人工智能时代，无论学界还是产业界，都被一种狂热的思潮裹挟着，没有时间停下来思考，一直在追热点追概念追项目，跑啊跑啊，在历史大潮中随波逐流。可是我们在经过算法模型快速开源近乎"炼丹”模式的洗礼后，是不是应该看一看，我们未来在哪里。无论是处于何种身份，都应该有独立思考的意识，这个在学界是非常常见的，毕竟作为博士，必须在所处专业做到顶尖，有一无二，前沿性前瞻性的要求无须讳言。
在不断向前走的时候，我们也要思考，目前做的项目成果、方案，AI的价值如何体现，技术壁垒如何，是否可以快速适应多种场景。比如，多关注数据的价值，多关注高质量数据的获取，处理和整合，在数据层面多做优化，而不是一定要在算法模型上进行调参、调变量、改架构，现在往往价值就藏在大数据里面。并不是所有人都做AI，AI就是政治正确的，最适合自己的，要独立的思考：目前我所做的方向是否和AI交叉能更容易的落地和推广。
AI和我们的数据融合后新出现了哪些价值，这些价值是否不一定以算法形式来突出，可以以数据解决方案方式突出；AI技术引入后如何规划中台，以中台方式更好地为各种场景和垂直行业赋能，降低数据获取和特征工程的重复，提升模型的复用度及泛化能力；我所引入的AI技术真的可以确保收益大于成本吗，是否能真正地落地推广或者有生命力。所有的思考都是对自身的审视。
这种审视只能自己来做，并在关键时刻敢于做出和别人不同的选择，无论是学界的博士、博士后对自己课题的判断，还是工业界切实希望引入新技术来提升产品效益，都需要反思和独立思考，在大潮中环顾四周，作出决断。后AI时代，我们去往何处这也是我深深困扰的课题，在目前这个后AI时代，我们将走向何方。量子计算/量子通信吗，概念性还是太强，基本没有变现落地的成功案例。
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