AI商业化进程加速 进入消费级市场仍存瓶颈

不过，现有的AI应用场景远未能满足人类社会生活的需求，尤其是像医疗、地质勘探等专业领域，AI尚无法做到独立工作，仍需人类经验的参与、判断及评估。此外，AI概念虽逐渐向大众普及，但距全面应用尚远。而围绕人的行为轨迹，如家居、车载、可穿戴等应用场景，并形成一定规模的AI，是实现商业化较为“靠谱”的方法。

第三是技术研发水平。目前，AI的技术研发水平虽然满足了部分商业化需求，但还存在着巨大的拓展及深化空间。在AI商业化应用中，需要性价比更高的芯片及系统设计架构，以及对更广泛领域的算法训练的探索和挖掘。此外，还需要更多人才。

第四是AI的安全性问题。关于AI的警告不在少数，日前，据《财富》网站报道，埃隆·马斯克在美国州长协会举办的一个活动上，将AI描述为“我们人类文明面临的最大风险”，并呼吁政府进行监管：“人工智能是一个罕见的情况，需要我们积极主动而不是被动地进行监管。因为当我们被动地对人工智能进行监管时，已为时已晚。”

马斯克对于AI的担忧，一部分来自于其可能造成的失业和社会不稳定，但更多的是担心AI的煽动作用，如制造假新闻，甚至引起战争等等。他表示：“我肯定反对过度管制。但是，我认为，我们在人工智能上必须这样做，而且必须马上行动。”

总的来说，人工智能分为早期、中期、晚期。早期是技术研发层面的竞赛，中期是商业场景之下的竞争。早期的人工智能主要是数据的收集和算法的探索，此后是底层硬件的升级、模型算法及数据的调试，然后才是商业化及商业层面的竞争。

当下的AI产业正处于早期向中期过渡的阶段。而决定性的因素在于，谁更早从人工智能技术中获得商业利益，并形成研发与经营方面的良性循环，谁就能在中期竞争中更加迅速地前进。

就中国的情况而言，AI商业化有着巨大潜力。不过，不少企业的AI技术尚未成熟，处于基础算法层面，还需花费更多的成本、投入更多的精力以及借助技术的进步来解决这些问题。

毫无疑问的是，未来AI一定会在各行各业中体现出其价值，并真正服务于每个人。但在商业化的过程中，瓶颈和问题都是不可避免的，虽然今年被认为是AI元年，但要实现真正的AI商业化，还需等待行业的进一步成熟。

（编辑：无忧刷机网 - 51刷机网）

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