在AI落地过程中，最大的问题之一是难以赚钱。
虽然AI技术具有广泛的应用潜力，但在实际应用中，许多企业或项目面临以下一些挑战和难题：
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数据问题：AI技术需要大量的高质量数据来进行训练和优化。在现实世界中，获取和清洗大规模的高质量数据是非常困难的。缺乏可靠的数据源或数据质量不佳会对AI的效果产生负面影响。
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模型迁移问题：AI模型在一个场景中表现良好，并不意味着它能够在其他领域或实际应用中取得相同的效果。将AI技术从实验室环境迁移到实际商业环境中往往需要进行适应性调整和优化。
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缺乏智能人才：AI的应用需要具备深度学习、算法开发、数据科学等方面的专业知识和技能。然而，目前市场上的AI人才相对匮乏，这导致了企业在开发和应用AI技术时的困难。
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可解释性问题：AI模型通常是黑盒子，其决策过程和推理结果往往难以解释和理解。这对一些对决策透明度和可解释性有要求的行业（如金融、法律等）来说是一个重要的挑战。
具体来说，可以以AI领域的自动驾驶技术为例。
虽然自动驾驶技术在理论上具有巨大的商业潜力，但在实际应用中仍面临着许多挑战。数据收集，模型精度，法律法规，安全性以及社会接受度等问题都是AI自动驾驶落地过程中的挑战。这些问题直接影响了自动驾驶技术的商业化进程和盈利能力。
