經歷了過去幾年的商業(yè)摸索期，AI正在從主流應用先導落地，走向碎片應用持續(xù)滲透的階段。
一、項目部署成功率低，應用和預期偏差較大
AI經歷了概念泛起，到逐漸走向落地應用階段。應用場景碎片化不易把握、實驗室到實際應用場景差距大等問題逐漸暴露出來，也成為當前AI落地應用過程中最大的痛點和重大應用項目亟待解決的問題。
電子發(fā)燒友相關調研表明，現階段企業(yè)投入一個AI項目，仍有較大的風險，成功部署的比例并不高。
那么，是什么阻礙了AI項目的成功部署？“應用與預期出現偏差”、項目技術規(guī)格無法實現、配合不暢導致的周期問題、項目資金問題是當前AI項目部署過程中一些典型問題，也是AI在發(fā)展初期遇到的難題，來自于供需雙方之間的信息不對等、認識偏差等等。有效溝通應該貫穿在整個項目的始終，從方案設計開始，到中間的各個環(huán)節(jié)，稍有偏差，都會導致項目的失敗。
為什么會出現這些問題？以算法的推進為例，有的算法是按小時迭代上線的，有的是按周來迭代的。對于芯片企業(yè)，常常跟不上算法對芯片的直接要求。最終將產品、服務提供給客戶時，算法和芯片最后融合成什么樣，往往在客戶、普通用戶眼里會產生理解或感知上的偏差。
現階段，人工智能在各行各業(yè)的普及和應用率還較低，這也是理想和現實存在的差距。造成這個現象的原因主要還是整個生態(tài)鏈不夠健全，仍停留在淺層次的融合階段，需要更完整的生態(tài)鏈的互動、更深度的合作。
從出貨量方面來看，與上一年相比，增長率1％－10％的占26％，11％－20％的占19％，增長率在50％－100％之間的，加起來不足6％。而出貨量實現翻倍的，總和僅為3％左右。
從這些數字也可以看出，AI產品在落地方面確實挑戰(zhàn)比較大，出貨量總體上還是處于小幅成長的狀態(tài)。
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