（文章來源：百家號）
目前人工智能領(lǐng)域的開發(fā)可以簡單的劃分為兩大類，一類是平臺開發(fā)（研發(fā)），一類是應(yīng)用開發(fā)，目前大部分人接觸到的所謂AI軟件往往都屬于基于人工智能平臺所開發(fā)的具體應(yīng)用。

從目前已經(jīng)落地應(yīng)用的AI軟件來看，主要存在以下幾個方面的問題：

第一：對于應(yīng)用場景的依賴性較強。目前對于應(yīng)用場景的要求過高是AI軟件落地應(yīng)用的重要障礙之一，這些具體的要求不僅涉及到數(shù)據(jù)的獲取，還涉及到網(wǎng)絡(luò)通信速度以及相關(guān)“標(biāo)的物”的配備。隨著5G通信的落地應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，未來場景建設(shè)會得到一定程度的改善。

第二：技術(shù)成熟度不足。目前有不少所謂的AI軟件，實際上更多的是基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的一種拓展，所以給用戶的應(yīng)用體驗往往是“智商偏科、情商為零”。當(dāng)前由于人工智能的技術(shù)體系尚未完善，所以AI軟件要想達到一定的成熟度還需要很長一段時間。當(dāng)前在生產(chǎn)環(huán)境下，有很多AI產(chǎn)品依然存在較大的缺陷，不少行業(yè)專家依然不敢大面積使用人工智能產(chǎn)品。

第三：對于應(yīng)用人員的技術(shù)要求比較高。目前很多人工智能產(chǎn)品需要進行二次開發(fā)（編程），這個過程往往需要使用者有一定的技術(shù)積累，這也是導(dǎo)致當(dāng)前人工智能產(chǎn)品落地困難的一個重要原因，尤其是對于廣大的中小企業(yè)用戶來說，搭建一個技術(shù)團隊往往并不現(xiàn)實。

要想解決人工智能產(chǎn)品（軟件）存在的這些問題，除了要完善目前人工智能產(chǎn)品的應(yīng)用場景之外，還需要行業(yè)專家參與到人工智能產(chǎn)品的研發(fā)中，這是解決人工智能產(chǎn)品落地應(yīng)用的必要環(huán)節(jié)。隨著當(dāng)前不少人工智能開發(fā)平臺的推出，未來將有大量的人工智能應(yīng)用推向市場，這也會在很大程度上推動人工智能產(chǎn)品的落地應(yīng)用進程。
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