人工智能技术为什么难以落地？
2016年，以AlphaGo战胜韩国围棋九段选手李世石为标志，人工智能技术在全世界范围内掀起一轮创业和投资热潮。
曾经因人工智能技术无比兴奋的创业者和投资人开始逐渐调整他们的预期。越来越多人意识到，不同于过去互联网、移动互联网所引发的快速变革，人工智能技术的成熟和商业落地将会是一个长期而缓慢的过程。
在安防、零售、医疗、自动驾驶等领域，涌入了大批试图以AI技术改造行业、提升效率的公司。在不同行业中，由于数据可得性、算法成熟度和服务容错率等因素的影响，技术在这些行业中落地速度分化明显——其中，移动互联网和安防行业领跑，零售和物流跟进，在医疗和无人驾驶领域则发展缓慢。
n 移动互联网是人工智能技术的受益者
移动互联网公司拥有海量标准化数据和场景，这令他们实际上成为人工智能技术发展的受益者。
l 应用深度学习技术，能够极大提高对用户的刻画准确度，从而提高内容与广告推荐精准度。今日头条系应用占据的用户时长在一年内从4%上升到10%。
l 短视频平台公司快手采用AI技术广泛应用于该平台分析、理解用户及视频内容，包括对每天平台上传超过1500万条的短视频进行审核。
AI技术进入其他传统行业并能够真正落地并产生商业价值的非常有限。
n 工业AI最有希望的是产品质量检测，目前并未在大规模应用
AI技术难以落地的主要原因是，缺乏可供完善训练模型的大量标准化数据。以AI技术做钢铁表面检测相对于传统方法，在效果上并没有大的竞争优势。
l 落地比较缓慢一方面是在工业领域的数据标注难度比较高，需要标注操作员与资深工业专家共同参与才能完成。
l 另一方面，工业生产对稳定性要求很高，一旦识别出现错误，会严重影响到后续流程的工作量。这也导致工业界对应用AI技术持谨慎态度。
l 此外，投资产出比也是企业不得不考虑的问题。以AI技术解决问题，需要建立数据采集系统、训练模型等一套体系。而建立这套体系，初始至少要投入几十万到几百万，企业也会考量投资回报是否合算。
n 医疗AI发展缓慢
医疗一度被认为是AI技术落地潜力的领域之一，然而，AI在医疗领域落地进展缓慢，目前绝大部分AI医疗公司的产品稚嫩，还无法实现自身造血，更遑论实现规模化可持续的盈利模式。
医疗行业不容易获取到训练模型所需的大量数据，这会影响产品迭代速度。医疗行业有公共性，属于重监管行业，医院采用新技术新设备的周期非常之长，这也会限制AI医疗产品落地的速度。
n 无人驾驶遥遥无期
无人驾驶过去几年中，吸引无数创业者、资本争相涌入。但现在越来越多投资人意识，无人驾驶在短期内无法实现。无人驾驶的产业链、发展趋势会持续非常长时间，可能是十年二十年或者更长。
无人驾驶的一个重要问题依然是没有办法获取到训练模型所需的大量数据。尤其涉及到周边人身安全的问题，数据的获取更是难上加难。
无人驾驶的未来可能是：一、有人驾驶车辆和无人驾驶车辆不能在环境中共存；二、设计专门路线和封闭空间服务；但是这个就有点像是城市有轨公交和有轨电车了，那还不如设计研发无人驾驶的有轨电车。
缺乏落地的案例&糟糕的VR体验，马斯克说得很有道理
元宇宙和 Web3.0据悉将是改变数据全球的二种发展趋势。但现实世界中的富豪、硅谷钢铁侠埃隆马斯克·马斯克对二者好像都并不太看重。
在近期的一次访谈中，马斯克表明，他在销售市场上并沒有见到一切特别注意的元宇宙VR运用，并表明他并不认为元宇宙在最近就可以落地式变成一种新的发展趋势。“总之我是没看懂，最少目前还不明白。”马斯克所言。
室内空间坐标定位和三角定位也是坑
高科技的坑是最有欺骗性的坑
但凡被标榜上了高科技，往往就披上了美丽的外表，让人浮想翩翩，也最有欺骗性。往往让人忽视了商业技术存在的本质是要创造商业价值，不是来当花瓶，也不是为了专利；也往往最容易被投机资本所利用获取短期的利益。
没有落地性的商业技术，就没有商业价值，只有研究价值，不能成为企业的核心竞争力。
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