投稿|AI四小龙等待进化( 三 )
不然这个系统如何能在特定行业具备大范围的方法论，或者计算机的分析逻辑 。
当下的AI技术并没有进化到系统可以自主学习，并树立独立人格和思维方式的时代，所有的系统都必须有一个知识边界，这个知识边界是越画越小才能越来越精确 。
在这种情况下，AI四小龙推出的任何一款AI产品，事先都会经过哪怕是针对泛行业的数据调教和深度学习，形成一定的认知基础，才能作为针对特定行业的产品交付企业使用 。
否则，AI公司只能是依据经验和猜测开发一套系统交给客户使用，还必须利用客户的数据对其进行调教和进化，而最终这套系统到底收不收客户的钱，就成了一个重要的问题 。
这其实是数据安全背景下，倡导私有云模式解决问题的AI公司最大的无奈 。
即使是已经具备完善深入学习解决方案，而且在其他企业都被训练过的AI系统，在交付新客户使用的时候，客户对自身数据的安全担忧会更加明显 。
因为当下这个被AI公司推出的系统精确度非常高，就意味着他们使用了以往客户的数据，而新客户的数据是否被使用，就成了一个无法被保证的问题 。
这种信用上的尴尬，有时候会引发行业客户订单的雪崩 。
04 等待进化业内人士认为，在国家注重数据安全的背景下，四小龙唯一可行解决的办法，就是将行业性普遍的AI系统转换成定制系统开发的产品 。
因为不针对行业推出产品，而只为单独客户定制和开发AI系统，所有的数据安全则由客户本身承担，这样可以完美绕过国家对数据安全设下的防线 。
但这5年的实际操作过程告诉我们，AI四小龙面前这条看似走得通的路，实际上是一条不归路 。
因为每一个AI企业的下游都有不同的行业，以云从科技为例，金融、安防、交通等都有要服务的客户，应用的场景就更多了 。而不同的场景适用的AI模型、底层算法都不同，如何让技术和操作系统最贴合某一个场景，需要不断地探索 。
现在的人工智能处于发展初期，相关技术和应用场景的定制化解决方案迭代速度也比较快，以云从为例，其产品迭代周期一般只有2-6个月 。不难看出，AI行业的研发是个持续时间长且投入高的过程 。
这同样也是技术落地比较难的原因 。再加上项目之间有明显的差异，定制化产品多于标准化产品，成本就会不可避免地往上走，看起来AI是高毛利率的行业，实际上血亏 。
这也是为什么四小龙有三家正在上市，公布的财报中全是亏损，而且亏损的幅度在大额上升的重要原因 。
况且，《中国成长性AI企业研究报告》指出，人工智能领域巨头盘踞，业界的龙头企业往往会向市场开放框架或者算法技术平台发展，为更多的企业提供基础支撑，而一些市场规模还不大的细化场景，巨头公司基本上不会涉足 。
这意味行业不够大，企业自身的发展受限制，行业足够大，又容易引来巨头 。
所以，数据安全被国家重视之后，AI四小龙的一切商业模式都等待着进化 。
【投稿|AI四小龙等待进化】因为，不变就可能会“死” 。
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