AI项目落地现状与挑战：边际成本影响竞争力

目前AI项目的落地存在一些挑战，其中边际成本是一个重要的因素。大部分AI项目采用项目制形式，包括需求阶段、数据收集、算法设计、训练评估、部署和运维等。数据收集和训练评估往往需要多次循环，专家团队需要驻场数月完成一个项目。由于模型的通用性较低，每个项目都需要重新进行数据收集、标注和训练，相对独立而不易复用。这导致边际成本高，需要大量的人力资源和时间投入。因此，AI项目落地面临着碎片化和重复造轮子等问题。在解决这些问题的同时，提高算法的通用性和可复用性是关键。只有克服这些挑战，AI项目才能更好地服务于各行各业。