而对于AI商业化来讲 ， 其实也并非是现有的技术不成熟 ， 或是完全没有应用场景 ， 而是技术和场景的磨合期还不够长 ， 没有针对场景进行有目的的优化 。
人工智能带来的变革能力难以预估 ， 实际上 ， 全球科技巨头都在纷纷重金押注 。 在国内 ， 百度近几年来几乎是“All in AI” ， 从2013年建立了中国第一个深度学习研究院开始 ， 百度每年把15%的营收约100亿人民币用于人工智能研发 ， 研发投入累计已近千亿元 。 而李彦宏在百度世界2020大会上仍旧表示对人工智能要“长期坚持、坚定信仰” 。
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无疑 ， 大家都是在赌一个未来 。 毕竟 ， 如果DeepMind可以给谷歌的Waymo等项目带来突破性进展 ， 或是Open AI能够帮助微软开发强大的文本工具 ， 届时 ， 与巨大的收益比起来 ， 眼下的这些投入只是微不足道 。
而站在公司战略的层面 ， DeepMind也已经为谷歌值回了一部分票价 。 至少DeepMind在全球科技企业的AI争夺战中已经为谷歌招募并储备了一大批顶尖人才 ， 研究成果也被陆陆续续埋伏了谷歌包括健康诊断、风力发电、语音助手等十多个项目中 。
只是 ， 追寻人工智能技术突破的道路注定是困难而又漫长 ， 有些人倒在了路上 ， 比如Element AI ， 有些人还在继续奔跑 ， 比如DeepMind 和Open AI 。 我们也不必再去争论这些研究机构是在为人类谋福祉还是被资本裹挟 ， 在一定程度上 ， 资本和技术本来就是相辅相成 。
也正因为有人愿意持续为理论研究提供支持 ， 才能为更多科研工作者创造了安心前行的环境 ， 科技的车轮才能滚滚向前 。 或许 ， 不久之后我们就能看到AI前沿技术的厚积薄发 。
大家认为AI商业化应用的难点在哪里？通用人工智能存在吗 ， 离我们还有多远？欢迎大家留言讨论！

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