人工智能的核心是底层的算法、硬件等基础技术。中国人工智能基础研究的总体水平与国际先进水平仍然存在明显差距，特别是在核心算法、芯片和传感器领域跟国外有较大差距。

        在云计算方面，服务器虚拟化、网络技术（SDN）、存储技术、分布式计算、开发语言和平台等核心技术基本上掌握在少数国外公司手中。虽然国内的阿里、华为等一批科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展。

        机器学习方面，目前国际上广泛使用的开源框架主要有谷歌的TensorFlow、脸书的Torchnet、微软的DMTK、IBM的SystemML、三星的VELES等。我国的机器学习基础理论体系尚不成熟，在关键技术环节上还有所缺失，无法与这些国际主流产品竞争。2016年，百度公司推出了满足工业级应用的深度学习平台Paddle,是国内企业在这一领域迈出的重要一步。

        模式识别领域国内外的研究水平基本处于同一起跑线。国内外企业都聚焦于提高语音识别和图像识别的准确率，以争夺人工智能时代的人机交互市场。目前，谷歌和微软旗下的语音识别技术准确率都已经达到95%左右，接近人耳的极限。微软提供的智能语音语义分析不仅能够对于单一语言有效识别，更能够进行分析和转化，自动翻译成世界范围内的60种语言。

        在中文语音识别技术上国内企业也有所突破，搜狗、百度和科大讯飞三家公司的中文语音识别准确率都达到了97%左右。我国的人脸识别技术也处于全球领先，北京旷视科技公司在MSCOCO2017、Places2017两项全球顶级计算机视觉竞赛中击败微软、谷歌、脸书和卡内基梅隆大学等国际巨头和高校夺得三项世界冠军。

        在芯片领域，根据美国半导体产业协会(SIA)的最新统计数据显示，2017年1-2月，中国和美国的芯片市场规模份额扩大，分别为33.10%和19.73%。中国芯片市场是全球最大、增长最快的市场，但是对外依存度过高。高端芯片领域，国内厂的生产仍以“代工”模式为主。2016年，全球芯片销售额前十的企业占全球市场份额的44.6%，包括国际巨头英特尔、三星、高通等，没有中国大陆企业上榜。在最常见的智能手机芯片中，国产已有华为海思的麒麟芯片、OPPO、小米也都有研发布局，但国外芯片仍居于主导地位。2017年,高通公司65%的收入都来自于自中国市场，并同小米、OPPO和vivo等3家手机制造商签署120亿美元的芯片供应协议。计算机视觉领域，国内大疆无人机、海康威视和大华科技的智能监控摄像头均使用了全球领先的芯片供应商Movidius的Myriad系列芯片。

        2017年全球人工智能核心产业规模已超过370亿美元，我国人工智能核心产业规模达到56亿美元左右。预计到2020年，全球人工智能核心产业规模将超过1300亿美元，年均增速达到60%，其中基础层、技术层、应用层产业规模将分别突破270亿美元、342亿美元和672亿美元；我国核心产业规模将超过220亿美元，年均增速接近65%，三大层次产业规模将分别突破44亿美元、66亿美元和110亿美元。从人工智能企业分布看，截至2018年6月，全球人工智能企业数达到4925家，其中美国2028家，居第一；中国1011家，居第二，约为美国的一半。CBinsight数据显示，全球人工智能领域的投资金额从2012年的5.68亿美元增长到了2016年的49.68亿美元，增长率达到42%。同期，中国前瞻研究院的数据显示，中国人工智能领域接受的投资金额从0.08亿美元增长到了26亿美元，增长率高达325%。《中国人工智能发展报告2018》披露的人工智能投融资规模要高于前述的统计，全球投资规模从2013年的不到50亿美元上升到2017年的接近400亿美元，中国的总投融资规模增长迅猛，2017年已经达到277.1亿美元。

        近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018连续两年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。

       《新一代人工智能发展规划》33提出了“三步走”战略目标。第一步，到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；第二步，到2025年，新一代人工智能在智能制造、智能医疗、智慧城市、智能农业、国防建设等领域得到广泛应用，核心产业规模超过4000亿元，相关产业规模超过5万亿元；第三步，到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，形成涵盖核心技术、关键系统、支撑平台和智能应用的完备产业链和高端产业群，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。