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上海臨港的一片原生態海灘，有時遊客們在欣賞日出日落的時候，頭頂會出現無人機，播放潮汐時刻表，勸說遊客遠離海灘。如今，臨港地區的無人機能實現5分鐘內出勤、每天飛行100公里以上的“工作量”，要比人力巡檢高效得多。
不止是在上海臨港，在全球範圍內，人工智能的應用已經非常普及。根據 Statista 預計，人工智能市場增速將保持年均50.7%的增速增長，到 2025 年，全球人工智能市場規模將高達369億美元，隨著人工智能在圖像（包括人臉）識別、語音識別、工業/製造業大腦、預測分析、自動化（包括自動駕駛）等方面的能力不斷提升，數字經濟時代的發展與人工智能應用的推進已經密不可分，零售業、醫療健康、金融行業、交通行業、教育行業、商業服務業、安全行業、農業等行業都將被人工智能深度滲透。
但對於整個人工智能產業來說，在行業領域的高度滲透性並非是全部，人工智能發展存在著其獨特並持續動態變化的發展現狀。
人工智能究竟是降溫還是升溫？實驗AI和產業AI都存在哪些差距？《人工智能紅利滲透與爆發》帶你一起洞察人工智能的技術浪潮。
精彩導讀
人工智能投資逐漸降溫
根據中國信息通信研究院數據研究中心在2019年4月發佈的《全球人工智能產業數據報告》顯示，2018年第二季度依賴，全球人工智能領域投資熱度逐 漸下降，2019年第一季度，全球融資規模126億美元，環比下降7.3%，融資筆數310筆，同比下降44.1%，其中，中國人工智能領域融資金額30億美元，同比下降55.8%。
與過去風險投資家正紛紛為那些在PowerPoint演示文件中植入“人工智能” 這個神奇詞彙的初創企業融資不同，人工智能投資正逐步降溫。事實上，在解決實際複雜問題方面，人工智能的最新化身並不比30年前的先行者好很 多。經過大量量身定製的系統能夠在圍棋、象棋或《危險邊緣》等狹窄挑戰中勝出。但是，要從人體顯示出的複雜且矛盾的症狀中診斷疾病，是它們現在還做不到的事情。
人工智能產業盈利仍然困難
人工智能企業盈利仍然困難，以知名企業DeepMind為例，其2018年財報顯示營業額為1.028億英鎊，2017年為5442.3萬英鎊，同比增長88.9%，但 DeepMind在2018年淨虧損4.7億英鎊，較2017年的3.02億英鎊增加1.68億英鎊，虧損同比擴大55.6%。
不單是DeepMind，有報告顯示，2018年近90%的人工智能公司處於虧損狀態,而10%賺錢的企業基本是技術提供商，換句話說，人工智能公司仍然未能形成商業化、場景化、整體化落地的能力，更多的只是銷售自己的算法，比如，每一次刷臉支付時，獲得很可能只有幾分錢的“算法使用費用”。
（目錄先導）
實驗室AI與產業AI仍有差距
總體來說，人工智能正處在從實驗室走向大規模商業化的早期階段，越來越多的人工智能技術從開發者和實驗室中走出來，開始進入到各個行業中，但是從AI產業向產業AI的轉型和落地卻並不一片美好，畢竟商業化是企業如何利用人工智能技術來解決實際的問題，並通過市場進行規模化變現的商業行為，它關係到人工智能的技術能力、易用性、可用性、成本、可複製性以及所產生的客戶價值。
可以說，人工智能當前商業傳播的速度非常快，但商業化、產業化的速度、範圍和滲透率仍然存在一定的“實驗室-商業社會鴻溝”，人工智能必須要從 早期普遍強調技術優勢，過渡到更加註重產品化、更加融合生態、更加解決 實際問題的商業化發展階段。此外，需要補充的是，很多人工智能機構確實 遇到了商業化的難題，一個比較大的原因就是沒有找到合適的應用場景，所以在人工智能從實驗室走向產業化、商業化時，尋找合適的場景同樣非常關鍵。
公眾期待度升高，但AI仍然青澀
隨著人工智能以各式各樣的消費類產品進入市場，公眾對人工智能的熱情不斷升高，以阿里巴巴的天貓精靈為例，截止2019年1月11日，僅18個月就銷售了超過1000萬臺，並藉助超過500個連接平臺和2100多種連接設備，在智能家居領域獲得了快速的發展，智能翻譯機、刷臉支付、智能英語教學等人工智能應用更是受到用戶追捧。
但隨著公眾期望度不斷攀上新高，人工智能被賦予了越來越多的期望值，公眾對人工智能能力、易用性、可靠性、體驗等方面的要求對當前的人工智能技術提出了嚴峻的挑戰。
首先，人工智能不是萬能藥，它不可能解決所有領域的問題；其次，由於部分人工智能企業及媒體傳播的誇大，導致了人工智能仍然青澀的能力在某些領域被誇大了；
第三，當前的人工智能高度依賴數據，但數據積累、共享和應用的生態仍然比較初級，這意味著人工智能不可能解決所有問題； 第四，人工智能是一種新的技術，它的應用需要長期與實體世界和商業社會進行磨合，避免意外的情況發生——人工智能一定是未來的方向，這點毋庸置疑。但是我們短時間，切記不可期望過高，否則很可能認為的製造出巨大的泡沫，對人工智能發展產生負作用。
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