着“这条路好走”。

    在AI领域，每年都有成千上万篇论文声称提出了“颠复性”的新算法，但真正能落地并产生商业价值的，凤毛麟角。

    比如，曾经红极一时的“胶囊网络”，由深度学习教父Hinton提出，号称要取代卷积神经网络，解决其无法识别物体空间关系的缺陷。理论上很美，但在实际应用中，因为计算复杂度过高、训练难以收敛，至今仍未成为主流。

    再比如，“神经ODE”，试图用常微分方程来建模连续深度的神经网络，数学上极其优雅，但在处理大规模离散数据时，效率和稳定性都远不如传统的ResNet。

    还有无数试图挑战Transforr霸主地位的新架构，如Reforr、Linforr、Perforr……它们在特定的benchrk上或许能跑出漂亮的分数，但在通用性和扩展性上，往往因为各种各样的工程问题而被抛弃。

    学术界的“SOTA”（State of the Art，当前最佳），往往是在特定的数据集、特定的超参数设置下跑出来的“实验室产物”。而工业界需要的，是鲁棒性、可扩展性、低延迟、低成本的“工程化产品”。

    在实验室里跑通一个De，和在工业界部署一个能服务亿万用户的产品，是完全两个维度的挑战。你需要解决并发问题、延迟问题、成本问题……你需要说服投资者相信这个技术能赚钱，你需要讲好一个性感的商业故事。

    ……