AI技术:蛮荒时代的散装前行
作者：微信文章AI技术的火热表象下，实则仍深陷“蛮荒状态”，核心症结在于稳定基础设施的缺失，从模型生产到落地实用全链路呈现“散装化”，无统一标准可循。
模型生产环节，数据标注依赖零散团队，质量参差不齐；训练框架分庭抗礼，TensorFlow与PyTorch生态互不兼容，底层技术碎片化严重。各机构重复造轮子，缺乏通用的模型训练、优化、测试标准，导致优质模型难复用，研发成本居高不下。
落地实用阶段，问题更突出。不同模型接口各异，与工程系统对接需大量定制化开发；模型部署缺乏统一规范，适配CPU、GPU等硬件的流程繁琐，跨平台兼容性差。从算法原型到产业应用，中间缺少成熟的转化通道，如同散落的零件难组装成完整设备。
这种“散装状态”严重制约AI产业化进程。没有稳定的基础设施支撑，没有统一标准规范流程，AI技术即便单点突破再多，也难形成系统性价值，仍需在蛮荒中摸索构建成熟的产业生态。
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