政府也应该多支持基础性研究。「中国可以设计出一种机制来鼓励企业赞助大学和研究所的基础研究，也许会通过税收。」加拿大华裔资深研究者李玉喜（Yuxi Li）博士曾告诉机器之心。Vector Institute 是一家独立研究机构，不仅进行短期目标的研究，也着眼长期目标，甚至没有任何商业化考虑的纯研究。泛加拿大人工智能策略的重点资助对象之一就是这家研究院。另外，研究机构所在的省政府也慷慨赞助 5000 万加元。这不禁让人想起 1987 年以来，加拿大高等研究院（CIFAR）一直支持着深度学习研究。没有 CIFAR 的支持，很可能就没有今天的 AI 革命。
加大补贴进行基础研究的企业和院校。武汉幻视智能科技有限公司 CEO 刘靖峰建议道，基础算法和算力是最重要的难题。国家可以补贴 GPU 计算中心。
《规划》提出发展人工智能行业的重点任务，包括建立新一代人工智能基础理论体系与关键共性技术体系。并明确了战略目标，到 2025 年人工智能基础理论实现重大突破。在蚂蚁金服副总裁兼 AI 团队负责人漆远看来，规划将基础理论研究的重大突破单拎出来，作为中国 AI 发展规划的第二阶段目标，是切中了中国 AI 全面提速发展的核心所在。
中国被誉为数据王国。企业家正在利用中国的数据和人才优势。许多人工智能公司仅建立两年时间，但与西方的同行相比进展神速。但是，在医疗、法律数据方面，仍然需要政府助力。比如，数据孤岛问题。法律实务领域，律师、公安、检察院、法院的数据互通还很有限，包括法院跟外部其他单位，例如民政、社保、劳动仲裁的数据也还需要进一步打通。这些都需要政府的推动和认可。华宇元典研究院院长黄琳娜说。华宇元典是一家将自然语言处理应用于法律行业的企业，专注于法律大数据深度研发，致力于提供法律实务智能产品，产品对象涵盖法院、检察院、律师、法务等全法律生态圈，试图让法律人更聪明工作。
数据涉及隐私，中国和世界都面临这个难题，漆远说。例如，在医疗方面，想治疗癌症，就需要很多病人的数据。但为了保护病人隐私，最好病人数据不能共享，不共享就很难对疾病做深入的分析，要解决这个问题，需要法律和技术的协调统一。
制度设计上，美国在技术创新规则与权利保护规则之间偏向了前者。所以，谷歌、脸书、推特这样的拥有大量个人数据的公司才会集中出现在美国。美国模式侧重于技术方面的创新，比较开放；欧洲模式侧重于个人权利的保护，比较保守。中国政府还需要立足国情，平衡与思考不同选项。
规划的第二目标要求初步人工智能法律相关制度体系，这是非常必要的前瞻举措，人工智能在数据隐私、道德伦理、法律责任分配、社会安全等等各方面都会给现行法律带来挑战，需要早做准备。最终，这些争议会回归到根本的问题上来，即如何看待人工智能，如何看待它与人类的关系。这个问题的答案又可能随着人工智能的不断发展而产生变化，是个充满挑战的领域。黄琳娜说。
也有分析认为，目前，人工智能行业的投入不足也体现在政策配套方面。比如，无人驾驶就是系统项目，单有企业的投入还不够，政府的规划配套、产业政策要快速跟进，才能让商业化尽快成熟落地。无人驾驶行业对真实路况测试的需求旺盛，也是企业能够继续推进其产品的一大门槛，相比中国，美国政策宽松，已有多个州允许申请路测牌照，其中内华达、亚利桑那、密歇根无条件申请。图森未来 CEO 陈默透露，中关村管委会和国家汽车道路标准院曾向图森未来做过调研，机构想了解美国目前的政策和测试标准，他认为，官方可能是在要准备出台合适的政策。
二、打造无人机、语音识别、图像识别领域的领军企业和品牌，根本原因在于技术的基础性，应用场景宽广
在主要任务中，《规划》着重提到了构建人工智能科技创新体系、智能社会、智能经济，以及加强人工智能领域军民融合。其中，目标在无人机、语音识别、图像识别等优势领域加快打造人工智能全球领军企业和品牌。在智能机器人、智能汽车、可穿戴设备、虚拟现实等新兴领域加快培育一批龙头企业。
国务院发展规划着重在无人机、图像识别、语音识别领域，其原因主要是人工智能尚在初级阶段，也只刚刚在语音识别、视觉识别等方面刚刚有些落地。刘靖峰说。