当前，灵活性，人才短缺，竞争，销售周期的不可预测性，机器学习的复杂性和计算能力等六个主要障碍正在阻碍人工智能实现爆炸性增长。乍一看，人工智能行业似乎正蓬勃发展，拥有巨大的消费者需求和强烈的投资者兴趣。实际上，风险投资公司对人工智能初创企业的投资已从2014年的32亿美元增加到2017年前五个月的95亿美元。人工智能（包括应用）的发展前景无数在医疗，农业和其他技术领域，但人工智能行业还不是失控的火车。当前，人工智能有足够的热情来支持它，但是一些重要的障碍阻止了它实现更爆炸性的增长，包括：（1）灵活性。年轻的初创公司的最大优势之一是他们的能力得到了简化，快速和灵活。大型公司通常会经历长期的决策过程，因此无法扭转局面，但是规模较小，灵活性更高的公司可以快速响应新环境，并且可以更有效地适应新环境。但是，人工智能初创公司不一定享受这种优势。由于人工智能非常复杂，并且依赖于许多未知变量，因此在项目进行中很难换挡。这可能会使一些人工智能初创公司死于水中，或者使该项目远远超出最初的时间表。 （2）人才短缺。精通机器学习和创新以创建新功能的专业人员数量很少。人工智能领域人才的短缺对这个行业的发展速度产生了深远的影响。熟练的人工智能开发人员可能要求高薪，这使初创企业难以负担。即使有足够的现金，初创企业也很难填补其人工智能职位。 （3）比赛。有数百家有趣的人工智能初创公司正在启动或发展。对于希望掌握某些下一代技术的消费者来说，这听起来是一个令人兴奋的前景，但同时也提出了一个重要的问题：竞争。新兴企业被迫做出更快的决策，更快地进入市场并削减功能以击败竞争对手。这导致一些初创公司更快地耗尽能量，而另一些则推出劣质产品。 （4）销售周期的不可预测性。当前很少有人工智能产品具有明确定义的销售周期。一方面，人工智能仍然是一个相对较新的领域，因此其市场尚未明确定义。许多应用程序可以很好地针对个人用户或公司，并且即使有远见卓识的计划，也很难准确预测产品在开发周期结束时的外观。这使人工智能初创企业难以准确预测其收入来源，甚至更加难以确保他们有足够的收入来维持增长的早期阶段。 （5）机器学习的复杂性。不用说，对高级人工智能功能进行编程非常复杂。如果遵循现有公式并依靠我们已经拥有的集体知识，那么机器学习将变成简单的复制，粘贴和调整。但是要在这个领域真正地创新，您需要丰富的知识和经验，以及创新精神来尝试新事物。 （6）处理能力。大多数人工智能系统需要大量的处理能力才能发挥作用。直到最近，这一直是一个重要的限制因素。许多初创企业没有获得完成任务所需的处理单元。现在，诸如Nvidia之类的公司正在满足对用于人工智能应用的处理芯片的需求，并获得创纪录的销售和兴趣。但是，总的来说，处理的增长不能完全跟上最新的人工智能技术，并且这种基本限制对于开发人员来说可能仍然是一个问题。那么，我们是否有可能看到人工智能技术进步的放缓？在短期内，这是可能的，尽管高水平的消费者刺激和风险资本可能会抵消其中的一些影响。随着技术变得更易于理解和掌握，该领域的创新者自然会克服许多这些问题。在那之前，他们将继续使这个已经复杂的行业变得复杂。