人工智能的发展于社会、经济、生活都有着重大意义，我国人工智能发展至今已经形成了完整的产业链，通过研究发现，目前我国人工智能基础层发展比较薄弱；技术层发展最为迅猛，语音识别、机器视觉等部分技术已经处于世界领先地位，但整体上依然处于初始阶段；应用层以结合行业实际需求实现商业落地为主。

当前学术界对人工智能尚无形成统一定义，但是在人工智能基本内容上达成的共识是：通过研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。人工智能的发展是多门学科交叉应用的成果，不同的学科承载着不同的功能，于是根据人工智能各组成要素实现功能的不同。

      基础层主要功能是实现数据的采集与计算，包括AI芯片、传感器、云计算与大数据。其中大数据与传感器负责数据的采集，AI芯片与云计算负责数据的运算。从整体来看，目前我国人工智能基础层发展还比较薄弱，存在产学研不够紧密的问题。我国传感器与大数据行业发展比较完善，芯片与云计算方面与国外差距较大。

      传感器方面，我们国家已经在研发、设计、代工生产、封装测试等环节形成了完整的产业链，形成了比较完善的生态系统。

      AI芯片方面，我国处于刚起步阶段，芯片行业的技术壁垒较高，分为设计、制造与封测三个环节

      云计算方面，我国尚未形成统一的技术架构和体系，云计算一般可以分为 IaaS、 PaaS 和 SaaS 三类，在服务深入度与技术难度上依次递增。

技术层是人工智能的核心环节，包括语音识别、机器视觉、机器学习与自然语言处理，模仿人类对外界信息的感知能力与认知能力，然后通过对计算机进行大量的信息训练，不断优化算法模型，最终实现计算机的类人脑功能。

我国在人工智能技术层发展迅猛，部分技术处于世界领先水平，但整体依然处于初始阶段。机器视觉识别主要分为动态图像识别与静态图像识别，由于动态图像识别技术门槛较高，所以当前我国的技术研发主要集中在静态图像识别领域，静态图像识别的关键点在于计算机对真实图像的仿真程度以及识别算法模型的优化。

人工智能应用层是基于基础层与技术层发展起来的，将人工智能相关技术与行业具体需求相结合，实现商业化落地，从而达到赋能实体经济以及服务于人类社会的目的，这是发展人工智能的主要意义。

我国人工智能领域的论文总量以及专利创新总量均位居全球第一，但是却存在产学研不够紧密的问题，导致高价值的科研成果无法转化为有价值的生产力，并且我国人工智能产业结构不合理，分布在基础层及技术层的企业较少，不利于为人工智能产业奠定深厚的发展基础，亟待国家政策引导，解决我国人工智能产业发展窘境。

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