当然啦，人工智能研发费用高昂。一个机器人从构想设计开始，就需要经历漫长的周期。设计阶段极其耗费脑力，而且第一稿几乎不可能直接通过，往往需要推翻重来很多次才能最终定稿。这个过程需要投入大量人力物力，成本自然就高了。
人工智能成本高吗，它在人们生活中有哪些应用？
作为外行人，我对人工智能的理解是：它是一个系统性概念，技术涵盖多个层面。只有将单个技术融入产业或具体应用中，才能发挥最佳效果。比如自动驾驶就是人工智能的产物，尽管目前还不够完善。其运作依赖于语音输入、语义理解、大数据和云计算，相当于站在巨人的肩膀上变得更强大。
你可能不知道，人工智能硬件的成本确实很高。除了设计研发，还需要选购昂贵的材料，进行组装，设计电路，并编写调试程序。最后出来的原型机、初代机，经过多次迭代投入市场时，往往已经是好几代产品了。因此，一个机器人凝结了几十人长时间的心血，工资成本自然要算进去，而且零件本身就不便宜。
人工智能的应用范围极其广泛，小到日常生活琐事，大到国家建设和人类未来发展。但目前我们还处于弱人工智能阶段，大多数产品只针对特定行业或重复性、数据分析类工作，算不上真正的人工智能。这是因为前端传感设备的精度、制造业加工水平以及海量数据传输速度等基础设施还达不到理想要求。
5G技术的到来被认为是人工智能发展的一个关键点。随着传输速度大幅提升，加上前端智能传感设备精度不断提高，无限接近甚至超越人类感知能力，未来人工智能将能真正施展拳脚。到那时，物质可能极大丰富，人类将有更多精力用于星际探索等更高层次的追求，这被视为人工智能的中期发展阶段。
然而，人工智能在服务人类的同时也存在潜在风险。超级人工智能如果具备学习能力并产生自主思想，就可能引发社会问题。例如，机器人可能会思考报酬问题而拒绝执行指令，这就是科学家担忧的机器人叛变风险。人工智能发展到一定水平，其负面影响确实值得警惕。
企业在人工智能方面的前期投入非常多。这包括业务问题定义、数据采集与处理、特征扩充、模型调研与优化、模型上线部署。还需要构建大规模机器学习计算框架，配备线下和线上机器，并持续进行运维。这些工程投入构成了人工智能高昂的综合成本。