北京
2023年Gartner调研显示，85%的AI项目在生产环境中撑不过两年。不是算法不够聪明，是死法太一致——像一群人在迷雾里造桥，有人画图纸，有人搬钢筋，没人确认河在哪。
坑一：把"概念验证"做成"概念膨胀"
我见过最典型的一个案例：某医疗AI团队立项时想同时做影像识别、病历分析、用药推荐三个模块。6个月后，代码仓库里有47个未完成的功能分支，没有一个能跑通端到端。
问题清单长得惊人：太多功能、过度复杂、边界模糊。 这像什么呢？像你去餐厅点了一道"融合菜"，结果厨师把川菜、法餐、日料全扔进一锅。
原文给出的解法很朴素：先造一个能用的简陋版，再迭代。但多数人做不到——因为"简单"在汇报时不够性感。
坑二：代码写了一半，才发现问题问错了
另一个高频死法是：团队还没搞清楚"要解决什么"，就已经在调参了。这导致方向混乱、方法错误、结果糟糕的三连击。
一位ML工程师在复盘时说过：「我们花了三个月优化模型准确率，后来才发现客户真正需要的是解释性，不是精度。」
两个必须回答的问题被跳过了：问题到底是什么？怎样算成功？ 就像有人给你一把锤子，你立刻去找钉子，而不是先问"我们要修椅子还是拆墙"。
为什么聪明人重复踩坑
这两个错误的共同点是：它们看起来不像技术问题。立项评审时，没人会反对"做大一点"；写代码时，没人会觉得"我再想想"比"先跑起来"更高效。
AI项目的失败很少发生在训练阶段。它死在更早的地方——需求文档的第一页，或者第一次用户访谈被省略的时候。
你最近接触的AI项目，是在解决真问题，还是在用技术复杂度掩盖问题本身的模糊？
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