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硬幣的另一面

“理想豐滿，現實骨感”，楊利似乎看到了硬幣的另一面。

他所在的硬件公司從2017年到2018年推出了多款人工智能硬件產品，包括智能音箱、早教機器人等，但由于用戶體驗不佳，均以銷量慘淡收場。作為一家在硬件領域已經有數十年積累的硬件代工工廠，多年來一直靠“追風口”走得順風順水，這一次卻栽了。

“人工智能＋硬件需要非常大的資金和精力的投入，選擇靠譜的技術支持方也很重要，但更為重要的是企業(yè)內部的投入，以及轉型人工智能的初心，如果只是為了追風口，那么很快會從上面掉下來�！睏罾�有些感慨。

的確，人工智能并非是“即插即用”的產品，企業(yè)不能簡單通過購買智能的方式將其部署到自己的業(yè)務中去，雖然人工智能等技術要素以及行業(yè)解決方案已經很成熟，但真正的執(zhí)行，數據對接、流程等復雜的工作卻需要在企業(yè)內部完成。這是開發(fā)者們所面臨的第一大難點，如何實現AI全周期應用鏈與企業(yè)內部業(yè)務的融合。

其次是短期來看資金投入巨大。以AI＋教育行業(yè)為例，經歷了2017年資本和創(chuàng)業(yè)者的瘋狂之后，AI＋教育一度被吐槽成“有史以來最貴的一場試驗”。一方面是目前市面上大部分的AI＋教育產品仍然不能算得上是最終形態(tài)，有相關數據顯示，國內貼著AI標簽的在線教育企業(yè)在400家以上，卻有70％的公司面臨虧損。

第三是AI行業(yè)的迭代也很快，對傳統(tǒng)公司人員的技能有很高的要求�！拔覀僆T部門基本沒有太符合要求的，如果上馬AI首先要將技術團隊大換血�！苯�超對熊出墨請注意表示，傳統(tǒng)酒店行業(yè)對AI新技術的投入并沒有那么多，但人工智能的部署對數據、運營都有著極高的要求。

拿楊利的公司舉例，旗下早教機器人所使用的語料庫數據都是由技術服務方提供的，公司的團隊最長在長達半年的時間里都沒有更新過語料，更別提產品迭代和維護了。比目前很多零售賣場部署的導購機器人，可能經常會出現答非所問的情況，就是因為其語料的積累還不夠豐富，而只有不斷的用戶使用數據與之交互，才能夠更好的實現語義理解上的突破。

更要命的是行業(yè)的浮躁和一貫追風口的心態(tài)。比如當初一窩蜂做智能眼鏡的那幫人，之后又一窩蜂的去做智能手表，接著又一窩蜂涌向智能音箱，如今又一窩蜂涌入智能家居……

但不論怎樣，對于傳統(tǒng)企業(yè)來說，AI技術的應用已經在推動行業(yè)實現變革。斯坦福大學此前的一篇論文顯示，在人工智能技術發(fā)展將會面臨改變的六大行業(yè)中，交通運輸行業(yè)作為非常重要的部分出現，而交通運輸行業(yè)也被廣泛認為將最先引爆AI技術的巨大變革；在醫(yī)療行業(yè)，大數據、人工智能已經能夠幫助醫(yī)生診斷決策、提升患者就診效率等；在電力行業(yè)，采用計算機視覺技術，利用巡檢無人機對電力設備進行檢測，巡檢覆蓋率可超過85％，降低了操作人員風險，提升效率，降低成本；在金融行業(yè)，智能客服、智能網點、智能營銷、智能運營、智能風控、智能識別等技術已經在不同的場景落地和應用，推動者主要是大的商業(yè)銀行和各類主流金融企業(yè)，在這一領域擁有眾多解決方案的科大訊飛就服務過包括工商銀行、中國農業(yè)銀行等在內的十幾家金融企業(yè)。

根據國務院發(fā)布的新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃，到2030年，中國將實現人工智能核心產業(yè)規(guī)模超過1萬億元，帶動相關產業(yè)規(guī)模超過10萬億元。

不僅如此，從百度到阿里，從科大訊飛到商湯，圍繞人工智能開發(fā)者生態(tài)的搭建也日趨成熟，尤其是從消費互聯網向產業(yè)互聯網邁進的下半場，似乎也正在開啟傳統(tǒng)企業(yè)開發(fā)者群體的黃金時代。

（應采訪對象要求，文中江超、楊利均為化名）

文/熊出墨請注意