一直以來，人工智能都是人們關注的焦點。伴隨AlphaGo先后兩次戰勝圍棋界冠軍李世石、柯潔二人，人工智能便進入到“暖春”階段?，F階段，在人工智能領域，百度、谷歌、蘋果、微軟、Facebook、IBM、英特爾等國內外互聯網巨頭紛紛加注資金，對應用更為廣泛的人工智能產品進行開發。

伴隨數據的增多以及硬件算力（大量高性能硬件組成的計算能力，如GPU）的提升，語音識別、自動駕駛、深度學習等人工智能技術正逐步從實驗室走向應用化和產業化。然而，技術壁壘逐漸消除之后，人工智能再次面臨著另外一個難題——商業模式的探索。

近日，國務院印發了我國第一份人工智能發展規劃——《新一代人工智能發展規劃》?！兑巹潯穼?a href="http://www.qzkangyuan.com/cnidc/cio/jsgc/20170622/6496.html">人工智能的發展進行了戰略性部署，確立了“三步走”的目標?！兑巹潯分赋?，到2030年，我國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。

此前，在第十六屆中國互聯網大會上，工業和信息化部部長苗圩曾表示，新興科技產業應加強關鍵核心技術的攻關突破，加快人工智能、虛擬現實等技術的研發和商用。

由此可見，以人工智能為首的新興科技，正在逐漸成為國家發展扶持的對象。而對于人工智能如何實現商業場景的應用？如何使人工智能成為我國經濟發展的又一驅動力？日益成為越來越多工商企業界甚至是政府所關注的焦點。

一、人工智能的近憂——商業價值沒有得到充分的驗證

日前，麥肯錫發布的一份報告顯示，2016全年，全球企業在人工智能領域投資約300億美元，與2013年相比，多出3倍。然而，投資的90%用于研發，10%用于收購，大部分人工智能投資者尚未拿到投資回報。足以見得，人工智能的商業價值并未充分體現。

1、技術驅動人工智能熱潮再襲

無論是語音識別還是圖像識別，亦或是AlphaGo的出現，現階段的人工智能確實取得了飛速發展，實質上這是技術驅動的結果，并不是商業驅動，甚至談不上人工智能商業化。為什么說是技術驅動？

首先是大數據時代的到來。數據極大的增多，是人工智能再一次賺足人眼球的重要原因。究其根本，數據的增多得益于互聯網的發展；再者就是整個硬件算力（大量高性能硬件組成的計算能力，如GPU）層面的提升。伴隨GPU、TPU等硬件的不斷更新，計算能力得到了大大地提升；最后就是深度學習廣泛運用于人工智能。在80年代，人們就開始提及深度學習。然而，在當時的條件，沒有充足的數據以及高效的算力支撐，深度學習根本無法開展，因此，深度學習并不能完全作用于人工智能。從目前來看，人工智能只是單純地實現了技術的驅動。

2、人工智能尚未充分滿足客戶需求

從客戶需求角度來講，實際上，人工智能并沒有完全的、充分的滿足客戶需求。現階段，用戶在感知和交互方面的需求極為強烈，但是目前人工智能在這兩方面的發展并不能滿足用戶需求。例如：在語音交互方面，用戶要想實現語音喚醒，操作起來還是比較困難的。而且，人工智能并沒有解決在遠距離上實現語音識別功能的問題。

而且，從目前的幾個典型應用場景來看，諸如：機器翻譯、語音助手以及身份識別，并沒有滿足用戶需求。實際的客戶需求并沒有得到完全的、充分的滿足，這也就意味著人工智能技術本身沒有得到商業認可。

3、新的商業模式沒有出現

實際上，人工智能并沒有帶來新的商業模式，主要體現在兩個方面：

一方面是指現有的人工智能技術是一種優化，主要是在業務層面的優化。換句話講，一旦失去人工智能這種技術，公司不會受到任何影響，公司的業務還能繼續進行運作，企業的商業模式也不會遭受威脅。從目前整個商業層面來看，至今沒有出現因為離開了人工智能，企業的商業模式受到極大挑戰的案例。

另外一個層面是說，人工智能團隊在企業里面僅僅是起到技術支撐的作用，算得上是技術部門，而不是獨立的業務部門。這一點也就說明了由于人工智能而單獨存在的商業模式并沒有出現。

4、人工智能技術應用領域狹窄

據統計，目前覆蓋全球的62個國家的近千家人工智能公司，人工智能應用場景僅僅包含語音識別、手勢控制、虛擬私人助手、語音翻譯、智能機器人和智能汽車等十余個產業。由此可見，整個人工智能的應用領域還是比較狹窄、狹隘的。