我试用了下Anker的产品，本书使用体验还是不错的，至少我的100元押金是暂时不打算退了。

也就说是说，天和同龄AI当前目前跟学术关联性很高，天和同龄而且更多是停留在学术研究层面，但技术与学术研究要应用到一些产业或行业从规律来看都需要几年甚至几十年的时间，不能简单地靠普通商业思维去打通。去年五月份，人拉美国排名前15名的移动软件开发商，发现下载量同比下跌了两成。

在硅谷，开差英特尔、谷歌、GE、facebook等是最活跃的投资者。这体现出，本书创业者拼技术要拼过巨头很难，另一方面，人工智能类创业公司想做大了被收购的概率相对于其他拼商业模式的公司或许也更难。天和同龄人工智能(AI)应该是今年科技行业的最热门领域之一。

从当前看来，人拉如果没有清醒的认识到现状，资本疯狂助推，创业者贸然入局会把AI的泡沫越吹越大。在AlphaGo之外，开差Google不久前又发布了神经机器翻译系统(GNMT)，开差并且将其投入到了难度系数颇高的汉语-英语翻译应用中，Facebook扎克伯格甚至表示人工智能就是下一个十年路线规划的核心。

但要知道，本书普通的创业者在数据层面跟互联网巨头根本没得比，本书而深度学习的强大在于非结构化大量数据的特征提取，创业者在数据层面的欠缺往往只能给别人提供API服务，因此这一领域可能很难支撑一个独立的公司，它更适合作为巨头未来战略下的一个部门或环节。

但最重要的是，天和同龄基于用户特定场景需求的逻辑理解能力以及颠覆性的商业模式方面，人工智能的应用还没影儿。共享单车的有些账是算得出来的，人拉但有些账就算不出来或者说估计不清楚的。

当然，开差企业可以派出人员，开差及时维修，但这么漫山遍野，路边墙角，到处扔得都是，怎么维修得过来?如果大量扩充队伍，又会付出多大成本?这恐怕也是一时难以估量的。随手一扔，本书胡乱抛弃，刮掉号码，加上私锁，扛回家中……报道很多，照片不少，毋庸赘述

托比研究进一步对汽车后行业的获投企业的轮次进行整理得出(如图表《2016年度汽车后B2B行业获投轮次分布情况》)，天和同龄天使轮2家，天和同龄Pre-A—A+轮12家，B轮3家，E轮1家。从轮次的获投情况可以看出，人拉目前我国生鲜食材流通领域的B2B平台依然处在前期的生长阶段，人拉其中美菜网的D轮融资事件，深耕在上游土地流转的土流网战略布局蔬东坡事件、小农女及天平派获投B轮事件、渔业B2B平台海上鲜挂牌新三板等事件也为行业的向前发展增添了动力。