AI發展應以深度卷積神經網絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等AI產品的開發與大規模產業化應用。這需要大數據、計算平台、計算引擎、AI算法、應用場景等飛速發展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。
面向若干細分垂直領域，建立大數據中心。實現大數據採集、清洗、標籤、存儲、管理與交易，建立大數據源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數據是人工智能產業制勝的關鍵和法寶。中國企業必須開始特別關注大數據的採集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業視之為戰略資源。
比如在算法突破方面，語音識別的流式多級截斷注意力模型使識別準確率和響應速度都有大幅提升，為用户帶來更好的體驗；風格遷移的語音合成技術，僅需20句話就可以製作一個人的專屬聲音；綜合應用語音和視覺技術，可以讓機器自動合成虛擬形象；同時在原有架構的基礎上，認知層統一為語言與知識技術，可以理解電影中出現的角色、音樂和民間藝術，並在機器同傳上實現了突破式創新。
強力開展AI芯片與硬件平台的研發。包括基於FPGA的深度學習芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。
