人工智能产业寻找商业化“落地”之路

人工智能技术如何实现商业化“落地”？ 关于这一问题的追问正变得日渐迫切。

在不久前于伦敦闭幕的“人工智能与大数据博览会”（AI & Big Data Expo） 上，“场景”、“应用”之类的词语，取代了诸多理想主义式的叙事，成了人工智能领域的从业者们谈论最多的话题。

历经两年的蓬勃兴起，这个产业已经在热钱和数据的哺育下，发展成一副布局蔚为壮观的图景。然而在今天的互联网时代，“方生方死”几乎是每个行业的命运主题，如今的人工智能产业，也正在面对类似的拷问。

其中那个最核心的问题，答案仍不清晰：一个由超强算力、海量数据和精英从业者构成的技术生态，能否从产业的基底层向垂直领域延伸，转化出更多的商业场景和爆款应用，并进而被市场验证，形成可持续的发展与生存链条？求解这个疑问，既意味着抱负，也意味着生死。

交流之中不难发现，从大型银行到初创企业，行业对于人工智能技术的预期，正趋于理性和具象。他们的观察和思考，也更加聚焦于对技术边界的界定、和对基本商业逻辑的回归。

靠金矿赚钱？还是靠淘金者赚钱？

“企业需要思考一个问题：究竟是想通过金矿赚钱，还是想通过淘金者赚钱？”

世界领先的企业管理软件服务商SAP的全球副总裁Marc Teerlink，将今天AI技术的产业化进程，比作1848年开始的美国加州淘金热。他强调，商业化之路，还是去寻求能够运用好数据的技术和模式”，Marc Teerlink说。

关键要素是数据

即使是在AI时代，传统企业在各自的细分产业、细分区域市场仍将具有不可替代的竞争优势，这一观点正在被更多人所认同。但这并不代表，初创型的AI企业没有做大做强的机会。

“今天AI创业的最大机会在垂直应用领域”，来自中国AI创业公司乂学教育的崔炜对FT中文网表示。