生成式AI能够提升我们的工作效率，但目前仍有不少问题，如：1）应用端不成熟；2）无法突破数据、敏感性的限制；3）使用受限；4）对用户要求较高。
应用端还不成熟
• 需要不断摸索方法并总结和标准化才能真正的提升效率，因为很多场景对我们日常工作是低频的，例如画图，想要通过生成式AI生成符合我们要求
的图需要不断调试，前期要花费大量的时间。
无法突破数据、敏感性的限制
• 以做二手为例，底层逻辑是通过企查查、天眼查、维基百科等发起请求并给予查询到的内容进行整理，很多信息在搜索引擎上查找起来也是比较费
劲的
• 以MindOS为例，它所查询的数据基本是非常公开的数据，而很多我们常用的数据在公开渠道查找比较困难，未来即使有行业大模型，受版权等限制
这些数据仍不会是公开数据，或许私有化的垂类大模型能够做到整合私有化的数据并提供输出
