一、设计软件、制造设备及先进制程等仍不及世界领先水平

在芯片设计制造领域，中国仍缺乏设计软件，先进制程及设备与世界领先水平之间仍有差距，该领域部分产品及装备仍十分依赖进口。

二、政策及监督管理体系的建立将更大发挥中国庞大数据集的价值

数据的数量和质量决定了人工智能模型的准确度。目前，大部分资料数据普遍属于不同的机构或部门，如政府部门、金融行业或医疗行业，很难将其整合为一个完全体，对人工智能技术的提升造成了较大阻碍。

在充分认识到数据的重要性后，各地方政府成立大数据管理局，从政府层面将数据有效地利用在安防、政务、法务等领域；同时制定更好的数据管理政策，使数据更好的服务于地方实体经济，有效打破“数据孤岛”。

疫情以来，人们更多地关注在网络上，更多的数据被积累。2021年，领先的互联网公司大数据达到上千PB（计算机存储单位，拍字节），传统行业龙头型企业数据量也达到了PB级，个人产生的数据达到TB级（计算机存储单位，太字节）；数据占比方面，2018年，中国占全球数据量的23%，预计2025年将达到27.8%。

三、国际影响力提升吸引人才回流，产学研深度结合推动进一步发展

当前，中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位。产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。

未来，产业链结构或将重构，更多的企业、高校、组织或将形成合力，共同推动人工智能及芯片的新发展。

四、完整流畅的生态监管系统助力技术与丰富场景的贴合，加快AI落地

在人工智能芯片领域内有数据与算法企业、其他硬件平台，还有IP和技术提供商。要想赢得市场的信赖，企业就需要协调此三个方面，从而构建完整流畅的生态系统。技术与场景的贴合以及对AI使用的监管，将有助于AI落地，发挥其最大价值。

未来几年，制造业及交通将是AI较大的应用场景。同时，AI也将被广泛应用于发展医疗保健、教育，媒体及金融和客户服务等领域。