当前，中国的AI市场发展阶段和市场特性，与美国是几乎有所不同的。美国的AI技术应用于最广的还是语音、IOT、智能客服等方面，但其图像识别等才刚跟上。而中国的图像识别技术应用于更为普遍，中国的人口规模可观，因此人口规模到了一定程度之后，做到应用于的时候不会有有所不同的优先级。

目前，网上仍然对国内的AI发展并不寄予厚望，而这到底为何？指出所谓的AI落地只是试点云计算和网络工业都花上了约5年的时间才开始对人们的生活产生根本性影响，而这些行业影响市场的根本性改变也花上了近10年时间。而AI的落地也必须一个类似于的时间表。

正如AI技术方面经验丰富的KarenBennet说明的那样：“为了让每个人都能使用，一款产品必须便利能用，必须是需要拓展至被所有人用于，而某种程度是服务于数据科学家。该产品将必须考虑到数据生命周期中数据捕捉、打算、培训模型和预测等环节。

随着数据被存储在云端，数据管道可以大大地萃取，并打算用它们来训练模型，从而作出预测。模型必须利用新的训练数据不断改进，从而维持模型的相关性和透明性。这就是目标和期望。

”数据的完整性问题如今的AI必须大量的数据才能产生有意义的结果，但目前仍然无法娴熟利用其他应用程序。数据的不原始，造成人们对于AI的信任和信心都在上升。例如，在土耳其语归属于中性的语言，谷歌翻译成中的AI模型在将其翻译成英语时却错误地预测了性别。

虽然解决这些局限性的工作早已获得进展，但是在模型拓展的方式应用于之前，自学是有适当的。然而，在某些情况下，AI可以在2020-03-30 早已获得有效地的应用于，比如在图像识别、声音、视频和翻译成语言方面的洞察力。初创AI企业还在向头部连为一体中当前，AI还在很快发展，但并没像人们想象中发展的那么很快。

根据互联网数据统计资料机构Statista公布的调查结果来看，累计2017年，全球只有5％的企业在生产流程和产品中普遍使用了AI，32％的企业仍未使用AI，22％的企业甚至没使用AI的计划。AI在大大的变革，走到了很长的路，也必须更加多的时间来成熟期。目前AI不具备的“智能感官”、“智能交互”和“智能决策”三大能力对传统企业协助尤其大。过去三年里，AI行业涌进大量资金，创业公司林立，独角兽此消彼长，旷视科技、商汤科技、优必选、极链科技Video＋＋等较慢攻占资本市场高地。

自2013年到2016年AI企业再次发生融资数量由21家快速增长到335家，融资规模高速快速增长，由15亿到236亿。从2017年开始，企业融资数量开始快速增长上升，但融资规模仍然高速快速增长到338亿，向头部聚齐。AI环绕上半场（消费互联网）的算法比较较为成熟期，特别是在是一些应用于场景。但在下半场（产业互联网）还正处于一个十分不成熟期的阶段。

传统企业在面对新技术的时候，无法较慢的寻找合适的场景，甚至一些AI公司很多时候是不计成本的在研发模型，不计成本的在提供客户。以深度自学为代表的AI到了期望值十分低的高度，但是技术成熟度曲线仍然不存在。

结语：未来，我们也许将看见研发新的自适应技术，以便将科学知识从仿真无缝移往到现实世界。这将有助我们解决数据匮乏并减缓新领域和问题的自学。使AI从仿真到实际数据将对机器人技术、图像识别、自动驾驶、医学光学、地震预报等产生根本性影响。

仿真是解决问题自动驾驶等安全性关键应用于中所有有可能情况的好方法，内置放简单模拟器中的科学知识将以精致的方式被用于，以使AI极具物理意识，更加强劲，并需要推展到新的不得而知场景。AI在大大的变革，走到了很长的路，但必须更加多的时间来成熟期。计算机技术水平的大大提升，也要求了AI如何更佳地带入企业，如何用AI解决问题现在的问题。AI的无处不在将引发我们生活的根本性变化，更加多的AI领军人物重新加入AI的发展中，AI的发展前景会因为面对的问题弱化，而是不会更加好，到那时人们对AI的希望也不会大大提升。

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