1.美國在技術創新基礎、技術能力、技術影響力上有很大優勢。中國在應用落地和應用創新方面有獨特優勢，比如刷臉支付，就是中國首創的。
2.今天的人工智能技術包括三個要素:數據、算法和計算能力。中國在數據上是有優勢的，因為中國人口龐大，在收集各方面的數據和統計上，中國比美國領先很多。
在算法方面，中美差距不是很大。雖然美國經常提出創新技術，但中國可以很快趕上。雖然技術創新的引領作用較弱，但在實際應用中差距並不大。
主要差距在於基本的計算設備。因為硬件設備是訓練或者測試所必須的，這些設備不僅限於人工智能本身，還涉及到硬件芯片GPU。訓練人工智能和深度學習算法往往需要顯卡。GPU被英偉達壟斷，另壹個必備的硬件是CPU。在CPU領域，英特爾壹家獨大。
還有傳感器。訓練人工智能，首先要感知周圍的環境。傳感器包括雷達，在自動駕駛的應用中非常重要。這些硬件設備幾乎被美國公司壟斷。所以硬件上差距很大。
3.由於缺乏突破性和領先的創新技術，中國許多公司更喜歡商業模式應用的應用和創新。每次美國拿出新技術，中國都能馬上跟進，但在領先和突破上可能還是有壹定差距。
4.美國最早從1991萌芽，從1998進入發展期，2005年後開始高速增長期，2013後發展穩定。中國的AI企業誕生於1996。2003年行業進入發展期，2015達到高峰，之後進入穩定期。人工智能主要分為技術層、應用層和基礎層。
美國的AI產業在基礎層、技術層、應用層積累了強大的技術創新優勢，尤其是在算法、芯片、數據等核心領域，各級企業數量領先於中國。
從基礎層(主要是處理器/芯片)的企業數量來看，中國有14家，美國有33家，中國只有42%。技術方面(自然語言處理/計算機視覺和圖像/技術平臺)，中國273家，美國586家，中國46%。
中國有304個應用層(機器學習應用/智能無人機/智能機器人/自動駕駛輔助駕駛/語音識別)，美國有488個，中國有62.3%。
可以看出，相對於美國全行業布局的特點，中國主要集中在應用端，除此之外，在技術層和基礎層只有局部突破。
綜上所述，目前在人工智能領域，中國整體來說還是處於比較好的發展態勢，雖然和美國有壹定差距。