朝陽日暮
BAT大規模投入AI的背後，是AI能夠真實的解決系統的問題，比如人臉識別，可以幫助金融公司解放人力，用AI解決原本銀行需要到櫃檯辦理的業務。節約大量的成本，沒有喪失準確性的情況下，提升了效率；另外一個AI的典型場景是智能推薦，通過大數據對算法模型的深度學習訓練，可以解決人與商品、人與資訊、人與人的匹配問題，可以極大的提升商品流轉的效率、資訊觸達的效率。總之AI當前已經在BAT大規模應用併產生了效果。
另一方面，很多AI的創業公司有算法，但是沒有大規模樣本數據，有的即使有數據來源，但是數據更新不及時，會隨著時間的推移導致用戶畫像標籤不準確。這也是很多AI創業公司不被看好的原因。
隨著數據監管後期將變得越來越嚴格，創業型公司面臨的挑戰會變大
葉知蒽
雖然AI定為國家戰略，AI在產業互聯網也有一席之地，但AI落地場景面臨很大挑戰，目前仍然是虛假繁榮階段，各大AI巨頭拿著投資人的錢在玩概念，再融資再收購。商業盈利能力弱和沒有拿得出手的拳頭產品是兩大弱勢，很多目前的定位仍然是技術服務提供商，只是產業的配角，不是產業互聯網的主角，真正的主角仍然是BAT，華為等用戶基礎龐大而且有核心拳頭產品的公司。faceID剛推出來的時候讓曠視火了一把，然後商湯在解鎖速度上完虐曠視，曠視的市場份額一年內就一瀉千里，手機市場一敗塗地，而且除了人臉解鎖再拿不出任何其他技術，商湯也不好過，這些企業人力成本太高，學院派轉向工業界面臨諸多不適應，工程落地能力差，缺少產業根基和拳頭產品是通病。
這些企業接下來盤子還會越鋪越大，因為他們不知道哪個方向是對的，還在拿投資人的錢不斷試錯，也許人才可能是他們唯一值得驕傲的資本
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