云计算与大数据成为行业标准

中国的科学发展框架经历了从高校和研究机构单独开发项目，到开放资源和发布源代码的逐步演变。自国内发展初期的专利库建设，经过智能化数据传输架构的发展，再到openlayeRs的领导和应用开发，以及更多基础设施的进步，中国在人工智能与传统行业的融合中发挥了重要的引导作用。核心AI基础架构的推进与深度融合，实现了数据集、云与端的一体化解决方案。而高校和企业自主设计与建设AI基础架构，确保设备及项目之间的互通交流则显得至关重要。

行业的解决方案并非局限于特定的AI芯片、算法或架构，实际上在规划和算法算力等方面存在大量的重叠和共性，尽管某些关键环节和难点却存在明显差异。大数据人工智能平台的资源撮合体系能够显著提升算力和算法开发效率。互联网行业的企业数量庞大，丰富多样的AI算法在一定程度上满足了产业基础需求。然而，企业级AI产品及解决方案的提升空间有限，更多需要在AI教育方面的投资。关键在于找到与产业强关联的方向：人工智能在信息和知识处理与传输中为产业价值实体提出了新的需求，而人工智能将成为智能制造、智能教育与物联网三大新兴产业发展的基础。这是企业发展AI的重要驱动力，也是人工智能进步的前沿。

在中国，第三方云仍处于早期阶段，主要依赖于开源服务的优势。大数据、云计算、SDN和智能信息化等软硬件领域已开始全面覆盖，云计算和大数据已成为行业标准，具备强大的基础和需求关联。2017年，工业云的竞争已悄然展开，全球推出了百余种产品和解决方案。借助AI的兴起，工业互联网在多个垂直领域迎来了发展机遇，其中，服务制造商的工业软件将逐渐成为工业领域的基础设施。针对在仿真和生产场景中进行生产参数调整与优化，定制化AI解决方案将在未来成为趋势，而在场景设计方面经验丰富的工业软件将成为选择的关键。

更为重要的是，AI产业的发展依赖于以上关键要素的基础。此外，云计算在人工智能时代中的支撑作用也不可或缺，同时，AI自动化必将在未来得到增强。通过工业互联网将设备连接至工业自动化，互联网的重要能力成为基础。无论AI如何发展，数据的传输服务始终依赖于互联网。传统工业领域和日常生活中的智能家居领域，例如微信小程序和小米手环，都运用了工业互联网相关的云计算和AI技术。如何更好地连接工业自动化设备，充分利用AI的分析、传感及大数据应用，将在未来变得尤为关键。