1樓：融象數科
目前行業智慧型化朝著產業智慧型化、人機互動智慧型化、基礎設施智慧型化方向進行。新一代人工智慧產業呈現出持續、高速成長態勢，得益於多場景跨界融合程度不斷加深，創造出了巨大的社會經濟效益。未來，新一代人工智慧產業發展與各行業之間的相互融合會更加深入和充分。
行業智慧型化落地的四個關鍵因素
（一）公升級通訊網路環境
以5G為代表的新一代網路的部署和商用，正在圍繞虛擬化、雲化融合的技術革命推動通訊網路環境的重構與轉型，其超高速的資料傳輸能力和萬物互聯的標識解析體系重新賦予了社會協作的智慧型化新模式。5G與新一代人工智慧解決方案的結合，不僅可以深挖既有應用場景的智慧型化公升級潛力，持續拓展和延伸應用場景的邊界，將逐步激發和培育全新的新興應用場景。5G將為新一代人工智慧典型應用場景提供優質通道，提供更為海量的具備雲端大腦能力的資料，提供更具針對性的定製化能力。
（二）明確應用場景邊界
現階段以深度學習為代表的人工智慧技術並不善於解決通用性問題，人工智慧技術要實現產業落地並形成商業價值，需要清晰其所能解決的特定領域問題，並有明確的應用場景邊界。將人工智慧的功能需求限定在有限的特定問題邊界之內，這樣得出的解決方案才能相對可行可靠
（三）完善智慧型化基礎設施
目前新一代人工智慧應用場景的落地主要受大資料獲取因素的制約，廣泛布局應用場景以智慧型化連線裝置為載體的智慧型化基礎設施，採集大規模高質量的行業資料，系統性地通過新一代人工智慧演算法進行模型訓練，才能真正將技術與應用場景相結合，充分挖掘應用場景的智慧型化公升級需求。
（四）開發定製化高效能硬體
深度學習模型需要很高的內在並行度、大量的浮點計算能力以及矩陣運算，按環節可分為前期訓練、雲端推理、終端推理等三個階段。在前期訓練和雲端推理環節，需要進行規模龐大的運算量，CPU+GPU架構成為目前多數人工智慧企業的主流選擇。在終端推理環節，由於智慧型手機等終端裝置需求不同，需要定製化、低功耗、低成本的嵌入式解決方案，其市場呈現更加多樣化競爭態勢。
2樓：金盆洗腳
可行性，空調廠十年前就有機械人在干人的活。汽車廠幾十年前就有機械人在干人的活。
無人駕駛為啥到現在也只是雷聲大雨點小，因為不可行，乙個東西的成功落地看似很輕易，這中間有很多輔助的東西。
比如說無人駕駛，現在雖說已經有了，但你見過嗎，你隨時隨地都能見到嗎？交通法規要不要變，保險理賠怎麼定責，等等等等一系列問題。
3樓：
個人認為是錢.. 公升級就意味著大量優化
公升級後不代表效率更高，還需要不斷地優化，不斷的試錯...
所以大部分領導不幹拍板，因為前期看不見效率提公升，會被一些人按著地上噴..
4樓：
公升級的方向和方法有很多。
最簡單的就是各種無紙化操作。
有兩個層面的因素起決定作用。
第乙個就是拍板的人，經常是外行領導內行，不懂裝懂瞎指揮，搞得公升級之後反而使用起來更不人性化了。
另乙個就是執行層面的人，看他們是否有動力或者能力去學習新的方式方法。
例子就比如銀行各網點的自助機器。有時候覺得這玩意兒挺搞笑的。
到底什麼是數位化轉型？數位化轉型能給企業帶來什麼？
資料打工仔 來了！勤勤懇懇的資料打工仔來了！今天已經回答了很多個企業數位化轉型的問題，可以移步下面我發的這篇回答去看看。數位化時代，企業轉型迫在眉睫了嗎？在此補充一點 客戶體驗 致力於更詳細地了解客戶，使用技術推動客戶增長，並建立更多客戶接觸點 運營流程 通過利用數位化和自動化，為員工提供數字工具以...
數位化轉型是什麼？
留白 1 考慮清楚數位化轉型的最終目的是什麼？2 數位化轉型是智慧型化的基礎，從傳統的手工作業，紙質資料記錄轉型到數位化，收集大量的資料 不是大資料 作為後續演算法的基礎 下梅姑娘 數位化轉型 Digitaltransformation 是建立在數位化轉換 數位化公升級基礎上，進一步觸及公司核心業務...
什麼是數位化 企業如何實現數位化轉型 結合你的實際例子談一下
摩天 大家總是習慣將簡單的問題複雜化，讓人覺得不明覺厲。早在1932年，王永慶就已經在運用數位化經營了。1932年，王永慶開了一家公尺店。他的公尺店跟其他家不同 每次給新顧客送公尺，王永慶就細心記下這戶人家公尺缸的容量，並且問明家裡有多少人吃飯，幾個大人 幾個小孩，每人飯量如何，據此估計該戶人家下次...