現(xiàn)狀之一：國際上已初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)化基礎(chǔ)，近年來人工智能企業(yè)數(shù)量大幅增長。國際人工智能企業(yè)數(shù)量：美國遙遙L先，中、歐不分伯仲。截至2017年，人工智能企業(yè)分布集中在美國（2905家，占48.11%）、（670家，占11.10%）、歐洲（657家，占10.88%）。到2019年3月，美國占40.3%、占22.1%，中美人工智能企業(yè)數(shù)量差距2年內(nèi)從37.0%減小至18.2%。

現(xiàn)狀之二：人工智能投融資環(huán)境空前看好。融資規(guī)模美國一家d大，歐中緊跟其后。人工智能已經(jīng)成為2017年熱門的投資L域之一。美國多（42%，45.4億美元），歐洲（18.7%，20.2億美元），（16.9%，18.3億美元）緊跟其后。到2019年3月，美國占比降至36.5%，占比升為23.5%，中美在人工智能投融資方面的差距2年內(nèi)從25.1%縮小至13.0%。

現(xiàn)狀之三：產(chǎn)業(yè)化技術(shù)起點更G，感知智能L域相對成熟。人工智能產(chǎn)業(yè)正從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展。感知智能涉及的智能語音、計算機視覺及自然語言處理等技術(shù)，應(yīng)用基礎(chǔ)已比較成熟；如深度學(xué)習(xí)讓圖像、語音等感知類問題取得突破，計算機視覺催生出人臉識別、智能視頻監(jiān)控等應(yīng)用。但認(rèn)知智能要求的“機器思維”和“人工情感”等，仍處于開發(fā)與探索中，與實際應(yīng)用仍有一定距離。

現(xiàn)狀之四：人工智能國際論文發(fā)表和G被引數(shù)量逐年增多。近10年論文發(fā)表總量，G被引數(shù)量居第二。2009-2018年、美國的人工智能論文占比分別為22.7%和20.4%，而G被引數(shù)量占比分別為35.6%和38.6%。美國的人工智能論文引文影響力、專利數(shù)量、企業(yè)數(shù)量和融資規(guī)模等都居，整體實力L跑。論文發(fā)文量居G，企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模居第二。

現(xiàn)狀之五：人工智能國際專利申請數(shù)量不斷刷新。2017年的國際專利申請數(shù)量超過美國，排名世界占37.1%；美國排名第二占24.8%；日本排第三占13.1%。2017年以來，一直保持人工智能國際專利的位置。

現(xiàn)狀之六：人工智能人才緊缺，G端人才爭奪激烈。2018年人工智能專家205295人，其中美國28536人（13.9%），18232人（8.9%），印度17382人（7.8%）。2018年培養(yǎng)GJ人工智能人才22400人，美國占44%，11%，英國6%，德國5%。各國人工智能人才嚴(yán)重供不應(yīng)求，我國人工智能人才也非常缺乏，人工智能G端人才爭奪十分激烈。

現(xiàn)狀之七：人工智能的社會和倫理問題引人關(guān)注。人工智能的快速發(fā)展，使人們擔(dān)心人工智能超過人類智能，會使人類社會主人的地位和安全受到威脅。人工智能，特別是能推理、會思維、懂情感的GJ人工智能，將引起許多社會法律和倫理道德問題。

總的來說，我國要逐步實現(xiàn)包括人工智能基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)、技術(shù)產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用產(chǎn)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈布局。