事实上，无论是谷歌facebook，还是BAT，都可以利用人工智能算法收集到很多的数据，这些都可以帮助它在未来推送有价值的广告。说到底，人工智能的本质是进化算法可以自我学习，但它无法从根本上去改变行业，而更多的是提高效率的一种方式。

　　有人认为，创业公司可以选择做垂直领域的先行者，积累用户和数据，结合技术和算法优势，成为垂直领域的颠覆者。

　　但要知道，直播，普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。

　　当前人工智能还停留在学术层面：投资回报率不对等

　　另一方面，当前人工智能的深度学习在语音和图像以及自然语言处理的应用方面虽有进展，但更适合在搜索引擎和学术、信息流内容数据推荐方面，还无法应用在许多普通用户的产品上面。

　　也就说是说，AI当前目前跟学术关联性很高，而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。

　　对于巨头来说，如果人工智能的应用只能停留在下棋与炫技的层面，那可能意味着投资回报率不对等以及很大的泡沫与风险。

　　当然，对于巨头来说，布局人工智能是有必要的，因为它是底层基础层面的应用框架，这是构建生态的基础。

　　有业内人士认为，从未来性看，结合了复杂推理和表示学习的系统将为人工智能带来巨大的进步，但深度学习在短时间内不会像图形操作界面与互联网那样改变大部分人的生活。

　　当然，不能否认人工智能将是辅助医疗、服务机器人、无人驾驶、虚拟现实等领域的重要变革变量，对互联网、安防、金融、医疗、汽车、制造业、教育、广告、智能家居等诸多行业均会进行重要改造。

　　但这个远不是其他领域创业打鸡血拼宏愿谈理想就能成，开发人工智能是一个庞大的系统工程，它不会是一个突然出现的风口，更是一个长时间的经济技术、科研发展水平的缓慢沉淀与推动的过程。

　　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，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。OFweek行业研究中心统计数据显示，从盈利能力来看，机器人本体业务亏损面高达70%。

　　有人拿出根据艾瑞的数据说，2020年中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速将超过50%，称这个行业发展前景极为广阔。

　　但如果被称之为下一代新的入口与全球科技巨头争抢布局的未来技术奇点与底层基础设施的产业，在3年之后，市场规模才91亿元，还不及共享单车市场的一个零头，这只能意味着人工智能产业的发展还处于初级阶段，AI在短时间内也很难成为风口。

　　我们知道，人工智能在美国已经研究几十年，但依然很难看到盈利的希望，商业化落地依然面临尴尬局面，创业者的游戏都是资本推动的，资本是逐利而短视的，如果游戏的结果是一直是无底洞的投入换不来真金白银，游戏就很难玩下去。

　　当然人工智能是未来这并不错，问题是这个变革或者说真正改变人类的未来时间点什么时候来，但肯定不是现在。人工智能当前有了一定的发展和突破，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。

　　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：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。

　　从当前看来，如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。“当下创业就去搞人工智能”最终可能会沦为一个笑话。