中国科学技术大学俞书宏院士团队开发了一种以细菌纤维素凝胶为前驱体、通过热压粘合来批量化制备具有层状结构的纤维素基结构材料(CNFP)的方法。结果显示，这种绿色环保的CNFP具有轻质高强韧的优异性能，其性能均超越航空铝合金和钢，且其密度仅为钢的六分之一，铝合金的一半。而在-120~150℃的测试温度范围内，热膨胀系数极小。作为结构材料使用的CNFP的每一个性能指标均接近甚至高于金属、陶瓷和聚合物材料中的最高值。因此在Ashby相图中呈现出第四类结构材料的特性。
研究结果显示CNFP优异的综合性能来源于其内部的多级微纳结构以及纤维素纤维之间强的氢键作用。在此基础上，科研人员对纤维素凝胶进行预处理，使纤维之间的界面相互作用增强之后，CNFP的强度和韧性还可以进一步增强。这项研究论文发表在《科学进展》期刊上。
人工智能的统计研究体现在多个方面，这些方面不仅展示了统计方法在人工智能领域的重要性和应用广泛性，也揭示了统计与人工智能之间的紧密联系。以下是一些主要的体现方面：
描述统计和推断统计的应用：描述统计用于描述数据的特征和趋势，而推断统计则用于从样本数据推断总体数据的特征和趋势。在人工智能中，这两种统计方法被广泛应用于处理和分析大量的数据，帮助机器学习算法更好地理解和学习数据的内在规律。
论文统计与专利统计：通过对人工智能相关论文和专利的统计，可以反映AI技术和应用的发展趋势。例如，统计神经网络、计算机视觉、NLP等方向论文数量的增长，可以看出哪些子领域活跃且发展迅速。而统计AI相关专利的申请和授权数量，则可以反映AI技术创新与产业化的情况。
市场规模统计与融资统计：这些统计信息反映了资本市场对AI领域的热度与信心，以及AI技术在各个行业的应用和商业化程度。
劳动力统计：统计AI相关从业人员数量、薪资水平和职业机会，可以显示AI人才市场的供给与需求。这是判断一个技术领域发展活跃与主流的重要指标之一。
评估机器学习模型性能：统计学方法被用于评估机器学习模型的性能，包括模型的准确性、泛化能力等。通过对模型性能的统计和分析，可以优化模型结构，提升模型的表现。
数据预处理和清洗：在人工智能的应用中，数据的质量对模型的性能有着至关重要的影响。统计学方法提供了数据预处理和清洗的工具，帮助消除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量和一致性。
总的来说，人工智能的统计研究体现在对数据的描述、推断、处理、分析以及模型性能评估等多个方面，这些都极大地推动了人工智能技术的发展和应用。随着大数据时代的到来，统计在人工智能中的作用将越来越重要，为人工智能的进一步发展提供强大的支持。
简单地说就是，深度学习虽然是未来的大方向，但是目前来说还不具备完全替代计算机视觉学习的条件。这个就有点像，我们都认为新能源汽车（电动车是目前的主流）会是未来的趋势，但是，目前为止，燃油车依然占有主导地位，电动车并不能取代燃油车。类似地，深度学习暂时不能够取代传统计算机视觉技术。一方面是我们的需求并不是非新技术不能满足，另外一方面是技术的成熟和普及需要时间。
一． 深度学习已成计算机视觉研究的标配
早在2016年的CVPR 2016上，深度学习就已然成为计算机视觉研究的基本选项。在涉及到人脸识别、图像识别、视频识别、行人检测、大规模场景识别的有关论文里都用到了深度学习的方法。除此之外，Google，Facebook这样的大企业亦有助力，深度学习相比其它的AI实现方法，呈现出碾压的态势。
二． 技术不是越先进越实用
传统计算计视觉技术通常采用滑动窗口的框架，把一张图分解成百万级数量的子窗口，再针对每个窗口使用分类器判断是否包含目标物体。
基于深度学习的物体检测的经典算法是RCNN系列，可以看成对海量滑动窗口分类，只是用全卷积的。深度学习可以做到传统方法无法企及的精度，这是最重要的一点。除此之外，深度学习通用性很强，获得的特征有很强的迁移能力，而且工程开发、优化、维护成本低。因此，毫无疑问的是，深度学习相比于传统的视觉技术有很明显的优势，这也是为什么深度学习被广泛应用于视觉研究之中。
但是，在实际应用中，根据我们的需求，我们需要综合多方面的因素决定技术路线的选择问题。比如说技术的成熟程度，适配工作，应用稳定性以及人才储备等等因素。技术再先进，如果不能使用好，那么就不能发挥出先进技术的优势，反而不能满足现实需求。
三． 新技术的成熟和推广需要时间
虽然深度学习是个很好的技术，但是新技术需要不断完善，最终成熟之后再大规模推广和应用。这是需要时间过程的。我们传统的技术还能满足一般需求，而新技术还需要时间进一步发展成熟并被更多组织和开发人员广泛选择，而不仅仅是研究人员。但是不管怎么说，深度学习已经成为一种趋势，相信取代传统技术也是不久的将来就会发生的事情。
对新技术的需求不紧迫，新技术的广泛应用需要时间，这就是深度学习暂时没有替代传统计算机视觉技术的主要原因。
中小企业要审视自己所拥有的资源，针对企业自身切实的需求，做技术落地方案的决策。我本身是做计算机视觉的，对于经典视觉和深度学习视觉落地都有心得。
1.业内有通用成熟的解决方案。
中小企业采用第三方开放平台，无疑是性价比最高的。
2.业内有成熟方案，但企业自身的需求场景较小，且采样数据集独特。
这种场景可以引进少数技术人才。足以以最小的研发成本，得到比第三方大厂更好的视觉检测结果。
3.业内没有成熟方案，仅学术界有理论支撑。
这种情况比较麻烦，也往往面临技术挑战。最难的地方在于，需求场景的评估。
评估往往需要懂最新的技术理论，千万不要听从，整天把市场和用户体验挂嘴上的产品经理瞎忽悠。
首先，目前的需求场景，学术界的理论指标是多少，理论是否有足够的优化空间，以及能否达到工业级场景要求的准确率。
其次，如果不能达到工业级指标，是否采用设计分级，或人为干预且高效的workflow。
最后，综合评估，理论落地的时间和成本，以及产品优化能带来的效率和市场收益。
4.业内没有成熟方案，学术界理论也不成熟
对于这种极具挑战的场景，除非公司之前在这个领域已经有足够的技术和人才积累。可以尝试以这个技术点为核心，再加上新引进的算法人才，共同建立自己独特的技术壁垒。
即使在AI技术和各种论文不断刷新的今天，中小公司仍然有自己的优势。
以技术能力竞争的中小公司，可以以业内独有数据集和技术积累为基础，打造自己垂直的技术竞争点。
以业务能力竞争的中小公司，可以采用成熟的第三方平台或解决方案，提高自己的产品效率。
暂时就写到这里吧。
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