人工智能是交叉性、复合型极强的新兴学科，牵涉范围甚广、研究方向繁多，对研究所方向整合、系统布局而言，挑战巨大。围绕如何统筹、如何切题、如何“有所为有所不为”，自动化所着重做了如下部署。

　　一是聚焦作为名词的“智能”，即回答“如何发展智能科学与技术本身”的问题，探究与智能相关的新理论和新技术；二是关注作为形容词的“智能”，回答“如何实现人工智能赋能国家重大关键领域的需求”的问题，推动智能科学与技术更好地满足社会经济发展的需要。

　　从这两个角度以及智能科学的产生范式出发，自动化所确立了“自主进化智能”的核心发展目标，以及“脑图谱与类脑智能”“多模态人工智能系统”“决策智能系统”三大主攻方向。

　　“脑图谱与类脑智能”方向，是内涵与外延仍在不断拓展的前沿交叉科学研究，其主要目标在于启发我们开发“更加灵活和通用”的计算机。这是一个仍处于蓬勃发展中、探索发现期的学科，没有特定的发展路径，因此研究所仍以 PI制管理为主；我们借助国家重点实验室体系重组契机，把研究所相关研究方向的课题组通过整合，以实验室方式运行，希望集聚力量把对类脑智能微观、介观、宏观的探索形成体系化的基础研究。

　　“多模态人工智能系统”方向，是自动化所开展时间较早、积累较深的研究领域，其细分领域和潜在应用基础研究较多，需要从源头上归拢和收束。自动化所从需求驱动的角度出发，面向国家重大需求的人工智能重大问题，希望在推进定向性的应用研究与技术研发基础上，加快促进科研范式的转化和重大成果的产出。

　　“决策智能系统”方向，是智能科学中较为特别的一个。有别于感知智能，决策智能主要基于对不确定环境进行感知、认知、进行决策的探索并使收益最大化。这一反馈形成的系统闭环，将使人工智能拥有更完整的表现形式。面向关乎国计民生的决策任务，研究所组织和统筹了大团队形成大研究平台，开展决策智能基础理论、算法、环境、评价、应用等研究。

　　受人工智能自身学科发展规律以及过去科研范式影响，人工智能研究“青菜萝卜一大筐”，虽然“个个都新鲜”但 也“个头都不大”。如果任由各种方向的研究散乱无序地开展，不仅容易造成不必要的重复，还难以产出有学科影响力的成果。自动化所的科研机制改革，就致力于解决智能科学与技术研究的这个痛点，具体而言有三项举措。

　　一是建设公共研发平台。自动化所针对上述三大科研主攻方向，都在建设软硬件完备、人才配置合理的研究平台。平台为相关研究提供大的“试验床”，不同研究团队可以在其上互通有无、精诚合作。

　　二是成果汇聚评价机制。在平台建设和实验室整合重组的基础上，研究所实施学术委员会指导下的实验室主任负责制，在学术评价、资源分配上，充分尊重战略科学家的专业判断和眼光。

　　三是坚持尊重规律、需求牵引。无论智能研究本身，还是智能技术赋能，我们在研究所层面的“汇聚归拢”动作都尊重科学发展规律，瞄准国家重大需要，否则动作就可能变形。

　　智能科学与技术研究，是一个能力不断扩张、新知识不断涌现和迭代的过程，呈现出“自主进化”的特征。这阐述了“智能”的本质奥义即自主进化，这也是自动化所确立的核心发展目标。我们最终的目标就是要实现“自主进化智能”。

　　（作者系中科院自动化研究所所长，本报记者赵广立采访整理）