导，并由美国国土安全部部分资助。他们将创建新的AI工具和技术，以确保通信网络能够自我修复和自我优化。这些网络还旨在解决分布式人工智能中的挑战——提高人工智能的效率、交互性和安全性，以保证 AI 在智能交通、远程医疗、分布式机器人和智能航空航天等领域顺利应用。
6、新一代网络基准边缘计算AI研究院（Athena）
该研究院将侧重于提升网络访问速度，尤其是优化边缘网络和云端技术结构，控制网络的复杂性，降低访问成本。该研究院由杜克大学主导，美国国土安全部部分资助。这是一个由科学家、工程师、统计学家、法律学者和心理学家组成的跨学科团队，他们将改革未来移动网络的机构设计、运营和服务，把新兴的技术能力转化为新的商业模式和创业机会，并创建配套的教育和劳动力发展方案。
7、动态系统AI研究院
该研究院训练可应对复杂环境的人工智能动态系统。该研究院由华盛顿大学主导，美国国土安全部部分资助，将在基础人工智能、机器学习理论的算法和应用方面进行研究，以实现复杂动态系统的实时学习和控制。
8、投入学习AI研究院
投入学习理论强调 “学习活动应有意义并发生在真实世界中”。这个由北卡罗来纳州立大学主导的研究院希望能够在教育尤其是远程教育中践行这一理论，他们将通过自然语言处理、计算机视觉和机器学习等技术，令学生在STEM教学和学习中能够实现投入学习理论的要求。该研究院将作为学校STEM教育创新的牵头者，促进多样化学习者的发展。
9、成人学习和在线教育AI研究院（ALOE）
与前一研究院一致，ALOE也致力于促进STEM的教育。ALOE并不针对于年轻学生，而是针对于成年劳动力。该研究院由佐治亚研究联盟主导，埃森哲部分资助。他们将切合人工智能理论和技术发展，以提高成人在线教育的质量。
10、农业人工智能劳动力转型及决策支持研究院（AgAID）与弹性农业AI研究院（AIIRA）
这两个研究院均由美国农业部食品与农业研究院支持。他们将利用人工智能开发更先进的预测和管理作物生长周期的技术，并培育更能适应气候变化的水果和蔬菜作物。其中，AgAID 由华盛顿州立大学主导，主要开发能够应对复杂农业管理的AI工具。而AIIRA 由爱荷华州立大学主导，他们将通过AI技术模拟植物，寻找、培育更优秀的作物品种。
近年来, 世界各国为了争夺人工智能领域的技术制高点，避免陷入被卡脖子的尴尬的境地，展开激烈的角逐。加拿大、日本、新加坡、中国、丹麦、法国、英国、德国、印度等国都陆续发布了人工智能战略，积极推动人工智能研究开发和产业应用。而美国作为AI领域的技术领先者，其所有战略动向都为外界所密切注意，对我国而言也同样具有参考意义。
参考文献：
https://beta.nsf.gov/science-matters/expanding-geography-innovation-nsf-ai-research-institutes-2021