随着 人工智能 不断炒热，根据MoneyTree全球风险投资报告，2017年 AI 相关公司的融资总额达50亿美元，投资交易总数更达444笔，创出新纪录。投资分布于AI基础技术、汽车、金融服务、医疗保健和制药及零售等行业。大部分专家都认为，2018年AI领域融资将继续炽热。

一项研究显示，在调查的260家公司中，80%有投资AI。这些受访公司表示，希望通过AI协助开发产品、改善客户服务及提高经营效率。有人认为，AI已经走向主流，并期待从投资这项技术中获得短期和长期的收益。话虽如此，经验告诉我，AI距离实现全面落地还需要诸多的考虑，其中普遍有以下关注点：
一、可用性：提供易用的方式，通过直观的交互界面，让人们更轻松地接受新功能。只有出色的使用体验才可提升普及率。
二、可扩展性：采用可扩展的设施（包括软硬体及 数据资源 ），支持不断增长的需求。在敏捷开发的同时，必须考虑一些隐性成本，例如重复建设、技术切换、数据治理的花费。
三、勿忘安全性：要在 数据安全 方面大力投入，视之为 人工智能 的基础部分。作为「新石油」的 大数据 ，被盗用及泄漏后的风险也很高。
四、提升性能：若性能跟不上，功能再好的应用也会被用户抛弃。而且数据体量愈大，性能提升会愈困难。功能与性能之间的取舍永远存在，也不会因为更强的计算能力而消失。
五、保障个性化：给予用户全方位的控制权，这将促进更大范围普及，因为只有当用户可以按照自己的需求来使用有价值的应用，才是真正的个性化。
六、检查完整性：稳定的人工智能服务背后，要有 数据质量 机制作为支撑。这包括数据、算法、IT工程的准确性、一致性和完整性等。
资金正大量流入AI领域，当中也存在一定程度的非理性繁荣。随着当前的人工智能牛市接近第十个年头，风险投资市场目前偏爱规模较大的公司，以及超过一亿美元的超大规模融资轮。跟前几年相比，早期阶段的风险投资活动有所回落。人工智能何去何从，最关键还是用户说了算，且看2018年获入股投资的公司业绩再说后话。
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