1. 当“人工智能”与“大数据”沦为创业圈的新晋“废话”有时候你真的会感到忍无可忍。过去几年我目睹了一个近乎疯狂的景象在创业公司的融资路演、产品介绍和媒体报道中“人工智能”和“大数据”这两个词的出现频率呈指数级飙升。这本身没什么问题如果这些公司真的在运用这些技术的话。但现实是对于许多早期阶段的初创公司而言他们往往既没有足够规模和质量的数据也没有真正深入的技术能力去兑现这些“趋势”所描绘的蓝图。这让我想起几年前“创新”和“硅谷”这两个词是如何被滥用至意义空洞的。如今AI和大数据正步其后尘从一个描述特定技术能力的术语蜕变为一种空洞的、用于包装任何与代码相关业务的营销话术。它们不再具有区分度我的第一个建议是2017年及以后创业者们最好别再轻易碰触这些词汇了。这并非针对“流行语”本身的咆哮。在特定的技术语境下这些术语是有其精确含义和价值的。我所批评的是一种肤浅的、流于表面的思维方式——认为只要贴上“AI”或“大数据”的标签就能自动为自己的技术创业公司赋予差异化和先进性。事实恰恰相反。如今某种程度的人工智能比如一个简单的推荐算法、一个基于规则的自然语言处理模块几乎被内置于每一个由代码构建的产品中。声称自己“使用人工智能”其信息量堪比声称自己“使用了一个网络库来构建公司”——这在今天几乎是默认前提而非竞争优势。大数据的情况如出一辙。今天哪家初创公司不在追踪数据并将其作为产品迭代反馈循环的一部分有的做得好些有的差些就像有的团队在AI边界上探索得更远一些。但这已经不是一个能开启有价值对话的起点了。我们正处在一个令人惊叹的创新时代人工智能、数据处理、计算机视觉等领域最前沿的成果往往以开源库的形式存在通过一句pip install或npm install即可获取。编码所能带来的能力提升是激动人心的但请记住这种“获取能力”本身并不构成差异化优势——它只要求你能访问GitHub。欢迎来到工程能力的民主化时代。那么什么才是真正重要的我极力鼓励创业者、市场人员以及所有负责公司信息传递的人将你们全部的、绝对的注意力聚焦在你们所要解决问题的“挑战”和“解决方案”本身。如果你正在为销售人员打造一款产品不要说“我们运用AI和大数据来提升销售效率”。你应该论证的是你的产品在解决某个能促使销售人员广泛采纳的具体问题上是市场上最好的。是出色的解决方案在销售产品而非华丽而流行的词汇。2. 流行词泡沫一场由多方共谋的“皇帝的新衣”但请不要把这仅仅看作是对创业者的批评。在推动AI和大数据成为流行词的过程中风险投资人们“功不可没”。无数“思想领袖”围绕这些 buzzwords 构建了整个职业生涯其景象着实令人目眩。我无法阻止这列火车驶离站台但我至少可以尝试说服人们不要在下一个站台购买车票了。整个行业需要做得更多是去深入阅读和理解这些新技术伴随的具体技术议题与能力边界。大数据很棒但它真的能解决某个组织面临的实际问题吗更多的数据是否必然导向更好的结果统计学的讽刺之处在于如果实施得当利用现有数据往往就能取得显著效果。问题常常更多地在于如何避免错误的答案而非一味解决数据获取的难题。风险投资行业目前处境尴尬我们都在努力避免被“绝望的浪潮”所吞噬——即追逐每一个看似热门的风口生怕错过下一个“独角兽”。然而生造或滥用概念对任何人都没有好处。这迫使我们必须更广泛、更深入地思考去发现那些被喧嚣掩盖的“璞玉”。这才是差异化真正的来源不是你会用什么技术而是你如何定义问题以及你解决问题的路径是否足够独特、高效且难以复制。2.1 技术民主化下的真正竞争壁垒当基础工具和算法变得唾手可得竞争的焦点必然上移。我们可以从几个层面来构建新的壁垒领域知识与问题定义对特定垂直行业如医疗、金融、制造业的深刻理解能帮助你发现那些通用技术公司看不到的“真问题”。你知道哪些数据是关键哪些流程是瓶颈哪些合规红线不能碰。这种知识无法通过安装一个库来获得。独特的数据飞轮与反馈闭环虽然大家都在谈数据但高质量、高相关性、且能形成闭环的数据获取与清洗管道才是核心。你的产品设计是否能让用户心甘情愿地提供高质量数据你的业务模式是否能将这些数据转化为更优的产品体验从而吸引更多用户产生更多数据这个“飞轮”的启动和加速机制才是关键。工程实现与系统整合的深度把开源模型跑通Demo是一回事将其转化为一个在真实生产环境中稳定、高效、可扩展、且能与其他企业系统无缝对接的服务是另一回事。这涉及到大量的工程优化、运维监控和成本控制这些“脏活累活”构成了坚实的实践壁垒。用户体验与价值交付的精度最终用户不关心你用了Transformer还是GNN他们只关心你的产品是否好用是否真的解决了他们的痛点。将复杂的技术能力转化为极其平滑、直观甚至令人愉悦的用户体验这需要产品思维和设计能力的深度结合。2.2 对创业者与投资人的双向启示对于创业者这意味着你的BP和路演需要彻底转型。不要再花前10页PPT介绍AI和大数据的概念。取而代之的是第一页我们解决了什么具体的、让人头疼的问题用故事或场景切入第二页为什么现有的解决方案包括人工方式都做得不够好量化其中的效率损失或成本第三页我们的核心洞察和技术路径是什么这里可以谈技术但要紧密联系前两页的问题解释为什么这个方法特别有效第四页我们已经做到了什么程度展示最关键的1-2个指标或用户反馈证明你的方法有效第五页我们的团队为什么是解决这个问题的最佳人选强调领域知识、工程能力或独特的资源对于投资人这意味着评估标准需要更加下沉和务实。当每个项目都声称拥有“AI能力”时你需要问更尖锐的问题“抛开AI这个词你的产品最核心的1-2个功能是什么用户是如何使用它们的”“你所说的‘数据优势’具体指什么数据来源是什么清洗和标注的成本与流程是怎样的”“你的技术方案中有多少是依赖现成的开源库/云服务有多少是你们自己研发的、有专利或know-how的核心模块”“如果明天有一家巨头用同样的开源工具进入这个市场你的护城河在哪里”3. 超越流行语构建有说服力的技术叙事那么我们该如何正确地谈论技术既不落入流行语的俗套又能准确传达自身的价值关键在于构建一个“问题-解决方案-技术实现”层层递进、逻辑自洽的叙事结构。3.1 从“功能描述”到“价值陈述”避免说“我们采用深度学习算法进行图像识别。” 尝试说“对于电商平台商品主图中经常包含无关的模特、背景或文字这严重干扰了以图搜图的准确率。我们的系统能像经验丰富的运营人员一样自动、精准地从复杂图片中框出商品主体将搜图匹配准确率提升40%直接降低了退货率并提升了销售转化。”后一种说法清晰地阐述了问题搜图不准、原因图片背景干扰、解决方案的效果自动框出主体、带来的商业价值提升转化、降低退货。至于底层用的是YOLO还是Mask R-CNN那是实现细节可以在技术深聊环节展开。3.2 使用具体指标替代模糊形容词避免说“我们的推荐系统非常智能/精准。” 尝试说“在我们的A/B测试中新算法将用户对推荐内容的点击率CTR从2.1%提升至3.5%同时将用户平均会话时长提升了15%。这意味着用户找到了更多他们感兴趣的内容粘性显著增强。”数字比任何形容词都更有力量。它证明了你的技术不是“黑箱魔法”而是可测量、可验证的改进。3.3 坦诚技术边界与迭代路径在技术讨论中坦诚往往比夸大更能赢得信任。你可以说 “目前我们的自然语言处理模型在通用对话上表现一般但它针对‘客户服务场景下的常见问题’进行了深度优化和领域适配在该场景下的意图识别准确率已达到95%。我们下一季度的重点是进一步优化对于复杂、多轮次查询的处理能力。” 这种表述既展示了当前的核心能力领域优化也明确了未来的发展方向显得务实而可信。4. 实操指南如何为你的项目“排雷”与“镀金”基于以上讨论我们可以为创业者梳理出一套自检和优化项目表述的行动清单。4.1 “排雷”清单检查并移除空洞表述在撰写任何对外材料BP、官网、宣传稿前请进行以下检查查找并替换通篇查找“人工智能”、“AI”、“大数据”、“智能”、“智慧”等词汇。问自己如果删掉这个词这句话还成立吗它描述的具体功能或价值是什么追问“所以呢”对于每一个技术陈述追问“所以呢这对用户意味着什么”例如“我们使用大数据分析” - “所以呢” - “所以我们能提前一周预测设备故障让客户安排预防性维护避免非计划停机。”避免“技术堆砌”不要简单罗列你用的技术栈TensorFlow, Spark, Kubernetes。除非这些选择对于解决你的特定问题有决定性意义例如解释为什么用PyTorch而不用TensorFlow是为了更灵活的动态图以适应你们的研究否则它们只是实现工具。警惕“平台”陷阱除非你真的已经构建了一个被多家外部公司使用的、具有通用能力的底层系统否则谨慎自称“XX平台”。更多时候你构建的是一个“解决方案”或“产品”。4.2 “镀金”清单强化真正有说服力的要素完成“排雷”后主动强化以下内容清晰的问题场景用一个简短的故事或场景化描述让读者在30秒内理解你们在解决什么问题以及这个问题有多痛。独特的洞察或方法论你们对问题有什么与众不同的理解你们的解决路径为何与众不同且有效这可能是你们发现的某个特殊数据源某个跨学科的应用方法或者一个极其巧妙的算法简化。客观的证据哪怕是早期阶段也要有证据。可以是小范围的用户访谈记录、概念验证PoC的测试数据、与竞品的对比分析、甚至是你们对市场规模的独特测算逻辑。团队的“非对称优势”为什么是你们这个团队能做成这件事是深厚的行业资源是过往成功解决类似问题的经验还是拥有某项关键技术的原始发明人将团队背景与要解决的问题强关联。务实的发展规划下一步要攻克的最关键的一个里程碑是什么需要多少资源达成后能验证什么假设这比一个宏大的五年规划更可信。4.3 沟通话术转换实战假设你正在做一个基于计算机视觉的工业质检项目空洞版本“我们是一家专注于工业4.0的人工智能公司利用先进的大数据和深度学习技术为制造业提供智能质检解决方案。”优化后版本“在电子产品组装线上肉眼检查微型焊点是否虚焊不仅效率低每人每天最多查5000个而且漏检率高达3%导致后续批次性返工。我们开发了一套光学检测系统它通过特定角度的光源和相机阵列能捕捉焊点的3D形貌与光泽特征。结合我们为这种缺陷专门训练的算法可以在生产线上实时检测每个焊点将检测速度提升20倍达到每秒100个并将漏检率控制在0.1%以下。我们的核心优势在于团队拥有十年以上的精密光学和SMT表面贴装技术工艺经验能精准定义什么才是‘好焊点’的特征。”后者没有提到一次“AI”或“大数据”但技术含量、解决的问题、带来的价值、团队的壁垒全都清晰无误地传达了出来。5. 行业反思从“追逐热词”到“回归本质”这场围绕“AI”和“大数据”的词汇通胀反映了一个更深层次的行业心态对“技术魔力”的过度崇拜以及对“解决问题”这一商业本质的短暂遗忘。技术永远是手段而非目的。真正的创新始于对一个真实问题的深刻共情成于找到一条巧妙或高效的解决路径而技术是这条路径上的加速器或赋能工具。对于整个科技生态——创业者、投资人、媒体——而言是时候进行一场“话语体系的降噪”了。我们需要建立一种新的共识评价一个项目不是看它使用了多少热门技术词汇而是看它是否清晰地定义了一个有价值的问题是否拥有一个逻辑自洽且独特的解决方案以及团队是否具备将之实现的执行力。这并不意味着贬低技术的价值。恰恰相反这是对技术更深层次的尊重。当我们停止用流行语来装饰门面时那些真正在算法底层做出改进、在系统架构上实现突破、在跨学科应用上开辟新路的扎实工作才会被更好地看见和认可。我的目标或者说我对行业的期待是我们在2024年及以后能更多地被那些“解决了一个棘手问题”的故事所激励而不是被“运用了某项前沿技术”的宣言所迷惑。我们需要在喧嚣中保持冷静在潮流中坚持独立思考去发现并打磨那些真正闪光的“钻石”无论它们此刻是否被流行的标签所包裹。这或许是一条更艰难的路但也是一条更持久、更坚实的路。
AI与大数据泡沫下，创业者如何构建真正的技术壁垒与叙事
发布时间：2026/5/31 8:04:01
1. 当“人工智能”与“大数据”沦为创业圈的新晋“废话”有时候你真的会感到忍无可忍。过去几年我目睹了一个近乎疯狂的景象在创业公司的融资路演、产品介绍和媒体报道中“人工智能”和“大数据”这两个词的出现频率呈指数级飙升。这本身没什么问题如果这些公司真的在运用这些技术的话。但现实是对于许多早期阶段的初创公司而言他们往往既没有足够规模和质量的数据也没有真正深入的技术能力去兑现这些“趋势”所描绘的蓝图。这让我想起几年前“创新”和“硅谷”这两个词是如何被滥用至意义空洞的。如今AI和大数据正步其后尘从一个描述特定技术能力的术语蜕变为一种空洞的、用于包装任何与代码相关业务的营销话术。它们不再具有区分度我的第一个建议是2017年及以后创业者们最好别再轻易碰触这些词汇了。这并非针对“流行语”本身的咆哮。在特定的技术语境下这些术语是有其精确含义和价值的。我所批评的是一种肤浅的、流于表面的思维方式——认为只要贴上“AI”或“大数据”的标签就能自动为自己的技术创业公司赋予差异化和先进性。事实恰恰相反。如今某种程度的人工智能比如一个简单的推荐算法、一个基于规则的自然语言处理模块几乎被内置于每一个由代码构建的产品中。声称自己“使用人工智能”其信息量堪比声称自己“使用了一个网络库来构建公司”——这在今天几乎是默认前提而非竞争优势。大数据的情况如出一辙。今天哪家初创公司不在追踪数据并将其作为产品迭代反馈循环的一部分有的做得好些有的差些就像有的团队在AI边界上探索得更远一些。但这已经不是一个能开启有价值对话的起点了。我们正处在一个令人惊叹的创新时代人工智能、数据处理、计算机视觉等领域最前沿的成果往往以开源库的形式存在通过一句pip install或npm install即可获取。编码所能带来的能力提升是激动人心的但请记住这种“获取能力”本身并不构成差异化优势——它只要求你能访问GitHub。欢迎来到工程能力的民主化时代。那么什么才是真正重要的我极力鼓励创业者、市场人员以及所有负责公司信息传递的人将你们全部的、绝对的注意力聚焦在你们所要解决问题的“挑战”和“解决方案”本身。如果你正在为销售人员打造一款产品不要说“我们运用AI和大数据来提升销售效率”。你应该论证的是你的产品在解决某个能促使销售人员广泛采纳的具体问题上是市场上最好的。是出色的解决方案在销售产品而非华丽而流行的词汇。2. 流行词泡沫一场由多方共谋的“皇帝的新衣”但请不要把这仅仅看作是对创业者的批评。在推动AI和大数据成为流行词的过程中风险投资人们“功不可没”。无数“思想领袖”围绕这些 buzzwords 构建了整个职业生涯其景象着实令人目眩。我无法阻止这列火车驶离站台但我至少可以尝试说服人们不要在下一个站台购买车票了。整个行业需要做得更多是去深入阅读和理解这些新技术伴随的具体技术议题与能力边界。大数据很棒但它真的能解决某个组织面临的实际问题吗更多的数据是否必然导向更好的结果统计学的讽刺之处在于如果实施得当利用现有数据往往就能取得显著效果。问题常常更多地在于如何避免错误的答案而非一味解决数据获取的难题。风险投资行业目前处境尴尬我们都在努力避免被“绝望的浪潮”所吞噬——即追逐每一个看似热门的风口生怕错过下一个“独角兽”。然而生造或滥用概念对任何人都没有好处。这迫使我们必须更广泛、更深入地思考去发现那些被喧嚣掩盖的“璞玉”。这才是差异化真正的来源不是你会用什么技术而是你如何定义问题以及你解决问题的路径是否足够独特、高效且难以复制。2.1 技术民主化下的真正竞争壁垒当基础工具和算法变得唾手可得竞争的焦点必然上移。我们可以从几个层面来构建新的壁垒领域知识与问题定义对特定垂直行业如医疗、金融、制造业的深刻理解能帮助你发现那些通用技术公司看不到的“真问题”。你知道哪些数据是关键哪些流程是瓶颈哪些合规红线不能碰。这种知识无法通过安装一个库来获得。独特的数据飞轮与反馈闭环虽然大家都在谈数据但高质量、高相关性、且能形成闭环的数据获取与清洗管道才是核心。你的产品设计是否能让用户心甘情愿地提供高质量数据你的业务模式是否能将这些数据转化为更优的产品体验从而吸引更多用户产生更多数据这个“飞轮”的启动和加速机制才是关键。工程实现与系统整合的深度把开源模型跑通Demo是一回事将其转化为一个在真实生产环境中稳定、高效、可扩展、且能与其他企业系统无缝对接的服务是另一回事。这涉及到大量的工程优化、运维监控和成本控制这些“脏活累活”构成了坚实的实践壁垒。用户体验与价值交付的精度最终用户不关心你用了Transformer还是GNN他们只关心你的产品是否好用是否真的解决了他们的痛点。将复杂的技术能力转化为极其平滑、直观甚至令人愉悦的用户体验这需要产品思维和设计能力的深度结合。2.2 对创业者与投资人的双向启示对于创业者这意味着你的BP和路演需要彻底转型。不要再花前10页PPT介绍AI和大数据的概念。取而代之的是第一页我们解决了什么具体的、让人头疼的问题用故事或场景切入第二页为什么现有的解决方案包括人工方式都做得不够好量化其中的效率损失或成本第三页我们的核心洞察和技术路径是什么这里可以谈技术但要紧密联系前两页的问题解释为什么这个方法特别有效第四页我们已经做到了什么程度展示最关键的1-2个指标或用户反馈证明你的方法有效第五页我们的团队为什么是解决这个问题的最佳人选强调领域知识、工程能力或独特的资源对于投资人这意味着评估标准需要更加下沉和务实。当每个项目都声称拥有“AI能力”时你需要问更尖锐的问题“抛开AI这个词你的产品最核心的1-2个功能是什么用户是如何使用它们的”“你所说的‘数据优势’具体指什么数据来源是什么清洗和标注的成本与流程是怎样的”“你的技术方案中有多少是依赖现成的开源库/云服务有多少是你们自己研发的、有专利或know-how的核心模块”“如果明天有一家巨头用同样的开源工具进入这个市场你的护城河在哪里”3. 超越流行语构建有说服力的技术叙事那么我们该如何正确地谈论技术既不落入流行语的俗套又能准确传达自身的价值关键在于构建一个“问题-解决方案-技术实现”层层递进、逻辑自洽的叙事结构。3.1 从“功能描述”到“价值陈述”避免说“我们采用深度学习算法进行图像识别。” 尝试说“对于电商平台商品主图中经常包含无关的模特、背景或文字这严重干扰了以图搜图的准确率。我们的系统能像经验丰富的运营人员一样自动、精准地从复杂图片中框出商品主体将搜图匹配准确率提升40%直接降低了退货率并提升了销售转化。”后一种说法清晰地阐述了问题搜图不准、原因图片背景干扰、解决方案的效果自动框出主体、带来的商业价值提升转化、降低退货。至于底层用的是YOLO还是Mask R-CNN那是实现细节可以在技术深聊环节展开。3.2 使用具体指标替代模糊形容词避免说“我们的推荐系统非常智能/精准。” 尝试说“在我们的A/B测试中新算法将用户对推荐内容的点击率CTR从2.1%提升至3.5%同时将用户平均会话时长提升了15%。这意味着用户找到了更多他们感兴趣的内容粘性显著增强。”数字比任何形容词都更有力量。它证明了你的技术不是“黑箱魔法”而是可测量、可验证的改进。3.3 坦诚技术边界与迭代路径在技术讨论中坦诚往往比夸大更能赢得信任。你可以说 “目前我们的自然语言处理模型在通用对话上表现一般但它针对‘客户服务场景下的常见问题’进行了深度优化和领域适配在该场景下的意图识别准确率已达到95%。我们下一季度的重点是进一步优化对于复杂、多轮次查询的处理能力。” 这种表述既展示了当前的核心能力领域优化也明确了未来的发展方向显得务实而可信。4. 实操指南如何为你的项目“排雷”与“镀金”基于以上讨论我们可以为创业者梳理出一套自检和优化项目表述的行动清单。4.1 “排雷”清单检查并移除空洞表述在撰写任何对外材料BP、官网、宣传稿前请进行以下检查查找并替换通篇查找“人工智能”、“AI”、“大数据”、“智能”、“智慧”等词汇。问自己如果删掉这个词这句话还成立吗它描述的具体功能或价值是什么追问“所以呢”对于每一个技术陈述追问“所以呢这对用户意味着什么”例如“我们使用大数据分析” - “所以呢” - “所以我们能提前一周预测设备故障让客户安排预防性维护避免非计划停机。”避免“技术堆砌”不要简单罗列你用的技术栈TensorFlow, Spark, Kubernetes。除非这些选择对于解决你的特定问题有决定性意义例如解释为什么用PyTorch而不用TensorFlow是为了更灵活的动态图以适应你们的研究否则它们只是实现工具。警惕“平台”陷阱除非你真的已经构建了一个被多家外部公司使用的、具有通用能力的底层系统否则谨慎自称“XX平台”。更多时候你构建的是一个“解决方案”或“产品”。4.2 “镀金”清单强化真正有说服力的要素完成“排雷”后主动强化以下内容清晰的问题场景用一个简短的故事或场景化描述让读者在30秒内理解你们在解决什么问题以及这个问题有多痛。独特的洞察或方法论你们对问题有什么与众不同的理解你们的解决路径为何与众不同且有效这可能是你们发现的某个特殊数据源某个跨学科的应用方法或者一个极其巧妙的算法简化。客观的证据哪怕是早期阶段也要有证据。可以是小范围的用户访谈记录、概念验证PoC的测试数据、与竞品的对比分析、甚至是你们对市场规模的独特测算逻辑。团队的“非对称优势”为什么是你们这个团队能做成这件事是深厚的行业资源是过往成功解决类似问题的经验还是拥有某项关键技术的原始发明人将团队背景与要解决的问题强关联。务实的发展规划下一步要攻克的最关键的一个里程碑是什么需要多少资源达成后能验证什么假设这比一个宏大的五年规划更可信。4.3 沟通话术转换实战假设你正在做一个基于计算机视觉的工业质检项目空洞版本“我们是一家专注于工业4.0的人工智能公司利用先进的大数据和深度学习技术为制造业提供智能质检解决方案。”优化后版本“在电子产品组装线上肉眼检查微型焊点是否虚焊不仅效率低每人每天最多查5000个而且漏检率高达3%导致后续批次性返工。我们开发了一套光学检测系统它通过特定角度的光源和相机阵列能捕捉焊点的3D形貌与光泽特征。结合我们为这种缺陷专门训练的算法可以在生产线上实时检测每个焊点将检测速度提升20倍达到每秒100个并将漏检率控制在0.1%以下。我们的核心优势在于团队拥有十年以上的精密光学和SMT表面贴装技术工艺经验能精准定义什么才是‘好焊点’的特征。”后者没有提到一次“AI”或“大数据”但技术含量、解决的问题、带来的价值、团队的壁垒全都清晰无误地传达了出来。5. 行业反思从“追逐热词”到“回归本质”这场围绕“AI”和“大数据”的词汇通胀反映了一个更深层次的行业心态对“技术魔力”的过度崇拜以及对“解决问题”这一商业本质的短暂遗忘。技术永远是手段而非目的。真正的创新始于对一个真实问题的深刻共情成于找到一条巧妙或高效的解决路径而技术是这条路径上的加速器或赋能工具。对于整个科技生态——创业者、投资人、媒体——而言是时候进行一场“话语体系的降噪”了。我们需要建立一种新的共识评价一个项目不是看它使用了多少热门技术词汇而是看它是否清晰地定义了一个有价值的问题是否拥有一个逻辑自洽且独特的解决方案以及团队是否具备将之实现的执行力。这并不意味着贬低技术的价值。恰恰相反这是对技术更深层次的尊重。当我们停止用流行语来装饰门面时那些真正在算法底层做出改进、在系统架构上实现突破、在跨学科应用上开辟新路的扎实工作才会被更好地看见和认可。我的目标或者说我对行业的期待是我们在2024年及以后能更多地被那些“解决了一个棘手问题”的故事所激励而不是被“运用了某项前沿技术”的宣言所迷惑。我们需要在喧嚣中保持冷静在潮流中坚持独立思考去发现并打磨那些真正闪光的“钻石”无论它们此刻是否被流行的标签所包裹。这或许是一条更艰难的路但也是一条更持久、更坚实的路。
