1、AI可以运用到每个行业已达成共识，但从“理论可以”到已经可以还有漫长的路要走。而且这条路到底怎么个走法，似乎始终处在模糊不清的状况里。
2、郑叶来为此提出了AI与产业融合，需要解决四大问题：要有明确定义的商业场景、需要触手可及的强劲算力、提供持续进化的AI服务、满足相关组织与人才的适配。
3、这四大要素，其实可以基于产业逻辑再拆分成两半。一半处在上游，也就是AI开发工作；下游的一半，是AI与行业结合。上游更多是技术与基础设施的提供，而下游是千行万业具体问题的发现和解决。
4、产业上游需要的也就是触手可及的算力、持续进化的AI服务、人才生态培养这三大问题。
这个逻辑其实很好理解，一家企业想用AI，那么最基本的三个条件就是：有人懂AI、懂AI的人能快速达标完成工作、工作有充足的算力支持。
5、
大量冗余重复的训练数据标注、漫长且低精度的黑盒训练、混乱茫然的模型版本管理、推理部署之后无法落地的种种兼容问题，这些才是AI开发的真实状态，也是AI难以走入产业的最复杂问题。某种程度来说，AI开发是一个短板工程，随便一个问题就可能拖住整个开发进程，导致应用难以落地。
解决这个问题，需要的就是持续迭代升级的AI服务，用基础设施的进化满足提升开发效率。