「扫地僧」从技术到实用，需要多少个扫地僧？( 四 ) 从技术到实用，需要多少个扫地僧？|扫

而且从难易程度上来讲，去研究那些可以和现实结合的技术是更难的。

应用技术要考虑的变量很多，在实验室里你可以控制变量，但是在外界不可控的因素实在是太多了。

你比方说小蛮驴，风和日丽它能跑，雷暴闪电、高温雨雪，同样也能跑；遇到紧急情况，前方突然有人跌倒，或者闯出来个小动物，它比人还要快7倍做出判断。

对运动员而言，比赛才能提高水平。同样，对技术而言，只有在真实的场景中，技术才能进步。

为什么这两年科技突破很多来自谷歌、亚马逊、阿里巴巴这样的工业界公司？

因为他们身在技术应用的最前线，面对的是真实的世界和真实的问题，技术有真正良性发育的土壤。

「扫地僧」从技术到实用，需要多少个扫地僧？。工业科研兴起，分野就在这里。

我们就不说科学应该造福社会这么大的概念吧，就说一些最实际的。

阿里达摩院的城市大脑，缓解交通拥堵，降低交通事故率，在疫情期间帮助杭州成为全国疫情防控最好的城市之一。

城市大脑的核心技术是云计算和人工智能。

但是有这两项技术，不代表你就能做出城市大脑，当年是王坚博士在杭州交警大队一个数据一个数据的调研，整个团队从实验室里出来，住进了人间烟火里，才把城市大脑初步搭建起来。

很多交通事故发生的原因是非常诡异的，不去采集数据，在实验室里做一辈子也解决不了。

这里面的困难不是技术难关，而是世界真奇妙。

这种问题在实验室里是解决不了的，你甚至都想象不到会有哪些问题。

科技一定要走出来，走到真实的世界里。

再比如达摩院的另一个成果，语音技术。

除了常见的商务办公，达摩院还在努力把它应用到改善听障和语言障碍人群的生活上。

即使这个技术在应用上还不成熟，但是只要在当下和未来，能帮助他们生活得更方便一点点，那就是善莫大焉。