第一，目前关于芯片的计算能力，工信部科技司高技术处调研员李伟也谈到“将来控制大脑，需要依靠数据来进行运转和判断，但我们现在的传感器、cpu的芯片是比较弱的，在新算法方面还需进一步加强。”我国公共数据资源开放利用上有很多羁绊，这方面的法律法规还有待完善。

第二，人工智能的安全性也是一大问题。李伟表示人工智能方面做了很多实验，发现图像识别系统可能会出现识别错误。在行业准入方面，无人车、无人机等的准入都受制于技术的成熟性。

第三，在体制机制方面也存在很多阻碍人工智能发展的障碍，中国人工智能学会常务副理事长杨放春认为数据共享的体制有待改善，“有个说法是我提供的质量越低，共享获得的收益越大，我提高的质量越高，跟别人比获得的收益小。”关于数据共享，中国电信云计算分公司王兴刚副总经理也提到，每家企业都认为数据非常有价值，但是又不愿意把这个价值开放。

在这样的博弈下，很多企业都把大数据当资产，不愿意和他人共享。当下需要解决的是如何让企业进行数据共享，以及如何保证安全性。

有关科学家针对目前因境给出四点建议：

第一，应聚焦学生发展和种子教师的培养，重视课程开发，将研发的课程应用到教学当中，最终实现学生发展。

第二，要明确人工智能在基础教育中发挥的作用，深入研究技术与教学如何切实融合。培训中要注重提升教师的新技术和原有的教学框架的整合能力，提升学生的学习能力和创造能力。

第三，人工智能的发展会使得很多岗位被机器人替代，但用智商、思想去控制机器人的仍然是人类自身。因此培养师生的科技创新能力仍然是教育的重中之重。未来社会中没有任何知识是确定的，我们需要学会的是如何学习、如何适应、如何改变。

第四，在教育领域，大数据、人工智能对教育的变革还将持续发酵。未来，以大数据实现教育个性化，用人工智能赋能教育，在成倍放大教育产能的同时，将使得优质教学资源得到充分利用，从而真正实现因材施教、因人施教。这也要求我们学会集合教育大数据进行分析，发挥大数据的精准化服务和科学服务，改变固有的思维和行为。

此外，传统企业也想运用人工智能的技术去推动企业发展，史炜谈到自己去过纺织企业，发现工业云是一个总体的东西，传统企业想要发展智能制造找不到金沙贵宾厅的解决方案，很多制造企业不知道如何和工业云对接。