這是一個很多同學都比較關心的問題，我從科研創(chuàng)新和產業(yè)應用等多個角度來說說個人看法。

首先，站在當前科研創(chuàng)新的角度來看，人工智能領域的創(chuàng)新門檻已經非常低了，目前很多本科生同學都可以在人工智能領域做科研創(chuàng)新了，而且隨著很多人工智能平臺逐漸開始落地應用，相信未來參與人工智能科研的門檻還會進一步降低。

站在應用的角度來說，目前人工智能技術的應用門檻還是太高了，包括一些互聯網領域的企業(yè)也都普遍認為人工智能的應用成本過高，過高的成本更是直接把大量的中小企業(yè)擋在了門外，這是導致當前人工智能技術落地應用的重要障礙之一。

如果人工智能技術長期不能解決高成本問題，落地應用將會遇到巨大的阻力，也自然會降低市場對于人工智能技術的期望值，而當前人工智能技術在產業(yè)領域遇冷，除了有應用成本問題之外，還有技術成熟度問題。

當前任何一名從事人工智能領域創(chuàng)新的科研工作者，都能夠說出一大堆人工智能領域所遇到的問題，包括數據獲取問題、預處理問題、算力問題、安全問題、可解釋性問題、算法優(yōu)化問題等等，而這些問題都跟落地應用有直接關系。

好消息是當前人工智能領域的創(chuàng)新依然在持續(xù)推進，而且在一些制約落地應用的關鍵環(huán)節(jié)上，也提出了很多有建設意義的解決方案，比如在隱私計算方面，科研工作者就找到了一條既能保障數據安全，同時又能完成模型訓練的方案，當然在其他領域也有不少突破，包括可解釋性方面等等，這些都增加了產業(yè)領域應用人工智能技術的可能。

從技術創(chuàng)新的角度來看，未來人工智能領域依然有很多事情可以做，而且在當前產業(yè)結構升級的大背景下，我相信人工智能領域會持續(xù)吸引大量的創(chuàng)業(yè)者，更是會吸引很多高端人才加入到人工智能技術的產業(yè)落地應用場景當中，實際上這正在發(fā)生。

近些年很多老師開始與產業(yè)領域緊密合作，包括我也在跟不少國內外的互聯網大廠開展人工智能領域的科研合作，從這些合作的課題項目前景來看，未來大概率會得到落地應用，所以我個人對于人工智能技術的前景還是比較看好的。

最后，如果有人工智能領域相關的學習和科研等問題，歡迎與我交流。