AI 落地困境：技术如何真正创造商业价值？
高估值泡沫、场景缺失与数据难题制约 AI 商业化落地
人工智能在 2017 年成为科技焦点，尽管技术发展迅猛，但实际落地仍面临诸多挑战。许多企业对 AI 理解不深，产品模式模糊，缺乏商业化能力，导致“看上去很美”的幻象。
IDC 数据显示，全球 AI 支出将在 2020 年达 2758 亿元人民币，中国占比 12%。然而麻省理工学院调查显示，仅不到四分之一公司真正采用 AI 技术，超半数尚未启动部署，主要障碍包括人才缺口、场景识别难度及技术能力不足。
技术必须与业务场景深度融合，中科院深圳先进研究院须成忠教授指出，AI 应用需结合算法、大数据、计算平台和领域知识，否则难以解决实际问题。
平安医疗 CEO 穆强强调 AI 应用于患者分级管理、医生辅助决策等场景的价值，核心是帮助企业开源节流、控制风险或提升效率，才能获得企业买单。
技术研究者常误将 AI 原型当成可商用产品，须成忠以交通报表优化为例说明：从两小时缩短至一分半钟即可满足企业需求，而非追求极致性能提升。“要针对用户痛点做定制开发，而非只展示技术能力。”
思科大中华区副总裁海广跃指出，AI 核心在于数据与应用场景，传统行业常见问题是数据稀缺、实时性差、标注质量低，尤其工业领域如电力、制造，难以构建有效训练集。
软通动力康燕文补充：“测试 AI 产品时若数据不准就毫无意义”，比如展厅机器人无法应答不在知识库中的问题，突显场景适配重要性。
氪信科技周春英强调 AI 升级必须从业务驱动出发，“找真实业务痛点切入，逐步迭代”。金融领域应用中，风控建模需结合企业特性设计，非标准化模型难以通用。
她建议通过深度客户沟通找到解决方案，“既不能过度抽象也不能完全无抽象”，考验技术服务商的产品架构能力。
硅谷 AI 研究院 Scaruffi 教授指出，AI 非万能药，部分场景已有成熟替代方案。企业在应用 AI 前应评估其必要性，明确 AI 的优化作用，例如自动化可通过简单机器人完成，未必涉及 AI。
平安科技王建宗提出：AI 要通用化，首先解决数据标准差异与流程差异问题，需提供模型训练闭环系统，帮助合作伙伴实现快速部署。
周春英认为 AI 落地关键是“跨学科能力”，技术人员必须理解业务逻辑，方能将问题转化为技术方案；须成忠则呼吁建立“供需对话机制”，通过双方协同挖掘 AI 应用潜能。
当前 AI 技术演进虽快，但企业投入产出比仍需理性评估。周春英建议采取渐进式升级策略，“先整体规划再逐步迭代”更易平衡成本与效益。
AI的未来方向：民主化还是定制化？
近年来，不少企业倡导AI民主化、普及化，其核心目标是降低人工智能门槛，使非专业人士也能便捷地应用AI技术。这被认为是推动AI广泛应用的关键。
海广跃是这一理念的支持者。他认为，只有实现AI的民主化，才能弥合懂技术者与懂场景者之间的鸿沟，从而加速各行业的智能化进程。
针对如何实现这一目标，海广跃提出了两种方式：一是打造一个通用且低价的AI平台，让不同行业用户可以直接在其上运行业务；二是采取纵向打通的方式，从某一垂直领域切入，逐步扩展应用场景。
而须成忠教授则更倾向于AI在垂直领域的深度挖掘。他认为，AI必须结合具体行业进行定制开发，未来的人工智能系统将是高度专业化、领域相关的。
人工智能的落地挑战
尽管消费级AI产品如淘宝搜索、人脸支付、智能音箱等已走进日常生活，但对企业和技术人员而言，AI技术落地依然面临多重挑战，包括数据获取、清洗、以及问题识别。
林元庆和吴恩达等业界专家纷纷投身于AI赋能传统行业，推动智能制造和产业升级。政策层面，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》也明确指出要加快AI核心技术突破与产业应用。
2018年AI泡沫是否破裂尚无定论，但过度预期的破灭反而有助于行业理性回归。未来，AI发展将更注重实际落地，强调深入行业、扎实推进。
