數據確實是支撐人工智能發展的核心因素之一，近幾年來人工智能在各個領域之所以有一個較為快速的發展，大數據的支撐起到了非常重要的作用，有了海量數據的訓練，人工智能產品的可用性也會逐漸得到提升，這會為人工智能產品的最終落地，奠定一個紮實的基礎。
隨著5G通信的落地應用，以及產業結構升級的不斷深入，未來人工智能產品必然要落地到廣大的產業領域，而這個過程中，產業數據的採集、整理和利用就變得越來越重要了。隨著消費大數據維度的不斷提升，基於消費大數據的產業結構已經趨於成熟，所以下一步的發展，必然要在產業領域尋找更多的機會。從這個角度來看，在產業互聯網階段，如何利用大量的產業數據促使人工智能產品的落地應用將是一個重要的發展方向。
數據確實是支撐人工智能發展的核心因素之一，近幾年來人工智能在各個領域之所以有一個較為快速的發展，大數據的支撐起到了非常重要的作用，有了海量數據的訓練，人工智能產品的可用性也會逐漸得到提升，這會為人工智能產品的最終落地，奠定一個紮實的基礎。
隨著5G通信的落地應用，以及產業結構升級的不斷深入，未來人工智能產品必然要落地到廣大的產業領域，而這個過程中，產業數據的採集、整理和利用就變得越來越重要了。隨著消費大數據維度的不斷提升，基於消費大數據的產業結構已經趨於成熟，所以下一步的發展，必然要在產業領域尋找更多的機會。從這個角度來看，在產業互聯網階段，如何利用大量的產業數據促使人工智能產品的落地應用將是一個重要的發展方向。
人工智能在產業領域的應用具有非常多的細分領域，創新的空間也非常大，所以人工智能產品在產業領域的應用無疑是一個新的價值領域，也必然會吸引大量的企業投身其中。當然，要想讓人工智能產品完成在產業領域的應用，需要一個基本的條件，這個條件就是物聯網體系的搭建，物聯網將是人工智能產品落地應用的重要場景。
物聯網與人工智能的結合將解決三方面問題，其一是數據的採集問題，物聯網能夠採集大量的行業數據;其二是解決算力問題，由於物聯網平臺通常是搭建在雲計算平臺上的，所以算力能夠得到有效的保障;其三是物聯網生態成熟，成熟的生態是人工智能創新的基礎。
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