如同蒸汽机、发电机、计算机和互联网分别是过去三次产业革命的标志,人工智能同样具有推动产业变革使人类进入智能时代的潜质。我国“十四五规划”提出,要瞄准人工智能等前沿领域,实施国家重大科技项目,推动人工智能与产业融合,构建战略新兴产业发展引擎。针对中国人工智能技术发展脉络不清晰、国际竞争处于弱势地位等问题,分析人工智能技术发展现状,从宏观上把握中国人工智能技术的演化以及与西方主要发达国家的差距,对于中国进行技术布局,发现人工智能技术的短板,推动人工智能相关领域技术创新具有重要意义。本文首先对人工智能技术进行现状分析,从专利技术主题视角,以德温特专利数据为基础,通过Python编程实现LDA主题模型对人工智能专利中隐含技术主题挖掘。从计量分析、技术主题热度、技术主题内容演化三个方面分析了全球人工智能专利数量变化趋势、专利领域变化情况、技术主题在时间轴上的热度变化趋势、技术主题词随时间发展的演化情况;通过对人工智能主要研发主体、不同国家（地区）专利布局进行对比,分析了中国和西方主要发达国家人工智能技术发展差异。其次在人工智能演化预测方面,将社会网络方法与LDA模型结果融入到成熟度评价指标体系中,构建了基于专利数据的技术成熟度指标评价体系,对人工智能重要技术的成熟度进行评估;从直接与间接结合的角度出发,将专利评价指标与专利数量结合,提出修正专利量,运用S曲线模型和生命周期理论对修正后的专利量进行拟合,预测了人工智能重要技术的成熟期节点及发展趋势。研究表明:（1）人工智能技术的爆发节点在2017年,其重要技术的成熟度指数较高,已经达到成熟水平,人工智能成熟的过程中,企业间的联系愈来愈强,工艺专利比例逐步升高,专利的异质性呈现先升后降的趋势;（2）在研发主体上,不同于美欧等国主要以企业为主导,中国是以企业和高校为主导,美欧等国家（地区）在国外专利布局量多于中国,中国在国际竞争中未能占据优势地位;（3）人工智能技术逐渐从基础层面的传感器、智能芯片、算法模型过渡到语音识别、图像视频识别、文本识别、深度学习等技术层面并发展到机器人、教育、医疗、安防、驾驶等智能应用领域;（4）图像识别、过程执行、数据分析、语音识别、深度学习等人工智能重要技术均已迈入成熟初期,预测未来将会出现衰落或出现较新的技术推动人工智能迭代发展。最后,本文根据人工智能技术分析和预测结果,从产业、生态、创新角度提出推进人工智能技术与产业融合、构建人工智能生态体系和加强自主创新等建议。