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而创业公司在某一垂直领域做出绝对的技术壁垒其难度相当大，史上因此有业内谈到这样一个案例，史上硅谷某大公司收购一个人工智能初创公司后，发现各种指标、性能还不如内部的产品，于是被收购的团队全部派去做产品了。微软亚洲研究院常务副院长芮勇曾经说了一句略显夸张但却清醒的话：两轮轮实现真正的人工智能大约要500年，你要让我在后面再加个0我也不反对。

比如这些助理基本能回答今天天气如何，科技但如果问到附近的星巴克可以用微信支付么以及今天的天气是否会导致塞车或者航班延误等这类相对有逻辑一点的问题就无能为力了。有数据显示，股浪从全球来看，股浪截至到2016年第二季度，全球AI公司突破1000家，跨越13个子门类，2011-2016年人工智能领域融资额复合增速达到42%，总融资额高达48亿美元，其中，深度学习、自然语言处理、计算机视觉是获投金额最多、创立公司最多的领域。谷歌在利用大数据方向与关键业务是搜索，潮本但可以衍生到地图，视频、翻译、无人驾驶汽车等相关业务。

资本和企业都乐意鼓吹人工智能领域的无所不能与远大前程，行现呈方便融资并获得高额估值，挤入独角兽行业。国内这种趋势也非常明显，情基所以我们看，开发一个APP则会面临用户获取和使用成本高，难留存，用户难发现等瓶颈。

而在创新工场之外，金表众多风投机构都乐于在人工智能领域砸钱。

毕竟真正懂深度学习的人还不多，特征极为稀缺导致供需不平衡，当然这个不合理的价格也涉及到人才竞争。对比这也是我们看到巨头研发的聊天机器人都只能做到几轮对话的原因。

李彦宏、史上马化腾、雷军、马云等大佬均提及了“人工智能”这一概念，并且都在推动之中。所以我们看到，两轮轮当前中国互联网巨头也纷纷开始从谷歌、Facebook、微软以及全球名牌大学招募顶尖人才。

人工智能当前有了一定的发展和突破，科技但离真正商用、产品化落地与人类生活紧密关联的时间点还太遥远。技术虽炫酷但盈利方面艰难而人工智能的技术虽炫酷但盈利方面艰难，股浪当前即便是与人工智能息息相关的机器人产业，其前景也并不乐观。