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近年来，随着人工智能相关政策的不断出台、核心技术的不断突破和产业融合的逐步形成，中国人工智能的发展引起了世界各国的关注。目前，中国人工智能产业经历跨越式发展后，开始更加关注产业落地的场景。然而，人工智能在深度产业登陆过程中仍然面临挑战。

现阶段，如果从人工智能的角度来看传统产业，人们会发现数据收集往往是不够的，相关数据的收集和传输将极大地影响人工智能的登陆和产业升级。而人工智能想要落地，企业必须首先能够解释它的商业价值并有数据支持它。

数据是人工智能的生产力，但是每个行业的数据标准是不同的。因此，当算法实际应用于场景时，由于数据不同，有价值的数据不能使用，只能再次累积。在人工智能帮助企业数字化领域，我们需要关注产品和交付能力两个维度，即数据操作能力和生态建设能力。例如，生物识别技术出现在保险领域，它最初提供的是技术能力。当技术产生价值和数据时，出现了一个新问题，即客户不操作数据。人工智能技术提供商应该与客户合作进行数据的价值挖掘，并从数据挖掘推回数据。这就是人工智能技术提供商需要改进的地方。

此外，人工智能的登陆需要下游客户的容忍。客户的期望和人工智能技术的成熟通常分为两个阶段。客户期望使用人工智能技术来发现业务场景中的痛点，并完美地解决它们，但现实是人工智能无法多次做到这一点。

因此，企业如果想快速实现技术落地、缩短业务周期，就必须协调和解决好上述问题，不断提升产品的成熟度。