互联网时代下，信息发达以至于他人轻易去看到公司的战略、方向、大家很容易去复制同样的方式。目前人工智能领域有大量的创业公司，大的技术框架其实都是非常同质化的，但是不同公司最后在产品上的差异，其实就在于那些细节，细节决定了客户的体验。包括我们现在越来越深刻体会到的，就是你对行业的理解。想要获得这些经验，你需要花很长的时间，跟客户一起打磨，最后才能获得。“当有了这样经验的时候，你跟你的竞争对手是可以差异化的，最后会带来品牌溢价，带来产品价值优势。
所以AI产业化落地一定要把握好四点
第一：要找到行业的最大痛点；
第二：要让AI技术实现价值，即选择相对成熟的人工智能来做产业进行产品化；
第三：拥有产品后，还是需要有一个创新的产业解决方案，实现产业层面的迭代升级；
第四：基于自身积累的经验，实现产品升级、赋能产业，提升我们行业的效率，提升整个行业的价值。
目前很多AI公司在思考，是不是用AI可以变成一个通用的武器。你可以卖给很多的公司，自己就做核心的技术。18年部分纯AI技术公司，它们现在已经觉得越来越艰难，这样的公司，VC一开始会很喜欢，把估值抬的很高，但越往后它们需要贡献收入，贡献利润的时候，就会发现它必须要跟行业结合，必须要理解这个行业，然后才能往下一步。如果所处行业是非常分散的，有很多中小型客户，纯技术流还能够活的不错。但如果这个市场是一个寡头市场，会发现这些人进入AI领域、做软件、做技术、做算法，但它们手里同时捏着最大的数据来源，纯技术公司根本无法PK。
18年资本寒冬是确实存在的但对AI来说是春天的阶段。很多的AI与传统产业结合领域，过去两年技术的成熟，产品的稳定，大家商业化的积累，特别是客户的认知，使AI得以对于目前市场进一步的深化，众多互联网、传统企业对于AI技术的理解跟认可度都快速的提高，市场会进入快速增长甚至爆发的时间。(部分内容及数据来源于网络如有侵权请联系删除）
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