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首先是建設面向訓練及推理的計算芯片。隨著人工智能融合賦能廣度和深度的不斷加強，不同場景應用將提出不同算力需求，以物聯網、移動終端、安防和自動駕駛為代表的專用端側推斷芯片百花齊放，人工智能正式進入算力定制化時代。為更好解決當前訓練算力昂貴、推理計算不足的局面，應聚焦功能多元化、架構多元化的人工智能基礎設施建設，針對性補充機器學習專屬操作計算能力，面向數值計算并行、數據跨域交換等進行攻關建設，積極探索多元化架構，以類腦計算、量子計算范式為突破口，實現機器學習計算能力加速。

其次是全面構建面向深度學習計算加速的理論及工程體系，全面涵蓋從算法頂層、編譯器，到體系結構等方面的加速理論及工程實踐能力，以大規模分布式學習需求為指引，優化算法實現、打造深度學習編譯器，探索體系結構與硬件的最優實踐。

二是建計算泛在能力。端側是人工智能最終應用的落地點，端側既是數據的生成端，也是數據的使用端，需要構建能夠滿足海量不同端側應用場景下的計算支撐能力。端側由于受到實時性、硬件能力、功耗等多種限制，需要針對人工智能模型實現不同層面的優化，全面提升端側的數據計算、采集及傳輸能力，綜合考慮傳感器、端側芯片、端側軟件框架、網絡架構演進、數據中心協同等關鍵因素，構建能夠實現機器學習模型訓練、部署及動態更新的云端協同算法及工程實現能力，打造堅實的泛在計算基礎。

三是建協同生態能力。如圖2所示，未來人工智能通用平臺、行業平臺以及專用系統將呈現三大協同態勢，需要抓住窗口期，全面建設全新的系統協同能力。首先是構建3個系統間的協同能力。通用平臺、行業平臺以及面向具體應用的專用系統之間的功能界定將越來越明確，相關功能將呈現模塊化特性，并且高度互補，以實現深度協同。

其次是構建專用系統的軟硬協同能力。面向應用的專用系統為滿足業務實時響應要求，除了需要將專屬定制算力芯片進行部署外，還需要在軟件層面實現兩項功能：一是實現軟件與定制芯片的高度耦合，以達到性能最優；二是軟件需要與垂直行業平臺及通用平臺做好高效對接，保證調用所需平臺功能的實時性；三是構建行業協同能力，面向行業賦能的行業平臺將在通用平臺基礎上，抽取行業業務邏輯，沉淀行業服務能力，實現與行業已有業務系統的無縫對接。值得注意的是，行業平臺由其業務屬性主導，未來行業平臺的建設主體一定是由垂直行業來主導構建的。