隨之而來的是大量資金開始涌入這一領域，融資金額也屢屢創下紀錄。

　　根據億歐智庫《2018中國人工智能商業落地研究報告》，2017年中國人工智能創業公司累計融資超過500億元，但2017年中國人工智能商業落地100強創業公司累計產生的收入卻不足100億元，90%以上的人工智能企業虧損。

　　“人工智能起起伏伏好幾次，最后都歸于沉寂的重要原因是沒有商業落地場景。這次業內普遍感覺，技術積累到具備商業落地的條件了。”10月24日，在21世紀經濟報道主辦的2018中國智造業年會上，深圳碼隆科技有限公司聯合創始人兼CEO黃鼎隆表示，人工智能過去幾年主要聚焦點在技術突破，接下來的5年主要聚焦點將在商業落地。

　　未來AI領域的競爭將更多將從技術競爭轉變成場景競爭，但真正能夠大規模商業落地場景依然需要探索。

　　應用落地大潮

　　在人工智能領域，技術創新正在經過無人區，同時也面臨商業模式的選擇。

　　“人工智能面臨最大的痛苦是沒有可模仿的對象，這就意味著我們必須要做出創新，尤其是技術層面的創新。”黃鼎隆指出，但一家企業最終的目的是實現商業上的成功，商業變現是很重要的。所以技術創新和找到合適的商業落地要齊頭并進，尤其是這兩點的結合很重要。

　　中科創達軟件股份有限公司副總裁楊宇欣也指出，投資場景很重要，前兩年做技術的人太多，現在都在找場景，沒場景很難再往下去發展。所以，在擁有核心技術的基礎上，要抓住市場大潮，能夠快速切入。

　　中科創達先后切入智能手機產業鏈，進入智能化設備、智能汽車、智能硬件。

　　“有時候技術并沒有太大創新，重新排列組合可以獲得多功能體驗。”?楊宇欣認為，從去年底到今年，消費級市場被驗證過的很多智能化技術開始往傳統領域延伸。很多傳統領域制造、工業，傳統領域里的企業沒有人工智能、邊緣計算、嵌入式技術等技術積累，這給中科創達提供了機會，開始做與工業相關的人工智能。

　　黃鼎隆也曾多次指出，真正的人工智能不在于有多智能，而在于能不能讓更多產品變得智能。

　　在黃鼎隆看來，人工智能目前可以真正大規模落地的商業場景不多，僅從計算機視覺領域來看，基于人臉識別的安防領域是不錯的切入點。人工智能、計算機視覺更廣闊的機會在實體經濟，可以促進生產力的提升。

　　探索不同場景

　　目前，碼隆科技已經在零售業、紡織服裝業、家居家裝業、制造業等行業，用人工智能替代人眼的工作。

　　黃鼎隆介紹，機器視覺幫助工人識別產品制造工藝參數，大幅度提升學習、生產效率，同時發現制造過程中的問題，以及盡早發現產品瑕疵。碼隆科技將Product?AI運用到陶瓷生產制造業、紡織加工業等場景。

　　特別是自2017年以來，新零售成為新風口，智能零售、無人商超、無人貨柜等一系列應用場景不斷興起。這些新興的應用場景正試圖改變傳統零售方式，但高運營成本、高貨損等問題亟待解決。

　　碼隆科技作為中國第一家提出“商品識別”概念的深度學習和計算機視覺創新企業，可以實現以自主研發的弱監督式學習算法和Product?AI平臺對商品進行多維度、多場景理解，從而提供更高效、低成本的新零售方案。

　　AI的價值在于應用到不同產業場景中。對于落地場景，每家創業公司都有不同的深耕領域，但同時切入多個不同場景，是大部分頭部公司的共同選擇。

　　黃鼎隆表示，接下來幾年人工智能主要焦點是在實體經濟中找到既有較大商業價值，同時在技術上又可收斂的應用場景中。因為現在的人工智能不是通用的人工智能，只能解決一些特定問題。

　　“找準問題本身非常關鍵，但要解決這個問題，不能單靠一家技術公司實現，還需要找到這個垂直行業里的合作伙伴。不僅是技術問題，而是產品系統的問題。所以我們會在全球尋找行業中最有意愿，最有實力解決這個問題的合作伙伴。”黃鼎隆說。

　　例如在紡織服裝行業，碼隆科技今年受LV母公司LVMH邀請，共同推出人工智能色彩趨勢大數據分析平臺，用人工智能預測流行時尚。在國內，碼隆科技也與中國紡織信息中心合作，在微信公眾號上線了AI?Color?Trend應用。