乍一看， 人工智慧產業似乎火了， 消費者需求巨大， 投資者興趣濃厚。 事實上， 對人工智慧初創企業的風險投資從2014年的32億美元上升到了2017年的前5個月的95億美元。 人工智慧的發展有無數令人興奮的前景， 包括醫療、農業和其他技術領域的應用， 但人工智慧產業還不是一個失控的列車。
目前， 人工智慧有足夠的熱情支持它， 但這些重大的障礙阻止它實現更爆炸性的增長:
1、靈活性
年輕的創業公司最大的優勢之一是他們的能力是精簡、快速和靈活的;大公司常常會經歷長期的決策過程和無法轉向， 但更小、更靈活的公司能夠對新環境做出快速反應， 並能更有效地適應新環境。 然而， 人工智慧初創公司並不一定享有這種優勢;因為人工智慧非常複雜， 而且依賴於很多未知的變數， 所以很難在專案的中間換擋。 這可能會讓一些人工智慧初創公司在水裡死掉，
2、人才短缺問題
精通機器學習和創新能力以創造新特性的專業人員數量非常少。 人工智慧領域存在人才短缺問題， 這對該行業的發展速度產生了深遠的影響。
熟練的人工智慧開發者可以要求高額的薪水， 這使得創業公司很難負擔得起， 甚至那些有現金的人也很難填補他們的空缺職位。
3、競爭
有數百個有趣的人工智慧初創公司正在發展中。 這聽起來像是一個令人興奮的前景， 消費者希望得到一些下一代技術， 但它也提出了一個重要的問題:競爭。 初創公司被迫做出更快的決策， 更快地進入市場， 並削減功能以打敗競爭對手。 這導致一些初創企業更快地耗盡精力， 而另一些公司則推出劣質產品。
4、銷售週期不可預測性
很少有人工智慧產品有明確的銷售週期。 它被幾個變數和幾個主要原因所掩蓋。 例如， 人工智慧仍然是一個相對較新的領域， 所以它的市場還沒有明確定義。 許多應用程式可以很好地針對單個用戶或公司，
5、機器學習的複雜性
不用說， 程式設計高級人工智慧的功能是非常複雜的。 如果您遵循現有的公式， 並依賴於我們已有的集體知識， 機器學習就變成了簡單的複製、粘貼和調整， 使之略有不同。 但要想在這個領域真正地創新， 你需要豐富的知識和經驗， 需要額外的創新精神來支持你。
6、處理能力
大多數人工智慧系統需要大量的處理能力來工作。 直到最近， 這一直是一個重要的限制因素;許多初創公司沒有獲得完成工作所必需的處理單元。
人工智慧會看到經濟放緩嗎?
那麼，我們是否會看到人工智慧技術進步的放緩?在短期內，這是可能的，儘管高水準的消費者刺激和風險資本可能會抵消其中一些影響。隨著技術變得更容易理解和更容易掌握，領域中的創新者自然會克服許多這些問題。在那之前，他們將繼續使已經很複雜的行業複雜化。
人工智慧會看到經濟放緩嗎?
那麼，我們是否會看到人工智慧技術進步的放緩?在短期內，這是可能的，儘管高水準的消費者刺激和風險資本可能會抵消其中一些影響。隨著技術變得更容易理解和更容易掌握，領域中的創新者自然會克服許多這些問題。在那之前，他們將繼續使已經很複雜的行業複雜化。