近年來人工智慧技術發展迅速，在金融、交通、醫療、安保等眾多領域的應用已經讓人們見識到人工智慧社會到來可能帶來的巨大變革。日本作為一個經濟科技大國，對人工智慧技術的研發積極投入，對其應用充滿期待;相對於中美兩國在人工智慧領域的強勢領先地位，日本又稍顯不安和焦躁。

　　日本政府在2016年1月頒佈的《第5期科學技術基本計劃》中提出了超智慧社會5.0戰略，認為超智慧社會是繼狩獵社會、農耕社會、工業社會、資訊社會之後，又一新的社會形態，並將人工智慧作為實現超智慧社會5.0的核心。

　　2016年4月，日本首相安倍晉三提出，設定人工智慧研發目標和產業化路線圖，以及組建人工智慧技術戰略會議的設想。2018年6月，日本政府在人工智慧技術戰略會議上出臺了推動人工智慧普及的計劃，推動研發與人類對話的人工智慧，以及在零售、服務、教育和醫療等行業加快人工智慧的應用，以節省勞動力並提高勞動生產率。

　　日本醫療行業利用人工智慧幫助檢測分析病情的應用場景越來越多。例如，2018年1月，島津製作所開發出了運用人工智慧兩分鐘內判別癌症的技術。2017年5月，日本富士膠片和奧林巴斯開發出在內窺鏡檢查中由人工智慧自動判斷胃癌等技術，或於2020年投入使用。

　　日本的一些醫院和研究機構還計劃聯合打造人工智慧醫院。計劃2022年之前建立10家樣板醫院，利用人工智慧技術自動錄入病例、影像識別及提供最佳治療方案等。人工智慧醫院將有助於解決醫療人員不足和促進個性化醫療，提高日本醫療行業效率。

　　在出行領域，日本各大車企和網際網路公司都積極採用人工智慧推動無人駕駛技術應用，2018年8月無人駕駛出租車駛上東京街頭，在固定線路上載客試運營。開展測試的日本日之丸交通計程車公司和ZMP自動駕駛技術公司說，這是全球第一次為乘客提供自動駕駛出租車服務，目標是在2020年東京奧運會前後正式推出相關服務。

　　豐田公司2018年10月宣佈和日本軟銀集團合作，在無人駕駛和共享汽車等領域拓展業務。豐田公司總裁豐田章男認為汽車業界迎來百年未有之變局，在人工智慧和大資料時代，豐田將不再是一家傳統汽車廠商，要變身為一家依託人工智慧的移動出行服務公司。

　　人工智慧技術還有望用於犯罪調查和維持社會治安，日本警察廳將從今年開始這方面的實驗。實驗中將摸索能否通過監控攝像頭影象鎖定汽車車型或在人群中發現可疑人員。日本媒體稱如果能順利實現，未來或將誕生能解決任何疑難案件的“人工智慧刑警”。

　　不過日本媒體認為在全球人工智慧競爭日趨激烈的情況下，日本在人工智慧研究方面遠遠落後於中美兩國。《日本經濟新聞》稱全球掀起人工智慧人才爭奪戰，日本落後中美，爭奪21世紀技術主導權的中美兩國正在激烈爭奪人工智慧人才，日本劣勢明顯。能夠提供充足預算和充滿吸引力的研究內容的日本企業為數不多。日本有必要舉全國之力培養人工智慧人才。

　　在人工智慧研究領域，中國和美國的企業和研究機構走在前列，研發競爭如火如荼，投入和成果都是處於領跑地位。日本在繼網際網路時代“掉隊”之後，在這一領域的存在感也比較薄弱。日本在研發投資、人才培育和爭奪等方面行動稍顯遲緩，政府和企業為此憂心忡忡。

　　《日本經濟新聞》稱，調查顯示全球存在70萬人工智慧人才缺口，中美兩國正在對人工智慧人才展開激烈爭奪。美國谷歌於2018年春在北京成立了“谷歌AI中國中心”，在中國本地招募人工智慧人才。中國企業也積極面向美國招徠人才。

　　雖然和美國、中國相比，日本在人工智慧研究領域力量不足，但是日本政府和企業清醒地認識到人工智慧技術對日本社會和企業競爭力的影響，並積極採取行動。2016年4月，日本首相安倍晉三宣佈成立“人工智慧技術戰略會議”，由日本學術振興會理事長安西祐一郎任“人工智慧技術戰略會議”議長，主要成員包括東京大學校長、理化學研究所理事長以及日本科技振興機構理事長等日本主要學術機構負責人。

　　在日本2019年度預算概要中，科學技術領域較2018年度增長13.3%，達到4.351萬億日元。人工智慧相關技術開發和人才培養等將是預算中的一個重要部分，其中在培養人工智慧人才方面的預算約為133億日元。資料顯示，2018年日本政府年度預算案中AI相關預算總額約為770億日元，還不到美國和中國的兩成。日本經濟產業省一份預測報告稱，如果被海外企業掌握人工智慧核心技術，日本企業的競爭力將衰退，淪為給海外企業“打工”，高薪工作將從日本國內流失。大連婦科醫院 http://www.84211111.cn/

　　雖然日本在人工智慧領域的研究相對中美落後，但是在人工智慧技術應用方面依然可見一些亮點。中國留日同學總會人工智慧分會會長薄鴻崢說，日本的人工智慧與製造行業的結合非常好。比如機器人、智慧製造，已經利用AI技術進行產品、製品的檢測等。因為日本的傳統制造、工業的技術基礎雄厚，再加上IT/AI更容易有實際的產品。另外，比如養老康復等服務行業，日本已經有大量的實際經驗，只要把這些經驗轉換成AI就會很快有效益和效果。他還指出，由於日本在處理個人資訊方面的限制很多，所以這也限制了日本人工智慧大資料