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田见贤一：“深度学习落地需回归商业本质”

人工智能和深度学习技术的发展如今已经达到了惊人的速度，但是将这些技术落地运用于商业领域却远没有达到预期效果。甚至有许多企业投入了大量的人力和资金却仍然没有得到实质性的回报。其根本原因在于企业在投资和运用这些技术时，缺失了对商业本质的深度思考。下面我们来谈一下这个问题。

深度学习不等于商业价值

在投资和应用深度学习技术时，必须要认识到的一件事是，它并不一定能够直接创造商业价值。没有建立在这样一个前提上的企业，将无法成功地应用深度学习技术。这意味着，在落地应用深度学习和人工智能技术之前，企业应该对自身的经验和成熟度进行深入的评估，并知道如何在商业中创造价值，以基于商业的需求来设计解决方案。

从商业需求出发

从商业需求出发对于实现深度学习技术的商业化至关重要。企业需要分析自身所处的市场环境，以及自身的特点和优势，确定哪些方面需要运用深度学习技术。例如，在零售领域，深度学习可以被用来分析客户的购买偏好，但是这也需要考虑一些关键因素，比如数据收集、架构和基础设施的改善等等。

合作是关键

人工智能和深度学习技术的落地需要完善的基础设施，大量的数据和专业的人才。这些，往往需要企业协同合作来实现。这一点，可以从谷歌的AlphaGo项目中找到一些对策。在AlphaGo项目的开发过程中，谷歌与韩国的棋牌机构一起合作，共同创建了一个实验平台，使人工智能技术得以充分展现其才能。

质量和效率

根据田见贤一所说，关键的两个考量因素是质量和效率。落地实现人工智能技术和深度学习本身就很复杂，而且现阶段技术未成熟，这使得企业在进行投资和应用前更要小心谨慎。 需要的是，分析好各种组合，并在优化资本布局时仔细考虑。 换句话说，公司必须不断关注自身基础设施以及如何实现质量和效率，并且在实践中持续学习，以便更好地将这些技术应用于商业领域。

人工智能和商业成长的未来

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，在未来几年内，这些技术将会对商业领域产生越来越大的影响。不过，这也意味着企业需要更加注重商业本质、商业价值、客户需求以及投资决策。在实践中，企业必须更加小心谨慎地分析自身的能力和环境，以确定是否准备好使用相关技术，并制定相应的战略和计划。

结论

因此，在人工智能和深度学习技术的实际运用过程中，田见贤一所说的“回归商业本质”是非常关键的。企业需要更加关注商业目标、客户需求、运营成本和战略投资决策等方面，以确保其投资和应用能够在商业上获得实际的回报。只有在这些关键点上下功夫，并以客户需求为中心，才能真正实现深度学习和人工智能技术的商业化并推进企业成长。