在某些企业的情况下，认知计算和人工智能是可以帮助提高企业效率的，但问题是，具体的业务价值和投资回报率又是目前并不明确的事情。目前的案例和案例可参考的价值都比较有限，导致很多企业抱着观望态度。

　　2、数据管理和安全/隐私问题

　　认知计算严重依赖数据量和数据来源，因此，保证可靠和充足的数据来源，与此同时维护数据安全和数据源的隐私，是重要的举措，目前暂时缺乏完美的实用方案。

　　3、技能有限

　　作为新的技术，认知计算暂时没有开发出完整的应用系统，这对于市场突破不利。

　　4、缺乏行业定义和标准

　　跟其他新兴产业一样，认知技术还没有明确的定义，也缺乏通用的行业标准制定，这会影响到它的应用流程。

　　5、技术局限性

　　不得不承认，认知计算还有不够完善的地方，公司必须考虑各个平台提供的技术的长短板，以及发展前景对于公司目标的影响。

　　智东西认为，国内的大数据积累，归功于移动端设备和各类服务型软件的发展，开奖，为机器学习提供了良好的基础；于此同时，神经网络构建也在研究机构合作科技巨头的模式下发展。加之政策推动，庞大的消费市场和制造业发展需求，国内的认知计算处在一个非常积极的发展状态。