任何与将人工智能研究从实验室带到用例，以及两者之间的一切有关的事情。从基础设施和工具，到硬件，到工业中的部署面，再到模型本身，从人工智能研究的前沿到用例，都需要共同努力才能取得尖端进展。
自AI出现，围绕传统产业“智能化转型”的探讨就一直没有停下。而随着“新基建”口号的喊出，工业制造等场景的智能化进程更是被加上了助推器。
大多数围绕人工智能（AI）的讨论都集中在自动车辆、聊天机器人、数字孪生技术、机器人技术以及使用基于人工智能的“智能”系统从大型数据集中提取商业洞察力。但是人工智能和机器学习（ML）总有一天会在企业数据中心内部的服务器机架中扮演重要角色。
人工智能与其他新兴技术相结合将进一步提高机构任务的效率和有效性以及客户体验。根据功能性用户需求应用正确的信息技术工具可以消除低级任务，并利用更复杂工作的劳动力来包括其他机构的优先事项。
大数据与人工智能已经在各个行业大展身手，而海量的视频数据、用户观看数据，已经为人工智能算法提供了肥沃的土壤；视频、音频、文本等非结构化数据，天然符合人工智能（深度学习）算法擅长的领域。因此，使用AI技术来对视听介质进行全方位解构，并利用海量数据、发掘内容创作规律，辅助内容质量评判是AI技术落地的一大领域，也是一片AI应用的蓝海。
截至2019年底，我国人工智能核心产业的规模超过510亿元，人工智能企业超过2600家。与此同时，AI+制造、交通、商圈、文旅、政务、园区、金融等一批应用场景也在全力打造中。不少人工智能企业正紧抓“AI+新型基建”的契机展开卡位赛。我国逐步走出了一条由需求导向引领商业模式创新、市场应用倒逼基础理论和关键技术创新的发展路径。
