從全球市場來看，人工智能的火熱，離不開背后資本的助力。然而，人工智能的投資卻呈現(xiàn)降溫態(tài)勢。
據(jù)2019年4月發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報告》，融資規(guī)模方面，2018年Q2以來全球領(lǐng)域投資熱度逐漸下降。2019Q1全球融資規(guī)模為126億美元，環(huán)比下降3.08%。其中，中國領(lǐng)域融資金額為30億美元，同比下降55.8%，在全球融資總額中占比23.5%，比2018年同期下降了29個百分點。
此外，人工智能企業(yè)盈利仍然困難。以知名企業(yè)DeepMind為例，其2018年財報顯示營業(yè)額為1.028億英鎊，2017年為5442.3萬英鎊，同比增長88.9%，但DeepMind在2018年凈虧損4.7億英鎊，較2017年的3.02億英鎊增加1.68億英鎊，虧損同比擴(kuò)大55.6%。
究其原因，一方面，市場對人工智能寄予過高的期望，而實際的產(chǎn)品體驗卻往往欠佳，人們對人工智能能力、易用性、可靠性、體驗等方面的要求都給當(dāng)前的人工智能技術(shù)帶來了更多挑戰(zhàn)。
其一，是由于部分人工智能企業(yè)及媒體傳播的夸大，導(dǎo)致了人工智能仍然青澀的能力在某些領(lǐng)域存在被夸大的情況；其二，是當(dāng)前的人工智能高度依賴數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)積累、共享和應(yīng)用的生態(tài)仍然比較初級，這直接阻礙著人工智能部分應(yīng)用的實現(xiàn)。
其三，人工智能作為一種新的技術(shù)，在市場的應(yīng)用無疑需要長期與實體世界和商業(yè)社會進(jìn)行磨合，避免意外的情況發(fā)生。人工智能掀起的技術(shù)革命成為不爭的事實，但對于人工智能的發(fā)展仍然需要合理的期待，否則將面臨造成巨大的泡沫的可能。
另一方面，盡管越來越多的人工智能技術(shù)從開發(fā)者和實驗室中走出來，開始進(jìn)入到各個行業(yè)中，但是從Al產(chǎn)業(yè)向產(chǎn)業(yè)Al的轉(zhuǎn)型和落地卻并不一片美好。
醫(yī)療作為民生領(lǐng)域受到了AI投資持續(xù)的關(guān)注。事實上，科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應(yīng)用已有雛形。例如，IBM Watson已應(yīng)用于臨床診斷和治療，在2016年就進(jìn)入中國在多家醫(yī)院推廣；阿里健康重點打造醫(yī)學(xué)影像智能診斷平臺；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫(yī)生對食管癌進(jìn)行篩查。
然而，由于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù)，而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)卻存在“孤島”障礙，打破各方壁壘的同時，保障數(shù)據(jù)安全性又成為現(xiàn)實困境，而這同時阻礙著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的真正爆發(fā)。
以此來看，人工智能要想“升溫”，打破“數(shù)據(jù)孤島”并保障數(shù)據(jù)安全性勢在必行。
