人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分成基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。

基礎(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了根本保障，主要包括AI芯片和深度學(xué)習(xí)算法。

技術(shù)層是基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計(jì)出的解決某一類(lèi)過(guò)去需要人腦解決問(wèn)題的通用方法，具體包括智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理以及其他類(lèi)這四大人腦功能的處理方法。

應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，去解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。比如利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)金融、安防等多個(gè)領(lǐng)域的人臉識(shí)別；利用智能語(yǔ)音技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能音箱、錄音筆等的語(yǔ)音識(shí)別；利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于智能客服的問(wèn)答。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈從宏觀視角來(lái)看：可以分為上中下游，其中上游提供的是基礎(chǔ)能力；中游將基礎(chǔ)能力轉(zhuǎn)化成具體的 AI 技術(shù)；下游則將 AI 技術(shù)具體運(yùn)用到各行各業(yè)，形成生產(chǎn)力。

與世界領(lǐng)先國(guó)家相比，中國(guó)人工智能在部分領(lǐng)域核心技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破，但仍缺少重大原創(chuàng)成果，在基礎(chǔ)理論、底層框架、高端芯片等方面差距較大。

世界范圍內(nèi)，市場(chǎng)主流的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架大多數(shù)是國(guó)外廠商或機(jī)構(gòu)主導(dǎo)，比如Google 的 TensorFlow 和 Facebook 的 PyTorch 占據(jù)了大部分市場(chǎng)份額，幾乎 93% 的中國(guó)研究者使用的人工智能開(kāi)源軟件包，是美國(guó)的機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)提供的。

在AI領(lǐng)域，底層技術(shù)之爭(zhēng)的關(guān)鍵在于深度學(xué)習(xí)框架的構(gòu)建。近期已有多款國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)源，將自己的成果和行業(yè)共享，投身數(shù)字基建的建設(shè)。例如：

3月19日，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架計(jì)圖（Jittor）。

3月28日，華為宣布開(kāi)源自研深度學(xué)習(xí)框架MindSpore，代碼上線。

中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院（英文簡(jiǎn)稱(chēng)CCID，賽迪）發(fā)布業(yè)內(nèi)首份《新基建發(fā)展白皮書(shū)》，《白皮書(shū)》預(yù)計(jì)，到2025年，“新基建”七大領(lǐng)域直接投資將達(dá)10萬(wàn)億元左右，帶動(dòng)投資累積或超17萬(wàn)億元。