未來工業互聯網發展的最大趨向，就是解放工業制造過程及產品從以經驗（experience）為主導的傳承，到以數據（data）或事實（evidence）為基礎的傳承，以如此工業互聯網扭轉產業形態的趨勢來說，工業人工智能將會扮演一個很重要的角色。
閱讀完本書的你，應該內心有了答案：為什么需要工業人工智能？它跟人工智能差異化在哪里呢？我在本書的最終章，和大家再做一些重點回顧。工業人工智能是以工業場景為基礎的一個智能系統。傳統人工智能是以生活、社交、金融各方面為出發點，而工業人工智能更注重是對系統工程及工程里面的可靠性、精密性、效率性還有未來的優化性。普適人工智能注重的是“發現”“控制”“辨識”和“交互”，場景以情緒驅動或興趣導向的發散性應用為主。而工業人工智能則是以解決特定問題為目標，是更加聚焦或收斂型的應用。
這本書也介紹了一些工業人工智能的系統工程方法，如何從傳統算法（algorithm）軟件、算法為核心的思維，進展到以系統整合（亦即算法計算力跟工具的使用），最后能夠以應用落地于實際場景的方式來展現工業人工智能的價值。目前工業人工智能的應用場景已經慢慢發生在生產工廠中，如：機器的監控、船舶的省油、發動機的健康管理、醫療系統的遠程維護等，而油廠油田的安全管理和可靠性管理，也已經慢慢開始發展，但缺乏一個系統工程的觀念和可持續傳承的基礎。同時，這本書記錄了許多工業人工智能應用的案例，以更加直觀的方式闡述了工業人工智能技術的開發流程和其中重要的經驗教訓。
在未來中國的企業轉型中，我們會發現工業人工智能會扮演一個很重要的角色，如何把過去中國在快速發展中所損失的工匠的經驗和知識，從數據中重新彌補回來。換句話說，工業人工智能可以助力中國過去30年發展中所積累的經驗得到更快的沉淀和傳承。從依靠國外的經驗，用數據重新建立經驗的一個技術體系，進而使中國未來的發展更具有可持續的傳承。這是我寫這本書的初衷，也期待閱讀完這本書的讀者，在對工業人工智能有了全面理解后，能將工業人工智能的相關知識實際應用于自己的工作場景中，去挖掘不可見的知識，嘗試突破傳統經驗生產的限制，最后創造出更巨大的價值。