原创<br> 恰同学少年：DigiX极客校园大赛领航的AI远征( 五 ) 原标题：恰同

最大的区别在于，校园开发者对创新的理解和认知。

学术体系下的创意往往不会局限于某个具体的商业需求，而是倾向于关注前沿科学成果，鼓励跨学科、全场景的协作与创新，有时还涉及许多现实商业中未曾覆盖到的领域，比如利用AI解决农业低效问题。

很多科技公司在本身业务范围的限制下，其开发者生态的包容性、资源储备、技术实力往往难以满足校园创新所需要的广度和深度。

另一个不同则体现在工程能力的差距。具体到创意实现的进程里， AI开发就不仅仅是理论层面的探索，而对开发者的工程细节、部署能力等提出了更高的要求。如果开发者本身的经验不足，加上基础条件缺失，很有可能流于理论，使得创意难以被系统化地直观验证，造成“创意牛逼落地难”的局面。

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另外，校园AI力量在数据、算力等资源上有着天然的短板。 AI开发的前提是要在各种端口收集和处理数据，以保证训练成果的有效性。而当前的情况是，大数据资源基本掌握在互联网科技巨头手中，经过脱敏等方式分享给学界，注定是一个缓慢而艰难磨合的过程。

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