從每年高校、研究機構單方面開發一個項目開始,到開放資源發布源代碼,這是中國一步步構建的科學發展架構。從國內發展初期的專利庫建設,到智能化數據傳輸架構,到openlayers的leader和應用開發,再到更多基礎架構的發展,中國在AI與傳統行業的結合中起到了關鍵性的引領作用。推動核心AI基礎架構，深度融合，實現前沿性突破數據集到云到端的一體化解決方案高校、企業自行設計、建設AI基礎架構,設備之間、項目之間的互通交流是關鍵。
業界解決方案并不局限于某個特定AI芯片、某類算法或某種架構,這些解決方案在規劃、算法算力等方面有大量重合和共性，某些關鍵環節和難點也有明顯差異。基于大數據人工智能平臺的資源撮合體系的完善支撐，可以大大提升算力、算法開發效率。工業界“遍地開花”,互聯網公司數量眾多多元化的AI算法在一定程度上解決了部分產業基礎需求。企業級AI產品及解決方案提升機會有限，更多需要AI教育投入。關鍵是找到強關聯性的方向：人工智能在信息和知識處理與傳輸上對產業的價值實體提出新的需求，而人工智能將成為智能制造、智能教育和物聯網三大新產業發展方向的基礎。這才是企業發展AI重要驅動力，也是人工智能發展的前沿。
第三方云在中國是個早期階段，更多的是基于開源的服務優勢。大數據、云計算、sdn、智能信息化等軟硬件方面已經開始全面覆蓋，云計算和大數據成為了一個行業的標配，有較強的基礎和需求關聯。2017年“工業云”爭奪戰已經上演，全球已經推出來百家產品和解決方案。受益于AI的興起,工業互聯網在很多垂直領域迎來發展機遇。其中，為制造商服務的工業軟件將逐漸成為工業領域的基礎設施。針對在仿真、生產場景中進行生產參數調整、優化，變成在仿真、生產場景下變化需求的定制AI解決方案將成為未來的潮流，而在場景設計方面具有經驗的工業軟件將成為選擇的關鍵。
而更為重要的是，AI產業的發展將是以上這些關鍵成為基礎;此外,云計算支撐在人工智能時代中的作用也重要，同時，AI自動化也是未來一定會增強的。通過工業互聯網等設備連接到工業自動化：工業互聯網設備的多樣化使互聯網重要的能力成為基礎，無論AI怎么發展，都是通過互聯網傳輸數據的服務。傳統的工業領域即日常生活中的智能家居領域，例如微信小程序、小米手環，均采用了工業互聯網相關的云計算和AI技術。如何更好的連接工業自動化的設備、將AI的分析/傳感、AI大數據應用起來，也是未來很關鍵。
