人工智能的研发成本因技术、应用场景和规模等因素而异。一般来说，人工智能的研发成本包括硬件成本、软件成本和人力资源成本。硬件成本包括购买和构建人工智能所需的计算机硬件，如GPU、CPU等，这需要大量的资金投入。软件成本包括开发人工智能算法和应用所需的时间和人力成本。人力资源成本包括训练和维护人工智能所需的人员成本，这需要具有丰富的人工智能经验和技能的人才。

目前，人工智能的研发思路主要有三种：机器学习、深度学习和强化学习。机器学习是一种基于已有数据和算法的人工智能技术，可以通过调整算法和数据集来提高性能。深度学习是一种基于神经网络的人工智能技术，可以处理大规模的数据集，并获得更好的性能。强化学习是一种基于环境反馈的人工智能技术，可以通过试错的方式来学习最优的行为策略。

总的来说，人工智能的研发成本较高，需要大量的资金、技术和人力资源投入。但是，随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能的应用范围也越来越广泛，可以为各行各业带来巨大的经济和社会效益。