云计算(cloud computing)属于分布式计算，像平时需要处理的巨大数据可以利用“云”来计算处理，将程序分解成无数个小程序，用户收到的结果都是由多个服务器共同组成的系统处理和分析得到的。云计算的初期，就是简单的分布式计算，解决用户需求，将分布式处理的结果再合并。所以，又可以将云计算成为网格计算。通过这项技术，巨大的数据量可以在短短的几秒钟左右就完成处理，达到强大的网络护理服务。

　　但现在发展起来的云服务，已经不是最初的简单分布式计算，而且分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等多个计算机技术不断学习优化整合的结果。

　　目前国内构建的架构，可以从每年高校、研究机构单方面开发一个项目开始分析，源代码基本上都是开放式的。像国内发展初期的专利库建设,到智能化数据传输架构,到openlayers的leader和应用开发,再到更多基础架构的发展,中国为AI与传统行业的结合起到了关键的推动作用。推动核心AI基础架构，深度融合，确保前沿性突破数据集到云到端的一体化解决方案高校、企业自行设计、建设AI基础架构，设备之间、项目之间的互通交流问题。

　　但目前需要解决的问题并非单单是特定的AI芯片，某类算法或者某种架构，这些解决方案在规划、算法算力等方面有大量重合和共性，对于某些关键环节和难点存在着差异。基于大数据人工智能平台的资源撮合体系的完善支撑，能够有效提升计算、算法开发的效率。网络时代，各种各样的互联网公司，能够有效利用AI算法解决一些产业基础的需求。某些企业级的AI产品和解决有待提升，这就显得AI教育尤为重要。当然了最关键的问题还是合理定位：需要事先人工智能在信息和知识处理、传输问题上对产业价值的推动，目前来说人工智能将成为智能制造、智能教育和物联网三大新产业发展方向的基础。这些也都将成为未来企业发展AI的重要“驱动”，算得上是人工智能发展的前沿。

　　国内早期阶段是基于开源的服务，也就是咱们熟知的第三方云。随着大数据、云计算、SDN、智能信息化等软硬件方面的发展，行业的标配基本向云计算和大数据靠近了，有较强的基础和需求关联。2017年“工业云”争夺战已经上演，全球已经推出来百家产品和解决方案。工业互联网在AI的基础上，引来了新的挑战和发展机遇。其中，为制造商服务的工业软件将逐渐成为工业领域的基础设施。针对在仿真、生产场景中进行生产参数调整、优化，变成在仿真、生产场景下变化需求的定制AI解决方案将成为未来的潮流，而在场景设计方面具有经验的工业软件将成为选择的关键。

　　随着AI的发展，成了这些关键技术的基础;另外，云计算也推动着人工智能时代的发展。当然了，AI自动化也在不断发展学习。通过工业互联网等设备连接到工业自动化：工业互联网设备的多样化使互联网重要的能力成为基础，AI的发展都是需要通过互联网来传输数据的。传统的工业领域即日常生活中的智能家居领域，例如微信小程序、小米手环，均采用了工业互联网相关的云计算和AI技术。如何更好的连接工业自动化的设备、将AI的分析/传感、AI大数据应用起来，也是未来很关键。

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