人工智能的快速發展改變著人類的社會生活，產品升級的同時也讓消費跟著升級，一些新的市場空間和商機便被催生出來。

人工智能的商業化落地，可以說是人工智能技術的發展關鍵。而對于人工智能的商業化，李開復提出了幾個建議。

他的第一個建議是，不要用人工智能去取代人。有人說，人工智能，“人工”在前，“智能”在后，我們所做出來的機器不一定要取代人，很多情況之下只要能輔助人就可以了。雖然人工智能會讓很多工作消失，但終究不能替代所有工作。因為人工智能沒有情感，關于愛與關懷，是無法做到的。如果有心理疾病，大多數人還是會去找心理醫生進行治療，而不會去找機器人。所以在一定程度上，人工智能是在輔助人而不是取代人。

第二個建議，要找到容錯的用戶界面。比如說，搜索引擎的精確度其實是很低的，你用搜索引擎搜索的時候，很多時候第一條都不是你要的答案，但為什么我們說搜索很聰明呢？因為它的界面很聰明，提供了很多結果，只要你找到你需要的結果，你就會覺得這個搜索引擎很棒。這一類的容錯的界面，就算它的識別率很低，給你很多結果，一旦讓你在一定時間里得到了滿足，其實還是達到了一定的可用度。

第三個建議是，讓用戶提供自然的大數據。蘋果推出Siri的時候，很多人都覺得這就是個玩具，沒什么用。但蘋果用Siri收集了很多真人語音，收集了大量數據。就算有人問的問題很無聊，比如“你是男是女”這種問題，蘋果也會把這些無聊的問題深度分析，去了解人們最常問的是什么，然后他們就考慮能不能優化Siri，讓它的回答能在一定程度上得到滿足。人們滿足了之后，就會繼續問，這樣下來，問題越來越多，蘋果就會得到更多的數據。蘋果這種做法很值得借鑒，用這種方式，我們就能像草船借箭一樣，借到幾億個數據。這些數據不精確也沒關系，因為人工智能會把不精確的東西忽略掉。

第四個建議是，關注局限領域。谷歌要做全天候全路況的無人駕駛，這個想法很偉大。但我們不一定要這么做。其實我們完全可以先從某個小領域做起來，比如做一個無人駕駛的叉車，用這個叉車代替工人去開車。而且這個技術難度比較低，只要滿足從一個地方到另一個地方就行了，它不上路，也不用擔心撞到人怎么辦，要不要停下。所以，先做一些可控環境下的商業駕駛項目，然后通過它獲取數據，學習教訓，不斷改進。這也是一個可以選擇的方向。

我們相信，人工智能能夠真正的落地商業化，持續深入變革各行各業。而我們也將會遇到新時代的機遇和挑戰。

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