下单一盒蓝莓。PK

　　范围：外卖骑手胜！

　　无人机配送4个小区：目前仅支持美林北苑、羊城花园、远洋名苑、龙怡苑四个小区。

　　外卖骑手：周边三公里范围所有地点。

　　货物：外卖骑手胜！

　　无人机配送仅能载重500g：在应用初阶，无人机配送仅能载重500g。根据该门店APP的无人机配送专享页面，多数配送货物约为300ml的饮料、300g左右的海鲜和肉、以及小份水果和零食，而且体积的大小需能放入无人机上小型长扁状的配送盒子中。

　　外卖骑手限制不大：譬如木瓜就只能由外卖骑手来配送。

　　速度：无人机胜！

　　无人机配送 1.7公里大约用时10分钟：无人机带着蓝莓升起飞往目的地，整个过程只花了10分钟。

　　外卖骑手用时近20分钟：跟无人机一起12时40分出发，当外卖骑手将木瓜送到了位于同一个小区的南都记者手里，实际抵达时间约为13时00分。

　　结论

　　虽然速度上无人机取胜，但是因为无人机配送降落点与到客户手里还有一段距离，需要专人接力送到客户手上，这个大家想象的“人在家中坐，外卖天上来”，货物从天而降还有点距离。在无人机配送常态化运营1个月内，当天驻点的超级物种配送员陆先生表示，“现在每天订单量在15-30个，多是饮料、水等食物。”

　　飞翔送货

　　体验、无人机高空飞 外卖骑手地上奔

　　人在家中坐，外卖天上来。坐在家中就能吃上“从天上掉下来”热腾腾的美食、新鲜蔬果是不少“宅男宅女”的理想生活。

　　去年9月，大连一则炸鸡店用无人机“空投”外卖进校园的新闻非常吸睛。而在广州，也搞起了无人机“空投”的新意思。动动手指头在手机上下单，就能实现无人机在15-20分钟内送生鲜上门。7月12日，南都记者在广州中山大道漫广场亲测全国首家无人机生鲜配送，1.7公里外送达只需10分钟。这是一场无人机与外卖骑手的实测PK，虽然无人机配送在速度上有优势，但是实践应用上还是初级阶段。不过，在经过测试之后，相信无人机配送也能获得更多的实践支持。

　　6月8日，永辉云创科技旗下的“超级物种”门店在广州漫广场开业，该门店与广州本土无人机公司亿航智能合作，成为全国首家无人机配送生鲜门店。7月12日，在无人机常态化运营飞行一个月后，南都记者来到漫广场“超级物种”门店亲测无人机配送，并同时邀请外卖骑手来进行同等距离送餐PK。在中午点餐最繁忙的时刻，记者通过门店的APP在中午12时35分分别下单购买了一个木瓜和一盒蓝莓，并将收货地址定位在无人机配送范围——距离门店3公里以内的一个居民区内，在电子地图上显示，该居民区与漫广场相距约1.7公里。

　　在超级物种门店外有一个无人机停放平台，6架无人机正在待命，门店工作人员将蓝莓放入无人机上挂着的盒子，店员通过PDA扫码枪完成订单和无人机的匹配，12时40分，点击“起飞”按钮，无人机就自动升起，在空中悬停几秒然后飞往目的地。短短五分钟内，无人机分别送走了一瓶啤酒、一盒蓝莓和两盒牛奶，其中蓝莓就是南都记者下的单。

　　12时50分，无人机操作系统显示，该无人机已到达，同时在目标小区的南都记者看到无人机正在下落，降落在小区停车场内一块绿色的指定降落区域，送货用了10分钟。

　　在无人机到达前，该小区的驻点配送员会在电脑系统上看到提示，提前到达降落点，以完成最后100米从降落点到客户手中的配送。

　　外卖骑手也是12时40分出发，当外卖骑手将木瓜送到了南都记者手里，骑手实际到达的时间约为13时00分，用时约20分钟，如根据地图导航，电动车在该路程需要经过6个红绿灯，需行走4公里；“安全起见，设置的路线需绕过较高的居民楼，每次空中飞行大概需要3-5分钟。”在目的地小区驻点的亿航工作人员表示，他们每日店铺有一名工作人员在驻点对飞机进行监测，同时驻点的还有一名超级物种配送员负责小区内的配送，通常工作时间为10时到19时，与超级物种门店营业时间一致。

　　专人接货。思考

　　无人智能化能否打通物流“最后一公里”

　　近年来，多家电商和快递公司开始布局无人机物流业务：顺丰早在2012年酝酿无人机物流，今年6月成为国内第一家获得正式审批的示范空域的企业；同月，京东在陕西完成无人机项目落地的五大签约；苏宁物流无人机在618期间也首飞成功。

　　据媒体报道，今年7月菜鸟网络宣布投资全国最大的即时物流平台点我达，要将物流网络推进到“毛细血管层”，此前在618购物节，菜鸟平台的“分钟级配送”正在向三四线城市拓展，在配送末端推出包含无人车、无人机、智能快递柜等打通“最后一公里”的智能硬件服务。

无人机送货到家成为无人机物流模式的新探索，特别这两年的新趋势是从B to B转到B to C领域，在去年12月第四届世界互联网大会上，迅蚁发布了面向大众消费者的无人机物流配送服务——迅蚁速运，获得红杉资本数千万的A轮投资。超级物种在广州开启了“全国首家无人机配送示范店”，开启了无人机配送生鲜先河。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

　　然而有关专家表示在无人机末端配送还有许多安全性、空中管制、成本等等问题，末端派送进入无人机配送时代为时尚早。此前京东集团副总裁肖军在接受南方都市报采访表示，无人机无法代替所有应用场景，“让无人机去送矿泉水不划算，但是像苹果手机、名牌皮包这类奢侈品用无人机配送更具优势。”肖军表示，无人机配送还未实现收支平衡，投入更大，无人机不是交通工具，要把无人机看成布局整个物流体系，需要先把无人机网络配送建好。

　　据了解，限制无人机物流发展的重要因素之一是国家对空域的限制，中国境内飞行管制仍由空军统一组织实施。业内人士表示虽然一些企业在无人机物流方面取得部分许可，但这些“开放”空域彼此独立，企业只能在其中进行小范围配送。

　　亿航智能称已从国家空域监管部门拿到了国内第一批正式获批的无人机物流配送常态化运行飞行航线，但目前仅有该一条固定航线，长1.7km，真高80m以内；京东的无人机航线也为固定航线，航线不经过居民区，且只在白天飞行。

　　此外，一名民航领域业内人士曾接受采访表示，虽然目前顺丰、京东等相继取得无人机空域批文，但说进入无人机配送时代还为时尚早，有一些问题亟待解决，如无人机尚未解决送货入户问题，天气、人工干扰会影响无人机配送精准度与安全，无人机的载重和续航等能力有待进一步提高，行业的标准化都需要进一步完善。

2008年，90多高龄的爷爷，住在信息闭塞的深山老林，每年他生日的时候，父亲就带着母亲和我一起看望他，每次会带上奶粉。唯独那一年，爷爷早早通过古老的座机告诉父亲：“今年别带奶粉了，奶粉里有毒”。

　　十年后，朋友圈告诉我们——“狂犬疫苗造假”。这个恐慌来源于人们普遍的保命欲望，谁都知道感染了狂犬病，病死率高达100%，唯一的救命方式就是打狂犬疫苗。　

　　接着，我想到近几年，我身边很多朋友跟我说：“想去打HPV疫苗”。HPV疫苗被市场定位为，可以预防女性宫颈癌，刚出现这个疫苗接种时，很多人专程去香港进行接种。想必这一次造假事件，不得不让人思考，真的能预防吗？

　　生命诚可贵。我们常常说，要坚强活着，也想有尊严地离开，谁都不愿体无完肤的病死。 

　　有人对“疫苗”提出了质疑，是不是该为“疫苗”也投保？

　　如果今天让我为“疫苗”投保，我倒更乐意去使用区块链技术中的“时间戳”。

　　1、什么是时间戳？

　　时间戳是区块链数据结构中的基础，也有人认为，比特币的本质就是一个时间戳日志。可见，时间戳在区块链应用中的重要价值。

　　时间戳，是由时间戳服务器为每一个区块加上的时间序列，记录了该区块的产生时间。一般会精确到秒。

　　也就是说，当时间戳应用到“疫苗”生产过程上，能够准确记录疫苗的生产时间，精确到秒。

　　很多人对时间戳的理解，停留在交易过程中，它代表着区块上的交易信息无法更改，而且可以作为交易证明的一个重要信息。

　　其实，在小编看来，“时间戳”是追本溯源的有效方法，运用到产品设计、批量生产以及市场投放过程上，能更好的解决安全问题。

　　2、时间戳的公证价值

　　时间戳的存在，使得区块链上的交易信息无法更改，这更像一种公证力。被写入区块上的时间戳，在计算哈希值的过程中将区块的时间戳纳入进行哈希散列，从而形成了对前一个时间戳的“增强”，而区块一旦被链接上区块链，就会成为全网所有节点的“公共账本”，很难被篡改。

　　“疫苗造假”事件，让我们联想到，这绝不是疫苗的源头作乱，整个流入市场的过程都是环环相扣，每一步都存在问题。

　　因此，作为消费者来说，每一个环节，我们都需要参与，那才是有价值意义的“投保”。

　　怎么才能做到？保险，只是告诉我们，一旦出现疫苗危机，你才会获得赔偿，并没有机会让你参与其中。好在我们有了区块链技术，那个能够上链的“时间戳”。

　　疫苗生产时，有了时间戳，记录了生产的时间和过程，批量生产后，流向了市场，分发到各大医疗机构，接收这些疫苗的机构也有了时间戳，记录了接收的时间和过程。紧接着，被接种疫苗的每一个人也有了时间戳，记录了被接种的时间和过程。　

　　你以为整个过程还能造假吗？在区块链上，时间戳需要用哈希算法来完成的每一个步骤，整个步骤下来，是无法对前面发生的部分进行修改，否则这个哈希值就无法匹配，操纵行为也会被系统监测到。

　　信任的起源，是被人们广泛认可的系统化监管方法。

　　也许今天，人们记住了疫苗造假，明天，还会再次发生地沟油事件。可以说，我们的生活需要“时间戳”这种公证力，才能建立信任机制。

　　时隔十年，人们好了伤疤忘了疼，疫苗造假再掀风波，

　　西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

　　那些食品、药品等安全问题，无孔不入的攻击着我们的生活，

　　痛骂无良企业，也换不回曾经的太平，

　　我们更需要无限的创造力，去改变未来，

　　区块链技术的不断突破，正是人们应关注的破茧之力。

在中国的互联网空间中，阿里和腾讯被称为这个空间的两极，这不仅仅在于其业务和用户数量的庞大，还在于它们通过投资构建出两个庞大的“阿里系”和“腾讯系”，将潜力型创业公司纳入自己麾下，从而丰富自己的生态和巩固自己的地位。

　　而在“AT”尚无法深入触达的区块链世界中，火币、OK、币安等主流交易所正在追随阿里和腾讯的脚步，试图通过投资构建以自己为中心的生态体系和帝国版图。

　　在本文中，所长将对火币、OK和币安三家交易所的投资案例、投资状况和投资偏好进行了整理和分析，现将分析结果与大家分享。

　　火币

　　火币是三家交易所中最早进行投资布局的交易所，也是目前投资数量最多的交易所，据所长不完全统计超过50家。火币的对外投资可以分为两个阶段：

　　第一个阶段是2014年到2017年年中，火币的投资比较稀少和零碎，且一半投资都是火币离职高管创业项目，还有不少投资项目与区块链无关。在此期间，火币的对外投资处于探索与尝试阶段。

　　第二个阶段是2017年年中至今，火币的投资不仅在类型上变得多样化，投资数量也是大增，最近3个月至少对外投资30个项目。从火币官网以及公开报道中，所长梳理发现火币集团目前同时拥有3个投资主体，分别是火币生态基金、火币资本和火币Labs。

　　火币生态基金于今年3月成立，由火币全球生态事业部总经理王润负责，旨在投资能够和火币业务产生正向协同作用的生态伙伴，一期规模2亿美元，以股权投资为主。在投资方向上，火币曾表示将覆盖整个产业链的上中下游，一方面是与数字资产相关的产业链，比如矿池、交易所、钱包等，另一方面是与区块链技术相关的产业链，包括上游的孵化器和下游的优秀落地应用项目等。

　　6月初，火币生态基金曾透露共投出20多个项目，而据所长统计6月初至今火币生态基金至少又投出7个项目。

　　火币Labs（火币孵化器）于2017年底正式成立，其宗旨是为区块链项目提供行业资源、技术、资金和交易等全方位服务，更加强调项目孵化。据官网和公开报道，火币Labs的投资案例包括IOST、DATA、CoinMeet、Educoin等。

　　但随着火币生态基金的成立，火币Labs最近几个月都没有公开的投资案例出现，反而频频出现在火币与清华、深大等高校和天涯等互联网企业的合作公告之中。由此可推测，火币很可能已经将投资职能从火币Labs剥离，毕竟从描述上看其职能与火币生态基金存在一定重合之处。

　　火币资本的成立时间不详，由火币全球商务副总裁霍力负责，以Token投资为主。在投资方向，火币资本的投资集中在基础协议、去中心化应用和具有激励作用的数字资产，其中基于基础设施项目的投资占70%。火币资本过往的投资案例有Blockstack、Aelf、Theta、Thunder Token、HitChain等项目。

　　总的来看，所长认为火币的对外投资主要存在以下两个特征：

　　第一，对从火币出走的创业者项目投资率极高，投资案例在10个以上，包括BHex、库神钱包等，几乎覆盖了市面上大部分公开的火币系创业项目。由此来看，火币对于离职高管和员工的态度较为开放友好，并且较为看好本公司离职创业者的个人能力和项目前景。火币系创业项目可见下图：

　　第二，从项目类型来看，火币投资主要集中在数字资产交易平台、区块链媒体和区块链基础设施这三个方向。后两者比较容易理解，但火币对存在主营业务竞争的数字资产交易所的大量投资则值得深思。具体可见下图：

　　OK

　　OK虽然与火币同年成立，但投资数量大概只有火币的一半，其目前公开投资案例在25个以上。OK集团的主要投资部门是OK资本（OK Blockchain Capital），由OKCoin副总裁田颖担任负责人。

　　前几日，OK集团还宣布将启动100亿共赢母基金计划，此项基金将被用于对优秀Token Fund的投资和优质区块链项目的直投。

　　OK资本曾透露，其投资重点是布局底层基础设施，重点关注项目的技术创新点和技术积累，具体关注方向有底层加密通信项目、解决计算存储的项目和向开发者提供更加友好的开发工具中间件的项目。

　　目前，OK资本的公开投资案例在25个以上，基本覆盖区块链产业上下游，代表性投资案例包括火星财经、币智慧、BHex、HPB、HitChain等，部分可见下图：

　　币安

由于币安成立时间较晚，故其投资数量大幅少于火币与OK，目前的公开投资案例在7个左右。币安的主要投资部门币安Labs于17年11月成立，官网显示币安Labs是一个区块链技术孵化器，聚焦于Pre-ICO的项目和团队。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

　　从去年年底开始，币安曾陆续孵化GTO和BRD等项目，但目前均处于破发状态。有报道称何一曾对此表示，“因为投资了失败项目，所以对Labs成员进行了更新。”今年5月，原KPCB投资董事张灵加入币安担任币安Labs负责人。

　　在5月底，币安还宣布将成立规模10亿美金的社会影响力基金，同时还成立了币安生态基金。但区别于火币生态基金，币安生态基金由币安挑选的20家合作投资机构组成，币安一方面会作为LP提供资金支持，另外一方面投资机构可共享币安的优质项目。

　　具体来看，币安Labs计划参与到项目技术架构的设计、激励机制的设计、以及治理的共同规划。另外，所有投资都会用币安币完成。在投资方向上，币安Labs的四大投资重点为公有链、去中心化交易所、托管账户/钱包/支付、稳定币、衍生品投资/证券类代币交易平台。

　　在公开报道中，币安目前的投资案例至少有7个，分别是MobileCoin、Oasis Labs、Certik、Republic、支点、打车链，同时还投资收购了马耳他银行Founders Ban 5%的股份。

　　总结

　　通过对火币、OK和币安的投资状况梳理，所长对发现了四个有意思的现象：

　　第一，三家交易所普遍重视布局底层基础设施，并且极少投资DApp；

　　第二，从今年5、6月份开始，三家交易所对外投资数量都在加速增长，大幅超过前4个月投资数量总和；

　　第三，火币与OK的协同投资较多，共同投资项目至少有火星财经、火讯财经、矿池科技、BHex、HitChain等5个项目；

　　第四，火币和OK都一度投资成立互联网金融平台，且李林与徐明星都亲自上阵。15年5月，火币投资成立北京财猫在线投资管理有限公司，一个小额理财平台，李林担任CEO。15年6月，OK投资成立好有钱网络科技（北京）有限公司，一个专注熟人借贷的社交金融平台，徐明星担任CEO。

　　最后综合来看，火币作为对外投资数量最多的交易所，目前已经构建出一个规模庞大、类型多样的完整生态体系，而OK目前通过投资构建的产业链条亦已比较完整，但从生态厚度来看尚不如火币，至于币安仍处于生态系统构建的早期，还有待观望。

　   叫嚣着要取代全世界的人工智能，终于在最近陷入了失业的烦恼。

　　据报道，瑞典的一家在线银行Nordnet，准备对自家的AI员工Amelia炒鱿鱼。Amelia去年夏天刚刚入职Nordnet，其日常工作就是帮客户开个银行户头、处理一些银行数据等任务，正常来说速度肯定是应该比工作人员要快，银行的工作效率和效益也该有个明显的提升。

　　但事与愿违，这一年来，Amelia好像并没有表现出一个AI员工该有的能力。

　　其实Amelia并不是第一个被炒鱿鱼的AI。今年一月份，英国的一家超市就解雇了一个上岗仅仅一周的导购机器人Fabio。超市的初衷是希望它一能吸引顾客，二能帮助卖货。然而几天之后，他们发现这两件事儿Fabio一件都没做好，甚至有些顾客看见它就绕道走。

　　这是怎么回事？正常来说，AI在提高工作效率这方面是共识，但上岗不久就被炒鱿鱼，多少令人有点意外。但细细想来，以如今AI发展的程度而言，出现这样的情况似乎也是常事。

　　应聘自称技术流，上岗才发现活不好

　　在所有最可能被AI取代的工作当中，银行首当其冲。原因在于，相较于其他行业来说，银行拥有庞大而又相对完整的数据积累，而进行数据分析又正是AI的拿手好戏。一个要算，一个能算，简直无缝贴合。

　　但这并不意味着AI在银行就可以畅行无阻，至少这并不是如今AI能完美而为之的。尽管在实验室中，开发者们已经针对AI可能遇到的各种问题进行了全面模拟，AI也在这过程中表现得游刃有余，但一旦投入实战，其实用功能仍然有可能会受到挑战。以Amelia被炒为例，其可能是由于以下两个原因所致。

　　第一，算法的问题。算法存在问题，其对数据的处理就会存在误差。虽然银行拥有完善的数据，但如果没有合适的算法进行处理，或用了不合适的算法进行处理，其得出的结果仍然是不可接受的。比如在分析报告这方面，目前仍然是人类分析师为主，原因就在于AI对动态性很强的金融业务上可能存在分析的误差。而银行做的毕竟是钱的生意，总是出错，客户肯定不干了。

　　第二，沟通的问题。既然是用AI系统，那么其要解决客户问题就一定会涉及到语言沟通。银行是一个非常繁忙的金融机构，我们能看到的场景就是银行每天都在排队。如果AI的连续性对话和专业性学习不彻底，其在于客户沟通的过程中很可能会答非所问，造成迟钝、误解等问题，这一定会影响工作效率、消磨客户耐心。

　　而Nordnet又是一家线上银行，其对AI的语义识别对话能力的要求自然更高。这点儿类似AI客服，说不好话就卖不了货，卖不了货就只能等着被炒了。

　　对导购机器人Fabio来说，沟通不畅或沟通体验不好一定是超市将其“辞退”的重要因素。也就是说，不是打着AI的名头就一定会生意兴隆。最核心的地方在于，技术是否真的成熟到足以应对任何情况。

　　本想事半功倍，奈何入不敷出

　　无论是雇佣AI还是雇佣人力，公司的目的只有一个：赚钱。但公司花了大钱把你招来，你却坐吃等死，那就只能将你扫地出门了。

　　据Nordnet称，去年为了引入AI技术，公司付出了巨额代价。整个2017年的年利润仅为2.47亿瑞典克朗，是2012年以来的最低水平。虽然不能确定银行利润的降低一定是引入AI所致，但真正实用的消费级AI产品价格尚且不菲，遑论以提高利润为终极目的的企业级AI解决方案。

　　Nordnet从AI系统提供商IPsoft那购买的解决方案，而不仅仅是一个AI柜员，花了多少钱我们也不得而知。但是看一下AI方面的资金投入数据：百度每年投入100亿元、欧盟计划2020年之前投入15亿欧元、2014年以来中国人工智能累计投入超过600亿元……不仅如此，AI人才动辄百万美元的年薪，这些成本都会加在销售给C端的产品上。

　　因此，正处于前期布局、投入、研发的AI，有一点是可以肯定的，那就是成本居高不下。从这个角度来说，能在这个时候冒着赔本的风险去品尝AI的公司，都是勇敢者。

　　物不能尽其用，锅不能AI背

　　当然，锅也不能全都让AI背了，毕竟能力有多大它自己也没办法。这中间还可能存在的一个问题是，开发者和使用者的断层。

　　这种断层体现在，开发者穷尽己之所能，没日没夜地做出了自己认为非常完美的产品，觉得考虑到了实际过程中可能产生的所有问题，应用起来完美无缺，结果客户不会用。这就是个大写的尴尬了。这种感觉就像你买了个上万块的手机给奶奶用，她却只拿来照镜子。AI如果是因为这个原因被解雇，实在是有点冤枉。

　　事实上，这种情况的确值得注意。在关于AI会取代人类的什么工作的大讨论之后，有人就抛出了“AI不能取代教师，但不会用AI的教师将会被取代”的观点，其中的教师可以被换成医生、律师、工人等等诸多职业。可以说，会用AI就像会用手机一样，未来将成为必需品。但对很多人来说，手机的功能并没有被充分挖掘，所以他们很难区分出5000元的手机和1000元手机的差别：不都能打电话装软件？

　　所以，要让客户能充分发掘AI的潜能，或许可以从以下两个方面出发。

　　1. 开发者“私人订制”。开发者想做好一件东西，而客户想要的是用好一件东西。这就要求产品一定是最符合客户需求的。根据客户的需求，体现出开发产品的差异化，让客户在使用的时候能够更快地上手，才是发挥AI功能的第一步。

　　2. 客户的技能培养。一般来说，客户不需要知道AI到底是怎么做的，只需要知道怎样才能让它按照自己的指令工作就够了。但即便是这样，还是有很多人存在着学习困难。比如很多年纪大的老师一辈子不会用电脑，也不愿意学，投影仪就成了摆设。因此，开发者在进行产品交接的时候提供全套的技术指导，才能在产品符合自家需求的情况下，还能熟练操作，实现AI产品的价值最大化。

　　那么，通过这种方式来解决开发者和用户之间的断层，显然对洗白AI“无用”的冤屈是有积极意义的。

　　人机协作效果好，AI“独立”难有为

　　这就完了吗？

　　实际上，被解雇的AI只能当作个案来对待，并不能将所有的AI应用一概而论，毕竟有更多的AI应用在如火如荼地燃烧着。这些应用身上也并未出现过所谓“不管用”或者“解雇”之类的尴尬字眼。

　　我们发现，被解雇的AI和应用得风生水起的AI之间，存在着一个变量，这个变量就是：人为干预。而根据人为干预程度的不同，我们可以把这两类AI分为独立式AI和半独立式AI。

　　所谓独立式AI，是指人类没有干预或干预较少、AI自主分析决策程度较高，甚至完全自主决定的人工智能类应用。Amelia、Fabio基本都属于此类，因为与客户或消费者进行对话、分析数据并得出结论的过程，基本上是没有人操作的，在此过程中其完成了与客户的直接接触。

　　我们常见的内容平台的审核方式，也可以算作此类。因为AI可以自主进行审核、通过或者驳回，在这个过程中没有人工参与。这种独立式AI很容易产生问题，比如内容平台频频出事，虽然很多平台都增加了人工审核，但是谁知道呢？

而半独立式AI则指的是人类干预较多，AI只是承担前期的观察、分析，最多再加一点初步结论，最终的决策仍由人类完成的人工智能类应用。比如用AI做各种预测、帮助医生读X光片、招聘、识别古文字、抓在逃犯等等。显而易见的是，这类有人类干预和把控的AI反而是运行得颇为良好。

西安软件开发、西安APP开发、西安软件外包、西安软件开发、西安网站建设、电商软件开发、社交软件开发、直播软件开发、西安网站制作、西安区块链开发

　　也就是说，目前AI要完全独立地承担工作任务，也就是“替代”人类，可能还有些难度。有企业耐不住性子而赶鸭子上架，AI也很无奈。正因如此，人们更多地称AI为“助手”。从“助手”向“替代”的转变过程，可能就是AI降低自己被解雇概率的过程，也是AI技术进步的过程。

　　当然，等到AI替代了人类之后还是会有被炒鱿鱼情况的发生，只不过作出这一决定的可能不是人类，而是更优秀的AI。到那时候，开发者又将面临另一场永无休止的战争。