AIoT白皮书：解锁未来商业价值的关键_AIoT产业智能白皮书2023

当前，尽管 AI在部分典型场景已经实现了成熟的规模部署，如城市安防、智能推荐和流程自动化等场景，为企业和组织带来了巨大的收益。然而面对行业用户多样的智能 化需求， AI如何真正走出实验探索期，实现与不同行业的众多业务场景的融合，帮助企业实现商业价值，是AI在企业数字化转型中面临的首要挑战。

有60 %的受访者认为“现有解决方案过于通用，不够适配 行业具体场景”。A I解决方案需要与行业自身长期运转而 沉淀下来的商业逻辑与行业经验相融合。除了成熟的技术 能力外， AI产品 /解决方案对行业具体场景的全方位适配必 不可少。

同样，有60%的受访者认为“解决方案应用门槛高，企业 IT 架构 /基础设施适配难度高”。对于很多企业来说，算法训 练相对容易实现，但如何与实时推理结合起来部署到实际应 用场景，却是一个难题。AI的部署与企业的存储系统、算力 分布、网络设施以及等IT基础设施能力息息相关，AI运行依 赖于大量数据的采集与传输，并要求系统快速学习、实时反 馈。因而企业需要完备的IT基础设施，才能保证AI解决方案 的正常运转。

此外，“A I在云端训练结果难以实时反馈到前端设备执行 ” 是受访者认为AI部署的第三大挑战。AI为各行各业植入“大 脑”，然而缺少决策环节和执行环节的打通，“大脑”缺少 “躯干”，难以将决策转化为实际行动，因此当前AI应用往 往停留在自动识别与分类学习的阶段，仍需要使用者来判断 下一步如何操作，然后再下达指令给前端设备，效率提升大 打折扣。

其他诸如 AI应用缺乏核心功能下沉、相关人才匮乏、数据问题 严重及投入回报比低下等，都是 AI实现规模化应用亟待解决的 问题。

IDC认为，A I与 IoT技术的融合，将有助于解决A I规模化应用面 临的重重挑战，打通A I应用的最后一公里。

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