我们看到，种生间去哪儿的创始人庄辰超，原先在旅游行业颠覆世界，今天开始做便利店。

我们知道，式分离人工智能在美国已经研究几十年，式分离但依然很难看到盈利的希望，商业化落地依然面临尴尬局面，创业者的游戏都是资本推动的，资本是逐利而短视的，如果游戏的结果是一直是无底洞的投入换不来真金白银，游戏就很难玩下去。让迷通过技术手段的过滤和机器学习在内容产业领域也正在成为BAT的标配与必争之地。

但即便是这些巨头的人工智能助理，干湿它们的服务范围基本定位在信息检索，资讯收集获取，而无法搞定相对复杂一点的问题。对于创业者来说，种生间一旦科技巨头都在开足马力，种生间加大火力，在进行人工智能布局的时候，创业公司与巨头相比，在人才储备与数据、用户、流量、资本不在一个档次，贸然进入这个赛道，结果是可以想象的。当前人工智能还停留在学术层面：式分离投资回报率不对等另一方面，式分离当前人工智能的深度学习在语音和图像以及自然语言处理的应用方面虽有进展，但更适合在搜索引擎和学术、信息流内容数据推荐方面，还无法应用在许多普通用户的产品上面。

让迷甚至有人激情万丈的喊出：“创业就去搞人工智能”。比如对于今日头条这家从诞生之初就自冠以人工智能属性的公司，干湿其基于数据的推荐算法驱动机制尽管带来了低俗的标签，但却俘获了海量用户。

其次，种生间人工智能基本上是被巨头推动的。

早前创新工场李开复指出，式分离硅谷各公司在用“不合理”的价钱去挖人，给刚毕业的人工智能领域博士都能开出超过200万到300万美元的年薪。打开Google的时候，让迷用户会立马注意到LOGO和搜索框。

提升UI的可理解性杂乱的UI会让你的用户信息量过载：干湿每增加一个新的控件(按钮，文本、图像)都会让你的整体设计的混乱度再上一个新的台阶。所以，种生间通过恰当的视觉反馈让用户明白正在发生什么，是很有用的。

式分离留白的力量源自于用户有限的注意力和记忆力。 减轻用户疑虑文案和用户场景、让迷界面上下文有着紧密的关联。