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AI市場(chǎng)調(diào)研|落地遭遇“卡脖子”究竟為何?成功部署有無(wú)法門?

2020-07-10 16:52
知芯話
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經(jīng)歷了過(guò)去幾年的商業(yè)摸索期,AI正在從主流應(yīng)用先導(dǎo)落地,走向碎片應(yīng)用持續(xù)滲透的階段。

一、項(xiàng)目部署成功率低,應(yīng)用和預(yù)期偏差較大

AI經(jīng)歷了概念泛起,到逐漸走向落地應(yīng)用階段。應(yīng)用場(chǎng)景碎片化不易把握、實(shí)驗(yàn)室到實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景差距大等問(wèn)題逐漸暴露出來(lái),也成為當(dāng)前AI落地應(yīng)用過(guò)程中最大的痛點(diǎn)和重大應(yīng)用項(xiàng)目亟待解決的問(wèn)題。

電子發(fā)燒友相關(guān)調(diào)研表明,現(xiàn)階段企業(yè)投入一個(gè)AI項(xiàng)目,仍有較大的風(fēng)險(xiǎn),成功部署的比例并不高。

AI市場(chǎng)調(diào)研|落地遭遇“卡脖子”究竟為何?成功部署有無(wú)法門?

那么,是什么阻礙了AI項(xiàng)目的成功部署?“應(yīng)用與預(yù)期出現(xiàn)偏差”、項(xiàng)目技術(shù)規(guī)格無(wú)法實(shí)現(xiàn)、配合不暢導(dǎo)致的周期問(wèn)題、項(xiàng)目資金問(wèn)題是當(dāng)前AI項(xiàng)目部署過(guò)程中一些典型問(wèn)題,也是AI在發(fā)展初期遇到的難題,來(lái)自于供需雙方之間的信息不對(duì)等、認(rèn)識(shí)偏差等等。有效溝通應(yīng)該貫穿在整個(gè)項(xiàng)目的始終,從方案設(shè)計(jì)開始,到中間的各個(gè)環(huán)節(jié),稍有偏差,都會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目的失敗。

AI市場(chǎng)調(diào)研|落地遭遇“卡脖子”究竟為何?成功部署有無(wú)法門?

為什么會(huì)出現(xiàn)這些問(wèn)題?以算法的推進(jìn)為例,有的算法是按小時(shí)迭代上線的,有的是按周來(lái)迭代的。對(duì)于芯片企業(yè),常常跟不上算法對(duì)芯片的直接要求。最終將產(chǎn)品、服務(wù)提供給客戶時(shí),算法和芯片最后融合成什么樣,往往在客戶、普通用戶眼里會(huì)產(chǎn)生理解或感知上的偏差。

AI市場(chǎng)調(diào)研|落地遭遇“卡脖子”究竟為何?成功部署有無(wú)法門?

現(xiàn)階段,人工智能在各行各業(yè)的普及和應(yīng)用率還較低,這也是理想和現(xiàn)實(shí)存在的差距。造成這個(gè)現(xiàn)象的原因主要還是整個(gè)生態(tài)鏈不夠健全,仍停留在淺層次的融合階段,需要更完整的生態(tài)鏈的互動(dòng)、更深度的合作。

AI市場(chǎng)調(diào)研|落地遭遇“卡脖子”究竟為何?成功部署有無(wú)法門?

從出貨量方面來(lái)看,與上一年相比,增長(zhǎng)率1%-10%的占26%,11%-20%的占19%,增長(zhǎng)率在50%-100%之間的,加起來(lái)不足6%。而出貨量實(shí)現(xiàn)翻倍的,總和僅為3%左右。

從這些數(shù)字也可以看出,AI產(chǎn)品在落地方面確實(shí)挑戰(zhàn)比較大,出貨量總體上還是處于小幅成長(zhǎng)的狀態(tài)。

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