【儀表網(wǎng) 儀表下游】導(dǎo)讀：從AI的市場需求和政策支持來看，落地應(yīng)該是非常輕松簡單的，可實際上卻事與愿違，現(xiàn)實是AI很火但是落地卻很難。是什么原因?qū)е翧I無法自然融入這個社會，只能成為華而不實的幻影？
從政策來看，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，計劃到2025年，人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應(yīng)用達到世界領(lǐng)先水平，人工智能成為我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，智能社會建設(shè)取得積極進展；到2030年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。
從應(yīng)用來看，人工智能(AI)技術(shù)在工業(yè)現(xiàn)代化的浪潮下向各個領(lǐng)域滲透，包括市政、交通、醫(yī)療、商用等，隨著5G商用的春風，如今AI技術(shù)更火了。
從數(shù)據(jù)來看，2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。然而AI企業(yè)在資本市場并不太順利，在探索技術(shù)與產(chǎn)品、應(yīng)用與商業(yè)方面存在著各種各樣的問題。
人工智能行業(yè)歷經(jīng)多年快速發(fā)展，逐步進入一個瓶頸期。一個很重要的影響因素就是AI落地難。那么，到底是什么阻礙了AI落地？
場景限制
碎片化太嚴重是AI應(yīng)用落地的一大瓶頸。AI并不是萬能的，在使用上經(jīng)常受限于場景，隨著用戶對AI應(yīng)用的訴求變得越來越個性化和碎片化，企業(yè)所提供的產(chǎn)品和解決方案也呈現(xiàn)碎片化，然而場景多樣化的腳步并未追上AI算力的增長，溢出的算力需要更多的場景來釋放其能力。
數(shù)據(jù)制約
數(shù)據(jù)也是制約AI成功落地的一大因素。由于AI依賴數(shù)據(jù)訓練基礎(chǔ)算法，因而獲得有意義的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，對于AI落地成功至關(guān)重要。如果缺少統(tǒng)一、標準化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，AI應(yīng)用可能就是無米之炊、無源之水。
人才短缺
AI不只是一個技術(shù)、工具，更是一種思維方式，在AI落地過程中，儲備真正懂得AI思維、AI語言的人才，顯得尤為重要。實施AI項目通常需要數(shù)據(jù)科學家、ML工程師、軟件架構(gòu)師、BI分析師等相關(guān)人員組成團隊，但是這些有經(jīng)驗的專業(yè)人員很難聘請，這種狀態(tài)進一步導(dǎo)致了AI的落地難。
成本高昂
企業(yè)用戶的核心目標是利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長，只有將AI技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)實世界里，才能為企業(yè)創(chuàng)造利潤價值。然而，在深入產(chǎn)業(yè)落地的過程中，落地成本太高的問題被暴露出來，而這些也成為當前階段AI落地應(yīng)用過程中新的痛點。
總結(jié)
AI如何落地一直是行業(yè)熱議的話題。我們看到近兩年，在疫情、物聯(lián)網(wǎng)、5G、智能化等因素的影響下AI的應(yīng)用需求更加明晰。應(yīng)用場景、資源與基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備、數(shù)據(jù)構(gòu)成了AI技術(shù)落地的五大要素。如何將這五大要素在落地場景中實現(xiàn)協(xié)調(diào)，是AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)界落地的另一個關(guān)鍵點。
雖然AI離實際落地還有很長一段路要走，但是從長遠來看，AI還有很大的進步空間，市場前景廣闊，是發(fā)展?jié)摿o限的朝陽產(chǎn)業(yè)。
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