中国工程院院士徐南平等业内人士认为，新一代人工智能技术不断突破和广泛应用，不仅将创造智能化的新需求、新产业、新业态、新应用，而且全面改造经济活动的各个环节，将为我国建设现代化经济体系、实现高质量发展提供支撑。

　　发展短板亟待解决

　　与此同时，许多业内人士认为，在看到我国人工智能产业长足进步同时，我国人工智能产业已暴露的问题也需引起关注，需解决“应用强、基础弱”“功能强、防护弱”等问题。

　　第二届世界智能大会上发布的《新一代人工智能科技驱动的智能产业发展》报告显示，截至2017年6月，中国累计获得1.57万项人工智能领域的专利，居世界第二。报告同时显示，我国77.7%的智能企业分布在应用层，基础层和技术层企业占比相对偏低。

　　首先，人工智能技术仍处初级阶段，高端人才培养上仍处劣势。陈崇军认为，人的智能包括识别、理解、推理和判断，人工智能目前只是在某些识别领域具备了人的能力，适合于具体的特定场景，特别是语音识别、图像识别、翻译等方面。相比人而言，它确实处于初级阶段，只能在已知环境、目标明确、行动可预测的环境下使用。

　　美国辛辛那提大学教授李杰说，当前，全世界人工智能人才缺乏，美国保守估计缺乏20万相关人才，而中国的缺口或达100万。由于合格AI人才培养所需时间高于一般IT人才，缺口很难在短期内得到有效填补。阿里巴巴董事局主席马云也表示，迈向人工智能时代，专业人才是中国和世界共同欠缺的，中国的人才培养方式亟待转变。

　　其次，底层技术革新恐被“甩在后面”，“缺芯少魂”极易被“卡脖子”。

　　徐南平认为，我国人工智能的基础研究还比较薄弱，在基础理论、核心算法以及关键设备高端芯片重大产品与集成，技术材料、元器件、元件等方面有较大的差距。

　　王文京认为，近年来，我国人工智能产业在应用层面发展较快，产业在企业数量和整体规模上和最发达国家虽有一定差距，但更重要的差距在最底层的理论和技术方面。

　　《新一代人工智能发展白皮书（2017）》认为，国外企业正凭借领先的技术优势展开全产业链布局。目前，基础层产业的核心技术大部分仍掌握在国外企业手中，为我国企业自主开展研发带来了不利的壁垒封锁。当前，国内企业及科研机构进一步加强了对传感器、底层芯片及算法等基础层技术的研发力度，以寒武纪、深鉴科技、云知声为代表的一批国内初创企业在智能芯片和算法模型方面已推动展开相关研发工作，已取得了一定的技术积累。