根據Statista預計，到2025年全球人工智能市場規模將達369億美元，年均復合增速達57%。目前人工智能主要應用在圖像識別、物品識別、檢測和歸類還有自動化的地球物理學特征分析等。人工智能產業最大的一塊收入來自企業級的應用市場。

日前，國內很多AI企業的領導者對AI企業面臨的困境和現狀以及未來的發展提出了自己的觀點和看法。

深蘭科技創始人兼CEO陳海波：商用落地成為AI企業面臨的主要問題

“AI創業企業面臨的主要問題就是商用落地，而落地離不開人才和資金，而最先跑出來的AI企業，一定是落地能力最強的企業，這和我一直提出的‘致力于人工智能基礎研究和應用開發’不謀而合，這也是為什么深蘭在歐洲和美國建立研發基地的原因。“

思嵐科技創始人兼CEO陳士凱：技術創新引領AI產品快速落地

“如何能在有限的時間中實現產品的快速產業化落地并保持技術領先，是所有AI創業企業現階段面對的挑戰。作為創業企業，自然希望能快速實現產品銷售收入并達到財務目標。但AI相關的市場本身也處于發展早期，就比如智能機器人市場，很多需求需要等待挖掘。而這就需要企業依靠不斷的技術投入和創新將原本的‘癢點’變成真正的痛點。這個過程充滿著不確定和艱辛，但同時也是我們AI企業在未來發展中的立于不敗之地的機遇。唯有以技術革新為引領，是我們AI創業企業產品被市場接受的根本手段。“

星環科技創始人兼CTO孫元浩：AI的深度學習仍然面臨很大挑戰

“2018年，AI從一門科學開始轉變成一個系統或產品，一句話，AI需要產品化，也必將產品化。隨著機器學習和深度學習算法的不斷成熟，需要將AI來打造成產品和系統，并在各個領域尋找Killer Applications。但是深度學習仍然面臨著很大挑戰，需要大量計算能力(需要大量CPU， GPU，FPGA/ASIC的混合計算能力，以及分布式計算能力)，需要大量樣本和數據，甚至需要大量人工來制作樣本(以傳遞知識給機器)。”

西井科技創始人兼CEO譚黎敏：AI新技術的應用需以市場為導向

“西井科技最初以類腦芯片業務為起點，但從公司成立之初，我們就認為AI新技術要想要成為真正創造價值的應用，一定要找準商業落地，即以市場為導向，堅持快速落地和自主研發核心技術雙輪驅動。作為首個將AI技術引入到智慧港口的企業，也是目前全球唯一一家能做全局化改造的港口人工智能供應商，西井科技堅持全局化人工智能港口戰略，結合港口智慧岸橋、智慧堆場、智慧閘口、自動駕駛水平運輸、港機智能改造等各環節，用AI技術幫助傳統碼頭降本增效。”

擴博智能創始人兼CEO嚴治慶：技術和需求驅動人工智能的爆發

“當今這波人工智能浪潮的再次興起，其本質原因是深度學習技術的集中爆發，尤其是計算機視覺領域取得了巨大的進步。人工智能的爆發除了技術驅動，更主要的是需求驅動。前沿科研能否與產業實踐緊密銜接成為人工智能公司發展的下一個拐點。人工智能需要在特定的應用場景產生數據，要在垂直應用場景扎得足夠深，才能洞悉和掌握行業需求。擴博智能服務的行業包括風電和零售，我們一直秉承尊重傳統行業的基本規律的原則，結合行業痛點，通過新技術、新思維、輔助傳統行業煥發新的生命力，重構生產力。”

碼隆科技聯合創始人兼CTO Matt Scott：如何找到AI前沿技術和傳統場景的最佳結合點

“對AI創業企業來說，最大的挑戰是探索如何找到前沿技術和傳統場景的最佳結合點，實現技術轉化的應用價值。對于碼隆科技來說，我們希望用人工智能商品識別技術與實體經濟碰撞出更多火花，尤其是在零售、電商、時尚、紡織、家居等垂直領域進行深耕，將人工智能助力提升效率、降低成本落到實處。”

虎博科技創始人兼CEO陳燁：技術和需求是AI創業的兩個重要因素

“AI創業有兩個要素：技術和需求。技術方面，人工智能尤其是深度學習的技術要做到世界領先，尤其在應用層面，目前中國和西方的差距正在縮小。顛覆式的創新不僅需要長期耐心的基礎研究，巨大的應用場景也至關重要。用戶需求有兩種，存在的和潛在的。對于存在的需求，AI的切入點是把現有解決方法的成本、效率和體驗提高一個數量級以上;對于潛在的需求，AI技術的不斷突破會激發更大的潛在需求。”