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通用AI 算法存在较大现实差距。当前AI 技术以深度学习算法为核心，基于神经网络的主流算法难以实现通用的智能化，细分场景落地时需要结合行业Know-how、客户需求痛点以及数据，可以产生实质性价值，通用的人工智能从当前来看依然存在较大的现实差距。当前的AI 是场景化的AI。外部互联网数据无法解决行业痛点。AI 所需数据并非外部海量互联网数据所能解决，很多场景甚至没有存量可用的数据，通过深入客户场景、借助算法标注、挖掘，方可获取有价值的结构化数据。同时我们从产业化与工程化的逻辑视角来看，今天企业想要打造出用户满意的AI 产品，可能购买的通用型‚面粉‛已经不能满足挑剔的用户，企业得学会自己耕种数据的沃土，这就给了卡位细分行业的AI 公司很好的产业机会。
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