2019年6月21日，美國白宮政府發(fā)布了《美國人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃2019更新版》（The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan：2019 Update），在2016年發(fā)布的報告基礎上，增加了公私合營的戰(zhàn)略提法，并強調了要大力推進開源軟件和工具。

美國政府深諳開源軟件在人工智能發(fā)展過程中的作用，在2016年的報告中，就有一個部分“開發(fā)開源軟件庫和工具”（Developing open-source software libraries and toolkits），其目的就是為了讓更多人接觸到人工智能。

為了推進共享公共數(shù)據(jù)集和開源軟件，自2016年以來，美國各級政府做了不少工作：

（一）美國交通部支助第二屆戰(zhàn)略高速路研究項目（SHRP2，Second Strategic Highway Research Program）自然駕駛研究（NDS，Naturalistic Driving Study）。

該項目記錄了3400名駕駛人員540萬次旅程，通過車內的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)（DAS，Data Acquisition System），從前置雷達、四個視頻錄像機、加速器、汽車網絡信息、GPS和道路追蹤器等獲得數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)摘要是公開的，對于詳細數(shù)據(jù)的獲取需要一定的認證程序。

（二）退伍軍人事務數(shù)據(jù)共性平臺（VA Data Commons）創(chuàng)造了世界上最大的關聯(lián)醫(yī)療基因數(shù)據(jù)集，可以用機器學習和人工智能工具進行分析。

據(jù)工業(yè)4.0研究院觀察，這些數(shù)據(jù)都符合美國NIST標準，可以更好被公眾所應用。

當然，之所以VA Data Commons可以做這樣的數(shù)據(jù)共享，是因為退伍軍人需要更好的治療，通過政府提供的資金，可以對這些問題進行研究，更好改善對退伍軍人的服務。

（三）通用服務管理部門（GSA，General Services Administration）采用上云的方式促進人工智能的應用。

《美國人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃2019更新版》介紹稱，通過data.gov和code.gov兩大開放開源平臺，通用服務管理部門提供了24.6萬個數(shù)據(jù)集和源代碼。

這些數(shù)據(jù)集和源代碼來自政府各個部門，通過分享出來，可以幫助研究機構和開發(fā)者更好進行研發(fā)。

（四）美國衛(wèi)生研究院（NIH，National Institutes of Health）利用云平臺共享數(shù)據(jù)和開源代碼。

美國衛(wèi)生研究院探索、試驗和持續(xù)的科學研究基礎設施計劃（STRIDES，Science and Technology Research Infrastructure for Discovery，Experimentation， and Sustainability）與業(yè)內領先的云服務平臺合作，可以訪問美國衛(wèi)生研究院支助的各種數(shù)據(jù)。

工業(yè)4.0研究院了解到，美國衛(wèi)生研究院跟亞馬遜進行了合作，結合到亞馬遜的一些開源項目，共同推進相關開放數(shù)據(jù)和開源項目的共享。

美國經歷了完整的20年發(fā)展，形成了完善的專業(yè)化分工，政府對開放和開源的認識比較成熟，可以理性的、較長期的支持開源社區(qū)工作，這跟美國市場化力量相得益彰，形成了良性的互動格局。

在中國做同樣事情就比較困難。一方面政府大部分工作成果公開有困難，更談不上要把接受政府支助的數(shù)字化成果開放或開源出來，因為這些接受支助的企業(yè)大都是一些大型企業(yè)，它們從來沒有開放和開源的習慣；另外一方面，中國還缺乏寬容的開放和開源環(huán)境，正如一位開源界人士所講，中國開源社區(qū)充斥著一批互相鄙視的人群，難以進行協(xié)作。

在數(shù)字經濟時代，大量數(shù)字化成果不能通過開放或開源方式共享，其創(chuàng)新速度肯定難以提高，這會影響我國推進工業(yè)互聯(lián)網等大計。

正因為如此，早在2017年，筆者就寫了《開源項目是人工智能的基礎設施》一文，一年之后，工業(yè)4.0研究院發(fā)起了開源工業(yè)互聯(lián)網聯(lián)盟（Openii Consortium），希望可以做一些力所能及的事情。