随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景需要使用人工智能技术来解决问题。但是，要实现人工智能技术的广泛应用，还需要解决许多关键技术问题。以下是其中一些需要解决的关键技术问题。

1. 数据质量和标注问题

人工智能技术的应用依赖于大量的带有标注的数据，但是目前很多领域的数据质量并不高，同时数据标注也面临着巨大的挑战，如何提高数据的质量和标注的准确性，成为了人工智能技术应用的首要问题。需要加强数据治理和标注规范化，建立完善的数据管理制度和标注规范，使用自动化技术和人类辅助技术相结合的方法提高数据质量和标注准确性。

2. 模型可解释性和可靠性问题

人工智能技术的核心是模型，但是目前很多模型的的可解释性和可靠性并不高，这给人工智能技术的广泛应用带来了很大的障碍。如何提高模型的可解释性和可靠性，成为了人工智能技术发展的关键问题之一。可以考虑采用可视化技术和解释性算法，如决策树、规则引擎等，来提高模型的可解释性和可靠性。同时，加强模型的评估和测试，确保模型的准确性和稳定性。

3. 模型泛化能力问题

人工智能技术的应用场景往往千差万别，如何让模型在不同的场景中具有泛化能力，成为了人工智能技术发展中的重要问题。可以考虑采用迁移学习、多任务学习等策略，利用无监督学习技术提高模型的自适应能力，同时加强对不同应用场景的分析和研究，提高模型的泛化能力。

4. 算法的实时性和性能问题

人工智能技术的应用往往需要高速运行和实时响应，但是目前的算法在实时性和性能方面还存在很多问题。可以采用分布式计算和并行化技术提高算法的运算速度和实时性。同时，加强算法的优化和创新，提高算法的效率和性能。

5. 数据安全和隐私保护问题

人工智能技术的应用涉及到大量的数据，数据的隐私保护和安全问题成为了人工智能技术发展的关键问题之一。需要采用加密技术和数据脱敏技术保护数据的安全和隐私。同时，加强对数据的管理和监控，确保数据的安全性和稳定性。

6. 伦理和社会问题

人工智能技术的发展和应用引发了很多伦理和社会问题，如人工智能是否应该拥有权利、工作岗位被替代等等。需要建立完善的伦理规范和社会管理制度，加强对人工智能技术的监管和管理，确保人工智能技术的应用符合社会道德规范和法律法规要求。

7、训练成本问题

目前大模型的训练，成本很高，动辄几十万美金，一般的企业或者机构没有财力去训练，如何降低训练成本也是一个挑战，如果有办法实现不需要大规模的数据就可以快速进行学习，那么训练成本将大幅降低。

上述问题的解决将促进人工智能技术的进一步发展和应用，同时也会带来更加广泛的社会影响和商业价值。因此，需要不断加强技术研究和创新，同时注重跨学科合作和交流，共同推动人工智能技术的进步和发展。