人工智能与实体经济深度融合面临的挑战之一是技术适配,主要表现为算法能力、模型训练和工程化落地等方面与实际需求的差距,其中工程化落地面临的突出问题是()。A. 算力不足B. 算法模型精度不高C. 场景复杂性和“长尾特性”D. 数据匮乏

本题考查对人工智能技术在实体经济中工程化落地挑战的理解。核心思路是明确“工程化落地”阶段的关键问题，需区分技术开发阶段（如算法、算力、数据）与实际应用阶段的差异。破题关键在于理解“场景复杂性”和“长尾特性”是实际应用中难以预测和处理的难点，而其他选项如算力、算法精度、数据问题更多属于前期技术开发环节。

选项分析

• A. 算力不足
  算力主要影响模型训练效率，属于技术开发阶段的基础设施问题，与实际应用落地无直接关联。

• B. 算法模型精度不高
  模型精度问题可通过优化算法或增加训练数据解决，属于模型开发阶段的挑战，而非落地阶段的实际应用问题。

• C. 场景复杂性和“长尾特性”
  场景复杂性指实际应用环境（如光照、噪声、用户行为）比实验室条件更复杂多变，导致模型适应性下降。长尾特性指数据分布中存在大量低频事件（如罕见故障类型），模型难以有效捕捉，易引发应用失败。这两者是工程化落地的核心难点。

• D. 数据匮乏
  数据获取困难会影响模型训练，但属于前期数据准备阶段的问题，而非落地后的直接挑战。