現狀之一：國際上已初步形成人工智能產(chǎn)業(yè)化基礎，近年來(lái)人工智能企業(yè)數量大幅增長(cháng)。國際人工智能企業(yè)數量：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)數量差距2年內從37.0%減小至18.2%。

現狀之二：人工智能投融資環(huán)境空前看好。融資規模美國一家d大，歐中緊跟其后。人工智能已經(jīng)成為2017年熱門(mén)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年內從25.1%縮小至13.0%。

現狀之三：產(chǎn)業(yè)化技術(shù)起點(diǎn)更G，感知智能L域相對成熟。人工智能產(chǎn)業(yè)正從感知智能向認知智能發(fā)展。感知智能涉及的智能語(yǔ)音、計算機視覺(jué)及自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，應用基礎已比較成熟；如深度學(xué)習讓圖像、語(yǔ)音等感知類(lèi)問(wèn)題取得突破，計算機視覺(jué)催生出人臉識別、智能視頻監控等應用。但認知智能要求的“機器思維”和“人工情感”等，仍處于開(kāi)發(fā)與探索中，與實(shí)際應用仍有一定距離。

現狀之四：人工智能?chē)�際論文發(fā)表和G被引數量逐年增多。近10年論文發(fā)表總量，G被引數量居第二。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(zhuān)利數量、企業(yè)數量和融資規模等都居，整體實(shí)力L跑。論文發(fā)文量居G，企業(yè)數量、融資規模居第二。

現狀之五：人工智能?chē)�際專(zhuān)利申請數量不斷刷新。2017年的國際專(zhuān)利申請數量超過(guò)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(lái)，一直保持人工智能?chē)�際專(zhuān)利的位置。

現狀之六：人工智能人才緊缺，G端人才爭奪激烈。2018年人工智能專(zhuān)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重供不應求，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。

現狀之七：人工智能的社會(huì )和倫理問(wèn)題引人關(guān)注。人工智能的快速發(fā)展，使人們擔心人工智能超過(guò)人類(lèi)智能，會(huì )使人類(lèi)社會(huì )主人的地位和安全受到威脅。人工智能，特別是能推理、會(huì )思維、懂情感的GJ人工智能，將引起許多社會(huì )法律和倫理道德問(wèn)題。

總的來(lái)說(shuō)，我國要逐步實(shí)現包括人工智能基礎產(chǎn)業(yè)、技術(shù)產(chǎn)業(yè)和應用產(chǎn)業(yè)的全產(chǎn)業(yè)鏈布局。