1.集中诞生基础理论阶段
在集中诞生基础理论阶段，奠定了人工智能发展的基本规则，并诞生了基本的开发工具，为日后人工智能的研发工具的升级开辟了先河。在这个阶段，技术的发展，尤其是算法的发展，成了推动人工智能进步的最大动力。达特茅斯会议之后，人们对于算法程序和语言开发投入了极大热情，掀起了人工智能发展的第一波高潮。
这个阶段是集中诞生基础理论的阶段。这个阶段奠定了人工智能发展的基本规则，并诞生了基本的开发工具，为日后人工智能的研发工具的升级开辟了先河。在这个阶段，技术的发展，尤其是算法的发展，成了推动人工智能进步的最大动力。达特茅斯会议之后，人们对于算法程序和语言开发投入了极大热情，掀起了人工智能发展的第一波高潮。
2.数据推动人工智能更新迭代阶段
在数据推动人工智能更新迭代阶段，可获得和分析的数据飞速增长，不仅磨练和提高了计算的能力，使人工智能的大规模运算成为可能，并且也反过来倒逼了数据的采集、清洗和积累，以及相应的软硬件基础设施的发展——这些都带动了大数据行业的腾飞。大企业在这个阶段发挥出了规模优势，成为了推动人工智能发展第二波高潮的主要动力。
3.是情境推动人工智能更深入到具体应用阶段
随着人工智能的技术发展和数据积累，行业逐渐发现短期内通用智能和强人工智能是难以实现的，数据分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直发展成为了可能。这个阶段，新的实用情境的识别与发现，以及对该情境的人工智能解决方案的研究，极大的推动了人工智能行业的前进。
在移动互联网时代，各种移动终端设备的出现，使得数据呈现指数级的增长。相对于之前，现阶段的“数据”包含的信息量越来越大、维度越来越多，从图像、声音等富媒体数据，到动作、姿态、轨迹等人类行为数据，再到地理位置、天气等环境数据……按照以往数据处理的思路已经难以适应“数据”本身的发展。这对于人工智能应用者来说，既是惊喜，又是挑战，因为一个融合人类智慧、人工智能以及海量数据的智能数据时代已经来临。
