一直以来，人工智能都是人们关注的焦点。伴随AlphaGo先后两次战胜围棋界冠军李世石、柯洁二人，人工智能便进入到“暖春”阶段。现阶段，在人工智能领域，百度、谷歌、苹果、微软、Facebook、IBM、英特尔等国内外互联网巨头纷纷加注资金，对应用更为广泛的人工智能产品进行开发。
伴随数据的增多以及硬件算力（大量高性能硬件组成的计算能力，如GPU）的提升，语音识别、自动驾驶、深度学习等人工智能技术正逐步从实验室走向应用化和产业化。然而，技术壁垒逐渐消除之后，人工智能再次面临着另外一个难题——商业模式的探索。
近日，国务院印发了我国第一份人工智能发展规划——《新一代人工智能发展规划》。《规划》对人工智能的发展进行了战略性部署，确立了“三步走”的目标。《规划》指出，到2030年，我国人工智能理论、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。
此前，在第十六届中国互联网大会上，工业和信息化部部长苗圩曾表示，新兴科技产业应加强关键核心技术的攻关突破，加快人工智能、虚拟现实等技术的研发和商用。
由此可见，以人工智能为首的新兴科技，正在逐渐成为国家发展扶持的对象。而对于人工智能如何实现商业场景的应用？如何使人工智能成为我国经济发展的又一驱动力？日益成为越来越多工商企业界甚至是政府所关注的焦点。
一、人工智能的近忧——商业价值没有得到充分的验证
日前，麦肯锡发布的一份报告显示，2016全年，全球企业在人工智能领域投资约300亿美元，与2013年相比，多出3倍。然而，投资的90%用于研发，10%用于收购，大部分人工智能投资者尚未拿到投资回报。足以见得，人工智能的商业价值并未充分体现。
1、技术驱动人工智能热潮再袭
无论是语音识别还是图像识别，亦或是AlphaGo的出现，现阶段的人工智能确实取得了飞速发展，实质上这是技术驱动的结果，并不是商业驱动，甚至谈不上人工智能商业化。为什么说是技术驱动？
首先是大数据时代的到来。数据极大的增多，是人工智能再一次赚足人眼球的重要原因。究其根本，数据的增多得益于互联网的发展；再者就是整个硬件算力（大量高性能硬件组成的计算能力，如GPU）层面的提升。伴随GPU、TPU等硬件的不断更新，计算能力得到了大大地提升；最后就是深度学习广泛运用于人工智能。在80年代，人们就开始提及深度学习。然而，在当时的条件，没有充足的数据以及高效的算力支撑，深度学习根本无法开展，因此，深度学习并不能完全作用于人工智能。从目前来看，人工智能只是单纯地实现了技术的驱动。
2、人工智能尚未充分满足客户需求
从客户需求角度来讲，实际上，人工智能并没有完全的、充分的满足客户需求。现阶段，用户在感知和交互方面的需求极为强烈，但是目前人工智能在这两方面的发展并不能满足用户需求。例如：在语音交互方面，用户要想实现语音唤醒，操作起来还是比较困难的。而且，人工智能并没有解决在远距离上实现语音识别功能的问题。
而且，从目前的几个典型应用场景来看，诸如：机器翻译、语音助手以及身份识别，并没有满足用户需求。实际的客户需求并没有得到完全的、充分的满足，这也就意味着人工智能技术本身没有得到商业认可。
3、新的商业模式没有出现
实际上，人工智能并没有带来新的商业模式，主要体现在两个方面：
一方面是指现有的人工智能技术是一种优化，主要是在业务层面的优化。换句话讲，一旦失去人工智能这种技术，公司不会受到任何影响，公司的业务还能继续进行运作，企业的商业模式也不会遭受威胁。从目前整个商业层面来看，至今没有出现因为离开了人工智能，企业的商业模式受到极大挑战的案例。
另外一个层面是说，人工智能团队在企业里面仅仅是起到技术支撑的作用，算得上是技术部门，而不是独立的业务部门。这一点也就说明了由于人工智能而单独存在的商业模式并没有出现。
4、人工智能技术应用领域狭窄
据统计，目前覆盖全球的62个国家的近千家人工智能公司，人工智能应用场景仅仅包含语音识别、手势控制、虚拟私人助手、语音翻译、智能机器人和智能汽车等十余个产业。由此可见，整个人工智能的应用领域还是比较狭窄、狭隘的。