AI就像人類發(fā)現(xiàn)的新大陸歌豺，我們都知道這片大陸上存在著巨大的財(cái)富和數(shù)不清的機(jī)會拌夏。但是這些財(cái)富的挖掘和機(jī)會的把握來自于早期數(shù)不清的前輩們的努力和嘗試僧著。AI同樣有很長一段路要走履因。AI只是一個(gè)愿景，目前環(huán)沒有足夠的數(shù)據(jù)盹愚，初創(chuàng)公司在業(yè)務(wù)運(yùn)營中使用人工智能的程度被嚴(yán)重夸大了栅迄。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)被譽(yù)為是革命性技術(shù)，有望為公司創(chuàng)造巨大的價(jià)值皆怕。于是許多初創(chuàng)公司紛紛聲稱自己使用最先進(jìn)的AI毅舆，以此來獲得資金的青瞇，贏得媒體的關(guān)注愈腾。但是我們不否認(rèn)憋活，AI在某些技術(shù)水平上已經(jīng)超越人類，只是AI技術(shù)到產(chǎn)品落地依然存在很多難點(diǎn)和痛點(diǎn)虱黄。人工智能技術(shù)的技術(shù)成熟不等于應(yīng)用成熟悦即，讓產(chǎn)品落地，需要成熟的AI技術(shù)橱乱，深入領(lǐng)域認(rèn)知辜梳，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)消化能力泳叠。

1.?技術(shù)成功不代表商業(yè)化的成熟作瞄，行業(yè)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

邢波教授指出析二，正像安卓和iOS?系統(tǒng)的確立粉洼，最終促成了移動(dòng)應(yīng)用的爆發(fā)节预，人工智能行業(yè)目前也需要一個(gè)全新的跨平臺的系統(tǒng)叶摄。而這樣一套系統(tǒng)應(yīng)該包含從模型、算法到軟件實(shí)現(xiàn)和操作系統(tǒng)層面安拟。其功能應(yīng)該包含：兼容多來源數(shù)據(jù)（如多種數(shù)據(jù)庫）蛤吓、兼容多種編程語言（如?TensorFlow、Python）糠赦、同時(shí)能夠加載到任何硬件設(shè)備会傲，實(shí)現(xiàn)跨平臺AI。

這樣一套系統(tǒng)的出現(xiàn)拙泽，能夠?yàn)樽鯝I產(chǎn)業(yè)上游的公司省下大量精力和成本淌山，他們可以專注為客戶解決業(yè)務(wù)需求，在通用功能模塊上實(shí)現(xiàn)針對用戶和特別應(yīng)用的專門化（如同為不同負(fù)載改裝飛機(jī)顾瞻，而不是重新從頭設(shè)計(jì)制造飛機(jī)以致引擎）泼疑，而不用擔(dān)心基礎(chǔ)設(shè)施等底層系統(tǒng)。同時(shí)荷荤，免除開發(fā)底層系統(tǒng)退渗，也能讓AI公司的解決方案快速遷移移稳，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化生產(chǎn)会油，促成AI的真正工業(yè)化落地个粱。

AI公司如雨后春筍，但是行業(yè)目前缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)翻翩，各個(gè)公司各自為王的發(fā)展都许。AI依然處于非常早期的發(fā)展階段，其表現(xiàn)之一就是沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)体斩，也沒有統(tǒng)一的系統(tǒng)梭稚，無法制式化，無法量產(chǎn)絮吵。這一點(diǎn)從早起互聯(lián)網(wǎng)公司的發(fā)展也能看出弧烤。早期計(jì)算機(jī)公司是把硬件和軟件打包服務(wù)的，而隨著技術(shù)和商業(yè)化的發(fā)展蹬敲，才漸漸出現(xiàn)了分級別暇昂，分行業(yè)的軟硬件分開服務(wù)，以及平臺型服務(wù)出現(xiàn)伴嗡，讓更多人才參與到正真意義上的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)急波。前期的基礎(chǔ)性探索，才成就了后期的蓬勃發(fā)展瘪校。AI行業(yè)也一樣澄暮，缺乏標(biāo)準(zhǔn)的情況下，技術(shù)到產(chǎn)品落地依然需要大量探索阱扬，產(chǎn)品以什么樣的形態(tài)展示泣懊，以什么樣的商業(yè)模式運(yùn)營，以什么樣的交互方式進(jìn)行任然道路漫長麻惶。

2.?成本高昂馍刮，無法快速走進(jìn)大眾

如果按照AI產(chǎn)業(yè)鏈來劃分的話，目前大部分AI公司的業(yè)務(wù)涉及到的是上游的任務(wù)窃蹋、模型及算法卡啰，但是為了實(shí)現(xiàn)方案，這些應(yīng)用公司還需要操心更深層次的軟件實(shí)現(xiàn)警没、系統(tǒng)以及設(shè)備硬件的選擇匈辱。這樣一個(gè)情況導(dǎo)致的結(jié)果就是AI實(shí)現(xiàn)的成本高昂，同時(shí)一個(gè)解決方案無法實(shí)現(xiàn)復(fù)用杀迹，最終導(dǎo)致的是AI技術(shù)難以普及亡脸。「目前很多公司打造的AI系統(tǒng)或軟硬件近似于雕琢工藝品，而不是能夠進(jìn)行量產(chǎn)梗掰，復(fù)制嵌言，和普及的高度魯棒和易用的工業(yè)產(chǎn)品〖八耄」邢波教授解釋道摧茴，他認(rèn)為如果AI是一個(gè)產(chǎn)業(yè)的話，那么我們目前還處在AI的前工業(yè)化時(shí)代埂陆。

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?????3.優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的數(shù)據(jù)消化能力

?????我們知道AI是算法的進(jìn)步苛白，需要使用大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)喂養(yǎng)訓(xùn)練的。沒有大量數(shù)據(jù)焚虱，再好的算法和模型也不會起作用购裙。由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在近幾十年的迅速發(fā)展，很多IT公司積累了大量數(shù)據(jù)鹃栽，這也使得他們成為AI關(guān)注的重點(diǎn)躏率。目前數(shù)據(jù)挖掘和使用最多的，就是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)民鼓，但真相是薇芝，那些被目前AI公司忽視的傳統(tǒng)行業(yè)如電信、能源丰嘉、基礎(chǔ)設(shè)施夯到、制造、航空以及金融領(lǐng)域饮亏，蘊(yùn)含的才是真正的海量數(shù)據(jù)耍贾。AI?來對接這些傳統(tǒng)行業(yè)，通過這些海量數(shù)據(jù)來提升效率路幸，創(chuàng)造更多價(jià)值荐开。然而國家和社會對傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)管理上依然存在很長的路需要探索，涉及到法律和隱私等問題劝赔，依然很棘手誓焦。其次胆敞，對于數(shù)據(jù)系統(tǒng)的消化能力各有差異着帽。各AI公司對于數(shù)據(jù)處理和消化能力不同。

?????4.讓消費(fèi)者接受AI還要看場景

1.由于電影或者新聞對AI的大肆宣傳鼓吹移层，不知實(shí)情的用戶對AI期待遠(yuǎn)高于現(xiàn)有技術(shù)仍翰。以機(jī)器人為例，人們會潛意識的與電影中測場景或者人類本身來對比观话。期望遠(yuǎn)大于現(xiàn)有予借，這對產(chǎn)品推廣帶來一定難題。

2.AI是多場景交互，需要機(jī)器去自我識別不同場景進(jìn)行有效處理灵迫。所以產(chǎn)品的跨領(lǐng)域性較強(qiáng)秦叛。以智能醫(yī)療設(shè)備為例：懂醫(yī)學(xué)的未必懂算法，懂算法的未必懂醫(yī)療瀑粥。

3.人們普遍更愿意相信自己挣跋。以自動(dòng)駕駛為例：自動(dòng)駕駛的安全系數(shù)實(shí)際上遠(yuǎn)高于人類，并且隨著數(shù)據(jù)的累積狞换，安全指數(shù)會越來越高避咆。但是人類還是會為了自動(dòng)駕駛的一個(gè)偶然事故而抱有懷疑態(tài)度。

5.AI面臨的法律問題和風(fēng)險(xiǎn)

????1修噪、圖像識別領(lǐng)域

1）種族歧視問題：谷歌公司的圖片軟件曾錯(cuò)將黑人的照片標(biāo)記為“大猩猩”查库。

2）用戶隱私保護(hù)問題：2011年，F(xiàn)acebook就曾因其“人臉識別和標(biāo)記功能未按伊利諾伊州《生物信息隱私法案》（BIPA）要求告知用戶收集面部識別信息的期限和方式”被訴黄琼，隨后又因“采集面部特征前未能明確提醒用戶并征得用戶同意”而遭到愛爾蘭和德國有關(guān)部門的調(diào)查樊销。

注：盡管Facebook辯稱默認(rèn)開啟該功能是因?yàn)橛脩敉ǔ２粫芙^進(jìn)行人臉識別，并且用戶有權(quán)隨時(shí)取消這一功能脏款，但德國漢堡市數(shù)據(jù)保護(hù)與信息安全局堅(jiān)持Facebook的面部識別技術(shù)違反了歐洲和德國的數(shù)據(jù)保護(hù)法现柠，F(xiàn)acebook應(yīng)刪除相關(guān)數(shù)據(jù)。最終弛矛，F(xiàn)acebook被迫在歐洲地區(qū)關(guān)閉了人臉識別功能够吩，并刪除了針對歐洲用戶建立的人臉數(shù)據(jù)庫。

2丈氓、語音識別領(lǐng)域

模擬人聲詐騙：有朝一日周循，如果TTS技術(shù)效果非常好了，可能會有人用假的聲音去詐騙万俗，比如模仿子女的聲音湾笛，給其父母打電話……

3、自然語言處理領(lǐng)域

AI被人“教壞”：2016年3月23日闰歪，微軟的人工智能聊天機(jī)器人Tay上線一天就被緊急下線嚎研，因?yàn)樗挥脩簟敖虊摹绷恕闪艘粋€(gè)集反猶太人、性別歧視库倘、種族歧視等于一身的“不良少女”

6.人才輸出依然是AI人才招聘難題临扮，短期難以得到有效補(bǔ)充

一個(gè)領(lǐng)域的成熟，需要的不僅僅是少數(shù)先驅(qū)的努力教翩，也需要大量的人才參與基礎(chǔ)設(shè)施的完善杆勇。AI領(lǐng)域人才需求變得越來越大，但是人才的輸出卻需要一個(gè)漸進(jìn)式的進(jìn)行饱亿。大學(xué)目前并沒有相關(guān)針對性學(xué)科蚜退，其次AI領(lǐng)域的跨專業(yè)性太強(qiáng)闰靴。大學(xué)學(xué)科的設(shè)立和相關(guān)人才的成長不是一蹴而就的。人才輸出的速度遠(yuǎn)跟不上人才需求的速度钻注。