中国商报/中国商网11月3日电（实习记者 于杰）2016年上半年的一场人与计算机的围棋对弈，让人工智能迅速被大众关注。此后，一些原本只存在于实验室报告和论文中的专业词汇如机器学习、语音识别和数据挖掘等，开始频繁现于媒体。但近日中国商报记者在采访中了解到，近期围绕人工智能商业化的讨论正在业内升温。
记者采访发现，从商界角度看，虽然当下一些人工智能企业已将部分相对成熟的技术应用到社会生活中，但相应的商业化程度仍需增强。如早前将人工智能作为未来业务新航向的百度，虽在人工智能业务变现方面取得了一些突破，但由人工智能直接带来的业绩增长潜力尚未全面释放。不久前，百度发布的第三季度财报就显示，百度人工智能引擎“百度大脑”，目前正为各大业务线提供支撑作用。不过，作为百度人工智能核心的无人车研发方面，目前仅获得了美国加州发布的无人驾驶测试牌照。
那么，人工智能商业化究竟遇到了哪些瓶颈呢？百分点集团技术副总裁刘译璟告诉中国商报记者：“过去人工智能发展缓慢的因素除了计算能力差外，数据量也是一个短板。基本上人们今天进行的每项活动，只要愿意，都能被记录下来，这都是数据。如何把这些数据利用起来，让其帮助人工智能更快、更好地演进更加重要。”因此，人工智能商业化难的第一个瓶颈来自于数据。
而第二个瓶颈则在于更多应用场景的挖掘与构建。业内人士分析说，一些人工智能应用确实起到了代替人类工作的作用，有些甚至已高于人类的工作效率。比如，类似AlphaGo这样的机器人，已经在围棋对弈方面拥有了可与人媲美的能力。但现有的人工智能应用场景并不能满足社会生活的需求，在更多的专业领域，比如地质勘探、医疗诊断等领域，仍需要人类的经验参与评估判断。
“人工智能概念近几年开始面向大众普及，但是距离全面的应用仍较远。围绕人的行为轨迹，如可穿戴、车载、家居等应用场景，打造面向大众的，有自主品牌的软硬结合的AI产品，并形成一定的规模，将是目前人工智能从技术到产品，并实现商业化的靠谱之路。”自然语言处理及人工智能专家、出门问问（Mobvoi）创始人兼CEO李志飞对中国商报记者说。
此外，第三个瓶颈主要是技术研发水平。ARM加速器-安创空间技术副总裁石磊在接受记者采访时认为，人工智能技术研发水平能满足部分商业化发展的需求，但存在极大的拓展深化和发展空间。
“在人工智能的商业化应用上，尤其在移动市场上的应用， 目前的普遍现实是：对于硬件开发，需要性价比更高的芯片及系统设计架构；对于软件开发，需要对更多领域的算法训练做探索以挖掘需求，同时在具体的算法实现上需要软硬件及应用协同结合的人才。”石磊对中国商报记者如是说。
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