目前国内已有较多AI技术落地到实际的商业场景中，下一步的关注重点将从“技术能否落地”转移到“技术落地后能否为甲方企业带来投资价值”。
AI商业落地价值发展现状解析
1. 人工智能发展的周期性变化
（1）中国人工智能将进入大规模商业变现阶段
伴随技术的成熟落地，中国人工智能经历了“创业高潮（2014―2017年）―应用部署（2018―2021年）―技术瓶颈（2021―2022年）―大规模商业变现（2023年―未来）”的发展阶段。
2014―2017年是中国人工智能发展的创业高潮期，4年期间累计成立近4000家企业（数据来源：IT桔子），政策的密集出台和资本的加持，为人工智能的发展创造了有利条件。
2019年后创业潮逐渐消退，在政策支持和技术突破的背景下，中国AI技术开始走向应用部署阶段。在AI技术大规模商业落地的过程中，遇到的瓶颈包括以数据质量和数据安全为代表的数据问题，以基础设施建设薄弱为代表的算力问题。
2023年爆火的生成式AI成为新契机，商业落地场景持续增加，中国人工智能开始步入大规模商业变现新阶段。
（2）中国人工智能将迎来新一轮上市潮
企业扩大融资渠道需求和资本市场趋于理性的内外部因素合力推动新一轮上市潮到来。资本市场对于人工智能的投资回归理性，投融资阶段进入中后期。
从融资事件数来看，2021年国内AI领域风险融资事件数为832起，达到历史最高水平，2022年受大环境影响投资事件数下降至400起，预期2023年融资事件数会出现回弹趋势。
从融资阶段来看，中国人工智能领域的风险投资结构趋于成熟，呈现出“早期投资占比逐年递减，中后期与战略投资占比逐年递增”的结构变化（见图1）。
人工智能作为技术密集型行业，研发投入占比高，企业长期存在扩大融资渠道的需求。2021―2022年海天瑞声和商汤科技等企业的上市标志着人工智能领域迎来第一波上市潮，近年来资本市场投资结构日益成熟，但企业需要保持融资平稳有序，内外因将共同加速新一轮上市潮的到来。
。24小时应答的智能客服，能够实现全渠道客户咨询的统一响应和管理，显著提升消费者体验。
（2）AI +互联网
细分落地场景多，成本价值和经济价值双轮驱动高潜场景发展，互联网领域的高投资价值场景包括智能搜索及推荐、内容生成、图像处理和语音处理。
智能搜索及推荐：创收创利是该场景能够为下游客户创造的核心价值，通过提升搜索质量、精准客户触达和精准内容推荐，实现用户活跃度和留存度提升，最终带来内容推荐转化率提高和用户收益增加的效果。
内容生成：内容生成的引入能够通过增强用户黏性、拓展服务类型、丰富增值服务、吸引潜在用户的方式为下游客户创造经济价值。同时帮助企业降低人工和服务成本，满足客户的多样化需求，实现助推人工智能场景创新和落地的战略意义。
图像处理：结合SCE评估模型，降本增效是图像处理场景中得分最高的价值，场景引入能够帮助客户降低人工和服务成本、实现图像自动处理、提升图像识别准确率和图像处理效率。
语音处理：降本增效是该场景为下游客户创造的核心价值，通过自动化语音识别和处理，降低人工成本、提升识别准确率和综合运营效率。实时语音识别、智能语音导航、会议纪要实时生成等应用场景的落地，帮助客户不断拓展业务场景，提高品牌溢价。
（3）AI +金融征和情景处理方面的工作机制是目前业界在探索的通用人工智能实现路径。通用大语言模型已开始具备通用人工智能的特征，为迈向通用人工智能开辟了新路径，加速弱人工智能向强人工智能的发展历程。
2. 提升AI商业落地场景投资价值的主要路径
数据、算法和算力是供给侧提升解决方案价值的关键突破口。以政府和服务商为代表的供给端应通过提高数据质量、提升算法灵活度和突破算力限制等方式，持续提高AI技术为终端客户带来的综合价值。
第一，丰富行业数据，构工智能发展战略制定详细的技术落地情况评估方案；定期评估技术落地效果，结合市场和业务的变化，灵活调整战略方向和实施计划。