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(fēng)，如今AI技術(shù)更火了，但是大家可以都有發(fā)現(xiàn)，AI雖然很火，但真正的落地很難，這是為什么呢？

會造成這一現(xiàn)象是有很多原因的，首先，AI前期投入高，回報未知，很可能造成虎頭蛇尾的局面；其次，很多生產(chǎn)過程能接受的誤差是很小的，AI沒有很好的魯棒性；另外，有一些問題，不單單是數(shù)據(jù)可以解決的，或者其它方案比AI更直觀，更有效。

AI芯片是當(dāng)前科技、產(chǎn)業(yè)和社會關(guān)注的熱點(diǎn)，也是AI技術(shù)發(fā)展過程中不可逾越的關(guān)鍵階段，不管有什么AI算法，要想最終得到應(yīng)用，就必然要通過芯片來實(shí)現(xiàn)。但芯片行業(yè)已然存在多年，具備自身的成熟度與門檻。AI芯片正尋求更垂直的場景進(jìn)行落地。人臉識別、語音識別、機(jī)器翻譯、視頻監(jiān)控，以及交通規(guī)劃、無人駕駛、智能陪伴、輿情監(jiān)控、智慧農(nóng)業(yè)等，如今的AI已涵蓋人類生產(chǎn)生活各方面。

但是在消費(fèi)者領(lǐng)域的落地相對容易一些，因為消費(fèi)者對產(chǎn)品的價格和適應(yīng)性要求不同，只要有部分人認(rèn)可這一產(chǎn)品就是成功能，比如人臉識別，在消費(fèi)者領(lǐng)域只要識別率達(dá)到90%就已經(jīng)很不錯了，而工業(yè)上即便達(dá)到98%都不行，至少也要達(dá)到99%，甚至99.99%才行。因為對于一個每天產(chǎn)能在幾十萬個產(chǎn)品的工廠來說，如果識別準(zhǔn)確率達(dá)不到99%以上，就意味著有幾百個不良品可能成為“漏網(wǎng)之魚”。

因為工業(yè)領(lǐng)域?qū)煽啃砸蟾叩枚啵铱蛻粜枨蟾觽€性化，因此對產(chǎn)品穩(wěn)定性和調(diào)試效率有更高要求。鑒于AI應(yīng)用過程中存在的障礙，被訪者最擔(dān)憂的一點(diǎn)便是缺乏AI技能和專業(yè)知識。企業(yè)管理層表示，專業(yè)技能掌握不足嚴(yán)重阻礙了各企業(yè)對AI的大規(guī)模部署，而數(shù)據(jù)相互孤立也在持續(xù)產(chǎn)生著影響。

如何把一個通用的解決方案做成一個“落地”的解決方案呢？這就是需要非常巧妙地做好一個垂直領(lǐng)域行業(yè)的“生態(tài)”，在這個行業(yè)生態(tài)里，有很多的參與方，大家都能參與進(jìn)來獲利。最好的例子就是一個開放的操作系統(tǒng)。而AI現(xiàn)在的狀況是，大家還都是各家在做各家的，沒有聯(lián)成像“操作系統(tǒng)”一樣的生態(tài)。希望AI以后能夠發(fā)展生態(tài)，成為“珠聯(lián)璧合”的形式，那時候人工智能才能真正的落地。

當(dāng)前AI應(yīng)用沒有做到讓整個行業(yè)脫胎換骨，而要做到AI驅(qū)動的“核心決策系統(tǒng)”的優(yōu)化，算法研究的力量可能只占其中比較小的百分比，更多的是要看市場對這個系統(tǒng)的態(tài)度，看生態(tài)、同盟的發(fā)展速度，能不能用來推動整個垂直行業(yè)的躍進(jìn)。

我們相信隨著AI技術(shù)的發(fā)展，當(dāng)人工智能的人才需要具備市場思維，商學(xué)思維，明白建立生態(tài)的重要性，會發(fā)現(xiàn)各方的互補(bǔ)性，能把大家的需求挖掘出來。從而使AI技術(shù)的落地不再難。
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