第三阶段，当成本技术进一步成熟，AI会延伸到个人场景，全面自动化的时代终将到来。
随着技术日趋成熟，相关的智能产品价格大幅下降，AI终将从企业应用进入个人和家庭。那时，每个人的工作和生活中，大量的应用场景都会因为AI的帮助而更加自动化、更有效率，人类的生活质量终将因AI普及而大幅提升。这个阶段里，AI商业化的核心目标是创建全面自动化的人类生活方式。
就各垂直领域具体来说，人工智能在互联网、移动互联网领域的应用，如搜索引擎、广告推荐等已经非常成熟。在商业自动化、语音识别、机器视觉、手势识别、基础传感器、工业机器人等方面，人工智能可以立即应用，立即收效。
图2 创新工场在人工智能领域的投资布局
金融类人工智能的应用虽然已经起步，但尚需一段时间才能真正普及。智能教育、智能医疗、AR/VR中的人工智能、量产的传感器、商业用机器人等，预计会在三到五年内成熟可用。
可以供普通技术人员乃至非技术人员使用的人工智能平台(包括计算架构、算法框架、传感平台、云服务等等)，大约会在三到五年后趋于成熟并拥有足够大的商业机会。
另外，在自动驾驶领域，三到五年内，必将是第二级到第三级的辅助驾驶最先大规模商用，而且，鉴于安全考虑，这些自动驾驶应用也会是限定场景、限定道路等级的。真正意义上的“无人驾驶”，即第四级或第五级的自动驾驶，大概还需要五到十年，才能上路运行。
AI创业的泡沫现象及六大挑战
当然，看到人工智能创业机遇的同时，我们也必须保持足够清醒的头脑。2016到2017年，人工智能的创业和投资明显存在无序、失衡、过热的情况。人们常常担忧的泡沫现象的确存在。
看一看如星火燎原般在美国、中国、以色列等地建立的自动驾驶创业团队吧，自动驾驶这个行业确实巨大，但真的需要那么多早期创业团队吗?要做一个第四级或第五级的自动驾驶，技术难度异常之大，非要投入巨资和最顶尖的研发人才不可。
家用机器人的概念就更别提了。那么多号称开始研发家用机器人的公司，如果是做亚马逊Echo那样的限定使用场景的智能家电还好说，如果上来就要做语言交流、人形外观的机器人，那几乎一定会因为技术水平无法达到人类用户预期而走向失败。这道理很好理解，越是长得像人的机器人，用户就越是会用人的标准去衡量、评价它，希望越大，失望也就越大。
语音和自然语言处理方面的创业也有类似问题。今天的语音识别虽然做得相当不错，但机器的能力仅限于感知领域，只能完成听写这种以转录为主的任务。也就是说，机器目前只能很有效地将语音转换为文字，但根本无法直接理解文字的含义。只有限定一个非常特定的领域，技术才能解决问题，如果要求自然语言处理算法支持通用的人机对话，那就不切实际了。目前有许多从事智能客服、智能聊天机器人创业的团队，这些团队如果不善于界定问题领域，就很容易将需求问题变复杂，以至于人工智能技术也爱莫能助。
基于人脸识别技术的身份认证、安防类应用是中国人工智能创业的特色领域，并已经产生了至少四家独角兽或接近独角兽规模的创业公司。但这个领域的市场空间绝对不会像自动驾驶那么宽广，目前二三十家公司都要削尖脑袋挤进人脸识别市场的情况显然是过热了。
基于人工智能的辅助医疗诊断刚刚起步，就出现了一大批瞄准这一方向的创业公司。但只要是熟悉医疗行业的人都很清楚，在这个行业里，要得到闭环的、有标注的、数据量足以发挥深度学习效能的医疗大数据，其难度远超普通人的想象。
概括来说，目前的人工智能产业发展面临六大挑战：
一、前沿科研与产业实践尚未紧密衔接：除少数垂直领域凭借多年大数据积累和业务流程优化经验，已催生出营销、风控、智能投顾、安防等人工智能技术可直接落地的应用场景外，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚存在不小距离。面向普通消费者的移动互联网应用与人工智能技术之间的结合尚处在探索阶段。
二、人才缺口巨大，人才结构失衡：据LinkedIn统计，全球目前拥有约 25 万名人工智能专业人才，其中美国约占三分之一。这一数量级的人才储备远无法满足未来几年中人工智能在垂直领域及消费者市场快速、稳健增长的宏观需求。人才供需矛盾显著，高级算法工程师、研究员和科学家的身价持续走高。人才结构方面，高端人才、中坚力量和基础人才间的数量比例远未达到最优。