随着算法、算力和大数据的发展，现阶段人工智能正处于高速发展时期，人工智能链条涵盖了基础层、技术层、应用层等多个方面，其辐射范围之大，单一公司无法包揽人工智能产业的每个环节，深耕细分领域和模块化协作整合多个产业间资源的形式成为人工智能领域主要的发展路径 。
人工智能技术旨在根据数据和分析赋予计算机做出类似人类思维方式与判断的能力 。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等等 。
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中国人工智能产业自2015年，受到资本市场的持续关注 。伴随着人工智能技术的发展 ， 创业公司、互联网巨头、科技巨头及传统公司纷纷入局 ， 独角兽崛起 。同时人工智能技术开始应用于多个行业及场景中，语音识别/自然语言处理、计算机视觉、机器人等技术已获得一定的发展，率先实现技术落地 。
计算机视觉、智能语音语义等AI通用技术公司向垂直领域产业链上下游延伸，将硬件/算法/软件等集成为软硬一体化解决方案，同时通过开放平台，吸引开发者及B端客户共同构建行业生态 。基于人工智能技术的应用成为发展重点，其中金融行业以其数据量大、创新性高、购买力强、需求痛点明确 ， 已经成为人工智能技术率先落地应用的领域；安防一方面受政府管理需求驱动，另一方面建筑智能化是大势所趋；医疗大数据、影像诊断、基因检测公司加速成长；车联网及自动驾驶加快研发/测试/试点/落地；新零售行业也在资本推动下逐渐起势，未来这五大行业有望成为AI率先爆发的应用领域 。
人工智能开放平台进一步崛起，一方面厂商通过开放平台完善生态布局 ， 另一方面国家大力推进平台搭建，通过平台的引导作用，促进行业快速发展 。伴随着芯片成本的降低，智能硬件的爆发以及IoT网络的成熟，万物互联的物联网时代已经到来 。AI技术成为物联网解决方案不可或缺的部分，基于物联网发展下海量的用户数据不断进行模型训练与数据分析处理，从而实现预测、辅助决策、智能推荐等工作，AI+IoT的密切结合将进一步强化大数据的价值，智能楼宇、智慧交通、智慧城市等大数据产业逐步诞生 。
人工智能市场整体上正处于探索阶段，基础层、技术层逐渐成熟，基于人工智能技术的应用成为发展的重点，如何实现技术落地，如何建立生态壁垒 ， 如何快速抢占市场份额并掌握用户数据成为厂商发展的重点 。人工智能产业相对庞大，多数企业无法涵盖现有的人工智能产业链条 ， 强强合作下的资源整合成为主流趋势 。厂商需根据自身定位找准发力点，强化优势，弥补短板 ， 创新盈利模式 ， 通过稳定的服务和差异化的产品持续获取用户 。
用户体验升级是人工智能发展的另一推动力 。人工智能技术能够提供更为自然的人机交互，从而实现产品、服务、内容与硬件的有效结合 ， 满足移动互联网和物联网趋势下的各类活动的开展 。结合人工智能技术的消费级应用能够很好地提升用户体验，保持用户黏性 。对于已经成为消费主力的80后、90后这类年轻群体 ， 他们伴随着互联网成长，对于互联网服务的需求已经成为习惯，同样对于智能化、个性化的产品具有天然的诉求 ， 能够快速响应且成为新产品新服务的尝鲜者和意见领袖 。
人工智能利用其技术可以为多个行业赋能，实现人工智能与行业的深度结合 ， 包括AI+金融、AI+医疗、AI+安防、AI+家居、AI+教育等 ， 实现传统行业的智能化 。金融、医疗、安防等行业与用户生活息息相关 ， 且存在大量耗费人力物力可程序化、可优化的工作内容，因此在相关领域和场景中，率先实现AI+ 。
人工智能技术虽然从国外率先开展，但在互联网，尤其是国内移动互联网发展的带动下，目前中西方在人工智能领域发展上的差距日益缩小，甚至中国新四大发明中的移动支付、共享单车等技术处于全球领先行列 ， 中国将基于现有的成就继续大力布局人工智能 。美国人工智能企业的发展早于中国5年 。美国最早从1991年萌芽；1998进入发展期；2005后开始高速成长期；2013后发展趋稳 。中国AI企业诞生于1996年，2003年产业进入发展期 。在2015年达到峰值后进入平稳期 。中国将在人工智能领域继续追赶发达国家 。
从科研方面来讲，人工智能中的所有算法、模型和思路都是外国人提出来的，人工智能的范围非常广泛，统计学习或深度学习只是一小部分，人工智能还有大量问题需要解决 ， 中国的人工智能界对人工智能的理解还不深入，仍然把统计学习和深度学习看成人工智能的主要部分，国内跟国外的研究相比还有很大差距 。在最近的一次国际学术交流会议上，机器学习占了1/3，大部分文章都是中国人发表的，因为该领域发展较为成熟；还有2/3是其他方面如知识推理和规划，五六十篇学术论文中只有一两篇是中国人发表的，然而这些才是需要突破的重要问题，以此也能看到国内与国外的差距 。
从应用方面来讲，由于国内的数据和市场更大 ， 国内与世界应用水平比较接近；但在技术特别是基础原始创新上，国内与国外仍有很大差距 。目前国内的50家人工智能独角兽企业，主要集中在语音识别和图像识别两方面，图像识别里主要是人脸识别，也就是说人工智能的应用领域非常有限 。在人工智能应用广泛的机械制造领域中 ， 中国目前已经成为工业机器领域的第一大市场，然而国内目前还没有掌握关键技术 ， 高档机器人以及中低档机器人的关键零部件依赖进口 。人工智能机器人的产业化需要保证可靠且成本低，美国生产的达芬奇手术机器人 ， 国内所有的大医院都有购买，但是成本过高；目前市场上有许多三代手术机器人，成本低却无法使用，这是人工智能产业化需要解决的问题 。
中国目前的人工智能研究队伍仍在不断扩大，随着科技的发展，会有更多人投入进来，也会带动人工智能的新发展 。
