AI企业90%都在亏损，人工智能商业落地为何这么难？

　　自1956年“人工智能”一词诞生于“达特茅斯会议”后，前者就始终在不断向前推进。虽然中间经历了不少低谷和寒潮，但总算挺了过来。60多年后，人工智能在当下呈现突飞猛进的发展态势。

　　无论是谷歌、苹果、阿里、腾讯等巨头，还是众多创业公司，都在围绕人工智能下苦工。成果自然是显著的，人工智能技术在深度学习的加持下有了长足的进步。而从国家层面看，去年7月国务院发布《新一代人工智能发展规划》。在纲要中就提出：到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心。

　　技术突飞猛进、国家政策支持，怎么看人工智能都站在了风口上。而且在中国发展人工智能又有着得天独厚的条件：深度学习算法模型的训练需要大规模数据集，中国各行业沉淀着大量数据。为此，很多人工智能企业都将中国当做人工智能商业落地的主战场。

　　但事与愿违的是，技术实力并不等于变现能力，技术领先也不一定就具有商业价值。《2018中国人工智能商业落地研究报告》中还包括了一份“2018中国人工智能商业落地100强榜单”，这份榜单凸显出当下中国人工智能商业落地之痛。

　　2018年预计营业收入在10亿以上的人工智能企业只有8家，绝大部分企业年营业收入不足2亿。此外，2017年中国AI商业落地100强创业公司累计产生的收入不足100亿元，90%以上的AI企业亏损。按照此前的各种数据预测，文娱、数码、制造等多个行业的人工智能潜在产值都在数千亿乃至上万亿元左右，但现实却是如此的残酷。

　　之所以人工智能在商业落地层面遭遇尴尬处境，一方面在于过高估了它的能力。毕竟人工智能更偏向于辅助手段，只能是一种新动能，而不是最不可或缺的驱动力。另一方面，很多人工智能技术比较尴尬，虽然技术领先但却并没有适合的具体场景，就像是“屠龙之术”。

　　不可否认的是，人工智能的未来必然会很美好。但如果不能解决商业落地的问题，或许还会再次遭遇低谷。这对于整个人工智能行业来说，打击是致命的。在投入不断增加却始终不见回报的情况下，又有多少企业能坚持下去呢?

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