（文章來源：百家號）
目前人工智能領域的開發(fā)可以簡單的劃分為兩大類，一類是平臺開發(fā)（研發(fā)），一類是應用開發(fā)，目前大部分人接觸到的所謂AI軟件往往都屬于基于人工智能平臺所開發(fā)的具體應用。

從目前已經落地應用的AI軟件來看，主要存在以下幾個方面的問題：

第一：對于應用場景的依賴性較強。目前對于應用場景的要求過高是AI軟件落地應用的重要障礙之一，這些具體的要求不僅涉及到數據的獲取，還涉及到網絡通信速度以及相關“標的物”的配備。隨著5G通信的落地應用和物聯網的發(fā)展，未來場景建設會得到一定程度的改善。

第二：技術成熟度不足。目前有不少所謂的AI軟件，實際上更多的是基于大數據技術的一種拓展，所以給用戶的應用體驗往往是“智商偏科、情商為零”。當前由于人工智能的技術體系尚未完善，所以AI軟件要想達到一定的成熟度還需要很長一段時間。當前在生產環(huán)境下，有很多AI產品依然存在較大的缺陷，不少行業(yè)專家依然不敢大面積使用人工智能產品。

第三：對于應用人員的技術要求比較高。目前很多人工智能產品需要進行二次開發(fā)（編程），這個過程往往需要使用者有一定的技術積累，這也是導致當前人工智能產品落地困難的一個重要原因，尤其是對于廣大的中小企業(yè)用戶來說，搭建一個技術團隊往往并不現實。

要想解決人工智能產品（軟件）存在的這些問題，除了要完善目前人工智能產品的應用場景之外，還需要行業(yè)專家參與到人工智能產品的研發(fā)中，這是解決人工智能產品落地應用的必要環(huán)節(jié)。隨著當前不少人工智能開發(fā)平臺的推出，未來將有大量的人工智能應用推向市場，這也會在很大程度上推動人工智能產品的落地應用進程。
（責任編輯：fqj）