为了全视角解读人工智能、数据智能商业落地现状，报告还从学术、投资、企业、政策、行业五个视角出发，对2018-2019年来人工智能、数据智能的发展概况进行了总结。

政策视角：政策以促进人工智能、数据智能与实体经济融合为主要导向

国家政策更加注重培育关键技术研发和标志性产品服务，推动人工智能、数据智能与实体经济深度融合。为配合《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的实施，工信部在2018年9月公布人工智能、数据智能与实体经济深度融合创新项目名单，持续跟踪支持，培育典型案例树立产业创新标杆，总结经验并加以推广，实现行业的整体发展。

行业视角：数据丰富度、付费意愿和竞争程度是AI企业场景选择的主要考量维度

在选择应用场景时，企业一般从行业既有数据的丰富度和闭环关系、行业对AI应用的紧迫性和付费意愿与市场的竞争程度等维度进行考量。

企业视角：人工智能渗透范围不断扩大

更多的企业意识到人工智能、数据智能在降本增效方面的重要作用，在业务转型和运营管理过程中更加注重智能化。因而，广义的人工智能带来的增长机会在不断扩大，未来几年将日益渗透于人们的日常工作生活当中。

学术视角：学术的参与数量与范围提升，自动工具与标准化降低科研成本

近年来人工智能学术研究的参与度持续上升，参与范围持续扩大。直观表现为国际顶级人工智能学术会议的论文提交量逐年攀升;企业更积极地投入到学术研究领域，进行论文投稿。

研究者们也愈发意识到AI普惠化的重要意义。2018年以来，NAS和AutoML等自动化工具正使AI技术变得更为简单易用。用户只需喂食数据，工具就能够自行快速地搜索并创建由复杂神经网络驱动的决策功能，这使人工智能、数据智能更具场景适用性，降低了客户使用AI及相应服务的门槛和转换成本。

投资视角：科创板拓宽募资渠道

据统计，虽然2018年中国私募市场中人工智能领域的投资事件频数有所回落，但私募投资更加集中于头部企业和偏中后期轮次。科创板开市，以注册制取代核准制进行新股发行审核，提升了上市效率，为相关企业开辟了IPO的快速通道。