人工智能作为一股新的技术浪潮，只有通过商业化落地，才能最终实现对各个行业的赋能。只有这样，才能获得持续发展。那些仅有技术实力，而缺乏商业化落地的企业是经不起市场的考验的。
明确应用场景边界：目前的人工智能技术只能解决部分问题，要实现商业落地，需要搞清楚要解决问题的具体领域，并有明确的应用场景边界。把人工智能的功能限定在特定的边境之中，这样的AI解决方案才更具有实用价值。
闭环数据反馈循环：中国的BAT以及国外的谷歌、微软、苹果、特斯拉等巨头公司，他们都有一个共同特征——闭环的数据反馈循环。从终端收集数据，然后用数据训练模型，这样就可以用模型提高用户体验，用户端又会重复产生数据，这就形成了闭环的数据反馈循环。
海量高质量数据：根据IDC统计，全球数据总量预计2020年达到44ZB，中国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%。针对视频和音频等数据，其分析越来越聚集于提取其中的语义，以深度学习为代表的人工智能技术，本质上是一个具有多层的神经网络，只有依托海量的数据，才能使其学习质量达到理想的结果。
高性能计算硬件：深度学习模型可以分为三个环节，分别为：前期训练、云端推理、终端推理，其中前两个环节存在较大的计算量。目前，CPU+GPU架构已经成为大部分企业的首选。在终端推理环节，由于终端设备需求各不相同，需要定制化、低功耗、低成本的嵌入式解决方案，市场的竞争呈现多样化。
在不久的将来，人工智能将会对大部分行业赋能，改变行业的游戏规则。众所周知，人工智能最擅长的就是对海量数据的处理，大数据也是人工智能应用的基础。凡是能够产生海量数据的行业，都非常有利于人工智能的落地，这些行业包括金融、零售、企业及服务、医疗等行业。
金融领域：很长时间以来，由于在风控和运营方面的局限，金融服务一直存在很多瓶颈。不过，随着人工智能、大数据、云计算时代的来临，这些问题完全有可能迎刃而解。人工智能在金融领域的应用，主要通过机器学习、语音识别、视觉等方式来预测交易数据、价格走势等，从而为客户提供先关的金融服务，这样能大大降低投资风险。
零售领域：人工智能在零售领域的应用，主要是通过大数据的分析，对仓储和物流以及导购进行智能管控，从而达到节省成本、提高效率、简化购物程序的目的。人工智能在零售行业有很多应用场景，如：计算机视觉和模式识别、消费者分析、智能库存管理等。
企业级服务：通过算法以及大数据处理系统的运用，现阶段人工智能已经具备人脸识别、智能交互等功能，已经具备数据分析和描绘客户画像的能力，能够让服务和..的精确度更加精准。由于机器学习是人工智能的基础，所以机器学习在企业服务领域中的应用场景非常广泛。
医疗领域：人工智能在医疗健康领域中的应用领域包括虚拟助理、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室/医院管理、健康管理等。近年来，智能医疗的热度逐渐攀升，随着图像识别、深度学习、神经网络技术的不断进步，在很大程度上推动了医疗产业与人工智能的深度融合。
寻找人工智能所能带来商业价值的应用场景：要找到合适的人工智能商业落地应用场景，就是要明白人工智能在哪些方面可以做的比人类更优秀。目前，并不是所有的工作都可以被人工智能所替代，但是对于海量数据的处理和分类，人工智能可以比人类做得更好。现阶段，人工智能已经能够代替人类做些简单重复性的工作了，这些工作覆盖了各行各业，即使不用机器替代人，利用人工智能来提高工作效率也是很普遍的需求。
当我们知道了人工智能可以替代人们做什么工作以后，可以进一步思考一个问题：目前是什么阻碍了生产效率？当我们回答了这个问题，就很容易找到一个切合实际的应用场景。例如：企业里的会计人员需要重复的对相关财务数据进行录入和分析，这类的工作能否通过人工智能来提升效率。
快速验证迭代，大规模实施：人工智能想要落地，至少要具备两个条件，一是要有数据基础，二是团队结构要合理。前面我们已经讨论了如何寻找人工智能的应用场景，当有了完善的数据，团队搭建就绪以后，接下来要做的就是基于AI的过程设计原型验证，在确认技术原型可行的情况下，再进行迭代和最终的大规模实施。
由于人工智能在技术上还没有完全成熟，所以在落地过程中还存在一定的局限性，这不仅是一个大的挑战，也同时是行业发展中的机遇。钛灵AI算法市场为实现AI技术的真正落地而来，这个全球化的人工智能算法和解决方案交易市场，一方面为AI企业提..品与服务展示..，另一方面为AI需求企业提供一站式采购..。
钛灵AI算法市场对外开放面向不同行业用户的基础AI能力，如语音技术、图像技术、文字识别、人脸识别、自然语音处理等。通过依托这些国际国内领先的AI产业链优质资源，赋能超百个细分行业。
在当下的红利阶段，谁能最先在人工智能商业落地上取得突破，谁就将会在这场关于未来的竞争中取得巨大的优势！
