七大数字经济重点产业、十大数字化应用场景重点发力，以应用为牵引，推动大数据、人工智能、区块链等战略性新兴产业发展，着力培育开源生态，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
近年来，随着数字经济成为驱动我国经济增长的新引擎，人工智能广泛应用于诸多领域。人工智能服务的革新依赖收集海量数据以促使算法升级，而数据使用和储存的安全和隐私保护未来将成为制约人工智能产业发展的一大瓶颈。
先进制造业是我国制造业转型升级的方向，是我国制造业参与国际竞争的先导力量。要积极抓住数字产业快速发展的机遇，发挥制造业大国的优势，推动大数据、互联网、人工智能和实体经济的深度融合，创造出智能制造、产业互联网等数字化的新业态和新模式，为先进制造业的高质量发展注入新动力。

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人工智能的应用必须与产业深度结合，持续挖掘行业赛道潜力。Gartner在2020年发布的新兴技术成熟度曲线中继续扩大了对AI潜力预测的覆盖，在人工智能技术领域增加了多个类别，包括复合型人工智能、可生成型人工智能、负责型人工智能、人工智能开发增强、嵌入式人工智能和人工智能增强设计。从技术的研发周期判断，人工智能行业正处于第三波爆发期，而这波浪潮最大的特点就是与业务紧密结合的AI应用场景逐渐落地，比如说工业视觉、车载领域的ADAS和DMS产品等。只有把握行业数据，同时拥有先进算法和强大计算能力的企业将成为最主要的推动者。
我国正处于新旧动能转换的关键时期，数字经济正逐渐成为我国经济增长的新引擎。而作为数字经济发展的核心驱动力，人工智能产业的兴起为我国数字经济提供了良好的发展空间。随着5G、云计算、大数据等新一代信息技术的应用，各个细分领域下都有大量的人工智能应用场景被开发和挖掘，通过将人工智能与实体经济融合推动数字经济发展，赋能我国产业数字化。当前，数字经济发展的质量和效益更加重要，作为人工智能与实体经济深度融合后的经济形态，得益于我国人工智能产业的蓬勃发展，我国数字经济将进入高质量发展新阶段。
梳理全部，数字化发展，目的是为了提供更好的效率和服务，通过这种方法来提供更优秀的生产力。但纯粹的大数据、人工智能，可以提供好的辅助，需要监管来加以走上正轨。
随着5G、云计算、大数据等新一代信息技术的应用，各个细分领域下都有大量的人工智能应用场景被开发和挖掘，通过将人工智能与实体经济融合推动数字经济发展，赋能我国产业数字化。
人工智能涉及全产业链，AI全栈能力会成为企业的核心竞争优势。人工智能完整产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业的基础，为人工智能提供数据以及算力的支撑，基础层分为计算硬件、计算系统技术和数据三部分；技术层提供了各类人工智能算法、架构以及应用平台；应用层主要与产业和产品融合，呈现百花齐放的态势，人工智能在多个行业与产品中都拥有巨大的应用价值。
自动化和人工智能都在为商业和工作带来价值。然而，要弥合负责任的人工智能与日常现实之间的鸿沟，就需要向公众提供更多信息/教育，以及政府、科技巨头和公众之间的透明度和问责制。我们都需要一个声音来决定人类的方向。更多关于自动化、数字化转型和人工智能的区别和意义的教育和信息，因为它们相互关联，但又不相同。有人可能会说，仍然有很多错误的信息。
在人才培养层面，应当培养精于大数据收集和人工智能算法的人才，保证人工智能的科学化和精确化，降低由人工智能技术原因导致的缺陷性失误。推动中小企业发展时，可以为其提供引进人工智能人才的专项资金，并在金融机构和人工智能生产企业的监督下招聘该方面的人才。应加强科技金融企业中金融从业人员和人工智能工作者之间的良性互动，如以企业员工座谈会企业员工培训等形式，强化金融和人工智能领域人才的交流与融合，从而实现科技金融领域的智能化以及科技金融企业人工智能算法的专业化和科学化。