第三次人工智能的一个特点在于，技术与实体的结合更加紧密，这也是技术价值被释放的前提。比如在金融行业，人工智能被用于用户精准分析和反欺诈；在零售行业，人工智能正在帮助提升消费者的个性化体验，用于企业精准营销、实时库存追踪、动态定价等场景；在制造行业，智能被应用于设备的运营和维护，提前预测设备故障，合理安排生产进度和资源调配。
无疑，人工智能将带来生产力的极大提升。根据调查显示，在已经采用了人工智能技术的企业中，有63%表示，其业务出现了明显的收入增长，同时，有44%表示，人工智能确实降低了企业的成本，尤其是制造和生产成本。
但目前许多企业对人工智能技术的接纳程度还主要是单点切入，一方面是因为人工智能技术本身的发展不够成熟，另一方面是很多企业并没有为启用人工智能布局做好准备。
总而言之，阻碍人工智能应用的因素有很多，比如：
一：并不是每个企业都具有强大的数字化能力，在很多情况下，甚至数据的获取、访问、整理和分析都成问题，因此，企业数据很难为AI所用;
二：当下绝大多数AI应用都散落部署在企业不同的业务场景中，并且彼此之间割裂，联动性差，没有形成长期的规划和完整的人工智能布局，这也使得企业很难挖掘出数据的整体价值;
三：AI的落地需要大量的定制，而由于团队能力不足以支撑，过去复杂的IT运维方式也在拖AI项目的后腿，因此在新应用开发、实施和后期运维过程中，企业也面临着巨大的挑战。
也就是说，企业要用好AI，不仅要改变战略思维、弥补技术短板，还面临着人才资源匮乏、投入周期长、运维难度大等问题，这些不确定性和风险正在让许多企业望而却步。
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