2026年2月19日，英国科研与创新署（UK Research and Innovation，简称UKRI）发布了《人工智能科研创新战略框架》（AI Research and Innovation Strategic Framework），概述了未来该机构在人工智能方向上的六个优先行动领域投资。
一、科技发展与未来基础
目标：到2031年，在国家科研与创新署的资助下，相关研究可使英国成为可解释人工智能、人在回路1、代理型人工智能2、边缘计算3及可持续模型领域的全球领导者；使英国拥有更强大的科技生态系统，加速培育本土人工智能领军企业，将这些企业留在英国发展，并吸引前沿实验室、跨国投资和私人资本；在重点领域（如能源、生命科学、制造业、创意产业）建立起从算法到试点的清晰路径。
行动：大规模投资于数学、计算机科学和工程研究，在可解释、边缘计算、人在回路、代理型及可持续人工智能等领域，为新型人工智能系统奠定基础；开展英国国家科研与创新署专项计划，联合研究人员、产业界和公共部门，共同消除应用障碍，提供实际解决方案；维持并加强维系创新渠道所需的核心学科（包括软件开发、人机交互、数据科学）的研究能力；资助灵活、相互关联的关键投资，支持早期人工智能中小企业（包括衍生公司）直至其发展壮大，以提升整体能力，并与英国商业银行协同合作，吸引更多私人和公共投资。
二、人工智能驱动科研转型
目标：到2031年，通过英国科研与创新署支持的国家人工智能试验平台和共享方法，使各学科领域实现更快速、可复现的科学研究；借助英国国家科研与创新署建设的平台，全英研究人员能够平等地获取人工智能工具、数据和基础设施；由英国科研与创新署召集和资助跨领域联盟，为应对全球性挑战提供解决方案。
行动：与英国科学、创新与技术部联合实施《人工智能促进科学战略》（AI for Science Strategy），投资科学与技术部确定的人工智能促进科学优先领域，以及科学、工程和环境科学领域的高潜力方向；资助英国科研与创新署支持的协作项目、试验平台和共享设施，使领域科学家与人工智能专家能够共攻难题；在全英范围内共享数据、技术与工具，提升领域研究人员的技能，并与英国元科学部门（UK Metascience Unit）合作，研究人工智能对科研实践与文化带来的深远影响。
三、发展人工智能技能与人才
目标：到2031年，壮大研究与创新人才队伍，培养更多深度技术专家，以及能够引领人工智能企业和研究团队的领军人物；持续的专业发展将为其他学科的研究人员和人工智能应用者提供支持，使其能够在各行业负责任且有效地运用人工智能；普及研究软件工程师、数据科学家和伦理专家的包容性职业路径，在全国范围内扩大参与度；研究与创新领域涌现出更多既具商业头脑又通晓政策的领导者，同时还有擅长公众沟通的专家以及能够将人工智能与实际需求相匹配的专业人才。
行动：扩大博士培养和奖学金项目规模，这些项目与行业共同设计，并与英国国家科研与创新署的基础设施相衔接；为研究软件工程师、数据科学家和伦理专家等技术和专业人员建立完善的职业框架，加强人才队伍建设；加大对持续专业发展的投入，将英国科研与创新署支持的人工智能培训机会拓展至专业人员群体之外；利用英国科研与创新署的奖学金和行业实习机会，打造包容的国内人才储备渠道，同时吸引并留住全球优秀人才。
四、加速创新与应用，驱动经济增长，增进社会福祉
目标：到2031年，英国科研与创新署的投资将通过强化商业化路径和助力企业规模化发展，带来显著经济回报：为本土人工智能企业提供创办、成长和扎根的条件，带动私人投资，创造高质量就业，推动各地区经济增长；人工智能技术将在工业战略八大产业及其他领域广泛应用，负责任人工智能理念融入其中，实现生产力提升和区域产业集群发展；通过资助试验平台和示范项目，缩短英国国民医疗服务体系、气候、粮食、能源等领域的技术部署时间、降低成本，提升系统韧性；高可靠性人工智能将增强国防、安全和应急处置能力。
行动：通过定向投资、定制化成长支持和市场塑造，识别并支持有规模化潜力的人工智能企业，撬动私人资本，加速收入增长，将英国打造为全球人工智能领军企业的理想之地；与监管机构合作，资助行业试验平台和示范项目，支持研究成果商业化，降低应用风险，加速技术进入市场；通过强化产业集群，联动大学、企业和供应链，激励联合投资，实现区域规模化发展；识别成功部署人工智能所需的配套投资、潜在投资障碍及相应政策工具；激励产业界与公共部门合作开展研发，共同应对气候、健康、基础设施、粮食能源安全等系统性挑战；与国家安全机构合作，推进高可靠性人工智能在基础设施保护、情报分析、网络防御等关键领域的部署；开展国际合作，放大英国优势，聚焦环境可持续、可信赖人工智能等全球优先议题；资助研究，帮助各类组织在采纳人工智能过程中负责任且有效地加以运用。
五、倡导负责任且值得信赖的人工智能
目标：在受监管行业，将经过验证和确认的系统投入运行，这些系统在英国科研与创新署的研究及保障工具链的支持下，切实展现安全性、公平性和可问责性；在英国科研与创新署资助的研究所提供的更强有力的证据基础之上，政策、法规和公众信任将适应人工智能广泛应用的世界；通过英国科研与创新署的国际合作，使英国在更安全、更环保的人工智能全球标准制定方面发挥共同引领作用。
行动：通过统一的资助计划，连接研究人员、监管机构和应用方，推动在受监管行业规模化部署经过验证且值得信赖的系统；支持技术研究（包括保障、安全、可解释性、偏见缓解）以及促进有效且负责任部署的社会措施方面的研究与创新；支持英国科研与创新署资助的人工智能项目，通过提供适当的工具和培训，并在适当时强制执行相关要求，确保项目负责任地开发人工智能；开展国际合作，与全球伙伴进行双边合作，共同塑造安全、负责任的人工智能，应对全球性挑战，并制定共享的标准和操作规范。
六、构建世界级的人工智能支撑数据与基础设施
目标：到2031年，将建成开放、环保的算力与数据基础，通过英国科研与创新署支持的基础设施与新模型，为人工智能研究资源提供平等的获取机会；建立可重复使用、尊重隐私的数据集和可信研究环境，加速科学发现，并确保数据提供者从其贡献中受益；将由英国科研与创新署运营或支持的专业技术团队和响应式设施投入运行，以降低碳排放并改善服务质量。
行动：通过英国科研与创新署的数字研究基础设施计划，并与科学、创新与技术部合作，落实英国算力路线图，建设人工智能研究资源及相关生态系统；投资建设符合英国科研与创新署战略需求的人工智能数据、可信研究环境、FAIR（可查找、可访问、可交互操作、可重复使用）数据集以及规范化数据服务；培养专业团队以运行算力、软件和数据基础设施，确保设施的开放性和响应能力；将英国科研与创新署的基础设施投资与其他优先领域相协调，以倍增经济和社会价值。
1人在回路（Human-in-the-loop）是一种人机协同的闭环系统，也称人机闭环系统或人机互助系统。人在回路是一种将人类判断融入人工智能系统流程的闭环设计模式，用于提升系统决策的准确性、可靠性和安全性。
2代理型人工智能（Agentic AI）是一种具备自主性、目标导向和交互能力的人工智能系统，能够在复杂环境中感知信息、推理决策并执行任务。
3边缘计算是一种分布式计算框架，通过在数据源附近处理数据，以减少延迟、提高响应速度，并减轻中心数据中心的负担。
编译自：英国国家科研与创新署，2026-02-19
编译者：上海师范大学国际与比较教育研究院 刘青佩