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据《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，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。
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。
此外，第三个瓶颈主要是技术研发水平。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。
AI技术的发展会给人类带来哪些社会问题？
从AI的市场需求和政策支持来看，落地应该是非常轻松简单的，可实际上却事与愿违，现实是AI很火但是落地却很难。是什么原因导致AI无法自然融入这个 社会 ，只能成为华而不实的幻影？
从政策来看， 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，计划到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能 社会 建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
从应用来看， 人工智能(AI)技术在工业现代化的浪潮下向各个领域渗透，包括市政、交通、医疗、商用等，随着5G商用的春风，如今AI技术更火了。
从数据来看， 2020年中国人工智能产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。然而AI企业在资本市场并不太顺利，在 探索 技术与产品、应用与商业方面存在着各种各样的问题。
人工智能行业历经多年快速发展，逐步进入一个瓶颈期。一个很重要的影响因素就是AI落地难。那么，到底是什么阻碍了AI落地？
场景限制
碎片化太严重是AI应用落地的一大瓶颈。AI并不是万能的，在使用上经常受限于场景，随着用户对AI应用的诉求变得越来越个性化和碎片化，企业所提供的产品和解决方案也呈现碎片化，然而场景多样化的脚步并未追上AI算力的增长，溢出的算力需要更多的场景来释放其能力。
数据制约
数据也是制约AI成功落地的一大因素。由于AI依赖数据训练基础算法，因而获得有意义的高质量数据，对于AI落地成功至关重要。如果缺少统一、标准化、高质量的数据，AI应用可能就是无米之炊、无源之水。
人才短缺
AI不只是一个技术、工具，更是一种思维方式，在AI落地过程中，储备真正懂得AI思维、AI语言的人才，显得尤为重要。实施AI项目通常需要数据科学家、ML工程师、软件架构师、BI分析师等相关人员组成团队，但是这些有经验的专业人员很难聘请，这种状态进一步导致了AI的落地难。
成本高昂
企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长，只有将AI技术应用到现实世界里，才能为企业创造利润价值。然而，在深入产业落地的过程中，落地成本太高的问题被暴露出来，而这些也成为当前阶段AI落地应用过程中新的痛点。
总结
AI如何落地一直是行业热议的话题。我们看到近两年，在疫情、物联网、5G、智能化等因素的影响下AI的应用需求更加明晰。应用场景、资源与基础设施、算法和模型、智能设备、数据构成了AI技术落地的五大要素。如何将这五大要素在落地场景中实现协调，是AI技术在产业界落地的另一个关键点。
虽然AI离实际落地还有很长一段路要走，但是从长远来看，AI还有很大的进步空间，市场前景广阔，是发展潜力无限的朝阳产业。
首先，中国社会现在正进入向老龄化社会，计划生育的一代，导致现在国家青年不多，年纪大的人多了起来，虽然开放二胎，但生活成本过高，生育不积极，短时间内无法缓解这个问题。所以现在国家延长了退休年龄，也是和这个问题有关联。
AI目前的发展速度并没有想象中那么飞速，完全取代人类的高级AI，至少目前来看还差得很远，因为AI发展和硬件，能源问题有密切关系，电脑的运算能力，能源，也就是电池的供电能力都很成问题，就像现在流行的深度学习，其概念在几十年前提出，当时因为硬件条件不行，电脑支持不了深度学习的庞大运算，所以一度被放弃研究了，近些年硬件发展起来了，才从新热了起来。
然而硬件依然有限制，ai的发展也已经到了一个瓶颈，不管如何去优化算法，需要大量的运算学习和足够大的存储装置这点没有变化，至少商用化的AI，不能每个都背几十个服务器给你干活。目前的发展要看下一步量子计算机的发展，而量子计算机发展目前的瓶颈是散热问题，也就是物理限制了发现。如果这方面有大突破，AI就会更迅速的发展。算法上，AI部分一直是在上个世纪末提出的算法概念之上做加减法，和进行对应领域的学习，力求在对应的领域解决些简单的问题。但其实这个事情简单的说，就算是最笨的算法，只要你的计算能力，存储装置，能源都能跟上，一样可以做出人科幻**里那种工智慧体。
再来说说AI投入市场会发生的问题。有很多领域会牵扯法律问题，至少目前人类没有相信AI到可以放心把一个任务完全交给AI去做。比如医疗领域，AI看片子，可以达到和医生的水准差不多，但是医生也不会完全靠AI看，依然还会自己去看，万一出个失误，可能就要人命，误诊都有可能。智能汽车看上去很牛，一个简单的问题，事故率多少?是不是会撞死人?至少研究过程中撞死了不少研究者，人开车都不能避免出事故，AI自动驾驶目前还是在跟着人做模仿学习，可以通过算法和计算机性能保证99.999% 不出事故，但是你就是没法做到100%，因为从科学的角度就不可能。
很多人说AI取代人类，人类去干更高级的活，学习新知识。听起来不错，但是老龄化的社会，你让上了年纪，做了一辈子单一工作的人从新学习，从新就业?这可能吗？太难了。所以10年内取代50%人的工作这点，我完全不看好。先看看在中国这片土地上工作的人，10年后有多少老人，他们的工作被取代，让他们去干别的吗?
年轻人可以再学习，中老年很难。所以普及速度不会有那么快的。而且基础工种可以在先进国消失，但是在不先进的国家让它消失和要人命差不多。所以目前AI市场还是主攻辅助工作，比如3d扫描个工地，让你少跑去测量几次，帮24小时值班的医务人员智能看护下病人，有需要自动呼叫。这类的工作，在职场上可以让原先的工作轻松些，但是不是每家公司都会采用这些设备。至少人类参与纠错依然是主流状态。
简单总结下，就是人工智能完全大量的投入市场，首先需要人工智能产品质量过硬，真正可以取代人干活，或是辅助人类工作，但要解决社会，法律上等各方面的问题，并不会过快投入市场，但是可以在某些领域应对老龄化社会下，体力劳动者不足的问题。
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