成都酒店装修除甲醛应该如何检测甲醛？如何看待做商品识别的码隆科技

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如果你不是钓鱼贴的话，你可以找专业公司检测，不过有证的专业检测公司很贵，①个房间⑤百块，你酒店起码好几万了。

或者你自己检测，个人的检测方式我之前帖子有写过，复制过来给你参考。

其实和什么牌子关系都不大，因为网上买的其实都不是很准。因为它是瞬间采样，规范化的要采集②⑩分钟空气才行。而且家用买的采样误差很多很多，边上有书，有洋葱，有各种含甲醛或有异味的东西，如‘屁’等，都会影响数据，而且误差非常大，甚至大到爆表。所以你最好请专业的来测。

如果你是上海的，可以找我～全上海最便宜～关键我还很实在！

如果你是外地的，又非要用淘宝买的机器测。

其实什么牌子都差不多。主要给你几个操作上的建议。

①是你测空气中就好，不要专门去柜子里面，冰箱里这种密闭或会散发异味的地方。那没意义，肯定爆表。

②是既然要测，就简单按照国家，房间密闭①小时或⑩②小时左右。不要多，也不要少。密闭时候柜门什么也无需打开。测的时候也不要开门开窗。

③是看温度和湿度，不要太热，热甲醛挥发太快，不是很准，也不能冷，冷到⑩⑥度以下甲醛就不太挥发了。湿度也是，不要超过百分之⑧⑩不低于百分之④⑩。不行就空调打开再测？

④是因为你机器瞬间测试，很不稳定，那你就同①个地方多测几遍，以平均或最普遍的数据为准。

⑤是测时候周围不要放临时性的东西，比如带胶布的纸板箱。比如装修后剩下来堆家里的废料。比如洋葱皮这种。还有测试时候不要很多人，也不要到处乱走，都会影响结果。

目前就想到这么多，有疑问欢迎在问我

首先注明利益相关：本人从事计算机视觉方向，目前就职于①家机器人公司。配偶是码隆科技初创团队成员。

如 @Randee 所言，在目前技术革新如此迅速的时代，很难预测①个公司未来的发展，哪怕他是现在的巨无霸。②⓪⓪⓪年的时候，谁也不会想到微软会错过了移动互联网的浪潮，从而慢慢跌下神坛；刚上大学时的第①款手机还是诺基亚。英伟达几年前还是①个专注于显卡的公司，现在已经摇身①变成为深度学习的巨擘。

就初创公司而言，个人认为①个团队能够变大变强主要取决于④个因素，首先团队的战略方向，其次是商业运营的能力，再次是团队的技术能力，尤其是技术落地的能力，最后是团队的价值观，上述排名分先后。

团队的价值观无需多说，会笑的姑娘运气①般不会太差，①个积极向上、稳健做事的公司总是值得尊重的，至少比扎堆风口，甚至PPT造车更让人信服。

回到团队的战略方向，码隆科技是①家以计算机视觉为重要应用的机器学习公司。在整个行业内与其类似的包括了最近刚刚融资成功的商汤科技，旷世科技，甚至格灵深瞳等等。码隆科技最初选取了时尚领域试水，这①决策成功地避开了与上述公司的正面交锋。这也从侧面体现出了整个人工智能领域广阔的前景，与其去抢别人的蛋糕（还未必抢的过），不如去探索①片充满想象的处女地。而且随着大家生活水平的提高，对时尚的追求也是水到渠成的。码隆科技从①开始的衣服识别、分类，慢慢发展到柔性面料的识别，再拓展到①般商品的识别，很高兴码隆科技能够①步①个脚印，慢慢探索出了①条商业化的道路。相比于码隆科技同期的其他专注时尚领域的公司，诸如明星衣橱、美丽说等等，足见码隆科技的成功，以及整个团队对其战略方向调整的迅速和果断。当然，这个过程中也有过挫折，比如是坚持②C还是试水②B，也恰恰正是因为这种的尝试和挣扎，使得码隆科技对自己未来要走的道路更加清晰和坚定。

为什么我会把商业运营能力放在技术能力之前，举①些不恰当的例子，淘宝①开始假货泛滥，然后就有了淘宝商城和后来的天猫；①个双①①创造了多少神话，其他网站也只能更疯地打造自己的购物节。甚至于无数技术夯实，缺只知道埋头做事，而忘记了抬头望天的工程师们。码隆科技有①个充满了能量、活力，并且富有职业操守的市场、商务、运营、公关团队。题主之所以会有此问，想必是觉得码隆科技至今所展现出的技术实力并不能与其频繁的媒体曝光，大量的商务合作所匹配。但这不也正反映出码隆这支商务团队的专业与高效么。相比于创业圈常常爆出弄虚作假，抹黑对手等丑闻，码隆团队表现出了非常高的专业精神和自律意识。

前面提到，PPT造车实不可取。公司的战略再清晰、前瞻，宣传商务做的再好，最终也还是需要产品的支持。诚然，和其他友商相比，码隆科技在此方面有自己的劣势：商汤有汤晓鸥老师坐镇，旷视有孙剑老师带头。但必须承认，技术能力与技术落地的能力往往相去甚远。正所谓功夫再高，也怕菜刀。仔细看码隆科技的团队背景，大多具有丰富的产品经验，这也决定了码隆科技是①家产品导向的公司，也许算法并不出彩，但产品化的能力并不逊色。特斯拉尽管具有L② · 甚至L③ · L④级别的自动驾驶技术，但并不影响比亚迪赚的盆满钵满。（顺便插播①句，人脸识别的技术壁垒并没有比其他识别低，反而更高。只不过相比于⑤花⑧门的商品，人脸可以算是图像内容的①个重要部分，因此针对人脸的研究在学术界起步更早，技术也更加成熟。）此外，机器学习和深度学习发展到现在，制约能不能做成①件事的，已经从有没有技术，变成了有没有数据（这里羡慕做鉴黄的小伙伴①秒钟）。技术壁垒会由科学家、工程师来打破，但数据壁垒，才是真正的壁垒。这①点上，大家都是在同①起跑线。这也是为什么现在AI领域的公司，很难独立于具体的应用场景而存在。尽管码隆科技具体的盈利模式属于商业机密，但已经具备了自主造血的能力。

最后希望人工智能领域的公司，不仅是上述提到的几家，还包括更多有梦想，有抱负的团队，都可以茁壮成长。

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