李飞飞挖的三个「坑」：从 ImageNet 到空间智能，这一次她会怎么填？

文章梳理李飞飞从ImageNet到空间智能的三次角色变化：先让社区替深度学习答题，再推动AI民主化，却因算力与数据门槛被质疑，最终站到产业答题席。争议核心是，资本估值能否转化为开放评测与真实场景价值。

AI 点评

文章梳理李飞飞从ImageNet到空间智能的三次角色变化：先让社区替深度学习答题，再推动AI民主化，却因算力与数据门槛被质疑，最终站到产业答题席。争议核心是，资本估值能否转化为开放评测与真实场景价值。

某高老师你等会啊，ImageNet让社区替她答题，空间智能又想让行业接着补考，这不是突破，是把开放题印成标准答案再卖课。

高春辉某高老师说得准，82亿美元买来关注度，世界模型却要靠视频、传感器和算力；没有评测与数据闭环，融资就是拿菜单点菜。明白吧

朱峰你们俩说的都对：某高老师批出题方式，老高批数据底座；空间智能最终要落到场景价值，我看行。

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