国内AI软件与国外相比存在‌核心技术差距‌、‌应用场景差异‌和‌商业化成熟度不足‌三大关键问题。尽管部分领域（如计算机视觉、语音识别）已接近国际水平，但整体仍处于追赶阶段。

1. ‌核心技术差距‌
   在底层框架（如TensorFlow、PyTorch）和高端芯片（如GPU算力）上依赖国外技术，国产深度学习框架（如飞桨PaddlePaddle）生态规模较小。大模型训练所需的算力、数据质量和算法创新仍落后于OpenAI、Google等企业。

2. ‌应用场景侧重不同‌
   国内AI更聚焦于安防监控、金融风控等垂直领域，而国外在通用型AI（如ChatGPT、Copilot）和医疗、科研等高端场景渗透更深。国内企业倾向于快速落地变现，基础研究投入不足。

3. ‌商业化与标准化滞后‌
   欧美通过云服务（AWS、Azure AI）实现技术输出，国内AI企业仍以项目制为主，缺乏标准化产品。数据隐私法规（如GDPR）的完善度也影响技术全球化应用。

未来需加强产学研协同，突破芯片和算法瓶颈，同时平衡短期变现与长期技术储备。