四、人工智能在企业中存在的问题
（一）人才困境
随着人工智能产业迅速壮大，人才困境日益凸显。人工智能产业化的领域极其广泛，涉及智能制造、智能驾驶、智能金融、智慧城市等等。据估算，产业人才需求总量已达到百万级，特别是对智慧医疗、智慧交通等方面的人才需求量非常大。之所以会缺乏顶尖人才，是因为我国人工智能研究的起步就比国外晚了20多年，人工智能专业人才相对较少，我国只有25%的人工智能研究员拥有超过10年的资历；人工智能不是一下就能做出来的，是需要时间以及实验的积累出来的。虽然我们的人工智能技术并不占据优势，但是现在国家正在加强人工智能人才队伍建设和研究投入。探索建设产学研相结合的人才培养机制和培训基地，加强复合型、应用型人才培养和引进。鼓励智库和企业加强人工智能基础性、前瞻性研究，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，为科技和产业发展提供更加充分智力支撑。
（二）供需难以匹配
目前国内企业能够接触到的人工智能技术，普遍还是比较初级的机器学习模型。而从一些技术公司那里购买的技术解决方案，却与企业实际需求并不匹配。两者强行结合，反而可能浪费企业的传统优势从而去配合人工智能进场。最终导致得不偿失。企业虽然想向人工智能转型，希望能够运用人工智能来完成企业的进化过程中，实际操作需要面临各种各样的问题。比如服务器中断或是停电后多长时间可以修复好。
（三）实验技术转换率不高
市场是检验产品最好的场所，只有产品足够成熟、符合市场需求且能够大规模广泛投入使用、能够为运营和服务解决实际问题，才能够“冲出”实验室，实现大规模商用落地，被市场认可。腾讯研究院&IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》显示，根据初步估算，截止到2017年6月份，中美人工智能行业倒闭企业总数已超过50家，而这个数据仅仅是阵亡名单中的一部分。研究显示，资金链不足、市场竞争力下降和融资失败等，是这些创业企业没有熬过冬天的主要原因，而这些因素，都与产品或者商业模式是否成熟落地有直接关系。
（四）成本压力
今日头条对外一直都宣称自己是一家人工智能公司，而作为TMD三大未上市企业之一，今日头条的主要研发投入也都放在了人工智能方面。但在事发之后，今日头条开始了大规模的审核招聘，2000名员工，薪资在4000到6000元之间，再加上员工的管理、工作场地、福利待遇等，总价钱不会超过2000万。而2000万如果拿来研发人工智能呢？很可能连启动资金都不够。人工智能研发烧钱程度有多恐怖我们可以从其他公司的投入来看，百度在2016年一年的时间里就砸了100亿人民币进去，在2017年只能更高。而2000万投入的话，只怕真的是连波澜都不会出现。这也就是事实上出现了一个问题：原本人工智能所做的事情用人力可以在事实上完成的更好，而且也会便宜更多。原本采用的人工智能技术审核虽然重金投入，但问题依然存在。而更讽刺的是，在人工智能的弊端暴露之后，依然需要以人力来进行补充以实现审核目的。这样做的结果显然让人工智能的研发置于赔了夫人又折兵的境地，审核成本被迫叠加翻了远不止一倍。[ 来源中关村在线 作者贾凯强]
运营维护升级也需成本，也有观点认为，人工智能是一次性研发投入，技术可以无限复制承载更大的工作量。但人工智能需要增加的设备更多，而设备就必须要有运营维护和升级的成本。这其中费用会更高且使人工智能比非人工智能成本又多了一些。以无人商店为例，要增加摄像头、监视器、结账、扫描等设备及设备维修人员，一系列的技术应用和系统维护都不是免费服务，而且此类设备的专业维护人员相对稀缺，工资相比普通设备的维护人员还会更高，省钱将无从谈起。无人驾驶为例，无人驾驶汽车肯定比传统汽在成本方面要高很多。司机被各类传感器、车载系统和网络设备所代替，可想而知的价格高昂。家用机器人方面，机器人的定期维修、租赁运营等等也需要及时的服务，这些费用肯定用户买单，而且不会比小时工便宜。有人会疑问，这是否是因为现阶段的人工智能技术并没有成熟，因此才会产生的价格劣势。这并不全是，人工智能技术在成熟之后确实可以降低部分成本，但很多元器件的成本是不可能大降的。同时，人工智能产品是一种技术结合体，大量的高精尖技术在应用时需要考虑到专利和研发成本，最终形态不会降低到比传统的低技术含量产品更低。
结语
实事求是地说，今天大量中国企业在拥抱人工智能，进入实际应用的这个关口，中国企业面临的是广阔的商业前景、充沛的平台与技术优势，以及良好的国家战略环境。但技术、人才的稀缺，以及企业自身认知，依旧是制约企业智能发展的速度。在很多企业看来，人工智能是风口，是机遇，甚至是万能的“神器”。事实上，人工智能主要是工具，是众多可以推动企业优质发展的技术中的一种，不要太迷信人工智能，企业要学会做人工智能的主人，而不是成为其奴隶，学会人和机器的结合。推动智能化成为必需品，成为企业增长的关键推手，可能不是某一家企业或者某一个平台就可以解决的问题。而是需要平台、企业、学术、资本、研发等多方面力量协同参与，保持高度的产业配合，形成对新趋势、新技术的快速吸纳能力。只有这样，以智能驱动产业发展，夺取高速、生态、低成本的企业长期增长，才能成为可能。相比于技术炫技和算法霸权阴影下的AI单项技术时代，消解技术壁垒，快速进入各产业端口，为广大企业带来实际价值的EI（企业智能）新形态正在聚集。化“智能”以“致用”，将在接下来很长一段时间中，成为中国智能产业生态的重中之重。
参考文献
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