首先，站在技術研發的角度來看，人工智慧確實非常複雜，涉及到的領域也比較多，包括哲學、數學、計算機、經濟學、神經學、語言學等諸多領域，這也是人工智慧領域的研發進展始終低於預期的原因之一。
人工智慧的複雜性導致了兩個不利的結果，其一是人工智慧領域的研發投入過高，而且研發週期過長，這本身會把大量的創業者擋在門外，其二是人工智慧產品對於落地應用的條件要求也過高，導致產業領域應用人工智慧產品的意願降低。所以，從產業發展的角度來看，人工智慧的複雜性本身是不利於行業發展的，要想讓人工智慧技術全面落地應用，一定要降低人工智慧的複雜性。
降低人工智慧的複雜性，需要從以下三個角度出發：
第一：降低技術門檻。人工智慧技術要想降低技術門檻，應該考慮從行業分工入手，資源整合能力強的大型企業，可以致力於人工智慧平台的研發，而資源整合能力較弱的中小企業可以致力於人工智慧技術的行業應用。當前一部分大型科技公司也紛紛開放了自身的人工智慧平台，這在很大程度上降低了中小企業應用人工智慧技術的門檻。
第二：降低行業應用門檻。當前人工智慧產品對於落地應用場景依然有較高的要求，這也是限制人工智慧行業發展的重要因素之一，而降低人工智慧技術的行業應用門檻，需要整個行業領域的配合。隨著5g通訊的落地應用，人工智慧技術的行業應用會進入到乙個新的階段。
第三：加強行業合作。人工智慧行業當前依然處在發展的初期，整個行業的合作依然需要進一步深入和加強。按照歷史經驗來看，技術領域的生態建設往往是新技術全面落地應用的基礎和前提。
從人工智慧技術應用的角度來看，人工智慧行業的合作涉及到多個角色，包括處在頭部的研發企業，處在中部的技術開發企業和處在末端的技術應用企業，要想讓這些企業形成乙個良性的合作，一定要有乙個清晰的價值增量過程。
從當前人工智慧技術的發展前景來看，雖然人工智慧技術非常複雜，但是當前人工智慧的諸多細分領域也在不斷取得突破，相信在雲計算、大資料和物聯網的支撐下，人工智慧產品會逐漸開始在各個領域落地應用。
從當前的社會人才需求情況來看，未來大量的職場人也需要掌握一定的人工智慧技術，所以當前的大學生和普通職場人應該制定乙個相應的學習計畫。在制定學習計畫的過程中，應該考慮到自身的知識結構、能力特點和崗位需求，對於很多初學者來說，從程式語言開始學起就是不錯的選擇。
當前python語言在人工智慧領域有廣泛的應用，而且python也可以完成大資料分析任務，所以對於很多職場人來說，可以重點關注一下python語言。另外，由於python語言比較簡單易學，所以即使沒有任何程式語言基礎，也完全能夠學得會。
我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。
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