“中国式创新”我从创立方法论至今己近十年的时间了，产业的科技化创新与实践是非常复杂的，即要“向上打开创新空间，又要向下降低创新风险”，还要找到差异化新价值赛道，解决需求和痛点，去落地实现……欣慰的是AI驱动的新一轮生产革命己经悄悄的渗透到了各个行业，在最近的一次线下活动中，“西部钢铁论坛”上的体感真切，两天时间，从原定两场分享应企业们的强烈要求硬是增加到了四场，钢铁行业上下游产业链的带头人们都还热情满满，学习的迫切性俨然00后的极客一般，令我这个产业创新的践行者感动不已，技术的商业成熟度不仅仅是驱动新兴技术加速进入市场的最佳条件，产业创新需要以一种更舒适的方式去开启变革！
在两场演讲中，核心分享了企业落地AI的关键内容，在当今数字化时代，人工智能（AI）正以惊人的速度改变着各个行业。企业纷纷意识到 AI 的巨大潜力，希望借助其力量提升竞争力、优化运营效率、开拓新的市场机遇。然而，企业 AI 落地并非一帆风顺，面临着诸多难点和挑战。
图为全球科技产业创新专家 张晏佳
一、技术难题
1. 数据质量与管理
数据是 AI 的基础，高质量的数据对于训练准确的模型至关重要。然而，企业在数据方面常常面临以下问题：
首先，数据质量参差不齐。企业内部的数据可能存在错误、缺失、不一致等问题。例如，在制造业中，传感器数据可能由于设备故障或环境干扰而不准确；在金融领域，客户数据可能由于人为输入错误而存在偏差。这些低质量的数据会严重影响 AI 模型的性能。
其次，数据孤岛现象普遍。企业内部不同部门之间的数据往往相互独立，难以整合。例如，销售部门的数据与生产部门的数据可能存储在不同的系统中，无法共享。这使得企业难以全面了解业务情况，也限制了 AI 应用的范围。
最后，数据安全与隐私问题突出。随着数据泄露事件的频繁发生，企业对数据安全和隐私的关注度越来越高。在使用 AI 技术时，企业需要确保数据的安全存储、传输和使用，同时遵守相关的数据保护法规。这给企业的数据管理带来了更大的挑战。
2. 算法选择与优化
AI 算法种类繁多，不同的算法适用于不同的任务和场景。企业在选择算法时需要考虑以下因素：
首先，业务需求的复杂性。企业的业务需求往往是复杂多样的，需要选择能够满足特定需求的算法。例如，对于图像识别任务，卷积神经网络（CNN）可能是合适的选择；而对于自然语言处理任务，循环神经网络（RNN）或 Transformer 架构可能更适合。
其次，算法的性能和效率。企业需要选择性能高、效率好的算法，以确保 AI 系统能够快速响应业务需求。例如，在实时性要求较高的场景下，如智能交通系统，算法的运行速度至关重要。
最后，算法的可解释性。在一些关键业务领域，如金融、医疗等，企业需要了解 AI 模型的决策过程，以便进行风险控制和合规审查。因此，选择具有可解释性的算法对于企业来说非常重要。
3. 技术集成与兼容性
企业通常已经有一套现有的信息技术（IT）系统，将 AI 技术集成到这些系统中是一个复杂的过程。以下是一些常见的技术集成与兼容性问题：
首先，系统架构的差异。企业的 IT 系统可能采用不同的技术架构和标准，与 AI 技术的集成难度较大。例如，企业的传统数据库系统可能无法直接与 AI 平台进行数据交互，需要进行数据转换和接口开发。
其次，技术更新的压力。AI 技术发展迅速，企业需要不断更新和升级自己的技术体系，以保持竞争力。然而，技术更新往往需要投入大量的时间和资源，并且可能会对现有业务造成一定的影响。
最后，技术标准的缺乏。目前，AI 技术领域还缺乏统一的技术标准和规范，这使得企业在选择和应用 AI 技术时面临一定的风险。例如，不同的 AI 平台可能采用不同的数据格式和算法接口，导致企业在集成多个平台时遇到困难。
二、人才短缺
1. 专业人才需求大
企业 AI 落地需要既懂 AI 技术又了解企业业务的复合型人才。这些人才需要具备以下技能：
首先，扎实的 AI 技术知识。包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业知识。
其次，丰富的行业经验。了解企业所在行业的业务流程、市场需求和竞争态势，能够将 AI 技术与业务需求相结合。
最后，良好的沟通和团队合作能力。能够与企业内部不同部门的人员进行有效的沟通和协作，推动 AI 项目的顺利实施。
然而，目前市场上这类复合型人才非常短缺，企业招聘难度大。据统计，全球 AI 人才缺口预计将达到数百万。这给企业 AI 落地带来了很大的困难。
2. 人才培养成本高
由于 AI 技术的专业性和复杂性，企业内部培养 AI 人才需要投入大量的时间和资源。首先，企业需要为员工提供专业的培训课程和学习机会，让他们掌握最新的 AI 技术知识。其次，企业需要为员工提供实践机会，让他们在实际项目中积累经验。最后，企业需要建立激励机制，吸引和留住优秀的 AI 人才。
然而，对于一些中小企业来说，人才培养成本可能过高，难以承受。这使得他们在 AI 人才竞争中处于劣势地位。
三、业务挑战
1. 业务需求不明确
企业在引入 AI 技术时，往往对自己的业务需求缺乏清晰的认识。这可能导致以下问题：
首先，AI 项目目标不明确。企业可能只是为了跟风而引入 AI 技术，没有明确的项目目标和预期收益。这使得 AI 项目在实施过程中容易迷失方向，无法取得实际效果。
其次，业务流程不适应。AI 技术的引入可能会对企业的业务流程产生重大影响。如果企业没有提前对业务流程进行优化和调整，可能会导致 AI 系统与现有业务流程不兼容，影响项目的顺利实施。
最后，数据准备不足。企业在实施 AI 项目之前，需要对数据进行充分的准备和清理。如果企业对数据的重要性认识不足，没有进行有效的数据管理，可能会导致 AI 模型训练效果不佳。
2. 变革管理难度大
AI 技术的引入往往会带来企业组织架构和业务模式的变革。这需要企业进行有效的变革管理，以确保员工能够适应新的工作方式和业务流程。以下是一些常见的变革管理难题：
首先，员工抵触情绪。员工可能对 AI 技术的引入感到恐惧和不安，担心自己的工作被取代。这需要企业进行有效的沟通和培训，让员工了解 AI 技术的优势和对他们的影响，消除他们的抵触情绪。
其次，组织架构调整。AI 技术的引入可能需要企业对组织架构进行调整，建立新的部门和岗位。这需要企业进行精心的规划和设计，确保组织架构的合理性和有效性。
最后，业务模式创新。AI 技术的引入为企业带来了创新的机遇，企业需要积极探索新的业务模式和商业模式。这需要企业具备创新的思维和勇气，敢于打破传统的业务模式。
四、成本压力
1. 前期投资成本高
企业实施 AI 项目需要投入大量的资金用于购买硬件设备、软件平台、数据采集和标注等。对于一些中小企业来说，这些前期投资成本可能是难以承受的。以下是一些主要的前期投资成本：
首先，硬件设备成本。AI 技术需要高性能的计算设备，如 GPU 服务器、存储设备等。这些设备价格昂贵，企业需要投入大量的资金进行采购。
其次，软件平台成本。企业需要购买专业的 AI 软件平台，如机器学习平台、深度学习框架等。这些软件平台的价格也不低，并且需要不断进行升级和维护。
最后，数据采集和标注成本。高质量的数据是训练准确的 AI 模型的基础，企业需要投入大量的资金进行数据采集和标注。特别是对于一些特定领域的数据，如医疗数据、金融数据等，采集和标注成本更高。
2. 运营与维护成本高
AI 系统的运营和维护也需要投入大量的资金和人力。以下是一些主要的运营与维护成本：
首先，服务器运行维护成本。AI 系统需要运行在高性能的服务器上，服务器的运行维护需要专业的技术人员进行管理。这涉及到服务器的硬件维护、软件升级、安全防护等方面的成本。
其次，数据更新和管理成本。AI 模型需要不断更新和优化，这需要企业持续投入资金进行数据采集和标注。同时，企业还需要建立有效的数据管理机制，确保数据的安全存储和使用。
最后，模型优化和升级成本。随着业务需求的变化和技术的发展，企业需要不断优化和升级 AI 模型。这需要投入大量的时间和资源进行模型的训练和测试。
综上所述，企业 AI 落地面临着诸多难点和挑战。然而，尽管困难重重，企业也不能放弃对 AI 技术的探索和应用。只有积极应对这些挑战，不断创新和突破，企业才能在数字化时代中立于不败之地。
图为全球科技产业创新专家 张晏佳
为了克服这些难点和挑战，企业可以采取以下措施：
一、加强数据管理
1. 建立数据质量管理体系，对数据进行清洗、验证和修复，确保数据的准确性和完整性。
2. 打破数据孤岛，整合企业内部不同部门的数据，建立统一的数据平台，实现数据的共享和流通。
3. 加强数据安全和隐私保护，采用加密技术、访问控制等措施，确保数据的安全存储和使用。
二、合理选择算法
1. 深入了解业务需求，根据业务场景选择合适的算法。可以通过与专业的 AI 服务提供商合作，获取专业的算法建议。
2. 对不同的算法进行性能测试和比较，选择性能高、效率好的算法。同时，要考虑算法的可扩展性和可维护性。
3. 关注算法的可解释性，选择具有可解释性的算法，以便在必要时进行人工干预和决策。
三、注重技术集成与兼容性
1. 提前规划技术架构，确保 AI 技术与现有 IT 系统的兼容性。可以采用微服务架构、容器化技术等，提高系统的灵活性和可扩展性。
2. 选择开放的技术标准和平台，避免被单一供应商锁定。同时，要关注技术的发展趋势，及时进行技术升级和更新。
3. 建立技术团队，培养内部技术人才，提高企业的技术自主能力。同时，可以与外部技术合作伙伴合作，共同解决技术难题。
四、加强人才培养
1. 制定人才培养计划，为员工提供专业的培训课程和学习机会，让他们掌握最新的 AI 技术知识。
2. 建立激励机制，吸引和留住优秀的 AI 人才。可以通过提供有竞争力的薪酬待遇、良好的工作环境和发展空间等方式，激励员工积极参与 AI 项目。
3. 与高校、科研机构合作，开展产学研合作项目，共同培养 AI 人才。同时，可以引进外部专家和顾问，为企业提供技术指导和咨询服务。
五、明确业务需求
1. 深入了解企业的业务流程和市场需求，明确 AI 项目的目标和预期收益。可以通过与业务部门进行沟通和合作，共同确定项目的需求和范围。
2. 对业务流程进行优化和调整，适应 AI 技术的引入。可以采用流程再造、自动化等手段，提高业务流程的效率和质量。
3. 建立数据驱动的决策机制，利用 AI 技术提供的数据支持，进行科学的决策和管理。
六、做好变革管理
1. 加强沟通和培训，让员工了解 AI 技术的优势和对他们的影响，消除他们的抵触情绪。可以通过组织内部培训、分享会等方式，提高员工的认识和理解。
2. 建立有效的组织架构和岗位体系，适应 AI 技术的引入。可以根据业务需求和技术特点，调整组织架构，设立新的部门和岗位。
3. 鼓励创新和探索，为员工提供创新的空间和机会。可以建立创新奖励机制，鼓励员工提出新的业务模式和商业模式。
七、合理控制成本
1. 制定合理的预算计划，充分考虑前期投资成本和运营维护成本。可以通过与供应商进行谈判、采用云计算等方式，降低成本。
2. 建立成本效益分析机制，对 AI 项目的成本和收益进行评估和分析。可以通过优化算法、提高数据质量等方式，提高项目的效益。
3. 关注技术的发展趋势，及时采用新的技术和方法，降低成本。例如，可以采用自动化数据标注、模型压缩等技术，降低数据采集和标注成本以及模型运行成本。
总之，企业 AI 落地是一个复杂的系统工程，需要企业从技术、人才、业务、成本等多个方面进行综合考虑和规划。只有通过不断的努力和创新，企业才能克服各种难点和挑战，实现 AI 技术的成功落地和应用。