總原則：平衡實用與科幻。
業務方向：由于深度學習的爆發，僅CV方向就有大量算法在井噴：人臉、表情、動作、肢體、車輛、遙感、場景、通用物品、SLAM。對任何一種方向的錯誤投入，都可能導致一家創業公司成為炮灰。在這種情況下，能找出靠譜方向的人就顯得尤為寶貴。技術從來不等于商業價值，只有被恰當利用的技術才可能帶來巨大的回報。
這里面的關鍵點有兩個：1. 應用場景 2. 商業模式。前者需要在眾多可能的方向中發現需求最強烈、應用條件最成熟的那個；而后者則需要扼住業務鏈中最有價值的一環，使利益最大化。網頁搜索技術最初只是通過網頁間相互引用判斷網頁重要性的算法。如果當初只被用來計算科學論文的排名，那么可能永遠都沒有Google。而如果不是李廠長一怒之下直接向C端用戶開放和競價排名，百度可能還是為門戶網站提供站內搜索工具的小公司。算法轉化到產品面臨的挑戰：算法到底有沒有達到可應用的臨界點？哪里有痛點強烈的場景？就算找到一個應用行業，能不能賺到錢？
曾經有一篇論文是讓圖像識別技術幫助醫生看X光片。作為研究方向，這是值得加油的。但作為業務方向則是另一回事：算法準確性能達到醫生水平嗎？是否只適用于特殊場景下？看片對醫院來說，是否是一個亟需解決的痛點？政策法規是否允許機器代替專業醫師？節約出的人力成本，是否能帶來足夠的回報？向醫院提供硬件設備，還是向患者提供在線自助讀片的服務？每一個約束條件背后都是巨大的不確定性，而約束條件的交集，就是AI同行們正在嘗試的航向，隨時可能觸礁。
馬云的淘寶就是黃網（中小企業聯系方式網站）擴大版，做一個事并去發現其潛藏的趨勢很重要，比空想“趨勢”要重要。AI公司“船長”的必備素質：開創業務方向并不是容易的事，而具備足夠素質的人尤其稀缺。這需要：行業視野開闊，做導購APP還是圖像增強，是2C還是2B，做金融還是電商？如果對各種行業運作方式沒有足夠的了解，是不可能找到適當的應用場景的。能提出恰當的解決方案。這一方面要求對原材料（算法）的邊界有足夠的了解，另一方面需要對應用場景和用戶需求有深刻的認識，同時還需要對構建解決方案的有清晰思路。只有這樣才能做出技術上可行，同時讓用戶相見恨晚的產品。是做工具還是平臺，做在線服務還是APP？構成這個產品的要素有哪些，技術是否可能被繞開或替代？如果不能讓技術再業務鏈上占據最有價值的環節，即便找到應用痛點，最終也可能為他人做嫁衣。足夠的心理準備。如果前3條都是能力限制，那么這一條可能才是攔住優秀人才投身AI行業的最大障礙。
AI行業至今還沒有清晰、確定會帶來產業革命的模式。目前所有的AI公司（我司、曠世、依圖、格靈深瞳...）都是探礦隊，聚在AI這座礦山上各展神通拼命挖掘。盡管偶有所獲，但心目中尋找的巨礦還遠沒出現。是堅持還是放棄？離開熟悉的水域，撲向煙波微芒的大洋深處，沒有在業務忽起忽落中來回折騰過，在夜深人靜之時輾轉反側過的人很難面對這種不確定性。這么看來，有過創業失敗經歷的人可能更適合。
尋找機器代替人工的平衡點是政府的事。物理。客戶愿意為有價值的服務買單，告別免費時代：得到：細分市場：客戶指定平臺讀指定的書錄成音頻來聽。前程輸電。手機感知氣溫變化：傳感器。因為與其知道氣溫變化，為什么不深化這項服務呢？
整合比如氣溫，天氣一類的數據，直接給出服務。通過傳感器收集氣溫濕度等的環境數據，以及人體數據，給出科學的健康養生建議。
