其实这事儿没那么复杂，很多朋友听到“区块链”和“人工智能”这俩 buzzword，可能就感觉像上天给你抛来了两个看似高大上的玩意儿，其实它们的结合，能给很多行业带来革命性的变化。我之前也曾在这方面深耕过，走过不少弯路，今天就给你掰扯掰扯，怎样选一个适合自己的区块链人工智能平台。
首先要说，新手进入这个领域的时候，往往是个瞎子。有些人听说某个平台好就跟风，最后撞了南墙才知道没用。以下三个问题你得避免。
第一，别信那些“完全免费”的平台。区块链技术本来就贵，人工智能需求资源也不少，流量大了基本都要收费。比如我之前试过某个号称“永久免费”的平台，结果跑了几个月后发现数据使用费居然是一笔不小的费用，搞得我后面只好自己再开发工具，真是亏大了。
第二，别随便选用“自以为是”的平台。某些平台的技术架构是所谓的“黑箱”，你根本不知道它如何运作，后续的数据跟踪或者模型训练也无从谈起，这时候平台技术的透明度就显得尤为重要，切忌被表面的光鲜亮丽所迷惑。
第三，货比三家吧！很多人觉得找一个看似有口碑的平台就行了。其实很多时候，适合自己的才是最好的。我当时也是，多方对比了几个主流平台，才找到一个性价比高的方案，不然基本都是花了大价钱也达不到预想效果。
接下来的几个要素，你可得好好琢磨琢磨。这里有几条经验，是我自己在使用过程中总结出来的。
首先是技术能力。很多人认为照搬别人的代码，随便组合模型就行，结果往往是最终的效果远不如个人自行开发。比如我之前选用的一个平台，支持多种模型的训练。刚开始觉得方便，后来发现，使用起来没什么灵活性。到了后来，为了适应我的需求，我不得不重新找人编写模型，白白浪费了大量时间。
其次是社区支持。一个好的平台肯定有活跃的社区，很多问题在使用过程中，很容易就有前辈跟你分享经验。我当时用了一个社区不活跃的平台，遇到问题就是叫天天不应、叫地地不灵，弄得我推翻重来。后来找到一个市面上反响好的平台，社区氛围非常热烈，能在上面看到别人的提问和解决例子，真心觉得这对我的项目帮助太大了。
再者，数据安全性。你使用这些平台时，数据肯定是最重要的资产之一。哪怕是小数据，也可能因为信息外泄而遭受巨大的损失。有些平台虽然接口丰富，但背后的数据保护非常薄弱，这时候建议你多做调研，看看是否有过泄露事件，不然可就得不偿失。
其实，使用平台的过程也是个不断学习提升的过程。接下来分享几个我使用中的实用技巧。
首先，利用好平台的文档和示例。在你刚入门时，千万别好高骛远，试图挑战太复杂的项目。可以从文档中的示例入手，先对基本流程有个认知。设置好环境、配置好依赖，这些基本功得打扎实。我之前就是盲目闯，结果因为一个小小的配置问题花费了几周的时间。
其次，参与相关的研讨会和线上活动。行业信息更新很快，平常盯着某个技术本身不动，实际上是个倒退。个人参加了一些线上线下的活动，听到不少前辈分享，不过在选择活动时你还得小心，因为市场上鱼龙混杂，别被无用的信息淹没。
最后，建立反馈机制。无论选择哪个平台，在项目中都要及时记录问题和解决方案，特别是模型的训练过程。你会发现，过程中的很多反馈能在未来的项目中帮你省不少事。我在早期没有这个习惯，结果很多错误到后来都无法追溯，耗时耗力。
好啦，最后说几个行业内的潜规则，这些可是需要小心的。
第一，某些平台的所谓“技术顾问”，其实是个鸡肋角色。他们会承诺提供一定时间的免费咨询，实际上很少能给到实际有效的策略，没人能了解你的业务需求，因此别轻信。有一次我就因为相信了这种鸡肋的服务，浪费了不少的时间。
第二，使用开源框架时，需要时刻关注其版本更新。很多人觉得开源就是趁机用就行了，其实不同版本之间的差异会影响到很多接口和功能，版本一旦不兼容就得花不少时间去调整，费力不讨好。
第三，此行业的变化特别快。身边很多人看到某个平台风头正劲，急着模拟搬来，但实际上这并不适合自己。因此，从一开始，你就得为自己的选择做好充分的研究和考量。
总而言之，针对区块链人工智能平台的选择和使用，最重要的还是摸清楚自己的需求。希望各位兄弟姐妹在做时能谨记这些经验，别走我之前走过的弯路，少犯些傻，才能更快上手，推进自己的项目。如果还有其它问题，随时欢迎交流，我这边也很乐意帮忙。
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