海外人工智能领域已进入正向循环，而国内在AI应用上发展相对滞后。这一现象背后的原因和所面临的挑战引起了广泛关注，以下将为您进行深入分析。
海外AI反馈链条
在国际市场上，尤其是在B端市场，人工智能的正面效应链已经初步形成。企业对AI在实际业务中的应用有了较为清晰的认知。例如，在货柜经营领域，如Vend项目，AI已能够处理进货和定价等关键环节。此外，电商平台也通过算法实现了商品的分发与交易，这标志着海外AI在商业领域的应用取得了实质性的进步。
整合完整服务挑战
目前，人工智能作为工具在众多场景中的智能化程度基本达标，然而，实现全面服务的整合却面临着极大的挑战。尽管软件即服务（SaaS）领域被普遍认为易于产生商业价值，但该领域正遭遇一系列难题。尽管经过十年的市场验证，环境未发生根本变化，但技术进步使得SaaS服务提供商自行研发变得更加便捷，这导致了SaaS的竞争力减弱，那些技术含量较低的部分已不再具备商业价值。
直面业务复杂度
当前国际形势显示，企业需跨越一个较为简单的阶段，直接应对业务的复杂性。以传统SaaS为例，其解决复杂度较低，不足以满足现时的需求。因此，企业应借鉴电商平台利用算法提高业务复杂度的做法。在国内，企业需掌握应对业务内在复杂性的策略。
削减复杂度核心方式
复杂度的增加主要来自于业务本身的复杂性以及向后兼容的需求。降低复杂度的关键在于放弃向后兼容的策略。在构建架构的过程中，团队成员不仅需要对业务流程和技术细节有深入理解，而且必须掌握人工智能的相关知识，这是因为人工智能技术的特性与传统的软件技术体系存在显著的不同。
国内AI模式探索
国内需重视那些可实际运行的AI方案，否则在积极拥抱人工智能的过程中，可能会错失AI的发展机遇。经过多年的数字化发展，AI的融入使得国内形势变得更加复杂。国内企业有必要研究并采纳更符合我国国情的AI应用模式，以避免在人工智能的浪潮中掉队。
AI项目与复杂系统驾驭
以Vend等海外项目为例，其AI应用所涉及的复杂性显著高于以往。因此，项目管理者需增强对复杂系统的理解和操控技能。在以人为核心的体系架构中，新体系需具备理解人类、人工智能以及业务流程的复合型人才。在国内，实现真正的AI应用面临挑战，虽然项目实施相对容易，但难以解决产业链断裂的问题。
业界普遍认为，在我国实现AI技术的广泛应用，最核心的要素究竟为何？诚挚邀请各位在评论区发表见解，积极参与讨论。同时，敬请为本文点赞并予以转发。
