硬币的另一面
“理想丰满，现实骨感”，杨利似乎看到了硬币的另一面。
他所在的硬件公司从2017年到2018年推出了多款人工智能硬件产品，包括智能音箱、早教机器人等，但由于用户体验不佳，均以销量惨淡收场。作为一家在硬件领域已经有数十年积累的硬件代工工厂，多年来一直靠“追风口”走得顺风顺水，这一次却栽了。
“人工智能＋硬件需要非常大的资金和精力的投入，选择靠谱的技术支持方也很重要，但更为重要的是企业内部的投入，以及转型人工智能的初心，如果只是为了追风口，那么很快会从上面掉下来。”杨利有些感慨。
的确，人工智能并非是“即插即用”的产品，企业不能简单通过购买智能的方式将其部署到自己的业务中去，虽然人工智能等技术要素以及行业解决方案已经很成熟，但真正的执行，数据对接、流程等复杂的工作却需要在企业内部完成。这是开发者们所面临的第一大难点，如何实现AI全周期应用链与企业内部业务的融合。
其次是短期来看资金投入巨大。以AI＋教育行业为例，经历了2017年资本和创业者的疯狂之后，AI＋教育一度被吐槽成“有史以来最贵的一场试验”。一方面是目前市面上大部分的AI＋教育产品仍然不能算得上是最终形态，有相关数据显示，国内贴着AI标签的在线教育企业在400家以上，却有70％的公司面临亏损。
第三是AI行业的迭代也很快，对传统公司人员的技能有很高的要求。“我们IT部门基本没有太符合要求的，如果上马AI首先要将技术团队大换血。”江超对熊出墨请注意表示，传统酒店行业对AI新技术的投入并没有那么多，但人工智能的部署对数据、运营都有着极高的要求。
拿杨利的公司举例，旗下早教机器人所使用的语料库数据都是由技术服务方提供的，公司的团队最长在长达半年的时间里都没有更新过语料，更别提产品迭代和维护了。比目前很多零售卖场部署的导购机器人，可能经常会出现答非所问的情况，就是因为其语料的积累还不够丰富，而只有不断的用户使用数据与之交互，才能够更好的实现语义理解上的突破。
更要命的是行业的浮躁和一贯追风口的心态。比如当初一窝蜂做智能眼镜的那帮人，之后又一窝蜂的去做智能手表，接着又一窝蜂涌向智能音箱，如今又一窝蜂涌入智能家居……
但不论怎样，对于传统企业来说，AI技术的应用已经在推动行业实现变革。斯坦福大学此前的一篇论文显示，在人工智能技术发展将会面临改变的六大行业中，交通运输行业作为非常重要的部分出现，而交通运输行业也被广泛认为将最先引爆AI技术的巨大变革；在医疗行业，大数据、人工智能已经能够帮助医生诊断决策、提升患者就诊效率等；在电力行业，采用计算机视觉技术，利用巡检无人机对电力设备进行检测，巡检覆盖率可超过85％，降低了操作人员风险，提升效率，降低成本；在金融行业，智能客服、智能网点、智能营销、智能运营、智能风控、智能识别等技术已经在不同的场景落地和应用，推动者主要是大的商业银行和各类主流金融企业，在这一领域拥有众多解决方案的科大讯飞就服务过包括工商银行、中国农业银行等在内的十几家金融企业。
根据国务院发布的新一代人工智能发展规划，到2030年，中国将实现人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。
不仅如此，从百度到阿里，从科大讯飞到商汤，围绕人工智能开发者生态的搭建也日趋成熟，尤其是从消费互联网向产业互联网迈进的下半场，似乎也正在开启传统企业开发者群体的黄金时代。
（应采访对象要求，文中江超、杨利均为化名）
文/熊出墨请注意
