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你一定听过那个小工识别生产线上的空肥皂盒的故事。
让我简明扼要的将这个故事复述一遍：某大型日化公司引入了一条国外肥皂生产线，这条生产线将肥皂从原材料加入直到包装箱自动完成。不过产品线有瑕疵，个别肥皂盒是空的，这家公司联系厂商后被告知这是设计上的缺陷，无法避免。于是老板要求工程师们解决这个问题，以数名博士为核心形成一个技术攻关团队，耗费大笔资金之后，终于宣告解决。解决的办法是在生产线上安装一套 X 光机进行扫描识别。在另一家私人企业，老板让新来的小工解决问题，小工所用的办法是，找来一台电风扇放在生产线旁边...不知道这个故事是编造出来的还是真的发生过。
在现实中，类似的没有技术含量的解决方案，但是又奏效的确实很多。
国内某个厂商曾经发布过一款日常安排的移动 App , 这个产品的独到之处是能够把语言转化为日程，准确率相当高，曾经一度令人惊讶，不过后来有人证实其真正的做法是：远端用人接听这些语音，然后手工输入进去。所以，准确率不成问题。最起码要超过苹果的 Siri 系统。
又比如某个商务社交应用的名片识别应用，也曾经有网友证实产品发布的初期时候技术还达不到要求，所以有的时候后台是用人工识别。这个产品在初期果然赢得了不少用户的信赖。
再比如验证码(CAPTCHA), 每个上网的人都见过这个东西，我们知道世界上有一些计算机科学家在研究验证码的自动破解工作，而且，屡屡传出各种新进展。不过，我们也不要忘了，世界上还有一个第三世界国家的网民热衷从事的工作叫做「打码」，人工识别各种验证字，效率也很好。据说，为了提升协作效率，有些专门打码的网站已经对外提供程序接口了，要说没有技术含量，他们肯定不承认。
这些有点遥远的例子说完之后，我要说一下我的一位朋友亲口对我说的经历。这位朋友的创业项目是做个电商导购网站，本来想找几个人在算法上下功夫，做商品「智能」推荐后来算了一本帐，成本上抗不住，因为这样的技术人才工资都不低，而且，还要投入一定的服务器，一定时间后才能看到效果。他的解决办法简单直接：找 5 个编辑人员，直接用人工推荐，人力成本极低；效果？当然直接超过了「人工智能」。我问他一旦数据量大了怎么办？他的回答很简单，人的效率还能提升。比算法提升的幅度还大。
这是个复杂的世界。技术含量当然重要，但有的时候在低成本下有效解决问题更重要。
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