一是市场空间问题 。 艾媒咨询发布的数据也显示，安防和金融是AI企业赋能实体经济市场份额最多的前两大领域，占比分别达到53.8%、15.8% 。 然而安防、金融领域竞争激烈，并且不小的市场份额已被传统安防、金融企业占据，如何在该领域立足并发挥出AI企业的优势与独特性，是一个值得思考的问题 。
二是技术伦理和数据合规性问题 。 上交所在对云从和旷视的问询函中均问到数据合规和伦理风险问题 。 两家公司都表示，数据由客户采集、管理和使用，自身并不涉及数据采集和应用 。 不过，旷视也补充披露，人工智能健康发展的伦理道德保障机制仍然不够健全，未来新出台的国家或行业伦理道德规章制度也可能给公司带来合规成本 。
政策红利也许会给AI创业企业带来崭新机遇，同时也带来了更多竞争对手 。
2019年，科技部曾提出以企业为主体，鼓励人工智能细分领域领军企业搭建开源、开放平台，面向公众开放AI技术研发资源，向社会输出AI技术服务能力，推动AI技术的行业应用 。
今年年初，国家工信部在发布的文件中再次指出，要加强工业互联网基础支撑技术攻关，支持工业5G芯片模组、边缘计算专用芯片与操作系统、工业人工智能芯片及工业视觉传感器等基础软硬件的研发突破 。
在政策支持与行业变革中，阿里、百度、腾讯、字节跳动等互联网巨头相继入场，目前都已占据了一席之地，甚至在某些领域处于领先地位，例如百度在智能语音硬件、智能汽车领域均拥有较大的先发优势 。
李开复在接受波士顿咨询采访时谈到，“当前，横向的、通用性的技术正在快速地大众化，AI也已经从“AI+”的黑科技发明期迈向“+AI”的应用为王阶段 。 ”
不过他同时也表示，“与横向通用技术相对的，垂直的、行业特定的技术解决方案更能够建立壁垒，‘+AI’的未来，定制化服务的需求要远多于标准化 。 ”
如何实现AI技术的个性化应用，并与不同行业成功结合从而体现自身价值，将成为影响AI企业未来的关键性问题 。

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