在過去三年中，近一半的年營業(yè)額超過10億美元的中國企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的總投資超過3.5億元。近80%的高管認(rèn)為，企業(yè)必須通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)增長目標(biāo)。在他們當(dāng)中，一些領(lǐng)導(dǎo)人獲得了可觀的回報。然而，仍有一半以上的企業(yè)仍處于試點階段，很難將人工智能推廣到整個企業(yè)。這說明了企業(yè)在人工智能應(yīng)用過程中面臨的一個普遍問題，即如何加快人工智能技術(shù)在企業(yè)中的應(yīng)用，規(guī)模化人工智能應(yīng)用，最終實現(xiàn)企業(yè)的人工智能愿景。

那么，為什么人工智能應(yīng)用程序在企業(yè)中很難實現(xiàn)呢？一方面，原因是企業(yè)級人工智能和消費級人工智能之間存在明顯差異：消費級人工智能應(yīng)用主要用于滿足個人/消費者的具體需求，而企業(yè)級人工智能應(yīng)用主要用于解決企業(yè)甚至行業(yè)的問題，更傾向于將人工智能技術(shù)分析作為一項業(yè)務(wù)，服務(wù)于整個企業(yè)和企業(yè)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈。這使得企業(yè)對人工智能的要求更高，企業(yè)級人工智能應(yīng)用程序的部署和實施也更加困難。另一方面，企業(yè)在實現(xiàn)人工智能應(yīng)用規(guī)模的過程中，也面臨著人工智能人才和技能、人工智能應(yīng)用現(xiàn)代化、數(shù)據(jù)治理等諸多挑戰(zhàn)。

企業(yè)級人工智能人才和技能的缺乏：人工智能技術(shù)本身具有一定的復(fù)雜性，因為它是一門綜合性學(xué)科，涉及腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)、行為科學(xué)、數(shù)學(xué)和信息理論、控制論和系統(tǒng)論，作為一門新興學(xué)科，市場上人工智能人才數(shù)量不多，甚至面臨巨大差距，也使企業(yè)面臨人工智能人才和人工智能技能的差距。此外，當(dāng)企業(yè)應(yīng)用人工智能時，他們也應(yīng)該了解業(yè)務(wù)、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)，這也是企業(yè)所缺乏的。

企業(yè)級人工智能難以實現(xiàn)人工智能應(yīng)用現(xiàn)代化：所謂的現(xiàn)代應(yīng)用，可以理解為支持云微服務(wù)架構(gòu)的靈活性，由虛擬機(jī)、容器和服務(wù)器功能組成，可以從根本上應(yīng)對速度、成本、可靠性和安全、遠(yuǎn)程部署挑戰(zhàn)，為企業(yè)提供實用價值。隨著企業(yè)開始云旅行，將業(yè)務(wù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移到云中，人工智能應(yīng)用程序也需要現(xiàn)代化，但往往很難僅僅依靠企業(yè)本身。

企業(yè)級人工智能缺乏數(shù)據(jù)管理能力：鑒于人工智能項目對高質(zhì)量數(shù)據(jù)的高度依賴，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理問題至關(guān)重要。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具依賴于數(shù)據(jù)來訓(xùn)練基本算法。獲得清潔、可信和有意義的數(shù)據(jù)對人工智能計劃的成功至關(guān)重要，但企業(yè)往往缺乏數(shù)據(jù)管理能力。此外，企業(yè)中常見的數(shù)據(jù)島、云島等島嶼效應(yīng)也阻礙了人工智能應(yīng)用在企業(yè)中的部署和實施。

總之，企業(yè)級人工智能人工智能技術(shù)正在推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式的變化，帶來供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、分銷和消費過程的重構(gòu)，成為企業(yè)構(gòu)建未來核心競爭力的關(guān)鍵。在此背景下，引力互聯(lián)專注于構(gòu)建鈦精神人工智能算法市場，幫助企業(yè)解決高成本、長周期、部署緩慢等問題，促進(jìn)企業(yè)實現(xiàn)人工智能應(yīng)用規(guī)模，加快企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，增強(qiáng)企業(yè)競爭力。

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標(biāo)簽：人工智能,企業(yè)級人工智能,消費級人工智能,人工智能現(xiàn)代化