机器学习中的“真任务”与“假任务”本质解析，助你厘清视觉算法发展趋势：
• 真任务（real tasks）指系统的最终目标，像机器人完成清洁、3D重建、AR/VR应用等端到端解决方案日益普及。
• 假任务（fake tasks）是中间步骤，如分类、检测、SLAM等，虽非终极目标，但仍具关键价值，尤其在UX、可解释性和工具搭建方面。
• 经典视觉任务如目标检测，虽逐渐被端到端方法取代，但在特定场景（如社交平台人脸标注）仍不可或缺。
• SLAM多数场景为假任务，存在少数应用（密集SLAM用于建筑设计3D模型）为真任务。
• 虽假任务可能被边缘化，但它们为实现复杂真任务提供必要支撑，且经济价值与安全性考量保障了其长期存在。
• 未来空间智能依赖多任务协同，单一端到端并非万能，假任务依然是不可或缺的模块化构件。
深度理解任务本质，有助于设计更高效、可解释且安全的 AI 系统，避免盲目追求端到端，稳步推进应用落地。
详情及 Ross Girschik 讲座幻灯片🔗 drive.google.com/file/d/1VodGljuEhBKwZIXQwN-ApH6g2wBAVAdK/view
原文讨论串🔗 x.com/gabriberton/status/1949598744682299684
机器学习 计算机视觉 SLAM 端到端学习 人工智能 视觉任务
