要談智慧商顯，AI的問題就不能不討論。2018年商顯行業對AI的討論也不在少數。但是，最終結果不過是“討論歸討論”。

    一方面，AI技術的進步有目共睹，但是在商顯行業卻尚未找到爆點性的應用。核心在于，今天的AI技術基本基于大數據學習。而大數據必須依賴大規模的商顯運營網絡——除了政府的城市管理部門外，其它的商顯應用領域，這種大數據資源還是極度缺乏的，就連智慧銀行場景，也很難言掌握多少面向線下的顯示場景的大數據資源。

    另一方面，商顯企業都不是AI企業，AI企業亦大多數尚未重視商顯市場——畢竟十余個細分場景領域才匯聚成700億的商顯行業產值：對于AI巨頭而言,這個行業有點“不夠吃”。所以，商顯與AI的“距離”不僅僅是大數據積累這一個，還包括商業模式與投入愿景上的差距。

    在以上兩部分原因共同作用下，商顯的AI化命題必然只能“留于紙面”。但是，對于商顯未來需要AI這一點，行業是有充分共識的。業內專家指出，未來由AI企業提供基本的技術和工具，由大型商顯企業和運營型平臺提供二次功能性開發的“產業模式”，將成為商顯與AI聯姻的關鍵。

    從應用場景看，商顯無一不與“公共環境”緊密相連，與人流和空間管理密切相關。AI技術恰能提高這種高流動性公共場景的“價值挖掘”能力。同時，在社會性和公共服務領域，商顯系統與未來的物聯網產業也可以緊密結合，形成數據經濟的一個分支點。從這些更為復雜的應用中，發掘出新的價值爆點，也被認為是商顯產業未來長期高速發展的基礎所在。

    總之，2018年AI很熱，商顯行業也不例外。但是距離AI在商顯市場真正落地應用，卻也距離遙遠。這需要新的應用創新、新的商業模式、新的產業鏈合作，也需要商顯真正形成大規模的應用、提供大數據基礎資源。