人工智能看起來很美好，但在商業(yè)中難以實現(xiàn)

人工智能（AI）就像一個新的大陸，充滿了巨大的財富和無盡的機會，等待著我們?nèi)ヌ剿鳌Ｈ欢@些財富和機會的挖掘并非一蹴而就，需要建立在前人的長期努力和不斷嘗試之上。人工智能還有很長的路要走，目前還只是一個美好的愿景。

事實上，現(xiàn)階段AI還沒有足夠的數(shù)據(jù)支撐，而很多創(chuàng)業(yè)企業(yè)都過分夸大了人工智能在商業(yè)運營中的應(yīng)用程度。雖然人工智能和機器學(xué)習(xí)被譽為有望為企業(yè)創(chuàng)造巨大價值的革命性技術(shù)，但我們也不能忽視AI技術(shù)在產(chǎn)品落地過程中面臨的困難和痛點。

行業(yè)缺乏統(tǒng)一標準

與移動應(yīng)用的興起一樣，AI行業(yè)也迫切需要一個新的跨平臺系統(tǒng)，就像Android、iOS為移動應(yīng)用奠定了基石一樣。這套體系將涵蓋從模型、算法到軟件實現(xiàn)、操作系統(tǒng)等各個方面，其特點是多數(shù)據(jù)源兼容（如多種數(shù)據(jù)庫）、多編程語言兼容（如TensorFlow、Python），能夠在各種硬件設(shè)備上無縫運行，實現(xiàn)跨平臺AI的夢想。

但當下AI行業(yè)面臨一個共同的問題，那就是缺乏統(tǒng)一的標準。沒有統(tǒng)一的標準，就無法實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)制造，產(chǎn)品技術(shù)形態(tài)展現(xiàn)、商業(yè)模式運營也還有很長的路要走。

昂貴

隨著人工智能技術(shù)的進步，越來越多的新興企業(yè)發(fā)布了自己的智能大腦，并通過云服務(wù)提供給用戶。這些企業(yè)在吸引了大量用戶之后，面臨著一個困擾：服務(wù)器的運行成本太高，而有些企業(yè)由于資金和技術(shù)實力不足，并沒有考慮到這個問題。

人工智能模型的訓(xùn)練可謂是一個巨大的挑戰(zhàn)，需要投入大量的資源、時間和金錢。一些云服務(wù)商提供自動化的模型訓(xùn)練和使用服務(wù)，但這些服務(wù)的成本相當昂貴，尤其是智能大腦的運營成本。如果初創(chuàng)企業(yè)提供的服務(wù)費無法覆蓋服務(wù)器的運營成本，這些企業(yè)的生存和盈利能力就會受到很大影響，自然也就無法大規(guī)模商業(yè)化。

集中實施AI業(yè)務(wù)，企業(yè)損失嚴重

安防、金融行業(yè)是人工智能在實體經(jīng)濟中應(yīng)用最為廣泛的領(lǐng)域，占據(jù)了絕大部分的市場份額，達到70%左右。不過這也意味著，在其他行業(yè)，人工智能的深度融合與落地還有很大的發(fā)展空間。

即便部分獨角獸企業(yè)在應(yīng)用落地上取得了一些進展，但大部分企業(yè)依然面臨虧損。人工智能前景雖好，但并不是每一家企業(yè)都能在這條賽道里生存下來。

人工智能面臨的法律和道德問題

隨著人工智能的廣泛應(yīng)用，也存在一些道德和法律風險，如：隱私和數(shù)據(jù)濫用、偏見和歧視、自主決策的透明度、人工智能的成癮和濫用以及責任和法律糾紛等。

為了應(yīng)對新技術(shù)帶來的道德和法律問題，各國也紛紛出臺法律法規(guī)。

法律的頒布為人工智能場景的實施提供了制度保障，但從法律到實施也需要一定的過渡期，在此期間，許多商業(yè)化的人工智能場景還面臨制度上的缺陷，這也導(dǎo)致了短期內(nèi)無法大規(guī)模商業(yè)化的原因之一。

快速發(fā)展期、泡沫期、理性發(fā)展期、成熟期等階段。在這個過程中，很多企業(yè)紛紛進入人工智能的階段。然而在行業(yè)競爭和技術(shù)迭代的過程中，泡沫過后，當真正的技術(shù)實力和整體綜合能力的競爭到來時，一大批企業(yè)又會慢慢消亡。只有當成本降低，各項制度和法律成熟，人工智能回歸到行業(yè)正常發(fā)展狀態(tài)，商業(yè)化場景才能真正實現(xiàn)。

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