导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能落地难在哪里的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
为什么人工智能落地应用难?
一直以来，人工智能难以落地的讨论不绝于耳。一方面是各高校研究机构，层出不穷的模型和算法，不断刷新着各项指标，另一方面，却迟迟不见这些最新的科研成果转化落地。
各研究机构、学者团体，手握这些最新的科研材料，只能或者kaggle、天池刷刷比赛，或者去参加各种会议刷刷论文。无论哪种方式，都无法获得实际的工业应用结果数据，也无法获得相应的科研报酬。
其实工业上实际上非常缺乏这些最新的人工智能科研成果。有的企业甚至还是用的几年前的技术在跑。效果偏离实际应用很远。
那是什么造成了这两者之间的隔阂呢？一方面是消息闭塞，人工智能从业者无法准确高效的找到这些企业需求，另一方面企业也无法信任单个开发者的成果，在没有比较的情况下，就投入资金进行科研转化。万一效果不及预期，前期投入难以回本。
可喜的是，目前有些平台已经注意到这些问题，在尝试搭建科研结果和企业需求之间的桥梁，比如AI模型市场(aimodelmarket.cn)这样的平台，就是通过API合作的方式，建立AI算法模型和企业需求之间的桥梁。
那信任问题如何解决呢？本身平台就要成为双方的担保，同时引入评价机制。同时API的合作，可以按量付费，如果企业对效果不满意，可随时终止。这就给了双方极大的保护。
那如何让算法工程师的最新算法模型成为工业上的实际应用呢？AI模型市场采用的是容器的方式，将算法工程师的最新模型打包进容器，即方便部署，又满足了企业扩展性的需求。
可能人工智能应用落地还有很多困难和挑战，需要我们去一个个攻克和填补，但我们希望这类平台是个不错的开始。
人工智能未来有可能实现吗?实现的难点主要是在哪?
人工智能是计算机科学的一个分支，它通过了解智能的实质，并希望生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的机器人。也就是说，这种机器人可以像人一样对外界的声音、图像、甚至温度等各种外界条件作出各自的反应，它可以听懂人的指令，可以躲避人的攻击，更重要的是它可以有像人一样学习、推理、思考、规划等具有自主意识的行为。用一句最通俗意懂的话说：“人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。”
从1956年科学家们提出人工智能这个概念至今，六十年来，人工智能的研究与发展取得了长足的进步，例如IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军就是人工智能发展的一个里程碑事件。
现在，人工智能已经开始对社会产生重大影响，我们熟知的有“阿尔法”与李世石之间的人机大战让人工智能成为关注焦点。其实人工智能在很多方面都有长足的进步，例如语音识别方面，苹果的siri和微软的小冰都可以在较大的程度上实现语音识别；还比如在无人驾驶技术上，谷歌等多家公司都取得了迅猛的发展。尤其是知识检索领域，人工智能更是完胜人类。2011年，IBM公司的人工智能“沃森”在美国智力问答节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军。上述例子说明，在另一些规则相对清晰的领域，人工智能已经接近人类的水平，尤其在海量数据存储和快速检索能力方面更是已经超过人类。
尽管我们说人工智能的发展进展神速，但截至目前，我们所能看到的人工智能还没有主动认知的功能，还只能算是机器，而不能叫机器人。所谓认知是指对外界事物认识的过程，或者说是对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的过程。在心理学中是指通过形成概念、知觉、判断或想象等心理活动来获取知识的过程，即个体思维进行信息处理的心理功能。而目前阶段的机器人尽管拥有大计算存储、分析数据能力，但始终不具有认知功能。从另一个层面来说，目前的人工智能还没有智商，只是对人工设定程序的一种执行。而如何让机器拥有认知的能力和智商，这也是人工智能发展的难点。
但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，如果机器人拥有了人工智能后，其攻击力和计算能力会超过人类，它可能会反抗人类。这种情况在许多的科幻电影中被展现出来，这就是科学家们一直在探讨是否允许机器拥有自主意识的原因。这多少会影响人工智能的发展。
与其他科学技术一样，人工智能也会随着历史发展而发展，这是发展的大方向，尽管在这个过程中会有一些磕磕绊绊的因素。最后，让我们用美国未来学家库兹韦尔的一句话来结束这个问题的回答：人工智能的进步会不断加速，聪明的机器会设计更聪明的机器，这种自我强化最终会导致人工智能达到一个奇点，成为远远超出人类智能水平的一种存在。
吴恩达表示AI是时候从大数据转向小数据了，目前面临着哪些困难？
吴恩达表示AI是时候从大数据转向小数据了，目前面临着哪些困难？举几个之前接触过的例子：机场安检x光识别系统，机场方提供半年的x光图片做训练，半年中真正带小刀，酒等过安检的样本只占总样本不到5%。信用卡反欺诈，真实场景下，欺诈样本总数不会超过正常样本的1%通过AI找出生产线上某零件中的残次品，关于零件的图片在项目开始前啥都没有，项目负责人承诺可以根据要求和行业专家对残次品的定义临时去拍。不是不想用大数据去大水漫灌大模型，是条件不允许呀。这些场景中，更关键的是通过行业专家的知识正确定义问题，并指引这些行业专家提供能解决问题的少量高质量样本训练模型。个人理解：基于小数据开发AI模型是趋势，更是目前工业AI的现状。
从目前已经落地应用的AI软件来看，主要存在以下几个方面的问题：对于应用场景的依赖性较强。目前对于应用场景的要求过高是AI软件落地应用的重要障碍之一，这些具体的要求不仅涉及到数据的获取，还涉及到网络通信速度以及相关“标的物”的配备。随着5G通信的落地应用和物联网的发展，未来场景建设会得到一定程度的改善。技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。当前在生产环境下，有很多AI产品依然存在较大的缺陷，不少行业专家依然不敢大面积使用人工智能产品。
对于应用人员的技术要求比较高。目前很多人工智能产品需要进行二次开发（编程），这个过程往往需要使用者有一定的技术积累，这也是导致当前人工智能产品落地困难的一个重要原因，尤其是对于广大的中小企业用户来说，搭建一个技术团队往往并不现实。要想解决人工智能产品（软件）存在的这些问题，除了要完善目前人工智能产品的应用场景之外，还需要行业专家参与到人工智能产品的研发中，这是解决人工智能产品落地应用的必要环节。随着当前不少人工智能开发平台的推出，未来将有大量的人工智能应用推向市场，这也会在很大程度上推动人工智能产品的落地应用进程。
人工智能的发展主要受到哪些阻碍？
中国人工智能在人才储备方面较弱
1981年9月，来自全国各地的科学技术工作者300余人在长沙出席了中国人工智能学会
(CAAI)成立大会，此后中国的人工智能开始正式迈入发展阶段。对比2019年中国与全球人工智能发展情况，在Al相关论文发布数量、企业数量、融资总额、产业规模、专利申请数量等方面中国均居世界头部阵营，具有充分的市机场竞争力。
中国在人才储备相较弱，但已经在全力补足短板。目前全国已经有35所高等院校开设了Al专业，国际交流和国际人才引进也在不断加深，未来5年内将有大量从业者涌入市场。
重应用而不重基础研发也是中国人工智能行业存在的固有问题，研发型企业远少于应用型企业的隐患随着中美专利竞争而浮现，政府开始重视Al基础层创业公司的培养，资本方也更加关注Al芯片、机器学习算法、数据处理等产业链上游企业的发展，科技巨头企业更是提前进行了Al生态布局，建立了产业联盟，在各方的努力中中国Al市场处于从局部向整体发展的上升期，行业前景良好。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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