国内企业AI落地现状
根据埃森哲《中国企业人工智能应用之道》面对全球企业高管的调研显示：高达79%的中国企业高管认为，他们必须借助人工智能来实现业务增长目标。
但其中，有52%的中国企业高管人员坦言，人工智能试点容易，但当设法将人工智能推广至全企业时，难度较大。
高质量数据缺乏、行业壁垒高、应用场景不清晰是当前人工智能与行业深度融合的主要瓶颈，应用场景难融合也意味着AI企业落地难。
①我国人力资源充裕，很多传统行业的数字化意愿并不强烈。到了AI时代，企业的数据基础不扎实，也就难以承载起上层的智能化转型。
②如今算力需求呈现指数级增长，而无论是算力设备的购置费用还是技术人员对算法优化的时间、人员和金钱的巨大投入。
③数据是制约AI成功落地的一大因素。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之水。
AI让企业开始习惯于大量依赖机器帮忙做决策。在这个过程中会带来隐私保护、AI可信度、伦理和社会的问题等，这些都是AI在落地过程中需要解决的。
大多数企业的AI创新都是点状的、实验性质的、局部的创新，缺少规模化、商业化、运行态的布局。
因此，人工智能在互联网领域的攻城掠地有多顺利，在实体经济中的落地就有多困难。
AI落地的行业场景化应用
各行业当下面临的痛点有所不同，如金融行业面临成本压力、产品服务单一、交易欺诈等；医疗与教育行业资源分配不均的问题突出；
也就是说，人工智能需求广阔，其商业模式是渗透到各行各业，提高行业效率。这一进程需要时间和持续投入，但也是生产力迭代趋势。
未来还是要结合场景和用户体验去重新设计，用 AI 本身的方式思考，才会产生真正的 AI 应用。
未来，可以肯定的是人工智能将能够在特定领域实现快速突破，而企业需要从自身所处的商业、工业和生存环境中选择恰当的角度，去定义特定场景，从而让人工智能可以针对性突破并解决问题。
目前AI技术正处于普及爆发的前夜
2018年，AI领域投资事件共410起，投资总额1078亿元。人工智能逐渐挤满了几乎中国所有的主流投资机构和产业资本。
资本华丽登台的另一面是，AI落地的过程不太优美。数据显示，2017年，90%以上AI企业处于亏损阶段，商业化落地成为众多人工智能企业发展的痛点。
AI将成为未来企业发展的一个必选项和企业的关键竞争力，这是毋庸置疑的。
对于各个公司、行业和国家来说，人工智能将是未来几十年里最大的商业机会。
预计从现在到2030年，人工智能的发展将使全球GDP增长14%，相当于对世界经济额外贡献了15.7万亿美元，其中AI将带动中国GDP增加7万亿美元。
商业落地呼唤标准配套
只有把应用做起来，底层AI芯片、软件技术才能够在应用过程中更扎实。
人工智能端到端完成一个项目落地至少需要3—6个月的时间，整个过程存在一定的复杂性，需要有一系列选型方案的指南。
以前产业界更侧重于算法，近几年算法开始和工程开源齐头并进，业内越来越重视软硬件协同发展，人工智能与大数据、云计算等新型信息技术融合越来越深入。
今年7月发布的《人工智能标准化白皮书（2021版）》中指出，深度学习框架依赖的生态建设、测试体系不够全面是我国人工智能产业发展目前遇到的两大问题。
我国深度学习框架起步较晚，在算法、芯片、终端和场景应用方面尚未摆脱对国外深度学习框架的依赖。
然而，国内人工智能测试体系尚未形成，现有测试基准的测试内容和模型高度重复，还未形成成熟的功能、性能测试基准，这将制约人工智能产品打开市场、获得市场信任度。
国内AI标准化进程加速
规范标准也是国内人工智能现阶段发展的关键词之一。赛迪顾问统计数据显示，2019年，中国人工智能产业规模达到1291.4亿元，同比增速为30.8%。
预计到2022年，中国人工智能产业规模达到2621.5亿元。
国内人工智能产业高速发展，场景应用逐渐丰富化，随着产业复杂度的提高，相关标准也亟待解决配套问题。
在2020年7月印发了《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
人工智能技术落地的关键环节
①技术的突破：一家成功的人工智能公司必须有一定的技术积累和壁垒。
②场景的探索：找到一个商业上可行、可拓展性良好，并且技术上可实现的场景是非常困难的，很多优秀的技术公司都在这个环节投入了大量的精力。
③团队的建设和成长：起步阶段顶尖的技术和商业团队的搭建需要大量工作，快速成长的过程中人员不断扩充也会带来各种问题，如何增效降本、保持创新风气很关键。
④标准制定：对具体行业具体场景下的人工智能技术应用进行规范化、标准化，保证整个行业的生态健康发展。
本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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