随着大数据、云计算和高性能计算等信息通信技术快速发展，人工智能在深度融合实体经济、改变人们生活方面有了强有力的技术支撑。
人工智能发端于上世纪五十年代，经历了几次繁荣与低谷，到2016年谷歌所收购的DeepMind公司的人工智能AlphaGo赢得与世界围棋冠军的比赛，大众对人工智能的热情被重新点燃，并且持续升温。催生这波人工智能热潮的原因是产业发展的三个重要因素：超大规模的计算能力、大数据、机器学习尤其是深度学习算法都取得了进展。
人工智能在国际上没有统一的定义，简单来说它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。比如，人脸识别、语音识别、无人驾驶、电话客服等。
就目前所知，人工智能已经在医疗保健、金融、传统行业的不同领域有所应用。其中广告可能是受影响最大的行业，已经受到通过谷歌、百度、亚马逊、阿里巴巴、facebook和腾讯用户数据模式识别的巨大冲击。
人工智能并不是一个独立的技术，而是结合各个行业的大数据应用到各个具体任务中的一系列技术。在2017年年底举行的第四届世界互联网大会上，无人超市、智能互联汽车、虚拟现实康复设备等“黑科技”纷纷亮相，越来越多实体行业纷纷变得更加智能化，越来越多的人因此获益。
在商业环境下，人工智能本质解决的是经济问题，即如何用性价比最高的技术或算法，解决一件件改善经济成本的事儿，使企业在效率及其提供的客户体验上有显著的改善，从而再把经济成本赚回来——这是人工智能在商业环境下的最终目标。
随着人工智能的开源和平台化，使得数据变成了壁垒，而其实获益的还是开发人工智能的巨头公司，开源引来使用，使用留下数据，自备吸金能力，还能借此喂养自己的人工智能。
AI巨大的市场规模散发出诱人的气息，无数人前仆后继向前攀爬，但AI改变世界的过程，需要在一个又一个的领域来进行应用的创新，并通过领域合作来获得行业数据。这决定了人工智能产业非一家独秀，必须要建立产业生态。产业生态的好坏、建设的快慢，决定了一个企业或者一个国家人工智能产业发展的进程。
总结来看，今后3年，智能网联汽车、智能服务机器人、智能家居产品等智能化产品，将进入集成应用阶段；智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节，将成为重点发展方向；新一代人工智能技术在工业领域各环节探索应用、提升智能制造关键技术装备创新能力、培育推广智能制造新模式等，将成为深化发展智能制造重点；构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台、智能化网络基础设施、网络安全保障等产业公共支撑体系，将让人工智能发展环境更完善。
