物联网专业大学生职业规划书范文（通用3篇）
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。随着硬件层、数据层以及算法层等各方面技术储备趋于成熟，科学家提出“深度学习”神经网络，使得人工智能得以获得突破性进展。如今，深度学习的应用使得语义识别、图像识别的准确率大幅提升，进而促使人工智能产业又一次进入快速发展阶段。
从上海人工智能发展情况看，为应对全球新一轮科技革命与产业变革，贯彻落实制造强国策略，推动经济高质量发展，上海加快了人工智能研发和制造的发展步伐。产业发展方面，信息传输、软件和信息技术服务业（以下简称“通信业”）以及科学研究和技术服务业（以下简称“科研业”）这两个行业发展速度迅猛。据统计，相比20xx年，20xx年末信息和科研2个行业企业数增幅分别为122%和88%，远高于46.3%平均线。而就业岗位数增幅分别为64.5%和44.1%，同样远高于平均线6.3%。建设规划方面，上海“十三五”规划明确了大力发展先进制造业，实现产能升级和打造智慧城市目标。近期又制订《上海市智能制造行动计划》，将汽车、电子信息、民航、生物医药、高端装备、绿色化工和新材料纳入智能制造重点发展行业；人才引进方面，上海推出“人才30条”政策，重点聚焦集成电路与计算科学、脑科学与人工智能、高端装备与智能制造、物联网、大数据镫13个领域的高峰人才。量身定制、一人一策，围绕事业发展、社会保障、生活便捷、服务措施等方面，系统化解决高峰人才的各项需求。
人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成本，进而实现企业效益提升、改善人们工作与生活。而随着机器变得聪明，我们将最终实现人性化人工智能（HumanisticAI），即通过机器达到拟人的形式并以这类形式延伸人类智慧。鉴于此，同学们在订立职业规划时，有必要注意以下四点：
一、注重人际沟通能力的培养。
人际沟通能力，看似与人工智能风牛马不相及，实则却不然。在麦肯锡的中国大学生就业报告中，人际沟通能力一直被认为是职场“最有用”的能力。很多同学包括家长都有一个认知的误区，觉得自己（孩子）沟通能力差，就去学门技术吧。殊不知现代社会，缺乏沟通能力几乎寸步难行。在单位，向领导汇报，与同事协作，都需要有效沟通。对客户，提高产品和服务的满意度，也需要有效沟通。尤其客户若是个外行，不但需要您能领会他的意思，还要用通俗易懂的语言让对方也明白您的意思。
在人工智能的应用和前景分析中我们看到，人工智能在实际应用中往往扮演人类“助手”的角色。这个角色要求与使用者有较高的契合度，因此设计者首先要充分了解使用者的需要、习惯，才能创造出完美的“助手”，充分满足对方需求。而这个“了解”的过程，就是沟通。日本某汽车公司在经济萧条时请一批设计人员转行做销售，待经济复苏，这批人做回设计后，发现他们设计出的汽车特别好卖，就是因为在与客户沟通过程中，充分了解了对方的需求。所以无论您将从事何种职业，人际沟通能力都要注重培养。
二、注重计算机基础知识的学习。
计算机作为工具已经渗透到人类工作、生活的各个角落，联合国早已将不懂电脑知识列为“文盲”范畴。随着人工智能迅速发展，作为助手，它能极大提高您的工作效率，减少您的工作误差。您可以不懂得原理，但至少要学习如何使用。举个简单例子：有家大型国企，原来工资表是写在纸上，现在是登进电脑。裁员时根据不同方案计算补偿金，原来一个方案要计算数日，还要反复校对；现在只要建立模型，输入数字，EXCEL表格立即能生成每位职工新的数据结果，而且只需校对公式，无需校对计算结果。未来，计算机知识，尤其是人工智能相关运用软件的学习务必重视，因为效率落后，不仅会被企业淘汰，还会被社会淘汰。
有些计算机专业的学生反映软件更新太快，学校学的都是已经淘汰的知识。其实关键看您如何学习。IT行业知识更新周期非常短，学校教材却需要相对稳定，不然教师也会无所适从。而且IT行业的技术人员都有体会，知名企业面试时往往不仅考察您学习的知识，更重视您的逻辑思维和学习能力。所以在学习时您不仅仅是学习知识，更重要的是学习机器的逻辑思维模式。这也能让您未来学习新的知识时事半功倍。
三、注重专业技能的技术含量和前景。
越是要求涉及复杂社交关系，要求具备较强沟通能力、创意或复杂推理能力，或者要求在无指导环境下完成体力任务，越是难以被人工智能替代。因此，提高专业技术含量，是未来职业稳定和发展的重要途径。不过，在提高技术能力的同时，也要留意行业或职业的发展讯息，注重新知识的学习。一般产业升级并不意味着旧的完全淘汰。例如汽车代替马车，但毕竟都是在公路上行驶，因此车轮，车身等很多部件的制作标准还是一致的。所以旧产业职工只要能及时更新知识结构，依然能在新产业中找到安身之所。综上所述，即使找到一份满意又稳定的工作，也最好建立终身学习的习惯，莫等夕阳西下才追悔莫及。
四、注重可替代性职业，给自己留“备胎”。
几乎每个职业都有替代性职业，例如护士和医药代表，都需要医学知识和医院人脉；游戏制作和运营，都需要对游戏知识有较深了解；销售和采购，都需要产品知识和沟通技巧。未来没有人能肯定自己将终身固定在一个单位，一个职业。所以关注可替代性职业，给自己留一个“备胎”，以备不时之需，是对自己负责，也是对家庭负责。
然而我们也知道，一般技术含量越高，替代性职业就越少。因此，一些技术性职业，不妨注重“非专业要素”的培养。例如执行力、团队精神、沟通能力、写作能力等。这些“非专业要素”既可帮助您职业生涯成长，也可在您另觅职业时提供帮助。马云在创业前是一名教师，美国有不少总统从政前是律师、演员等其它职业。他们能成功转行不是因为他们专业技术好，而是这些“非专业要素”帮助了他们。
一、基本信息
姓名：
年限：10年
年龄跨度：19—29岁
起止日期：
二、职业方向及总体目标
今后的职业方向是从事计算机物联网应用开发（但目前对于物联网的了解还不是很深所以这个方向并非一成不变） 十年的总体目标为：研究生毕业进入在物联网领域较领先的公司，在工作领域取得一定的突破和成就成为技术学者（工程师）。
三、自身条件及潜力测评结果
1、自身条件分析：
1、性格开朗，对于新鲜事物有尝试的欲望；对于物联网这个新 兴事物有探索的“冲动”，希望能对物联网有深入的了解和研究。
2、做事态度认真；喜欢钻研和创新；
3、向往计算机领域，对于计算机程序、思维，理解较快，接受知识快，对于所学专业知识掌握较好；
4、自控能力不够强，对于非感兴趣事物的坚持时间不如感兴趣的事物；
5、处理事情时易带个人感情，感性；
2、职业测评结果（蓝心网测）：
1、性格特点
喜欢以自己的方法行事。面对相反意见，他们通常持怀疑态度，十分坚定和坚决。权威本身不能强制地们，只有他们认为这些规则对自己的更重要的目标有用时，才会去遵守。
思维严谨、有思维性、足智多谋，他们能够看到新计划实行后的结果。多疑、独立，对于自己和他人能力和表现的要求都非常高，完美主义者。
在实现自己的想法和达成自己的目标时有创新的想法和非凡的动力。能很快洞察到外界事物间的规律并形成长期的远景计划。一旦决定做一件事就会开始规划并直到完成为止。
2、职场优势：
自主性强、看重个人能力、有创新思想和远见； 思维性强，精于理论，善于处理复杂而综合的概念； 独立性强，不依赖别人，自信，不盲从权威； 用高标准要求自己，做事非常有决心和坚忍不拔，坚定不移地去实现自己的目标。
3、职场劣势：
可能显得比较强硬，他人不敢接近；
长时间不告诉他人自己的想法，认为他人也和自己一样认同自己的想法，容易造成沟通上的问题；
有很好的想法，但是可能却不能实际去操作和实现；
过度关注任务而忽视他人的贡献。
四、社会环境分析
1、政治环境分析：新一届领导上台，政治环境十分稳定，基本不会有政治波动；
2、经济环境分析：未来十年中国经济进入大发展阶段，在经济发展的几大趋势中有一项：网络生活进入物联网阶段； 我国已将“物联网”明确列入《国家中长期科学技术发展规划（20__———20xx年）》和20xx年国家路线图。物联网被列为国家五大新兴战略性之一，要求“着力突破传感网、意味着物联网的发展不只是行业自我升级的事情，而是上升到了国家发展战略当中。据悉，国家在将在20xx年之前投入3、86万亿元资金用于物联网的研发。
3、法律环境分析：对于知识产权的保护，专利权的保护可能加强；
4、职业环境分析：作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。专业从20xx年才开始首次招生考试，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋向和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。物联网行业对于人才的需求量在逐年上升。
五、角色及其建议
百度CEO李彦宏：
1、少许诺，多兑现，做到的永远比豪言壮语更有力量。
2、各种各样性格的人都有可能成功，只不过是看你有没有利用自己的性格优势来做事情。
3、每个人应该寻找适合自己的东西，做自己喜欢做的事情；做自己擅长做的事情。
4、认准了，就去做，不跟风，不动遥
六、目标分解及实现方案（我理解为阶段性成就的目标）：
1、两年后完成本科学业，考取研究生，选择研究方向；
在大二掌握基础知识，学会掌握一门编程语言c++（Java），大三大四学习专业课，进一步了解物联网专业知识和应用领域，确定未来研究方向； 大三下开始备战考研，选择目标院校，系统复习，考取研究生。
2、在研究生阶段，争取发表自己关于研究领域的专业论文（几篇）；
3、在研究生毕业前确立自己的职业具体定位 ；
4、进入选择的公司，进行市场需求产品研发，成为物联网工程师。
七、差距和缩小差距方案
差距：
基础知识，编程语言的掌握达不到熟知的程度；
数学不是很好，考研数学方面有压力；
对于物联网的了解少，专业性不强；
方案：
加强对基础知识的学习巩固，夯实基础； 加强编程练习，提高用程序解决事情的能力；
加强对于数学的学习，提高数学能力；
平时多了解物联网，了解专业知识，关注物联网发展动向。
八、总结
经过自己的总结和参考他人的职业规划书，自己对于职业的认识有了深一步的了解，对于自己的职业取向和定位有了初步的规划，但据自己设立的目标还有不小的差距，自身的能力也有很大的提升空间，下一步将依据自己做的这份规划，做出更详细的计划，提升自己的能力，争取实现自己的职业目标。
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，按照党中央、国务院部署要求，制定本规划。
一、战略态势
人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。当前，我国国家安全和国际竞争形势更加复杂，必须放眼全球，把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全。
人工智能成为经济发展的新引擎。人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。我国经济发展进入新常态，深化供给侧结构性改革任务非常艰巨，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。
人工智能带来社会建设的新机遇。我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，人口老龄化、资源环境约束等挑战依然严峻，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市运行、司法服务等领域广泛应用，将极大提高公共服务精准化水平，全面提升人民生活品质。人工智能技术可准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，将显著提高社会治理的能力和水平，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用。
人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能安全、可靠、可控发展。
我国发展人工智能具有良好基础。国家部署了智能制造等国家重点研发计划重点专项，印发实施了“互联网+”人工智能三年行动实施方案，从科技研发、应用推广和产业发展等方面提出了一系列措施。经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大；科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
面对新形势新需求，必须主动求变应变，牢牢把握人工智能发展的重大历史机遇，紧扣发展、研判大势、主动谋划、把握方向、抢占先机，引领世界人工智能发展新潮流，服务经济社会发展和支撑国家安全，带动国家竞争力整体跃升和跨越式发展。
二、总体要求
（一）指导思想。
全面贯彻党的十八大和十八届三中、四中、五中、六中全会精神，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，深入实施创新驱动发展战略，以加快人工智能与经济、社会、国防深度融合为主线，以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向，发展智能经济，建设智能社会，维护国家安全，构筑知识群、技术群、产业群互动融合和人才、制度、文化相互支撑的生态系统，前瞻应对风险挑战，推动以人类可持续发展为中心的智能化，全面提升社会生产力、综合国力和国家竞争力，为加快建设创新型国家和世界科技强国、实现“两个一百年”奋斗目标和中华民族伟大复兴中国梦提供强大支撑。
（二）基本原则。
科技引领。把握世界人工智能发展趋势，突出研发部署前瞻性，在重点前沿领域探索布局、长期支持，力争在理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，全面增强人工智能原始创新能力，加速构筑先发优势，实现高端引领发展。
系统布局。根据基础研究、技术研发、产业发展和行业应用的不同特点，制定有针对性的系统发展策略。充分发挥社会主义制度集中力量办大事的优势，推进项目、基地、人才统筹布局，已部署的重大项目与新任务有机衔接，当前急需与长远发展梯次接续，创新能力建设、体制机制改革和政策环境营造协同发力。
市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。
开源开放。倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和国防的建设协调发展规律，促进军民科技成果双向转化应用、军民创新资源共建共享，形成全要素、多领域、高效益的军民深度融合发展新格局。积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。
（三）战略目标。
分三步走：
第一步，到20xx年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。
——新一代人工智能理论和技术取得重要进展。大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展，人工智能模型方法、核心器件、高端设备和基础软件等方面取得标志性成果。
——人工智能产业竞争力进入国际第一方阵。初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
——人工智能发展环境进一步优化，在重点领域全面展开创新应用，聚集起一批高水平的人才队伍和创新团队，部分领域的人工智能伦理规范和政策法规初步建立。
第二步，到20xx年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。
——新一代人工智能理论与技术体系初步建立，具有自主学习能力的人工智能取得突破，在多领域取得引领性研究成果。
——人工智能产业进入全球价值链高端。新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防的建设等领域得到广泛应用，人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元。
——初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力。
第三步，到20xx年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。
——形成较为成熟的新一代人工智能理论与技术体系。在类脑智能、自主智能、混合智能和群体智能等领域取得重大突破，在国际人工智能研究领域具有重要影响，占据人工智能科技制高点。
——人工智能产业竞争力达到国际领先水平。人工智能在生产生活、社会治理、国防的建设各方面应用的广度深度极大拓展，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
——形成一批全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地，建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。
（四）总体部署。
发展人工智能是一项事关全局的复杂系统工程，要按照“构建一个体系、把握双重属性、坚持三位一体、强化四大支撑”进行布局，形成人工智能健康持续发展的战略路径。
构建开放协同的人工智能科技创新体系。针对原创性理论基础薄弱、重大产品和系统缺失等重点难点问题，建立新一代人工智能基础理论和关键共性技术体系，布局建设重大科技创新基地，壮大人工智能高端人才队伍，促进创新主体协同互动，形成人工智能持续创新能力。
把握人工智能技术属性和社会属性高度融合的特征。既要加大人工智能研发和应用力度，最大程度发挥人工智能潜力；又要预判人工智能的挑战，协调产业政策、创新政策与社会政策，实现激励发展与合理规制的协调，最大限度防范风险。
坚持人工智能研发攻关、产品应用和产业培育“三位一体”推进。适应人工智能发展特点和趋势，强化创新链和产业链深度融合、技术供给和市场需求互动演进，以技术突破推动领域应用和产业升级，以应用示范推动技术和系统优化。在当前大规模推动技术应用和产业发展的同时，加强面向中长期的研发布局和攻关，实现滚动发展和持续提升，确保理论上走在前面、技术上占领制高点、应用上安全可控。
全面支撑科技、经济、社会发展和国家安全。以人工智能技术突破带动国家创新能力全面提升，引领建设世界科技强国进程；通过壮大智能产业、培育智能经济，为我国未来十几年乃至几十年经济繁荣创造一个新的增长周期；以建设智能社会促进民生福祉改善，落实以人民为中心的发展思想；以人工智能提升国防实力，保障和维护国家安全。
三、重点任务
立足国家发展全局，准确把握全球人工智能发展态势，找准突破口和主攻方向，全面增强科技创新基础能力，全面拓展重点领域应用深度广度，全面提升经济社会发展和国防应用智能化水平。
（一）构建开放协同的人工智能科技创新体系。
围绕增加人工智能创新的源头供给，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台、人才队伍等方面强化部署，促进开源共享，系统提升持续创新能力，确保我国人工智能科技水平跻身世界前列，为世界人工智能发展作出更多贡献。
1.建立新一代人工智能基础理论体系。
聚焦人工智能重大科学前沿问题，兼顾当前需求与长远发展，以突破人工智能应用基础理论瓶颈为重点，超前布局可能引发人工智能范式变革的基础研究，促进学科交叉融合，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。
突破应用基础理论瓶颈。瞄准应用目标明确、有望引领人工智能技术升级的基础理论方向，加强大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能、群体智能、自主协同与决策等基础理论研究。大数据智能理论重点突破无监督学习、综合深度推理等难点问题，建立数据驱动、以自然语言理解为核心的认知计算模型，形成从大数据到知识、从知识到决策的能力。跨媒体感知计算理论重点突破低成本低能耗智能感知、复杂场景主动感知、自然环境听觉与言语感知、多媒体自主学习等理论方法，实现超人感知和高动态、高维度、多模式分布式大场景感知。混合增强智能理论重点突破人机协同共融的`情境理解与决策学习、直觉推理与因果模型、记忆与知识演化等理论，实现学习与思考接近或超过人类智能水平的混合增强智能。群体智能理论重点突破群体智能的组织、涌现、学习的理论与方法，建立可表达、可计算的群智激励算法和模型，形成基于互联网的群体智能理论体系。自主协同控制与优化决策理论重点突破面向自主无人系统的协同感知与交互、自主协同控制与优化决策、知识驱动的人机物三元协同与互操作等理论，形成自主智能无人系统创新性理论体系架构。
布局前沿基础理论研究。针对可能引发人工智能范式变革的方向，前瞻布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。高级机器学习理论重点突破自适应学习、自主学习等理论方法，实现具备高可解释性、强泛化能力的人工智能。类脑智能计算理论重点突破类脑的信息编码、处理、记忆、学习与推理理论，形成类脑复杂系统及类脑控制等理论与方法，建立大规模类脑智能计算的新模型和脑启发的认知计算模型。量子智能计算理论重点突破量子加速的机器学习方法，建立高性能计算与量子算法混合模型，形成高效精确自主的量子人工智能系统架构。
开展跨学科探索性研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等相关基础学科的交叉融合，加强引领人工智能算法、模型发展的数学基础理论研究，重视人工智能法律伦理的基础理论问题研究，支持原创性强、非共识的探索性研究，鼓励科学家自由探索，勇于攻克人工智能前沿科学难题，提出更多原创理论，作出更多原创发现。