雖然近年來人工智能非常火爆，但是現在所面臨的現實是，人工智能似乎概念大于應用，能夠成熟落地的產品不多，虞凌云解釋，這也是為什么各大公司對AI的興趣慢慢收斂的原因，尤其人工智能深度學習技術正面臨著發展的瓶頸。“人工智能技術之所以能夠火熱，主要是基于大家對其帶來革命性應用升級的期待。但如果應用遲遲無法落地，也就不難理解為什么大家的激情會被澆滅了。在我看來，人工智能必須要先想清楚解決什么問題，也就是做什么應用，才能考慮怎么解決的問題，也就是怎么把應用落地的問題。”虞凌云表示。
想清楚AI要解決什么問題后，虞凌云表示，應用落實的過程仍會難倒一大批企業。虞凌云告訴筆者，應用落地的難點在于，AI的應用落地嚴格來說都屬于跨領域，除了需要有龐大的數據分析，還要有跨領域的專業人才，同時還需要在“AI+X”這兩個領域具備大量的實驗數據，只有三方面都具備優勢才能真正實現AI的落地。
可見，人工智能企業，除了在大數據等技術方面需要投入大量的資金外，在廣納跨領域人才方面也需要有極大的投入，虞凌云認為，充足的資金是人工智能企業冷啟動階段不可或缺的要素。
此外，人工智能公司所面臨的創業壓力非常大，虞凌云表示，除了AI熱潮下涌現出的大批創業公司外，國內各家大型互聯網公司甚至傳統企業也都在搶奪AI領域高地。如百度的無人駕駛汽車、京東的無人配送、蘇寧的無人快遞車以及騰訊阿里系的各類黑科技研發，都給創業公司帶來了巨大的生存發展壓力。
那在這樣“內憂外患”的環境下，這4000余家人工智能公司以及后來者們，要如何才能在資本漸冷、需求仍旺的時代下生存呢?虞凌云表示，人工智能是一個門檻較高的行業，不能僅因為風口就扎堆進軍，而是真正想清楚要解決什么，了解面對的風險，具備強大的冷啟動資源后，再去落實解決方案。
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