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也就说是说，业遗AI当前目前跟学术关联性很高，业遗而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。去年五月份，产成美国排名前15名的移动软㊥凯发国际件开发商，发现下载量同比下跌了两成。

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从当前看来，让工如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，业遗Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，业遗并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

但要知道，产成普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，产成而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。

但最重要的是，为文基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。共享单车的有些账是算得出来的，化新但有些账就算不出来或者说估计不清楚的。

当然，地标企业可以派出人员，地标及时维修，但这么漫山遍野，路边墙角，到处扔得都是，怎么维修得过来?如果大量扩充队伍，又会付出多大成本?这恐怕也是一时难以估量的。随手一扔，让工胡乱抛弃，刮掉号码，加上私锁，扛回家中……报道很多，照片不少，毋庸赘述

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