面对汹涌而来的AI浪潮，企业不重视AI技术，就如同放弃了新一轮的自动化技术，未来的竞争力缺乏保障。但是普通企业要顺利完成AI技术升级，必须克服众多的困难和风险。
如果企业要解决这些棘手的问题，那么，基于效果的、全方位的AI能力建设解决方案，如覆盖了项目规划、可行性评估、原型研发、产品化、模型维护、技术培训和团队建设等多个重要环节的私有化AI能力定制服务，是降低非标准化AI项目的成本和风险，企业建设和提升自有AI能力的有效捷径。
AI是社会生产力
随着越来越多的AI(人工智能,ArtificialIntelligence)应用落地，AI已经成为各行各业的热点话题，甚至被认为是继计算机和互联网之后的另外一场工业革命。
咨询机构Gartner预测，年AI将会给全球带来3.9万亿美元的商业价值。Accenture在分析了12个发达经济体的数据后发现，年前，AI有潜力让这些经济体的年增长率翻倍。IDC在年底发布的预测报告中认为，中国人工智能市场未来5年将处于高速发展期，预测到年中国的AI市场规模将达到98.4亿美元，—年复合增长率达到54.5%。
AI是企业竞争力
与计算机的价值类似，AI技术对于企业的价值依旧在“自动化”这一点上。
“自动化”让企业在多个方面占据竞争优势，包括规模、成本和商业模式。在算法、算力和数据的辅助下，AI技术孕育和推动了新一轮的自动化热潮，大大增加了自动化的广度和深度。
一个企业，不重视AI技术，就如同直接放弃了新一轮的自动化技术，失去了参与未来技术竞争的机会。
拥抱AI的七大挑战
虽然AI成了热点，但是在如何实施AI项目方面，大部分企业还远未准备好。
年初，Gartner经过一轮调查后，作出了令人沮丧的预测：到年，因为数据、算法和团队的问题，85%的AI项目将不能正常交付。要顺利完成向AI转型，普通的企业必须像跨栏一样，越过很多障碍物。
根据咨询公司Deloitte的两次AI调查，结合自身的工程经验，可总结出七大挑战，具体如下图显示：
第一大挑战：人才/技能
缺乏合格的AI技术人才是AI项目失败的首要因素。AI方面的专家和工程师十分短缺。
根据腾讯研究院发布的《全球人工智能人才白皮书》显示，截止到年10月，中国人工智能人才的需求缺口已经达到了百万级。根据UIPath.