首先，從技術(shù)上來說，工業(yè)AI的技術(shù)體系由基礎(chǔ)支撐、算法技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)和工業(yè)適配技術(shù)四個(gè)層級(jí)組成，其中算法技術(shù)、應(yīng)用技術(shù)屬于核心賦能技術(shù)；基礎(chǔ)支撐、工業(yè)適配屬于工程化技術(shù)。

     核心賦能技術(shù)主要包括以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和其他學(xué)習(xí)方式為主的數(shù)據(jù)科學(xué)；以專家系統(tǒng)、知識(shí)圖譜為代表的知識(shí)工程；以人機(jī)、類腦為代表的探索技術(shù)；以機(jī)器視覺、NLP和語(yǔ)音識(shí)別為代表的應(yīng)用技術(shù)。其典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括兩種，一種是以數(shù)據(jù)建模分析或知識(shí)圖譜構(gòu)建等方式，解決工業(yè)領(lǐng)域的個(gè)性化場(chǎng)景問題，例如：生產(chǎn)制造過程參數(shù)優(yōu)化、設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)、工業(yè)供應(yīng)鏈優(yōu)化等；另外一種是以視覺、語(yǔ)音等相對(duì)成熟應(yīng)用技術(shù)直接遷移到工業(yè)領(lǐng)域，解決相似工業(yè)問題，例如：表單識(shí)別、產(chǎn)品表面檢測(cè)、安全巡檢等。

     工程化技術(shù)主要解決核心賦能技術(shù)落地推廣的關(guān)鍵問題：一是基礎(chǔ)支撐層，主要包括數(shù)據(jù)、芯片與計(jì)算模塊、開源計(jì)算框架等，涵蓋人工智能“算法”、“算力”、“數(shù)據(jù)”三大要素的后兩個(gè)，為工業(yè)算法模型提供軟硬件支持。二是工業(yè)適配技術(shù)，具體指為了適應(yīng)工業(yè)領(lǐng)域特殊需求、解決融合技術(shù)問題、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化相關(guān)的技術(shù)，如數(shù)據(jù)可用性、可解釋性、實(shí)時(shí)性與自動(dòng)訓(xùn)練等，工業(yè)適配層面的技術(shù)是驅(qū)動(dòng)AI實(shí)際落地工業(yè)的關(guān)鍵。

     其次，從產(chǎn)業(yè)上來說，AI與工業(yè)供給產(chǎn)業(yè)融合形成的核心產(chǎn)品、方案與服務(wù)，是AI賦能工業(yè)的主要載體。主要包括四個(gè)方面，按層級(jí)關(guān)系可分為基礎(chǔ)軟硬件、智能工業(yè)裝備、自動(dòng)化與邊緣系統(tǒng)、平臺(tái)/工業(yè)軟件與方案。其中，基礎(chǔ)軟硬件是指各類芯片/計(jì)算模塊、AI框架、工業(yè)相機(jī)等相對(duì)通用的軟硬產(chǎn)品；智能工業(yè)裝備是融合智能算法能力的機(jī)器人、AGV、機(jī)床等通用/專用的工業(yè)生產(chǎn)制造裝備；自動(dòng)化與邊緣系統(tǒng)主要指融合了智能算法的工業(yè)控制系統(tǒng)；平臺(tái)/工業(yè)軟件與方案既包括傳統(tǒng)單機(jī)軟件與AI融合升級(jí)，也包含各類具有AI能力的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及其衍生的解決方案、智能應(yīng)用服務(wù)。

     最后，從應(yīng)用上來說，工業(yè)智能形成三類核心應(yīng)用模式。工業(yè)智能已經(jīng)在研發(fā)、生產(chǎn)、管理與服務(wù)等全環(huán)節(jié)形成各類智能化場(chǎng)景。一是識(shí)別類應(yīng)用，與工業(yè)智能的應(yīng)用技術(shù)相對(duì)應(yīng)，包括工業(yè)視覺檢測(cè)、表單識(shí)別和工業(yè)語(yǔ)音信號(hào)識(shí)別等；二是數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類應(yīng)用，與通用算法技術(shù)中的數(shù)據(jù)科學(xué)相對(duì)應(yīng)，如基于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的智能排產(chǎn)、設(shè)備運(yùn)維、工藝參數(shù)優(yōu)化等；三是知識(shí)推理決策類應(yīng)用，與通用算法技術(shù)中的知識(shí)工程相對(duì)應(yīng)，如冶煉專家系統(tǒng)、設(shè)備故障診斷專家系統(tǒng)、供應(yīng)鏈知識(shí)圖譜等。