国内人工智能，是从2015年开始蓬勃发展的。但鲜有人知的是，早在62年前，人工智能这一概念就已经诞生了，事实上，人工智能在当时得不到大众的关注，除了计算机性能不足和数据缺失导致研究停滞外，最重要的原因，是当时的人们看不到人工智能对他们生活的影响。反观今天，不管是语音识别、人脸识别、还是智能驾驶和智能机器人，都落实到了普通人日常生活的方方面面。因此，越来越多人关注AI领域，这也成了人工智能技术的发展动力。

在互联网的整个大环境中，从始至终都有一个定律：谁满足用户需求，谁就能获得市场。由此可见，不管是AI，还是LBS，亦或是其他新技术，只有与具体应用相结合，满足用户的实际需求，才能获得发展

AI应用落地的四个关键因素

（1）明确应用场景边界

（2）闭环数据反馈循环

（3）海量高质量数据

（4）高性能计算硬件

AI作为一股新的技术浪潮，只有通过商业化落地，才能最终实现对各个行业的赋能，只有样，才能获得持续发展。那些仅有技术实力，而缺乏商业化落地的企业是经不起市场的考验的。但是在实际操作过程中还会遇到一些现实问题，由于AI在技术上还没有完全成熟，所以在落地过程中还存在一定的局限性。这不仅是一个大的挑战，也同时是行业发展中的机遇，谁能最先在AI商业落地上取得突破，谁就将会在这场关于未来的竞争中取得巨大的优势！

AI市场的繁荣，让所有看到方向的人都想分一杯羹，这也导致许多创业项目言必“人工智能”。然而，任何不与实践应用结合的技术，都将成为泡沫。在这个层面上，巨头们由于自身的技术基础和有大量的资源，在AI方面的布局则更有实际意义。这也是Google Lens、腾讯翻译君在上线后迅速成为后起之秀的原因。

根据清科研究中心的年终报告，2018年，仍有七成的投资机构表示会把AI作为重点投资领域。而腾讯研究院与IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》也显示，国内智能机器人与无人机相关技术，语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术，人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术都是接下来的创投热点

如果想要进行大规模推广，那么就必须将人工智能和智能家居相结合，对于家居的需要才是每一个家庭所不可缺的。。