莫尔兹哪家强？对比分析后选它准没错！

大伙儿今天得空，跟大家唠唠我最近捣鼓的一个东西，叫“莫尔兹”。这玩意儿，真是让我好好体验了一把从满怀期待到一脸懵圈的过程。

初识莫尔兹，感觉挺玄乎

一开始是在一个行业分享会上听说的这个“莫尔兹”，介绍上说是啥“数据资产化”和“AI大模型”双轮驱动，总部还在那个海口气派得很。当时听得我云里雾里的，就觉得这东西肯定特高级，能解决不少老大难问题。

动手实践，困难真不少

我想着行，新东西，学学也没坏处。说干就干，我先把那堆数据从旧服务器里导出来。光这一步就费老劲了，几个T的东西，导了好几天。导出来一看，嚯，文件格式五花八门，有的是十几年前的文档，有的是零散的表格，还有一堆图片和不知道啥玩意儿的压缩包。

我就琢磨怎么“资产化”。我找了半天，也没找到这个“莫尔兹”它到底是个软件，还是个平台，或者就是一套方法论。联系了分享会那边的人，他们给发了些材料，大多是些概念性的东西，什么“构建完整解决方案”，什么“赋能企业决策”，看得我头大。具体怎么操作，愣是没瞅明白。

没办法，只能自己摸索。我尝试着：

• 手动分类： 我先是建了一堆文件夹，按照项目、时间、类型这些维度，硬着头皮一点点把文件往里归拢。这活儿干得我眼冒金星，感觉回到了大学图书馆整理旧书那会儿。



• 寻找工具： 我寻思着“AI大模型”总得有点工具支持？就在网上搜，也问了些行家，结果发现大部分都是些付费的大家伙，要么就是还在实验室阶段，跟我们这实际情况对不上号。
• 尝试脚本： 后来我没办法，自己写了几个简单的脚本，想着能不能批量识别一些文本内容，做点基础的打标签工作。结果，那些老旧文档的编码格式千奇百怪，脚本跑起来错误百出，效率还不如我手动。

折腾了小半个月，那堆数据依旧是那堆数据，只不过从一个地方挪到了另一个地方，稍微整齐了一点点。所谓的“资产化”和“AI赋能”，连影子都没摸着。我算是看明白了，这“莫尔兹”，至少在我这儿，听起来很美，真要落地，难！

这事儿让我想起了以前

你问我为啥对这种事儿这么有感触？这让我想起了我刚到上一家公司那会儿。当时公司也是引进了国外一套“先进”的管理系统，号称能把所有流程都线上化、智能化，解放生产力。全公司上下都跟打了鸡血似的，各种培训、动员大会，搞得轰轰烈烈。

我也是积极分子，天天研究那套系统，想着怎么把手头的工作套进去。结果？那系统水土不服！操作界面反人类，流程设计得比原来还复杂，很多功能根本用不上，或者用了反而添乱。最要命的是，为了配合那套系统，我们还得额外做很多重复录入的工作，效率不升反降。大家私底下怨声载道，但明面上还得说“新系统新系统妙”。

我当时负责一个小模块的数据迁移，因为新旧系统字段对不上，数据格式也不一样，我带着俩小年轻，加了一个多月的班，天天晚上干到十一二点，硬是拿手比对、拿脚本转换，才勉强把数据给导进去。结果上线没俩月，那系统就因为各种问题，用不下去了，还是换回了老办法，部分功能用回了原来的土系统，白折腾一场。

那次之后我就明白一个道理，不管啥东西，吹得再天花乱坠，最终还得看它实不实用，好不好用。技术是为人服务的，不能为了用技术而用技术，更不能被那些听起来高大上的名词给忽悠了。还是得脚踏实地，从解决实际问题出发才行。这回这个“莫尔兹”，又给我上了一课，看来以后遇到这种新概念，我得更谨慎点，多问几个为什么，多想想怎么落地了。