智能芯片技术也实现了突破。中科院计算所发布了全球首款深度学习专用处理器，清华大学研制出可重构神经网络的计算芯片，比现有的GPU效能提升了3个数量级。
与此同时，我国在人工智能领域的论文数量快速增长。据统计，2007年—2016年，全球人工智能领域论文中，我国占近20%，仅次于美国；深度学习领域的论文总量和引用量均居世界第一。此外，人工智能相关发明专利授权量已居世界第二。
人工智能创新创业日益活跃
当前，伴随着人工智能研究热潮，我国人工智能产业化应用也蓬勃发展。
智能产品和应用大量涌现。人工智能产品在医疗、商业、通信、城市管理等方面得到快速应用。目前已有1.5亿支付宝用户使用过“刷脸”功能，华为首次在全球将人工智能移动芯片用于手机。
人工智能创新创业也日益活跃，一批龙头骨干企业快速成长。据统计，当前中国的人工智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅次于美国，位列全球第二。全球最值得关注的100家人工智能企业中我国有27家，其中，腾讯、阿里云、百度、科大讯飞等成为全球人工智能领域的佼佼者，也成为建设国家新一代人工智能开放创新平台的领头羊。
2017年7月5日，百度首次发布人工智能开放平台的整体战略、技术和解决方案。这也是百度AI技术首次整体亮相。其中，对话式人工智能系统，可让用户以自然语言对话的交互方式，实现诸多功能；Apollo自动驾驶技术平台，可帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统，是全球领先的自动驾驶生态。
2017年8月3日，腾讯公司正式发布了人工智能医学影像产品——腾讯觅影。同时，还宣布发起成立了人工智能医学影像联合实验室。
2017年10月11日，阿里巴巴首席技术官张建锋宣布成立全球研究院——达摩院。达摩院的成立，代表着阿里巴巴正式迈入全球人工智能等前沿科技的竞争行列。
此外，科大讯飞在智能语音技术上处于国际领先水平；依图科技搭建了全球首个十亿级人像对比系统，在2017年美国国家标准与技术研究院组织的人脸识别技术测试中，成为第一个获得冠军的中国团队。
“加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。”秦勇说。
整体水平与发达国家仍有较大差距
尽管我国在一些人工智能关键技术尤其是核心算法方面与发达国家水平相当，但我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大差距，比如在高精尖零部件、技术工业、工业设计、大型智能系统、大规模应用系统以及基础平台等方面。专家们还指出，我国人工智能技术发展还面临着体制机制、创新人才、基础设施等方面的挑战。
易建强说：“与人工智能发展成熟且处于前列的美国等相比，虽然中国在人工智能的论文数量方面超过美国，但中国学者的研究影响力尚不及美国或英国同行。”
这背后的一个重要原因就是人才短缺。据统计，美国半数以上的数据科学家拥有10年以上的工作经验，而在中国，超过40%的数据科学家工作经验尚不足5年。还有，在中国只有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，输出人才的数量远远无法满足人工智能企业的用人需求。此外，中国的人工智能科学家大多集中于计算机视觉和语音识别等领域，其他领域的人才相对匮乏。
在产业应用方面，人工智能技术成果虽然已经在我国越来越多的领域应用，但专家表示也还存在一些问题。比如，除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小差距。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。
“在人工智能生态系统方面，美国也更为完善和活跃，创业公司数量远超中国。而且由研究机构、大学及私营企业共同组成的生态系统庞大、创新且多元。”易建强说。
专家建议，应建设开放共享的人工智能创新发展平台，重视和加强人工智能前瞻性基础研究，加大人才培养力度，在深化人工智能技术推广应用、市场准入等方面建立更加宽松的政策环境，不断提升信息化水平来支撑智能化发展，并积极引进培养更多有国际影响力的领军人才。