在基础科学领域拥有深厚积淀的南京大学物理学院今年启动了一项人工智能与量子物理的前沿交叉领域研究项目。南京大学物理学科是中国物理学的摇篮之一，目前拥有10位院士。
南京大学物理学院院长李建新向《财经》记者表示，这个研究项目主要解决两个问题：一是人工智能是否可以理解现有的物理学并发现新的物理规律？二是可以在多大程度上运用量子计算和量子计算机助推人工智能的研究。
为了吸纳更多人才，向学术界普及这一交叉学科研究的最新进展，南京大学在12月底召开了一场主题为“人工智能和量子物理”的学术研讨会，来自不同国家、不同领域的数十位专业学者和年轻技术人员在这次研讨会上发表了人工智能和量子物理交叉研究的最新成果。
李建新认为，无论是量子物理还是人工智能，这个交叉学科研究都十分有价值。吸纳这个领域的一流人才进入该研究组，并形成持续研究成果和人才培养机制，是他目前最大的任务。
过去几年，全球人工智能市场开始逐渐形成“中美两极”格局。中美两国的人工智能技术和产业落地均遥遥领先于全球其他地区。
第三方融资数据统计机构平台鲸准向《财经》提供的统计数据显示，人工智能创业公司2016年拿走总额高达1224亿元的外部投资，2017年，这个数字涨到了3458亿元人民币。
华创资本合伙人熊伟铭告诉《财经》记者，人工智能产业发展较人才和技术积累更快，人工智能的本质是技术驱动，人才培养和行业发展的剪刀差正在形成。
人工智能领域的技术创新和人才培养可分成三个层次：应用层、技术层和基础层。应用层聚焦技术和各行业各领域的结合；技术层是算法、模型和技术开发；基础层则是计算能力和数据资源。
多位人工智能领域从业人士告诉《财经》记者，中国和美国在人工智能人才的积累上不分伯仲，中国在应用和技术层的人才培养上甚至超越美国，但在基础层的研究上则弱于前者。
一位参与了国家863项目的科研专家告诉《财经》记者，中国启动“863计划”之时，正值全世界的人工智能热潮。十几年努力之下，中国缩短了人工智能技术与全球先进水平的差距，但还存在一些问题。
例如课题较为分散、应用层和技术层的项目偏多，基础研究比例较少；受限于研究经费，不少课题既没有取得理论上的突破，也没有太大实际应用价值等。
南京大学的人工智能与量子物理的前沿交叉领域研究项目是基础研究的一个细分领域。
南京大学物理系校友、科沃斯机器人创始人兼董事长钱东奇为南京大学该研究项目提供资金支持。他对《财经》记者说，高等院校的技术不能仅限于眼前的经济发展而不重视基础理论研究和储备，提升研究经费的核心意义在于为正在向山顶爬行的研究人员提供“安静的实验室”。
钱东奇认为，提升计算力很有可能是人工智能和量子计算交叉研究的第一个突破口。
高校和科研机构是人工智能前沿交叉技术研究的主力。除南京大学之外，中国各大高校也在加码相关领域基础学科研究。
北京大学副校长兼教务长高松在近期的一个学术论坛上阐述了北京大学在该领域研究的总体规划：重点发展人工智能基础研究和大数据核心技术，逐步建立国内最强、国际著名的人工智能研究和人才培养基地，形成推进理论前沿、突破核心技术、研制重大系统、培养顶尖人才、加强产业合作“五位一体”的良性发展模式。
清华大学1990年就成立了“智能技术与系统国家重点实验室”，目前在量子计算和类脑计算等基础前沿研究领域超前部署，并已取得一系列进展。
中美人工智能的竞争，最终取决于人才和技术的较量，中国需要加快突破在基础层技术和人才培养的瓶颈。
人工智能腾讯研究院在今年8月发布的一份名为《中美两国人工智能产业发展全面解读》的报告中提到，美国基础层人才数量是中国的13.8倍。美国团队人数在处理器/芯片，机器学习应用，自然语言处理，智能无人机4大热点领域全面压制中国。
