- 基础层：聚焦硬件与算力基础，涵盖AI芯片、云计算与相关服务平台、以及支撑数据资源与数据服务的基础设施，为AI应用提供必要的计算力与数据支撑。

- 技术层：作为产业核心，围绕对人类智能关键特征的模拟与实现，形成一系列核心算法、模型和系统架构的技术路径与技术积累。

- 应用层：将基础技术进行组合落地，面向特定场景的需求，提供软硬件一体的产品与解决方案，推动AI在各行各业的落地应用。

国内生态现状要点

- 基础层在大数据、云计算、边缘计算、智能芯片等领域形成成熟的支撑能力，构成AI发展的底层支撑。

- 技术层在计算机视觉、智能语音、机器学习、自然语言处理等领域涌现出一批具备竞争力的企业，成为产业创新的重要驱动力。

- 应用层方面，AI技术与智能机器人、智能终端、智能交通、公共安全等场景深度融合，众多互联网巨头也在积极布局智能终端和物联网生态，推动生态协同发展。

行业发展态势

- 受政策支持、资本推动和高端人才聚集的综合作用，国内AI产业保持快速发展态势，推动AI在更广泛的行业中实现深度融合mile米乐。

- 行业规模与市场渗透持续提升，商业化水平不断提高，AI应用逐步形成多场景、全链条的应用生态。

核心技术与人才格局

- 核心技术格局以计算机视觉为领先，数据挖掘与机器学习紧随其后，智能语音、自然语言处理、知识图谱等技术热度也较高。

- 人才供给方面仍存在明显缺口，尤其是智能语音与计算机视觉等方向的高端岗位，行业竞争激烈，相关岗位薪酬水平相对较高。

技术创新与产业融合的驱动

- 技术创新层面，全球范围持续提升，东亚地区在专利、论文产出与技术应用方面持续增强，底层理论与关键技术（包括AI芯片、深度学习等）持续突破。

- 产业融合层面，AI持续渗透更多行业与场景，推动数据资源的聚集与应用能力的提升，为传统产业转型升级和数字经济发展注入新动能。