朝阳日暮
BAT大规模投入AI的背后，是AI能够真实的解决系统的问题，比如人脸识别，可以帮助金融公司解放人力，用AI解决原本银行需要到柜台办理的业务。节约大量的成本，没有丧失准确性的情况下，提升了效率；另外一个AI的典型场景是智能推荐，通过大数据对算法模型的深度学习训练，可以解决人与商品、人与资讯、人与人的匹配问题，可以极大的提升商品流转的效率、资讯触达的效率。总之AI当前已经在BAT大规模应用并产生了效果。
另一方面，很多AI的创业公司有算法，但是没有大规模样本数据，有的即使有数据来源，但是数据更新不及时，会随着时间的推移导致用户画像标签不准确。这也是很多AI创业公司不被看好的原因。
随着数据监管后期将变得越来越严格，创业型公司面临的挑战会变大
叶知蒽
虽然AI定为国家战略，AI在产业互联网也有一席之地，但AI落地场景面临很大挑战，目前仍然是虚假繁荣阶段，各大AI巨头拿着投资人的钱在玩概念，再融资再收购。商业盈利能力弱和没有拿得出手的拳头产品是两大弱势，很多目前的定位仍然是技术服务提供商，只是产业的配角，不是产业互联网的主角，真正的主角仍然是BAT，华为等用户基础庞大而且有核心拳头产品的公司。faceID刚推出来的时候让旷视火了一把，然后商汤在解锁速度上完虐旷视，旷视的市场份额一年内就一泻千里，手机市场一败涂地，而且除了人脸解锁再拿不出任何其他技术，商汤也不好过，这些企业人力成本太高，学院派转向工业界面临诸多不适应，工程落地能力差，缺少产业根基和拳头产品是通病。
这些企业接下来盘子还会越铺越大，因为他们不知道哪个方向是对的，还在拿投资人的钱不断试错，也许人才可能是他们唯一值得骄傲的资本
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