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AI落地，制造企业难在哪里？

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发布时间：2016-12-08加入收藏来源：互联网点击：

AI落地，制造企业难在哪里？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

难在没有足够的利润吧，有的企业一旦开展某项业务，总是习惯用低价倾销的方式去占其市场，结果到了最后，整个市场一片血海，大家都吃不饱，哪有心思去制造升级。

回答于 2019-09-11 08:43:50

难在标准。

当前AI虽然肉眼可见成为企业突破现有生产结构的最佳助力，但尴尬的是，目前AI所处的位置有点像计算机诞生初期，大家都知道这是非常好的技术，但难以大面积应用。

目前AI在应用层面虽然有非常多的问题，数据从哪里来，如何提高AI学习能力，如何针对不同企业定制化等等都没有规范的说法，但其实我们稍加观察就会发现，这些问题都有相应解决方案，而且效果都不错，只是不知道为什么仍然感觉没得用。

这时候我们就来类比历史上任何一个新事物诞生后的规律，就可以发现其中的问题。

不管是前期数据采集，中期定制化，还是后期具体应用，都存在一个最大的问题，就是没有标准。

没有标准是一个非常严重的问题，在现今效率第一的市场中，没有效率就代表着没有价值，自然不会有企业轻易尝试。

拿秦朝来举例，当时秦朝为什么能够统一六国，最大的原因在于制定了全国统一的标准，别小看了统一标准这个我们如今司空见惯的事情，当年秦国仅仅做到这一步，就将整个国家的生产效率提升到碾压周边国家的程度，在此基础上搭建起来的军事体系就有了更标准、统一、快速的武器制造体系，有了更充足的粮食生产和储备，也就有了更齐备的前线物资保障，军队战力无比强悍，最终一统天下。

标准就是这样一件神器，没有标准的时候，每一样东西都具备，但各自散乱，看起来非常丰富，实际利用就会发现能够正好匹配的少之又少。

AI应用就处于这样的状态。

数据采集渠道众多，无数数据从天南海北汇聚起来；电脑学习时刻在进行，各种模型层出不穷；对某些企业的定制化设计到处开展，每个行业都有涉猎。

但没有标准，这些努力都只是各自为战。

一旦解决标准化的问题，我们会立刻发现，采集来的数据可以立即用得上；电脑学习更有针对性；企业直接套用行业标准；产出的效果清晰可辨。

这才是AI真正进入到应用领域的时候。

因此，目前对AI落地，最大的难点不是技术，而是标准。

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