为什么AI很火，但是落地很难？

随着工业现代化的浪潮，人工智能（AI）技术如春风般渗透到市政、交通、医疗、商用等各个领域。的确，AI如今风头正劲，但实际应用中的落地却往往显得困难重重。这背后究竟是何原因呢？让我们一竟。

AI的高投入与回报的不确定性让许多项目陷入虎头蛇尾的困境。不仅如此，工业生产中对于精确性的要求极高，微小的误差都可能造成严重后果。而AI技术的鲁棒性尚不足以满足所有生产过程的严苛要求。有些问题并非数据可以解决，或者可能有其他更直观、更有效的解决方案存在。

AI芯片作为AI技术发展的关键节点，是当前科技产业的热点。无论算法如何先进，最终都需要通过芯片实现应用。而芯片行业自身已经具备相当的成熟度和门槛。AI芯片正积极寻找垂直场景进行实际应用，如机器翻译、视频监控、交通规划、智能陪伴、舆情监控、智慧农业等，AI已经深入人类生活的各个方面。

在消费者领域，AI的落地相对容易，因为消费者对产品的价格和适应性有不同的要求。工业领域则截然不同，对产品的可靠性和稳定性要求极高，识别准确率必须达到极高水平，否则哪怕是微小的误差也可能造成巨大损失。

企业管理层指出，缺乏AI技能和专业知识是阻碍大规模部署的关键因素之一。数据孤立也是影响AI应用的重要因素。要解决这些问题，需要构建一个行业生态，让各方参与进来共同获利。就像开放的操作系统一样，目前AI还没有形成一个统一的生态体系。只有当AI形成一个完整的生态体系时，人工智能才能真正落地。

目前AI应用尚未让整个行业发生根本性变革。要实现AI驱动的“核心决策系统”的优化，除了算法研究外，还需要看市场对这个系统的态度以及生态和同盟的发展速度能否推动整个垂直行业的跃进。我们相信随着人工智能的发展以及市场对人才的要求提高，当人工智能的人才具备了市场思维、商学思维并明白建立生态的重要性时，他们会发现各方的互补性并挖掘需求从而推动AI技术的落地应用。随着这一天的到来，我们会发现AI技术在各行各业的广泛应用并发挥出巨大价值。届时，我们离真正的智能化社会便又近了一步。