首先想到的是Gartner 2019 AI技術成熟度曲線。
自然語言處理NLP、計算機視覺、認知計算等技術則處於泡沫化的底谷期，主要是由於技術不符合過於膨脹的期望，有可能很快過時。由於前期已經鋪墊太多噱頭的新聞，長此以往，媒體也將處於唱衰論調。此階段的供應商處於技術發展及流程瞭解階段，主要吸引Pre-A的投資者而非終端消費者，只能提供基礎通俗的功能。
深度學習、圖形分析、機器學習處於期望膨脹的頂峰期，此階段不論是創業者還是投資人都處於過度熱情甚至過於樂觀的階段，CTO往往會召開一些技術、新品釋出會來吸引眼球，如果本身技術開發週期較長，各利益相關方反而會失去興趣。
所有AI技術中，以語音識別技術發展最為成熟，表明技術的實際好處得到證實和認可，隨著技術的進步穩定性得到提高，企業對降低風險感到滿意，應用快速轉化的階段正由此開始。此時該技術對目標受眾的覆蓋率達到20%左右。由於該階段技術已相當成熟，市場已經成為寡頭壟斷市場，供應商的技術突破將會變得非常困難。
其次，從AI的級別來解答。分為弱AI級別、強AI級別和超AI級別。CV的技術和發展比較貼合弱AI級別的應用，就是隻能用於單個方面的AI，如果換個馬甲AI就識別不出來了，從根源來說也是沒有自己的核心演算法，應用的多為國際的開源框架。NLP是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學，被認為是到強AI時代的一個過渡。
首先想到的是Gartner 2019 AI技術成熟度曲線。
自然語言處理NLP、計算機視覺、認知計算等技術則處於泡沫化的底谷期，主要是由於技術不符合過於膨脹的期望，有可能很快過時。由於前期已經鋪墊太多噱頭的新聞，長此以往，媒體也將處於唱衰論調。此階段的供應商處於技術發展及流程瞭解階段，主要吸引Pre-A的投資者而非終端消費者，只能提供基礎通俗的功能。
深度學習、圖形分析、機器學習處於期望膨脹的頂峰期，此階段不論是創業者還是投資人都處於過度熱情甚至過於樂觀的階段，CTO往往會召開一些技術、新品釋出會來吸引眼球，如果本身技術開發週期較長，各利益相關方反而會失去興趣。
所有AI技術中，以語音識別技術發展最為成熟，表明技術的實際好處得到證實和認可，隨著技術的進步穩定性得到提高，企業對降低風險感到滿意，應用快速轉化的階段正由此開始。此時該技術對目標受眾的覆蓋率達到20%左右。由於該階段技術已相當成熟，市場已經成為寡頭壟斷市場，供應商的技術突破將會變得非常困難。
其次，從AI的級別來解答。分為弱AI級別、強AI級別和超AI級別。CV的技術和發展比較貼合弱AI級別的應用，就是隻能用於單個方面的AI，如果換個馬甲AI就識別不出來了，從根源來說也是沒有自己的核心演算法，應用的多為國際的開源框架。NLP是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學，被認為是到強AI時代的一個過渡。