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在这里局势下，前不久，产业联盟协同好几家公司相互撰写和公布了工业生产智能化讨论稿)下称)，从应用技术和产业链等层面科学研究和剖析工业生产智能化的发展趋势多元性和情况，并在一定水平上对发展方向转型方位做出了预测。在分析的工业生产智能化发展趋势多元性中，我们可以发觉，工业生产智能化产业链主视图关键为“两横两纵”，横着为语义网和深度神经网络两大核心技术，竖向为通用技术和运用集成化两层面。在纵向一体化方面，ICT企业技术创新组织及有关制造行业类行为主体出示通用技术工作能力，以“被集成化”的方法为工业生产智能化出示基本支撑点。
在其中，ICT公司如微软公司阿里巴巴等，出示基本上包含语义网深度神经网络的全部通用技术科学研究与产品化适用；科学研究组织如美国加州大学麻省理工大学清华中国科学院自动化所等，关键出示计算方法层面的理论基础研究；制造行业提。这类运用行为主体中，武器装备/自动化技术公司及制造企业等公司如西门子PLCABBKUKAAutodesk富士康新松等)，朝向本身业务流程行业或要求困扰，根据引进人工智能技术完成商品特性提高；ICT公司如康耐视海康大恒图像?。在运用方面，武器装备/自动化技术与公司制造企业ICT公司和初创公司类行为主体以集成化自主创新为关键方式，朝向具体业务流程行业，融合各产业链和技术性因素完成工业生产智能化自主创新运用，是工业生产智能化产业链的关键。
工业生产智能化借助通用技术完成各种自主创新的工业生产智能化运用。强调，现阶段看来，ICT大佬在深度神经网络架构c语言编译器与集成ic等通用技术行业占有执政影响力，但目前端侧推论架构关键由iPhoneFacebook五大ICT大佬公司核心，分析判断，更将会在工业生产行业使力。殊不知，通用技术通常不能满足工业生产情景与难题的多元性与独特性规定，目前仍然存有很多特点难题必须处理。工业生产行业存有可扩展性和兼容性的问题，对c语言编译器要求比较急切，可是c语言编译器销售市场布局尚不清楚，仍未造成朝向行业的发展趋向，intel及将会变成工业生产行业挑选。
深度神经网络理论基础研究趋于平稳，运用落地式变成重要。人工智能技术专家学者飞，微软公司亚研院人工智能技术专家学者郑宇，黎明时分创办人余凯等均觉得深度神经网络理论基础研究流行构架会收敛性，较难性爱基础理论提升，现阶段短板取决于技术性与制造行业的连接。而目前计算方法科学研究展现两大关键发展趋势一是计算方法可解释性科学研究，斯坦福学校进行了根据“树正则化”的可解释性科学研究，英国德州农工高校进行了转移法处理深度神经网络可解释性难题，南京师范大学则明确提出RNN可解释性方式；二是有关前沿。