中國人工智慧（AI）產業正面臨投資者縮手的瓶頸？據外媒報導，相較於去年中國官方大方表現出AI理論與產值的發展目標，今年該產業的投資大幅減少，面臨無法研發出尖端技術以及開創利潤的困局。
長期以來不太看工程塑膠好AI發展的紐約大學心理學教授Gary Marcus表示，人工智慧已經發展了60年，但機器人似乎還是只會播放音樂、掃地以及投放廣告。
中國國務院去年七月曾發布「新一代人工智能發展規劃的通知」，目標是希望該產業在2030年領先世界，同時將投資AI研發的熱潮帶到最高點，使得去年中國民間資金投入AI的金額高達近50億美元，超越美國。
不過，外媒分析中國官方在做出這些規劃後，讓風險投資者紛紛提高了企業估值，致使當初的投資熱風潮出現了逆轉。根據ABI Research估計，今年上半年中國投資於AI的資金降至16億美元，甚至不到美國的三分之一；專家指出，一般性用途的人工智慧應用已經解決，但要能夠運用金融、建築或採礦的人工智慧，卻需要更強大的演算能力和機器學習才能辦到。
在製作塑膠零件的時候，塑膠成型需要經過許多嚴謹的步驟，或許操作機台可以用先前的參數，但如果塑膠零件換了材料或是大小密度，那參數肯定也有所不同，所以先來了解一下塑膠射出成型中，有哪些要注意的重點也是以備不時之需，首先第一個就是要把握塑膠原料的乾燥度，有一部分塑膠的含水量會不同，如尼龍等等材質就會高於其他材質的水分，所以在進行成品射出時，要優先確認產品的原料是哪一種，若是PA、PC等等這類需要額外乾燥處理的材質，那就要多加注意了；第二個重點就是，機械選擇，根據想要製作的成品不同，有不一樣的機械，也有不一樣的製程，考慮到有些成品會需要客製化，特殊的需求不是每台機械都能操作，便需要依照成品挑選機械決定製作了；第三個重點是參數，如上所述，我們可以用過去的經驗來設定參數，但是並非所有參數都是固定的，有一部分成品若是做出來不符合期待或是不滿意，那操作機械的師傅通常都會憑藉經驗還有直覺，做出細微的調整，這些功夫就是要靠經驗去學習的，當然現在有許多電控系統，可以藉由即時的數據回饋來做出參數上的調整，這樣最後才會製作出一個好的塑膠零件哦。
創新工場創辦人李開復表示，一家擁有5名來自百度或Google工程師的公司，九個月前公司估值有1.1億美元，現在可能不到5,000萬美元。
談到中國人工智慧面臨的挑戰，ABI研究中心主管分析師Lian Jye Su表示，各行業得與科技公司合作研發特定AI技術，同時公司還得提高處理能力、新創企業則得更加腳踏實地。但Lian Jye Su也直白地說，即使實現了這些，行業發展將變慢、投資回報降低，收回投資的時間會變得更長。
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