随着一项技术和一个新领域进入暖春，标志性事件是能否实现大规模工业化。那么，人工智能如何突破大规模工业化的瓶颈呢?
"打破工业化的瓶颈取决于如何在支持整个产业发展的产业链环境中做好工作。例如，在我们设计的模型制作完成后，如何证明模型的可靠性和稳定性需要制药厂不断改进和进化。人工智能产业化对于构建平台、生态链和产业链非常重要。”10月26日，英国皇家工程学院院士郭毅可在2019年第九届中国智能产业峰会论坛上表示。论坛于同一天在Xi安开幕，主题是“驾驭未来，无限智能”。
根据中国工程院院士、浪潮集团首席科学家王恩东的说法，人工智能刚刚开始蓬勃发展。“人工智能的发展，一方面是人工智能本身的产业化。目前，许多初创企业正专注于人工智能的产业化。另一方面，对人工智能有巨大需求的是工业的人工智能。在以下应用中，农业、服务业和工业都将受到人工智能的极大影响。人工智能将对这些产业的升级产生巨大影响，其增长空间将是人工智能本身工业化的数百或数千倍。因此，人工智能具有巨大的发展空间。”王恩东说。
“这既是一个新话题，也是一个老话题。人工智能作为人类新科学的生长点，一方面是新经济发展的先导，另一方面是社会发展的加速器。在传统的智能产业中，工业是主体。当人类研究机器人时，他们首先想到的是人类行为智能，所以他们开始成为机器人。特别是在生产线上，工业机器人的产值有相当大的比重。这是该行业的核心能力。”中国工程院院士、中国人工智能学会主席李德意说。
李德意说，随着人们的兴趣从行为发展到感知，如面部识别和语音识别，智能医学等相关产品逐渐渗透到传统行业。最好的例子是列奥纳多·达·芬奇机器人，它在世界上卖得很多，中国是最大的市场，而且这个机器人非常昂贵。因此人工智能是新经济发展的领导者。
“因此，我们对机器人行业的长期评价严重不足，我们对人工智能的短期期望过高。因此，我们会失望的。人工智能对人类的影响才刚刚开始，我们对2050年的智能时代仍然知之甚少。”李德意说。
“我们需要进一步努力实现传统产业的数字化和智能化。人工智能有着广泛的应用，如语音识别、人脸识别、小型语言等。所有这些都需要进一步智能化，以提高识别率、准确率和效率。这些方面需要突破，仍然存在许多瓶颈。这也是人工智能产业覆盖面广、影响力大的一个重要原因。”中国工程院院士、新疆大学教授胡舒尔·伊斯拉姆说。
