對(duì)于AI企業(yè)來(lái)說(shuō)，倚靠算法及單點(diǎn)技術(shù)革新難以滿(mǎn)足日益錯(cuò)綜復(fù)雜的細(xì)分場(chǎng)景需求，亟需增強(qiáng)提供完整解決方案的能力。深圳企業(yè)亞略特的做法或許可以給行業(yè)一些啟發(fā)，該公司以成熟的、可快速落地的一體化方案切實(shí)解決客戶(hù)問(wèn)題，以此找到技術(shù)的落腳點(diǎn)和價(jià)值點(diǎn)。

    AI落地難并非個(gè)案，讓AI產(chǎn)品觸達(dá)更多終端場(chǎng)景，已成為人工智能應(yīng)用階段急需解決的問(wèn)題。即使AI的應(yīng)用效應(yīng)已在提高效率和解放勞動(dòng)力上得到證明，但仍在各行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)展緩慢，原因何在？

   重軟件輕硬件、技術(shù)能力單一、無(wú)法適配場(chǎng)景、缺乏市場(chǎng)化思維、欠缺規(guī)模化布局……諸多因素制約著AI的成功落地。AI想要實(shí)現(xiàn)深層次應(yīng)用需要將硬件、軟件、算法結(jié)合起來(lái)，僅有算法遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。此外，算法的價(jià)值很大程度上由場(chǎng)景決定，因此算法與場(chǎng)景是相輔相成的關(guān)系。

   多年來(lái)，以場(chǎng)景需求為導(dǎo)向?yàn)榭蛻?hù)解決實(shí)際痛點(diǎn)，亞略特產(chǎn)品和解決方案持續(xù)在眾多領(lǐng)域落地，為行業(yè)提供了AI落地可供參考的解決思路。