人工智能（AI）技术已在工业现代化浪潮中渗透到各个领域，包括市政，交通，医疗，商业用途等。随着5G商业用途的春风来临，AI技术现在越来越流行，但是每个人可以发现，尽管AI非常热，但实际上很难降落。这是为什么？造成这种现象的原因很多。首先，人工智能的早期投资很高，回报未知，这可能会引起反高潮。其次，在许多生产过程中可接受的错误很小，并且AI也不是很可靠。 ;此外，有些问题不仅可以通过数据解决，或者其他解决方案比AI更直观，更有效。人工智能芯片是当前技术，产业和社会的热点，也是人工智能技术发展不可逾越的关键阶段。无论什么AI算法，要最终应用，都必须通过芯片来实现。但是，芯片行业已经存在了很多年，并且有自己的成熟度和门槛。人工智能芯片正在寻找更垂直的场景。人脸识别，语音识别，机器翻译，视频监控以及交通规划，无人驾驶，智能陪伴，民意监测，智能农业等，如今的AI涵盖了人类生产和生活的各个方面。但是，由于消费者对产品价格和适应性有不同的要求，因此进入消费者领域相对容易。只要有人认识到该产品，它就是成功的功能，例如面部识别。在消费领域，只要识别率达到90％就已经很不错了，即使在工业上达到98％，它也行不通，至少99％，甚至99.99％。因为对于每天生产成千上万种产品的工厂而言，如果识别准确率小于99％，则意味着数百种有缺陷的产品可能会变成“漏网的鱼”。由于工业领域对可靠性有更高的要求，并且客户需求更加个性化，因此对产品稳定性和调试效率也有更高的要求。鉴于AI申请过程中的障碍，受访者最担心的一点是缺乏AI技能和专业知识。企业管理人员表示，专业技能不足严重阻碍了企业对AI的大规模部署，并且数据隔离仍在继续产生影响。如何将一般解决方案转变为“着陆”方案解决方案？这就需要做好“生态学”工作。垂直行业非常聪明。在这个行业生态中，有很多参与者，每个人都可以参与并从中获利。最好的例子是开放式操作系统。 AI的当前状况是每个人仍然在做自己的生意，并且没有像“操作系统”这样的生态系统。希望AI能够在未来发展生态并成为“完美结合”的形式，然后人工智能才能真正落地。当前的AI应用程序无法重塑整个行业，但是为了优化AI驱动的“核心决策系统”，算法研究的力量可能只占其中很小的一部分，并且取决于更多市场对这种系统的看法。态度取决于生态和联盟的发展速度是否可以用来促进整个垂直产业的飞跃。我们相信，随着AI技术的发展，人工智能人才需要具有市场思维，商业思维并了解建立生态的重要性。他们将发现各方的互补性，并可以挖掘每个人的需求。这样，人工智能技术的登陆就不再困难了。