当前，随着AI技术发展成熟，AI应用已逐渐渗入到我们生活的方方面面，并产生积极影响。比如，利用AI人脸识别技术，即可快速实现身份验证、账户登录及订单支付等，从而提供了更加快捷的购物体验；有了自然语言识别处理技术的加持，无需任何按键操作，只需动动嘴，手机上的智能语音助手，即可帮助完成拨打电话、播放音乐、发送信息、获取路线等操作，从而也带来更便捷的使用体验。
疫情防控期间，AI技术在助力人员筛查、辅助诊疗、物资调配乃至疫苗研发等方面也发挥了非常重要的作用。
正是看到了AI技术的优势、价值与潜力，越来越多的企业开始尝试将AI技术注入其业务系统及流程，以提高企业研发、生产、运营与决策等的效率，提升企业竞争力。
比如，将AI技术应用于研发设计，利用机器代替人工建模，以提高研发设计效率；
将AI技术应用于质量缺陷检测，以确保产品品质，提升产品合格率；将AI技术应用于设备维护，以实现预测性维护，减少停机时间；
将AI技术应用于供应链优化，以提升供应链的可视性，降低供应链中断风险；
将AI技术应用业务流程管理，以实现端到端的智能自动化，推动组织和流程的高效率运转，让员工专注于更高的价值创造等等。
然而，相比于消费级AI应用已逐渐转入规模化落地阶段，并已深刻影响我们的生活，企业级AI应用的落地却面临着“知易行难”的困境。
经调研，过去三年，年营业额超过10亿美元的受访中国企业中，近半数在人工智能领域的总投入超过3.5亿元人民币；近八成高管认为必须借助人工智能技术实现企业增长目标。
在他们中间，有一部分领军者已经收获了可观的回报；但值得关注的是，仍有过半数的企业，却依然止步于试点阶段，难以将人工智能推广到整个企业。这表明，如何加速AI技术在企业中的落地应用，将AI应用规模化，最终实现企业的AI愿景，是当前企业在AI应用过程中普遍面临的问题。
那么，为什么AI应用在企业中难以落地？究其原因，一方面是因为企业级AI与消费级AI存在明显的区别：消费级AI级应用主要用于满足个人/消费者的特定需求，而企业级AI应用则主要是用于解决企业乃至行业的问题，更倾向于利用AI技术分析为业务、为流程乃至为整个企业及企业上下游产业链服务，这就使得企业对AI的要求更高，企业级AI应用部署和落地的难度也更高。另一方面则是因为企业在实现AI应用规模化的过程中还面临着AI人才与技能、AI应用现代化以及数据治理等诸多挑战。这具体表现在：
1
缺乏AI人才与技能
AI技术本身具有一定的复杂性，因为它是综合性的学科，涉及到脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学和数学以及信息论、控制论和系统论等许多学科领域，且其作为新兴学科，市场上的AI人才数量并不多，甚至面临巨大缺口，这也使得企业面临AI人才与AI技能缺口。而且，企业在应用AI时，还要懂业务、懂大数据和物联网等知识，这些也是企业比较缺乏的。
2
难以实现AI应用现代化
所谓“现代化应用”，可以理解为一种弹性的、支持多云的微服务架构，由虚拟机、容器和无服务器功能的协调发布组成，它可以从根本上应对速度、成本、可靠性与安全性、远程部署等挑战，为企业提供切实价值。随着企业纷纷踏上云化之旅，将业务系统向云端迁移，AI应用也需实现现代化，但仅仅依靠企业自身，却往往难以实现
1
缺乏数据治理能力
鉴于AI项目对高质量数据的高度依赖，数据质量和数据管理问题至关重要。AI和机器学习工具依赖于数据来训练基础算法。获得清洁、可信且有意义的数据对于AI计划的成功至关重要，但企业却往往缺乏数据治理能力。此外，企业中所普遍存在的数据孤岛、云孤岛等孤岛效应，也妨碍了AI应用在企业中的部署和落地。
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