在理论技术层面，人工智能技术为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供理论基础。例如，自动定理推理为网络信息检索、问题求解、远程诊断等问题提供了自动求解方案；自然语言理解为计算机人类语言理解提供理论和方法；数据挖掘为从数据库中挖掘提炼出具有必然性和蕴含本质规律的数据提供了规则、聚类等数据处理、建模、评估标准。

在技术应用和创新层面，人工智能技术的发展，为未来ICT等网络技术的发展指引了方向。当前，一智能算法、深度学习、云计算为代表的大规模网络应用已经成为ICT产业的重要发展方向。各大互联网公司在深度学习领域不断积极探索。深度学习是机器学习研究中的一个重点关注领域，其研究侧重于建立、模拟人脑进行分析学习的”神经网络“。

在创新方面，深度学习带来了计算器学习的新浪潮，推动”大数据 深度模型 数据发现挖掘”时代的来临。人工智能技术与互联网的融合，是两个领域发展到一定阶段，探索创新的必然结果，深度学习为拥有强大计算能力和数据资源的互联网巨头公司带来了下一次全面领跑的的机会。

在融合发展层面，人工智能技术的发展促进多种科学与网络技术的深度融合。从国际上看，人工智能技术发展迅速，并且带动了多种信息科学领域的发展，信息学、控制学、仿生学、计算机学等领域的技术突破均被运用到人工智能应用中去。

从技术发展脉络发展上，人工智能很多技术一直处于创新的前沿，未来会在很大程度上影响信息产业的发展方向。人工智能发展至今涉及多个研究领域，研究方向包括符号计算、语言识别、模式识别和计算机视觉、机器翻译与机器学习、智能信息检索、问题求解与专家系统、逻辑推理与逻辑证明、自然语言处理等，逐渐成为更为广泛的智能科学学科。