人工智慧產業鏈涉及範圍極為廣泛，主要包括基礎層硬體算力、技術層感知與認知、應用層場景與產業三大塊。其中，基礎層硬體算力又包括硬體設施、系統平臺、數據資源；技術層感知與認知又包括基礎框架、算法模型、通用技術；應用層場景與產品又包括應用平臺、智能產品。
人工智慧，簡稱為AI，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的技術科學，是計算機科學的分支。人工智慧是新一輪產業變革的核心驅動力，受到全球多個國家的高度重視；人工智慧也是推動我國由製造大國向製造強國轉變的重要技術，國內人工智慧市場高速增長。
我國政府對人工智慧產業發展極為重視，先後發布了多項支持鼓勵政策。2017年7月，國務院印發的《新一代人工智慧發展規劃》，戰略目標中提出，到2020年人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業成為新的重要經濟增長點，人工智慧核心產業規模超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。到2025年人工智慧核心產業規模超過4000億元，帶動相關產業規模超過5萬億元。到2030年人工智慧核心產業規模超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。
根據新思界產業研究中心發布的《2020-2024年人工智慧行業風險投資態勢及投融資策略指引報告》顯示，在國家政策與資本的共同推動下，我國人工智慧產業規模迅速擴大。2015-2018年，我國人工智慧核心產業規模年均複合增速超過50%，2019年核心產業規模超過500億元，是全球人工智慧產業增長最為迅速的國家之一，但與國家制定的目標相比，我國人工智慧產業還有巨大提升空間。
人工智慧產業鏈涉及範圍極為廣泛，主要包括基礎層硬體算力、技術層感知與認知、應用層場景與產業三大塊。其中，基礎層硬體算力又包括硬體設施、系統平臺、數據資源；技術層感知與認知又包括基礎框架、算法模型、通用技術；應用層場景與產品又包括應用平臺、智能產品。這些細分領域又涵蓋多個板塊，具體內容如下圖所示：
人工智慧產業鏈
在人工智慧產業鏈中，基礎層主要包括晶片、GPU、傳感器、大數據、雲計算等技術。其中，晶片、GPU、傳感器等硬體是基礎層的核心產品，是人工智慧技術發展的基礎支撐，與美國等發達國家相比，我國在此領域的發展時間較短，技術經驗積累較為薄弱，尚不具備高端產品生產能力，市場主要被英特爾、英偉達、IBM等國外企業所壟斷。
技術層主要包括存儲、計算、學習、語言處理、計算機視覺等領域，我國在相關技術專利申請方面處於全球領先地位。應用層主要包括智能作業系統以及下遊應用市場，如醫療、教育、農業、金融、家居、製造業等，我國資本對各領域的投資較為平衡，使得我國人工智慧技術應用呈現多元化發展趨勢。
新思界行業分析人士表示，整體來看，在國家政策、製造業轉型升級、資本等各方面的推動下，我國人工智慧產業發展迅速，規模迅速擴大，其中，技術層與應用層領域發展較好，處於全球領先地位，但在基礎層部分核心技術領域，與美國相比，我國仍存在一定差距，未來還需持續突破。