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人工智能已经毋庸置疑的成为热门投资领域，但是，致力于人工智能在垂直行业的深度应用的从业者，我们需要一直保持冷静，避免被外部过多的。人工智能是多种前沿科学的综合性学科，其复杂度可见一，纵观人工智能的发展历程，也是经过了多年的积累而来，直到云计算、大数据大规模应用以后，普及速度才得以。如果我们把人工智能分为科研与工程应用两条路，那么，我们看到的更多是科研上的进展，实际应用的速度是落后于科研的。为什么呢？我认为是性与复杂度。回忆我们的大学时代，我们也是为科研做了贡献的，不仅改进了很多算法，还能够输出科研论文，然并卵，我们都知道那纸上谈兵不能解决现实生活中的实际问题。面对一个现实中的问题域，我们可以有大量的解法选择，如何从中选出解，这本身就是复杂的。以去的无人商店为案例，很多人说那里没有什么新技术，要么电子标签，要么计算机视觉，要么扫码或NFC。其实，当我们再往前思考一步的时候，就知道其难点了。比如电子标签，在一个封闭的内，电子标签是能够解决物体识别的方案之一不过，如果将电子标签应用于实际的店面商品就不是一个好的解决办法。

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