行業(yè)察內(nèi)參VolVol.01《AI轉(zhuǎn)型訪談錄》是由騰訊研究院發(fā)起的一個(gè)開(kāi)放研究項(xiàng)目，希望在人工智能加速推進(jìn)產(chǎn)業(yè)和社會(huì)轉(zhuǎn)型的背景下，發(fā)現(xiàn)和識(shí)別那些已經(jīng)站在變革前沿的企業(yè)和個(gè)人，通過(guò)100個(gè)先鋒實(shí)踐訪談，記錄他們推進(jìn)AI轉(zhuǎn)型的深度思考與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為更多組織提供可借鑒的AI轉(zhuǎn)型路徑參考。 03重新理解Agent的邊界與潛力｜AI轉(zhuǎn)型訪談錄· 20從AI原生看AI轉(zhuǎn)型：企業(yè)和個(gè)人的必選項(xiàng)｜AI轉(zhuǎn)型訪談錄· 36【附錄】關(guān)于2049年，凱文·凱利的85個(gè)預(yù)言· 67相信這些從個(gè)人躍遷到企業(yè)變革，從工具應(yīng)用到行業(yè)探索的深度思考，將為您的AI轉(zhuǎn)型帶來(lái)切實(shí)啟發(fā)！騰訊云小助手還特別準(zhǔn)備了本期內(nèi)容相《AIGC+教育的創(chuàng)新應(yīng)用趨勢(shì)與機(jī)遇》《騰訊青少年人工智能教育方案》《Deepseek+混元大模型解鎖醫(yī)院AI應(yīng)用的N個(gè)場(chǎng)景》《騰訊影像AI助力醫(yī)療資源上下聯(lián)動(dòng)》《金融業(yè)智能風(fēng)控實(shí)踐白皮書(shū)》《騰訊金融業(yè)客服解決方案》《智駕地圖市場(chǎng)研究報(bào)告2025》《AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)下座艙演進(jìn)趨勢(shì)與實(shí)踐》《2024年騰訊云智慧傳媒行業(yè)數(shù)智化白皮書(shū)》《Agent框架下的媒體內(nèi)容供應(yīng)鏈與效能倍增體系》行業(yè)通用《AI原生云建設(shè)與加速指南》《RAG技術(shù)應(yīng)用與實(shí)踐》《行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系及能力架構(gòu)研究報(bào)告》《三步搭建MCP智能體，云上Server極速部署實(shí)戰(zhàn)》《騰訊云大模型知識(shí)引擎》掃碼添加騰訊云小助手回復(fù)關(guān)鍵詞「AI轉(zhuǎn)型」回復(fù)關(guān)鍵詞「AI轉(zhuǎn)型」領(lǐng)取上述全部擴(kuò)充資料包02企業(yè)掌舵者的云戰(zhàn)略速查手冊(cè)放棄國(guó)企工作，創(chuàng)辦一人企業(yè)0304何秋劍，壹號(hào)印象AIGC影視工作室創(chuàng)始人，AI影視制作特約講師，中石化、北大、浙江衛(wèi)視、福建衛(wèi)視等眾多央企、一流大學(xué)、省級(jí)媒體簽約合作AIGC【嘉賓金句】【嘉賓金句】“我人生中的第一個(gè)AI“我人生中的第一個(gè)AI訂單，是做一張圖片，花了五天時(shí)間，賺了十塊錢(qián)。當(dāng)時(shí)我真的非常開(kāi)心?！薄霸诿總€(gè)行業(yè)想要有穩(wěn)定的客源和業(yè)務(wù)都不簡(jiǎn)單，“在每個(gè)行業(yè)想要有穩(wěn)定的客源和業(yè)務(wù)都不簡(jiǎn)單，AI雖然降低了一定門(mén)檻，但要做出成績(jī)，還需要學(xué)習(xí)很多東西，比如影視基礎(chǔ)、繪畫(huà)基礎(chǔ)、審美能力，還有創(chuàng)意和制作思路，這些都是AI無(wú)法替代的。”“AI最多只能幫你提速80%，加快創(chuàng)作速度，但創(chuàng)作思路，起碼在短時(shí)“AI最多只能幫你提速80%，加快創(chuàng)作速度，但創(chuàng)作思路，起碼在短時(shí)間內(nèi)AI是代替不了的，思路真的太重要了”“我覺(jué)得，真的想學(xué)習(xí)一個(gè)東西，“我覺(jué)得，真的想學(xué)習(xí)一個(gè)東西，沒(méi)有內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力是學(xué)不進(jìn)去的。很多包括以前的朋友，讓我教他們，在電腦上演示給他們看，我說(shuō)可以，但是如果要我用心教，得先交學(xué)費(fèi)。這不是圖那點(diǎn)錢(qián)，而是如果不交學(xué)費(fèi)，他們往往學(xué)一半就不學(xué)了，太浪費(fèi)時(shí)間。因?yàn)樗麄儧](méi)有內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力去學(xué)習(xí)?！蔽医裉旆浅s幸能請(qǐng)到何總，在這波新的浪潮下，您算是比較典型的代表。我之前看到過(guò)您制作的廣告，用AIGC生成的廣告內(nèi)容還獲得了客戶(hù)認(rèn)可，實(shí)現(xiàn)了變現(xiàn)。所以我很好奇，在這個(gè)過(guò)程中您是怎么思考的，尤其好的，謝謝袁老師的邀請(qǐng)。很榮幸能和您連線，分享一些我在好的，謝謝袁老師的邀請(qǐng)。很榮幸能和您連線，分享一些我在AI領(lǐng)域的小故事。我在2023年從國(guó)企辭職了。為什么辭職呢？一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的原因，就是為了養(yǎng)家糊口。大家都知道，國(guó)企雖然穩(wěn)定，但如果想要過(guò)上自己理想的生活，可能會(huì)有些困難。當(dāng)時(shí)，大多數(shù)人對(duì)AI的認(rèn)知還停留在GPT上，了解并不深入。我從抖音等平臺(tái)上看到很多關(guān)于AI時(shí)代到來(lái)，人們應(yīng)如何改變自己的內(nèi)容，雖然有些是營(yíng)銷(xiāo)號(hào)發(fā)布的，但也引起了我的思考。后來(lái)我就想，為什么不利用AI，把學(xué)習(xí)AI作為自己的事業(yè)呢？我在國(guó)企時(shí)從事影片制作，主要負(fù)責(zé)宣傳片制作。我覺(jué)得可以將AI與我原本的工作結(jié)15年，社保也交滿(mǎn)15年了。不過(guò)現(xiàn)在政策又有變化，社保繳納年限又增15年，社保也交滿(mǎn)15年了。不過(guò)現(xiàn)在政策又有變化，社保繳納年限又增是的，在做制作。國(guó)企有很多宣傳需求，比如黨建、公司活動(dòng)、企業(yè)形象是的，在做制作。國(guó)企有很多宣傳需求，比如黨建、公司活動(dòng)、企業(yè)形象片等等?；旧蠌牟邉澋街谱鳎芏喹h(huán)節(jié)我都需要親身參與，因?yàn)椴块T(mén)人從10元第一單到數(shù)千元項(xiàng)目，從10元第一單到數(shù)千元項(xiàng)目，AI掘金之路的探索辭職后，我對(duì)辭職后，我對(duì)AI也是一知半解，只知道GPT。于是我從最基礎(chǔ)的Stable0506Diffusion、Diffusion、ComfyUI開(kāi)始學(xué)，每天逐個(gè)參數(shù)去研究，常常弄到半夜兩三點(diǎn)，這樣堅(jiān)持了兩三個(gè)月。我人生中的第一個(gè)AI訂單，是做一張圖片，花了五天時(shí)間，賺了十塊錢(qián)。當(dāng)時(shí)我真的非常開(kāi)心。因?yàn)樵谖疑磉叺呐笥丫驼f(shuō)這10塊錢(qián)的單子吧。我是在就說(shuō)這10塊錢(qián)的單子吧。我是在BOSS直聘上找的，當(dāng)時(shí)在上面搜索AI相關(guān)職位，結(jié)果很少。后來(lái)我發(fā)現(xiàn)紅包封面制作很火，就搜索圖片制作、紅包封面制作兼職等關(guān)鍵詞。看到一家公司比較合適，我就投了簡(jiǎn)歷，在簡(jiǎn)歷里介紹了自己會(huì)使用的工具，當(dāng)時(shí)提到了Midjourney。這家公司是淘寶店主，他們也剛接觸用AI制作紅包封面圖片，自己做不出來(lái)。我就跟他們談，說(shuō)先幫他們做，看看效果，價(jià)格好商量。我做了很久，做了好多張，最后終于有一張被選中，10塊錢(qián)就到手了。這之后，故事就慢慢展開(kāi)了。當(dāng)時(shí)用AI做視頻還不太成熟，像Runway跑起來(lái)動(dòng)態(tài)效果不明顯，就像動(dòng)態(tài)PPT。不過(guò)我還是接到了一張醫(yī)院的單子，是把純圖片拼成一個(gè)視頻，報(bào)酬大概3000塊左右。我就是想接單子，想證明給身邊的朋友和家人看，我能用我就是想接單子，想證明給身邊的朋友和家人看，我能用AI這種新事物賺錢(qián)。是的，我足足學(xué)了三個(gè)月，每天晚上自己鉆研。因?yàn)槲覜](méi)有基礎(chǔ)，是的，我足足學(xué)了三個(gè)月，每天晚上自己鉆研。因?yàn)槲覜](méi)有基礎(chǔ)，SD里的各種參數(shù)都是通過(guò)看免費(fèi)教程一點(diǎn)點(diǎn)學(xué)的。這就是當(dāng)時(shí)學(xué)習(xí)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。07學(xué)習(xí)的時(shí)候會(huì)焦慮嗎？畢竟兩三個(gè)月的時(shí)間，從有穩(wěn)定工資的狀態(tài)變成重還是會(huì)有一點(diǎn)焦慮的。我妻子當(dāng)時(shí)有工作，我自己也還有一些小生意。但還是會(huì)有一點(diǎn)焦慮的。我妻子當(dāng)時(shí)有工作，我自己也還有一些小生意。但我知道既然出來(lái)了，就一定要學(xué)到東西，不然怎么對(duì)得起放棄國(guó)企的工作對(duì)，我在清遠(yuǎn)。到現(xiàn)在，我認(rèn)識(shí)了很多朋友，加入了很多社團(tuán)，慢慢積累對(duì)，我在清遠(yuǎn)。到現(xiàn)在，我認(rèn)識(shí)了很多朋友，加入了很多社團(tuán)，慢慢積累是的，是一個(gè)疾病防護(hù)的宣傳片。當(dāng)時(shí)用的是是的，是一個(gè)疾病防護(hù)的宣傳片。當(dāng)時(shí)用的是DALL-E3出的圖片，是GPT4里面的一個(gè)插件?，F(xiàn)在很多人對(duì)AI的認(rèn)知和以前不一樣了，以前可能只知道GPT，現(xiàn)在可能對(duì)DALL-E3等也有所了解，但大家對(duì)AI的理解但要做出成績(jī)，還需要學(xué)習(xí)很多東西，比如影視基礎(chǔ)、繪畫(huà)基礎(chǔ)、審美能力，還有創(chuàng)意和制作思路，這些都是AI無(wú)法替代的。我經(jīng)常跟我的一兩個(gè)小徒弟說(shuō)，現(xiàn)在很多想學(xué)AI的人存在一個(gè)普遍現(xiàn)象：最悲哀的是不知道AI能做什么；更悲哀的是只知道AI系統(tǒng)的一些表面東月入數(shù)萬(wàn)的背后，由質(zhì)量與服務(wù)構(gòu)建起穩(wěn)定客源月入數(shù)萬(wàn)的背后，由質(zhì)量與服務(wù)構(gòu)建起穩(wěn)定客源您覺(jué)得您達(dá)到一個(gè)比較穩(wěn)定的客源和現(xiàn)金流的狀態(tài)，大概每個(gè)月的收入能這背后是非常忙碌的，晚上三點(diǎn)睡覺(jué)是常態(tài)。因?yàn)橛唵尾豢赡芤粋€(gè)接一個(gè)從接到醫(yī)院的第一個(gè)大單到今天擁有穩(wěn)定的收入，在這個(gè)過(guò)程中，您是如第一個(gè)肯定是制作的質(zhì)量，第二個(gè)是服務(wù)。任第一個(gè)肯定是制作的質(zhì)量，第二個(gè)是服務(wù)。任先，你要對(duì)AI工具有非常深入的了解；其次，你要有運(yùn)用各種工具的思路，知道如何將它們結(jié)合起來(lái)，交付給客戶(hù)一個(gè)滿(mǎn)意的作品。很多時(shí)候客戶(hù)并不知道AI能不能實(shí)現(xiàn)他們的想法，他們只是把需求丟給你，你做不出在AI工具種類(lèi)如此繁多的情況下，我們?nèi)绾谓M合使用，達(dá)到客戶(hù)想要的效果，并且服務(wù)到位，這是能夠持續(xù)獲得訂單的關(guān)鍵。我覺(jué)得各行各業(yè)都一08首先，08首先，之前淘寶那邊的客戶(hù)很多，合作一次之后，他們會(huì)加我的私人微信，這樣就可以不通過(guò)平臺(tái)直接聯(lián)系我了。其次，也依靠業(yè)內(nèi)朋友的相互介紹。他們知道我做這個(gè)做得還不錯(cuò)，當(dāng)有客戶(hù)需求時(shí)，就會(huì)推薦給我。第三是靠客戶(hù)之間的轉(zhuǎn)介紹。此外，我還與五到六家線上的接單平臺(tái)有合09我有注冊(cè)公司，主要是為了方便客戶(hù)簽合同和開(kāi)發(fā)票。團(tuán)隊(duì)成員則是不固我有注冊(cè)公司，主要是為了方便客戶(hù)簽合同和開(kāi)發(fā)票。團(tuán)隊(duì)成員則是不固定的，看做什么樣的單子，說(shuō)白了就是看誰(shuí)有空，我就拉誰(shuí)一起做。團(tuán)隊(duì)年輕人占大多數(shù)，但也有很多是上班族，或者像我一樣的全職人員。我們年輕人占大多數(shù)，但也有很多是上班族，或者像我一樣的全職人員。我們說(shuō)起來(lái)也是機(jī)緣巧合。當(dāng)時(shí)也是一個(gè)淘寶客戶(hù)，他正好在電視臺(tái)工作。他說(shuō)起來(lái)也是機(jī)緣巧合。當(dāng)時(shí)也是一個(gè)淘寶客戶(hù)，他正好在電視臺(tái)工作。他加我微信后，發(fā)了一條朋友圈，內(nèi)容是關(guān)于發(fā)起一個(gè)制作中國(guó)第一部AI電影的小團(tuán)隊(duì)社群。我看到后很感興趣，就請(qǐng)他拉我進(jìn)群。那個(gè)社群叫“AI電影共創(chuàng)社”，加入后，我被分配到制作組，和大家一起共創(chuàng)了兩三個(gè)片子，當(dāng)然都是沒(méi)有報(bào)酬的。在那個(gè)群里，我認(rèn)識(shí)了更多的朋友，然后通過(guò)這個(gè)拉一個(gè)、那個(gè)拉一個(gè)的方式，各種群就都來(lái)了?，F(xiàn)在我微信里至少有“我更喜歡現(xiàn)在的狀態(tài)”，“我更喜歡現(xiàn)在的狀態(tài)”，AI帶來(lái)的自由是的，會(huì)有人介紹。因?yàn)樗麄冎牢沂亲鍪堑?，?huì)有人介紹。因?yàn)樗麄冎牢沂亲鯝I影視的，也看過(guò)我的作品。當(dāng)他們的朋友問(wèn)到，或者他們自己的粉絲有需求時(shí)，就會(huì)找到我。他們中有些人是做自己的內(nèi)容號(hào)，比如抖音號(hào)，通過(guò)內(nèi)容漲粉變現(xiàn)，但他們不想做定制類(lèi)的項(xiàng)目，就會(huì)推薦給我。因?yàn)樽约鹤鱿矚g的內(nèi)容，和做客戶(hù)喜歡的對(duì)，對(duì)，一定要根據(jù)客戶(hù)的需求去制作。如果客戶(hù)自己都不知道想要什么，那您覺(jué)得現(xiàn)在的工作狀態(tài)和之前在國(guó)企時(shí)相比，應(yīng)該是天壤之別吧？您更喜真的是天壤之別。老實(shí)說(shuō)，我肯定更喜歡現(xiàn)在的狀態(tài)。真的是天壤之別。老實(shí)說(shuō)，我肯定更喜歡現(xiàn)在的狀態(tài)。AI賜予我最重要的東西，第一是相對(duì)的自由，第二是我真正在做自己想做的事情，并且能靠這件事養(yǎng)家糊口。能夠利用自己的愛(ài)好去賺錢(qián)，我覺(jué)得這是我非常這個(gè)觀點(diǎn)和我之前訪談了解到的很一致。有專(zhuān)家認(rèn)為，我們這個(gè)時(shí)代正朝著一個(gè)讓每個(gè)人發(fā)揮自己比較優(yōu)勢(shì)的方向演進(jìn)，AI恰好給了你一個(gè)放大自身優(yōu)勢(shì)的機(jī)會(huì)。但他也提到，關(guān)鍵在于你要去“鏈接”，要讓自己是的，是的，要能夠被別人認(rèn)可。所以平時(shí)不接單的時(shí)候，我也會(huì)做一些自己的作品。萬(wàn)一有人看上了，也可以作為參考，為他們制作。那個(gè)999感冒靈的廣告，情況是這樣的：那天中午十一點(diǎn)多，客戶(hù)突然打那個(gè)999感冒靈的廣告，情況是這樣的：那天中午十一點(diǎn)多，客戶(hù)突然打語(yǔ)音電話給我，說(shuō)非常急，下午六點(diǎn)就要。我一看腳本，非常復(fù)雜，按原計(jì)劃做出來(lái)片長(zhǎng)起碼要超過(guò)兩分鐘，時(shí)間上絕對(duì)來(lái)不及。我當(dāng)即決當(dāng)時(shí)我就想，產(chǎn)品是感冒靈，是不是可以設(shè)計(jì)一個(gè)小IP形象，跟病毒打一架？時(shí)長(zhǎng)就控制在20秒。客戶(hù)一聽(tīng)，覺(jué)得可以，馬上就拍板了。這樣一來(lái)，事情就變得簡(jiǎn)單了。整個(gè)片子大概七個(gè)鏡頭，設(shè)計(jì)了一個(gè)小孩子打噴嚏，病毒四處飛散，然后藥品化身為一個(gè)小戰(zhàn)士去戰(zhàn)斗的場(chǎng)景。再配上音效和剪輯，一個(gè)下午就完成了交付，客戶(hù)也相當(dāng)滿(mǎn)意。當(dāng)然，這么順利的我介紹一下背景。AI春晚是一些AI愛(ài)好者自發(fā)組織的活動(dòng)，旨在用AI生成是的。當(dāng)時(shí)有四十多個(gè)節(jié)目，我看了一圈，覺(jué)得《是的。當(dāng)時(shí)有四十多個(gè)節(jié)目，我看了一圈，覺(jué)得《AI中華夢(mèng)》這個(gè)主題不錯(cuò)，可能會(huì)有一定影響力，就報(bào)名參與了。當(dāng)時(shí)制作組已經(jīng)有了組長(zhǎng)和統(tǒng)籌，我加入后沒(méi)多久，原組長(zhǎng)因?yàn)闆](méi)時(shí)間退出了。大家看來(lái)看去，覺(jué)得我這個(gè)項(xiàng)目前后磨了我足足兩個(gè)月，這個(gè)項(xiàng)目前后磨了我足足兩個(gè)月，不眠不休，比我正常上班還要辛苦和累。因?yàn)槭谴和?，很多人關(guān)注，自己給自己的壓力也很大?！吨腥A夢(mèng)》這個(gè)主題涉及軍人、歷史、軍工等內(nèi)容，不能有絲毫差錯(cuò)，一個(gè)小失誤就可能引發(fā)強(qiáng)烈的輿論。所以，文案、畫(huà)面、配音都經(jīng)過(guò)了反復(fù)的修改，我都忘了改了多少版，電腦里《中華夢(mèng)》的文件夾有好幾十個(gè)G。團(tuán)隊(duì)有十個(gè)小伙伴，團(tuán)隊(duì)有十個(gè)小伙伴，但說(shuō)實(shí)話，大家各有各的忙。當(dāng)時(shí)項(xiàng)目時(shí)間已經(jīng)很緊，臨近交稿。如果我把任務(wù)分配下去，他們可能要兩三天才有反饋，這個(gè)效率根本來(lái)不及。所以為了保證進(jìn)度，很多工作最后還是我自己去完成那就多了。首先，那就多了。首先，寫(xiě)腳本可以用元寶、豆包和文心一言等大模型。生圖工具有Midjourney、StableDiffusion、ComfyUI、DALL-E3等，要根據(jù)客戶(hù)的需求選擇。視頻工具就更多了，但現(xiàn)在商用的話，主要以Pika為主，因?yàn)樗那逦?、流暢度和運(yùn)鏡的合理性都比較好。這些工具基本都現(xiàn)在您對(duì)各個(gè)工具的能力已經(jīng)非常了解了，做起商單來(lái)是不是會(huì)更快，效我認(rèn)為，對(duì)工具有足夠的了解確實(shí)很重要，但更重要的是一整套的制作思我認(rèn)為，對(duì)工具有足夠的了解確實(shí)很重要，但更重要的是一整套的制作思路。在大多數(shù)情況下，沒(méi)有哪個(gè)工具能一步到位，把你和客戶(hù)想要的畫(huà)面當(dāng)客戶(hù)拿一個(gè)畫(huà)面問(wèn)你能不能做時(shí)，你腦海里必須能迅速形成一個(gè)完整的制作流程：第一步用什么工具，第二步怎么處理，第三步如何合成。你要能清晰地告訴客戶(hù)，這個(gè)效果可以實(shí)現(xiàn)，難點(diǎn)在哪里？為什么值這個(gè)價(jià)格？只有這樣，你才能說(shuō)服客戶(hù)為你的報(bào)價(jià)買(mǎi)單。否則，客戶(hù)會(huì)以為這只那肯定是有幫助的。起碼在剪輯、運(yùn)營(yíng)等方面都有一定的助力，這是毋庸那肯定是有幫助的。起碼在剪輯、運(yùn)營(yíng)等方面都有一定的助力，這是毋庸完全沒(méi)想到。有一天晚上，我也不知道為什么，突然下了很大的決心，完全沒(méi)想到。有一天晚上，我也不知道為什么，突然下了很大的決心，一其實(shí)之前我沒(méi)怎么關(guān)注。我只知道其實(shí)之前我沒(méi)怎么關(guān)注。我只知道GPT，其他的了解很少。當(dāng)時(shí)刷抖音，看到營(yíng)銷(xiāo)號(hào)說(shuō)一張圖片都能生成動(dòng)態(tài)了，覺(jué)得很新奇就點(diǎn)進(jìn)去看，發(fā)現(xiàn)還挺有意思，就去深入了解。身邊的朋友都覺(jué)得這東西沒(méi)什么用，我就想，既然他們都不學(xué)，那我學(xué)了要是能賺錢(qián)，肯定能讓他們大吃一驚，當(dāng)大量時(shí)間的。我最近也有體會(huì)，任何事情想要做好，都得投入全部的注意這個(gè)信念很重要，“一定要用AI賺錢(qián)”，很多人都意識(shí)到AI能提高生產(chǎn)效就是突然就下定決心了。可能是朋友們都不看好，覺(jué)得就是突然就下定決心了。可能是朋友們都不看好，覺(jué)得AI賺不了錢(qián)，我就想證明給他們看，等我賺到錢(qián)，他們肯定會(huì)對(duì)我刮目相看，也算是滿(mǎn)足一現(xiàn)在很多人都來(lái)問(wèn)我相關(guān)的事情。我覺(jué)得，現(xiàn)在很多人都來(lái)問(wèn)我相關(guān)的事情。我覺(jué)得，真的想學(xué)習(xí)一個(gè)東西，沒(méi)有內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力是學(xué)不進(jìn)去的。很多人都是今天說(shuō)想學(xué)，明天遇到點(diǎn)困難就放棄了。我見(jiàn)過(guò)太多這樣的人，包括以前的朋友，讓我教他們，在電腦上演示給他們看，我說(shuō)可以，但是如果要我用心教，得先交學(xué)費(fèi)。這不是圖那點(diǎn)錢(qián)，而是如果不交學(xué)費(fèi)，他們往往學(xué)一半就不學(xué)了，太浪費(fèi)時(shí)間。因?yàn)樗矣X(jué)得可能是因?yàn)楦F，想要改善生活，再加上個(gè)人的興趣愛(ài)好。養(yǎng)家糊口我覺(jué)得可能是因?yàn)楦F，想要改善生活，再加上個(gè)人的興趣愛(ài)好。養(yǎng)家糊口沒(méi)錯(cuò)，AI工具看似降低了很多門(mén)檻，但真要用于實(shí)際生產(chǎn)，還是需要投入力和精力。要是期待輸入一個(gè)Prompt，AI就能生成一份完美的報(bào)告，這我覺(jué)得您是一個(gè)很典型、很有代表性的AI轉(zhuǎn)型成功案例。您內(nèi)心有熱情和驅(qū)動(dòng)力，一直保持學(xué)習(xí)狀態(tài)，還投入了大量時(shí)間。我有個(gè)同事，為了學(xué)AI，給自己定目標(biāo)，每天至少用2個(gè)小時(shí)使用AI工具。因?yàn)槿绻粡?qiáng)制自己，就很難有動(dòng)力去深入了解。您覺(jué)得您現(xiàn)在的經(jīng)驗(yàn)和方法能復(fù)制到其他可以。但要說(shuō)的是，要學(xué)的東西太多了，這很考驗(yàn)個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果可以。但要說(shuō)的是，要學(xué)的東西太多了，這很考驗(yàn)個(gè)人的興趣愛(ài)好。如果對(duì)這方面有興趣，那就可以嘗試；要是沒(méi)興趣，就很難堅(jiān)持下去，這是我個(gè)人的理解。因?yàn)樽鲞@行不只是學(xué)習(xí)技術(shù)，和客戶(hù)的溝通技巧也得學(xué)，沒(méi)現(xiàn)在想想，真的很慶幸現(xiàn)在想想，真的很慶幸AI的出現(xiàn)給了我這么好的機(jī)會(huì)，這是時(shí)代賦予的紅像您在清遠(yuǎn)，生活成本不像一二線城市那么高，而收入比以前高很多，能給家人提供更好的保障。我覺(jué)得如果未來(lái)有更多人能像您一樣，放大自己的優(yōu)勢(shì)，利用AI的能力為企業(yè)服務(wù)，或者直接向市場(chǎng)交付產(chǎn)品和能力，那我也很鼓勵(lì)年輕人去學(xué)習(xí)。我在球房見(jiàn)過(guò)很多十七八歲、二十歲左右的年我也很鼓勵(lì)年輕人去學(xué)習(xí)。我在球房見(jiàn)過(guò)很多十七八歲、二十歲左右的年輕人，整天無(wú)所事事地打桌球，沒(méi)錢(qián)還在那等著朋友一起玩。我覺(jué)得他們真不如去學(xué)樣?xùn)|西，哪怕不是學(xué)AI，出去努力一下也好，不要懈怠，不要浪費(fèi)大好青春。我都快40歲了還在學(xué)習(xí)，年輕人更應(yīng)該去學(xué)習(xí)。就影視方面而言，大家都說(shuō)就影視方面而言，大家都說(shuō)AI短劇會(huì)是新的風(fēng)口。確實(shí)，很多頭部工作室和投資方都在布局。但就目前的技術(shù)來(lái)說(shuō)，這還不現(xiàn)實(shí)。雖然已經(jīng)有投資方投拍了AI短劇，但他們多半是為了打響第一炮，而不是為了賺錢(qián)。AI短劇要想有市場(chǎng)，故事本身必須非常吸引人，畫(huà)面上是沒(méi)法和真人劇集抗衡另一方面，今年特別火的Agent，也就是“一句話全自動(dòng)工作流”，讓很多人產(chǎn)生了一種“共產(chǎn)主義是不是要來(lái)了”的錯(cuò)覺(jué)。但大家千萬(wàn)不要期待哪款工具出來(lái)后，我們就可以不用干活了。我們依然要去學(xué)習(xí)，對(duì)每一種之前我和郭郭老師（你可能不認(rèn)識(shí)他）在群里探之前我和郭郭老師（你可能不認(rèn)識(shí)他）在群里探討過(guò)，針對(duì)小說(shuō)漫畫(huà)類(lèi)或故事類(lèi)的十級(jí)或二十級(jí)小短劇，能不能利用工作流實(shí)現(xiàn)流水線生產(chǎn)。但目前來(lái)看，就算生產(chǎn)出來(lái)了，估計(jì)也沒(méi)人看。因?yàn)楹玫淖髌芬玫绞袌?chǎng)認(rèn)可，是不能走捷徑的，必須有人為干預(yù)，像劇情、角色等方面，都需要一步步精心打磨。所以我覺(jué)得在內(nèi)容創(chuàng)作上，不存在絕對(duì)的高效捷徑，不過(guò)在我看來(lái)，能得到市場(chǎng)認(rèn)可的東西肯定不是批量生產(chǎn)出來(lái)的，一定是經(jīng)過(guò)人為創(chuàng)意和修改的，不可能批量復(fù)制。如果都是批量生產(chǎn)的，不可能每條確實(shí)，在現(xiàn)有的工具能力下，可能還做不到。未來(lái)或許還是要思考如何發(fā)AIAI最多只能幫你提速80%，加快創(chuàng)作速度，但創(chuàng)作思路，起碼在短時(shí)間對(duì)，這期間我一直邊學(xué)邊做邊探索。在工作中遇到了很多困難，我就思考對(duì)，這期間我一直邊學(xué)邊做邊探索。在工作中遇到了很多困難，我就思考怎么解決。解決之后，還會(huì)反復(fù)推敲，下次遇到類(lèi)似問(wèn)題還能不能這么做。最重要的是，我會(huì)思考現(xiàn)在能接到單的原因是什么，以后還能不能繼續(xù)靠AI賺錢(qián)。因?yàn)闀r(shí)代變化太快了，說(shuō)不定明天就出現(xiàn)一個(gè)新工具把自己淘汰了。要是真出現(xiàn)一個(gè)全自動(dòng)一鍵生成的東西也說(shuō)不準(zhǔn)。所以要思考怎么保持自己的優(yōu)勢(shì)，怎么建立長(zhǎng)期的、能維持生活的競(jìng)爭(zhēng)力，這不僅是AI首先，要有不斷學(xué)習(xí)的心態(tài)。首先，要有不斷學(xué)習(xí)的心態(tài)。只有不斷學(xué)習(xí)，保持對(duì)AI的新鮮感，才能不落伍。我也不要求自己當(dāng)行業(yè)排頭兵，只要不掉隊(duì)，我就覺(jué)得很成功了。我知道比我厲害的人很多，但至少要讓自己跟上時(shí)代步伐。一定要及時(shí)追其次，要重視每一個(gè)客戶(hù)，不要因?yàn)榭蛻?hù)給的錢(qián)少就怠慢他們?？蛻?hù)選擇自己是一種幸運(yùn)，要珍惜。為什么客戶(hù)不選別人而選自己呢？一定要最后，要把客戶(hù)的作品當(dāng)成自己的作品來(lái)對(duì)待。最后，要把客戶(hù)的作品當(dāng)成自己的作品來(lái)對(duì)待。我之前學(xué)音樂(lè)的時(shí)候，認(rèn)識(shí)一個(gè)搞音樂(lè)的朋友，我問(wèn)他我編曲編得怎么樣，他說(shuō)的一句話讓我感觸很深，他說(shuō)每一首歌都像是自己的孩子，自己的孩子哪有不好的呢？我現(xiàn)沒(méi)錯(cuò)，對(duì)待客戶(hù)、對(duì)待工作、對(duì)待作品都要盡力而為，不能敷衍了事。我沒(méi)錯(cuò)，對(duì)待客戶(hù)、對(duì)待工作、對(duì)待作品都要盡力而為，不能敷衍了事。我說(shuō)得非常好。AI時(shí)代沒(méi)有改變的，依然是這個(gè)世界的基本規(guī)律，一分耕耘沒(méi)錯(cuò)，沒(méi)錯(cuò)，AI只是提高了效率，而不是真的代替了人類(lèi)。就拿畫(huà)圖來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在誰(shuí)都會(huì)用AI說(shuō)一句話生成圖片，那為什么客戶(hù)還要付錢(qián)找你呢？就是因?yàn)楹芏嗳擞X(jué)得AI來(lái)了，就可以投機(jī)取巧，比如借助AI迅速完成一些任務(wù)，寫(xiě)材料或者畫(huà)模塊。但實(shí)際上，市場(chǎng)是能檢驗(yàn)的。投入的精力和心力不同，結(jié)果就不一樣。就像畫(huà)圖，現(xiàn)在誰(shuí)都能用AI畫(huà)圖，但客戶(hù)還是愿意花錢(qián)找別人畫(huà)，就是因?yàn)樽约寒?huà)不出想要的效果。大家都用AI，為什么客戶(hù)要請(qǐng)你呢？就是因?yàn)槟隳茏龅絼e人做不到的，這就是人與人之間的區(qū)別。所以一定要有一顆學(xué)習(xí)的心，不要掉隊(duì)。不要把時(shí)間浪費(fèi)在打游戲或者其他無(wú)一定要有一顆學(xué)習(xí)的心，不要掉隊(duì)。不要把時(shí)間浪費(fèi)在打游戲或者其他無(wú)是的，AI其實(shí)是一種倒逼機(jī)制。如果你掉隊(duì)了，它會(huì)取代你；但如果你跟沒(méi)錯(cuò)，它會(huì)放大你的優(yōu)點(diǎn)?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多設(shè)計(jì)類(lèi)、文案類(lèi)的從業(yè)者因?yàn)闆](méi)錯(cuò)，它會(huì)放大你的優(yōu)點(diǎn)?，F(xiàn)在已經(jīng)有很多設(shè)計(jì)類(lèi)、文案類(lèi)的從業(yè)者因?yàn)榛貜?fù)關(guān)鍵詞「回復(fù)關(guān)鍵詞「AI轉(zhuǎn)型」企業(yè)掌舵者的云戰(zhàn)略速查手冊(cè)重新理解Agent的邊界與潛力|AI轉(zhuǎn)型訪談錄202025年被譽(yù)為“Agent2025年被譽(yù)為“Agent元年”，從企業(yè)級(jí)AI助手到個(gè)人規(guī)劃工具，各類(lèi)Agent如雨后春筍般涌現(xiàn)。然而，盡管市場(chǎng)熱情高漲，Agent仍未形成統(tǒng)一的定義——它究竟是“下一代App”，還是更接近“智能協(xié)作者”？多在這場(chǎng)Agent的探索浪潮中，AINative公司正嘗試突破傳統(tǒng)框架，重新定義其邊界。它們不再局限于“效率工具”的定位，而是探索Agent在商在本次訪談中，特贊創(chuàng)始人范凌博士將分享他對(duì)Agent的獨(dú)特見(jiàn)解——通過(guò)大語(yǔ)言模型模擬真實(shí)用戶(hù)行為，讓AI不僅回答問(wèn)題，更能主動(dòng)構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像、驅(qū)動(dòng)決策流程，甚至暴露人類(lèi)思維的盲區(qū)。這種創(chuàng)新不僅挑戰(zhàn)了我們對(duì)Agent的認(rèn)知，也預(yù)示著人機(jī)協(xié)作的全新模式?！竞诵亩床臁俊竞诵亩床臁堪l(fā)散優(yōu)先模型：在推理層做發(fā)散優(yōu)先模型，適合處理商業(yè)問(wèn)題的非共幻覺(jué)的價(jià)值：允許AI生成非共識(shí)觀點(diǎn)，拓寬思維邊界，適合需要多元視組織變革：AI使工作方式改變，從專(zhuān)業(yè)化分工走向更全能，公司組織架員工潛力：不是AI替代人，而是像我們這樣有300人的公司，每個(gè)人都觀察“鏡像”：AI不僅是工具，更是觀察人類(lèi)社會(huì)的“鏡像”，可能重預(yù)設(shè)題庫(kù)提問(wèn)：模擬及預(yù)設(shè)題庫(kù)提問(wèn)，能使AI能更好地理解用戶(hù)需求并多智能體交互價(jià)值：通過(guò)多智能體交互能更好地理解人在決策、判斷或虛擬Agent與人類(lèi)關(guān)系：未來(lái)與虛擬Agent的關(guān)系難以想象，可將其大家好，今天我們邀請(qǐng)到了特贊公司的創(chuàng)始人范凌老師，來(lái)一起聊聊他們最近開(kāi)發(fā)的一個(gè)非常有趣的產(chǎn)品Atypica.ai，以及這個(gè)產(chǎn)品背后的思考。今年被很多人稱(chēng)為是AIAgent的元年，而Atypica.ai正是我關(guān)注到的一個(gè)2222我們公司特贊主要是幫助大品牌做內(nèi)容和AI相關(guān)的產(chǎn)品。我們?yōu)榭蛻?hù)提供內(nèi)容管理、分發(fā)和生產(chǎn)的工具。在工作中，客戶(hù)經(jīng)常會(huì)問(wèn)我們：應(yīng)該制作什么樣的內(nèi)容？怎么做這些內(nèi)容？不同的內(nèi)容方案哪個(gè)更好？除了營(yíng)銷(xiāo)外，客戶(hù)在了解消費(fèi)者和開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品時(shí)也會(huì)涉及到內(nèi)容問(wèn)題。這些都是典以前解決這些問(wèn)題時(shí)，我們會(huì)用傳統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)研方法，比如定性研究、定量分析、數(shù)據(jù)分析和消費(fèi)者訪談等?，F(xiàn)在我們?cè)谒伎迹耗懿荒苡么笳Z(yǔ)言模型來(lái)更好地解決這些商業(yè)問(wèn)題？這些問(wèn)題比較特別，因?yàn)樗鼈兺ǔ](méi)有標(biāo)傳統(tǒng)上，研究人員主要是通過(guò)模擬來(lái)解決這類(lèi)復(fù)雜問(wèn)題。以前的模擬主要關(guān)注群體行為，就像研究一群小老鼠那樣研究人群的整體趨勢(shì)。但有了大語(yǔ)言模型后，我們現(xiàn)在可以更好地研究和模擬個(gè)人行為。這就是為什么我們給產(chǎn)品取名叫“Atypical”（一個(gè)典型）——我們想用大語(yǔ)言模型來(lái)研我來(lái)舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子：如果讓AI讀完西游記，我們就可以讓它模擬孫悟空的性格。比如問(wèn)它“孫悟空會(huì)喜歡喝咖啡還是果汁？喜歡看什么類(lèi)型的電影？”AI可以根據(jù)對(duì)孫悟空性格的理解來(lái)回答這些問(wèn)題。在我們的網(wǎng)站上，我們用一句話概括我們的目標(biāo)：“為主觀世界建?！?。我們想通過(guò)上現(xiàn)在有了多個(gè)AI助手協(xié)同工作的技術(shù)，我們可以讓一個(gè)AI扮演專(zhuān)家去采訪其他模擬出來(lái)的用戶(hù)。這樣就能高效、低成本地進(jìn)行大規(guī)模的用戶(hù)訪談。我們一直想做這件事，最近幾個(gè)月終于實(shí)現(xiàn)了，主要是因?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型的第二個(gè)原因是我們看到了很多智能體的交互形態(tài)，它把智能體的工作從黑箱變成了一個(gè)可觀察的過(guò)程。比如說(shuō)CloudArtifacts、Man或者Devin，23你能夠直觀地看到智能體是如何運(yùn)作的。這讓我們看到了一種新的交互方你能夠直觀地看到智能體是如何運(yùn)作的。這讓我們看到了一種新的交互方我注意到你們的產(chǎn)品有一個(gè)獨(dú)特的特點(diǎn)，就是模擬真實(shí)的人。這個(gè)想法很創(chuàng)新?，F(xiàn)在市面上大多數(shù)AI助手產(chǎn)品主要是用來(lái)思考和解決問(wèn)題的，比如OpenAI的DeepResearch和Manus。這些產(chǎn)品讓我們看到了AI助手最基本的樣子。很多人還是用傳統(tǒng)的方式看待AI，覺(jué)得它就是一個(gè)解決復(fù)是的，我們的想法其實(shí)是有連續(xù)性的。我認(rèn)為人類(lèi)發(fā)展的過(guò)程中，越來(lái)越是的，我們的想法其實(shí)是有連續(xù)性的。我認(rèn)為人類(lèi)發(fā)展的過(guò)程中，越來(lái)越多的事物可以被建模和計(jì)算。舉個(gè)例子，物理學(xué)就是用來(lái)計(jì)算和預(yù)測(cè)客觀世界的：比如一個(gè)物體掉下來(lái)時(shí)，我們能預(yù)測(cè)它的運(yùn)動(dòng)軌跡、速度和時(shí)現(xiàn)在，大語(yǔ)言模型幫我們解決了語(yǔ)言交流的問(wèn)題，進(jìn)而幫我們理解了思維的問(wèn)題。這讓我們意識(shí)到，就像物理學(xué)可以對(duì)客觀世界建模一樣，我們也我發(fā)現(xiàn)訪談這種形式特別有價(jià)值。以前我們總是讓AI來(lái)回答問(wèn)題，但現(xiàn)在我們可以反過(guò)來(lái)：讓AI提問(wèn)，由人來(lái)回答，然后讓AI總個(gè)AI智能體后，不同AI之間的互動(dòng)會(huì)產(chǎn)這個(gè)假設(shè)非常有趣。谷歌最近發(fā)布了A2A協(xié)議，主要是關(guān)于多智能體之間的互通。但很多人對(duì)此的理解還停留在一個(gè)層面：把專(zhuān)注不同領(lǐng)域的智能體串聯(lián)起來(lái)，形成一個(gè)工作流。在你的語(yǔ)境里，其實(shí)Agent的定義是更偏就拿我剛才舉的西游記的例子來(lái)說(shuō)，通過(guò)閱讀，我們能夠了解孫悟空是什就拿我剛才舉的西游記的例子來(lái)說(shuō)，通過(guò)閱讀，我們能夠了解孫悟空是什么樣的人。通過(guò)了解他的性格特點(diǎn)，我們就可以推演出他可能會(huì)做出什么樣的決定、有什么樣的判斷，甚至能推測(cè)出他對(duì)某些事情的觀點(diǎn)，而不僅這個(gè)想法很有意思。不知道業(yè)界是否有其他公司也是這樣定義的，現(xiàn)在很多人可能還是把Agent簡(jiǎn)單地看作是App的下一個(gè)發(fā)展階段。大家對(duì)大家對(duì)Agent的發(fā)展都很興奮，特別是通過(guò)MCP實(shí)現(xiàn)的各種功能。雖然我們也很期待，但目前我們主要專(zhuān)注于用Agent進(jìn)行模擬研究。至于其他公司的具體情況，我不太了解。其實(shí)在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，這并不是一個(gè)全新的話題，就像Agent這個(gè)詞本身也不是新概念一樣。過(guò)去的模擬研究主要關(guān)注群體行為，比如元胞自動(dòng)機(jī)等理論研究。這就像研究螞蟻群落一樣，觀察每個(gè)個(gè)體的行為。這些研究一直在持續(xù)，最近也有很多突破性進(jìn)展。比如在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和信息系統(tǒng)（IS）領(lǐng)域，很多研究者正在探索用Agent進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研?，F(xiàn)在甚至出現(xiàn)了“生成式社會(huì)科學(xué)”這個(gè)新興學(xué)科，專(zhuān)門(mén)用Agent來(lái)模擬社會(huì)問(wèn)題。與過(guò)去主要關(guān)注群體的模擬不同，現(xiàn)在我們能夠?qū)?。斯坦福小?zhèn)這個(gè)團(tuán)隊(duì)還寫(xiě)了一篇用對(duì)。斯坦福小鎮(zhèn)這個(gè)團(tuán)隊(duì)還寫(xiě)了一篇用Agent模擬1000個(gè)隨機(jī)的美國(guó)人剛剛講的都是關(guān)于底層的邏輯是怎么思考的，那可能需要一個(gè)更加具體的案例來(lái)為大家解釋一下Atypica.ai是怎么樣工作的。24工作流程其實(shí)非常直觀。在網(wǎng)頁(yè)上你會(huì)看到一個(gè)對(duì)話框，和常見(jiàn)的AI24工作流程其實(shí)非常直觀。在網(wǎng)頁(yè)上你會(huì)看到一個(gè)對(duì)話框，和常見(jiàn)的AI工具一樣。你可以在對(duì)話框中提出需要分析的商業(yè)問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)追問(wèn)三到五個(gè)問(wèn)題，來(lái)明確你的具體目的。比如說(shuō)，假設(shè)我想研究一個(gè)產(chǎn)品的用戶(hù)反饋，系統(tǒng)會(huì)問(wèn)你：“你是以什么角色來(lái)研究這個(gè)問(wèn)題？你想了解性能反饋還是用戶(hù)體驗(yàn)反饋？獲得這些反饋后，你打算用于新品研發(fā)還是競(jìng)品調(diào)第二步，系統(tǒng)會(huì)把前面的問(wèn)答內(nèi)容整理成一系列具體的工作任務(wù)。然后第三個(gè)Agent會(huì)在社交媒體上進(jìn)行實(shí)時(shí)搜索，我們主要覆蓋小紅書(shū)、抖音和Instagram這些平臺(tái)。我們不是直接調(diào)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)接口，而是像真實(shí)的Instagram這些平臺(tái)。我們不是直接調(diào)用平臺(tái)的數(shù)據(jù)接口，而是像真實(shí)的研究員一樣去搜索內(nèi)容。搜索后，我們能看到很多帖子，包括原文和評(píng)論?；谶@些上下文，我們會(huì)模擬發(fā)帖用戶(hù)的成至少5個(gè)典型用戶(hù)畫(huà)像，有些客戶(hù)甚至?xí)笊?00個(gè)。PersonaPersona相當(dāng)于人的原型人物畫(huà)像。然后接下來(lái)會(huì)觸發(fā)下一個(gè)Agent提問(wèn)這些原型的人，相應(yīng)的問(wèn)題，這些問(wèn)題都會(huì)和你要解決的大問(wèn)題有關(guān)。問(wèn)完以后把這些問(wèn)答總結(jié)成一段話。這段話再生成一個(gè)圖文并茂的報(bào)告，產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，是先從使用場(chǎng)景倒推出現(xiàn)在的產(chǎn)品形態(tài)，還是從模擬群體再讓我來(lái)解釋一下我們系統(tǒng)可以解決的四個(gè)主要商業(yè)問(wèn)題：讓我來(lái)解釋一下我們系統(tǒng)可以解決的四個(gè)主要商業(yè)問(wèn)題：第一是市場(chǎng)洞察。比如，我們可以分析用戶(hù)對(duì)某個(gè)產(chǎn)品的反饋。舉個(gè)例子，我們最近研究新能源汽車(chē)市場(chǎng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，有兩個(gè)以上孩子的年輕家庭可能會(huì)需要MPV（多功能商務(wù)車(chē)）。第二是產(chǎn)品共創(chuàng)。我們可以邀請(qǐng)目標(biāo)用戶(hù)群體一起參與產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。第三是產(chǎn)品測(cè)試。假設(shè)你要為健身愛(ài)好者開(kāi)發(fā)一款巧克力，你有A、B、C三個(gè)配方，我們可以幫你分析哪個(gè)配方最受歡迎。第四是內(nèi)容規(guī)劃。比如很多小紅書(shū)博主會(huì)用我們的系統(tǒng)分析自己的賬號(hào)定位，規(guī)劃未來(lái)的內(nèi)容方向。除了這些預(yù)期的用途，我們也發(fā)現(xiàn)用戶(hù)在開(kāi)發(fā)一些有趣的新用法。比如有人用它來(lái)規(guī)劃留學(xué)，分析自己的背景并獲取適合的學(xué)校建議。最后分享一個(gè)有趣的例子：以前外國(guó)企業(yè)要了解中國(guó)市場(chǎng)，必須依靠中國(guó)團(tuán)隊(duì)做調(diào)研?，F(xiàn)在他們只需要用Atypica用法語(yǔ)提問(wèn)，系統(tǒng)就能分析中國(guó)2525是的?，F(xiàn)在我們正在與一些權(quán)威媒體合作，是的?，F(xiàn)在我們正在與一些權(quán)威媒體合作，把他們獨(dú)特的數(shù)據(jù)源整合進(jìn)來(lái)。這些是宏觀層面的、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，不同于社交媒體上的道聽(tīng)途說(shuō)。我們把這些嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)和觀點(diǎn)，結(jié)合社交媒體上的多元聲音，形成完整的分析報(bào)告。比如說(shuō)，研究中國(guó)新能源汽車(chē)如何在東南亞市場(chǎng)拓展這類(lèi)嚴(yán)肅話在最初的設(shè)想里，這項(xiàng)技術(shù)主要是服務(wù)于市場(chǎng)調(diào)研領(lǐng)域的用戶(hù)研究。這啟發(fā)我覺(jué)得這種模擬特別適合用于個(gè)人規(guī)劃，因?yàn)樗梢詭湍闾剿魅松胁煌目赡苄浴，F(xiàn)在很多時(shí)候AI在落地的時(shí)候幻覺(jué)是一個(gè)很大的問(wèn)題，或者它的準(zhǔn)確率是一個(gè)很大的問(wèn)題。在你們的場(chǎng)景里，準(zhǔn)確率是不是一個(gè)問(wèn)我覺(jué)得幻覺(jué)和準(zhǔn)確率對(duì)于商業(yè)研究來(lái)說(shuō)是有兩面性的。商業(yè)問(wèn)題既是科學(xué)我覺(jué)得幻覺(jué)和準(zhǔn)確率對(duì)于商業(yè)研究來(lái)說(shuō)是有兩面性的。商業(yè)問(wèn)題既是科學(xué)又不科學(xué)，這就是為什么我前面會(huì)說(shuō)它既是Science又是Art。這也是為什么我們要跟一些嚴(yán)肅的媒體談合作，接入他們的數(shù)據(jù)源。雖然不是每個(gè)報(bào)告都需要接入，但對(duì)于一些特殊的問(wèn)題或高階用戶(hù)來(lái)說(shuō)，我們需要獲取權(quán)威性的數(shù)據(jù)。這些權(quán)威數(shù)據(jù)應(yīng)該優(yōu)先于社交媒體上的道聽(tīng)途說(shuō)，以確保這是Science的部分。至于Art的部分，當(dāng)我們需要開(kāi)拓思維時(shí)，我們需要看到更多元的視角，這時(shí)社交媒體的數(shù)據(jù)就特別有幫助。語(yǔ)言模型直接回答問(wèn)題時(shí)會(huì)給出非常結(jié)構(gòu)化的答案，但讓它分析社交媒體數(shù)據(jù)時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其中存在很多爭(zhēng)議和討論，內(nèi)容會(huì)更加豐富多樣。這就是商業(yè)問(wèn)題的特點(diǎn)，也是我們稱(chēng)之為復(fù)雜問(wèn)題的原因。你既需要基于事實(shí)的共識(shí)，又要探索共識(shí)之外的可能性。有時(shí)候你需要看到多種非共識(shí)并存的狀態(tài)，最終由人來(lái)做決策。洞察的作用不是幫你做決定，而是幫你看到更多可能性。2627某種程度上，Hallucination某種程度上，Hallucination（幻覺(jué)）反而是件好事，因?yàn)樗茏屗季S更開(kāi)放。所以我們正在開(kāi)發(fā)一個(gè)希望能盡快備案的大模型。在推理層面，我們不會(huì)重復(fù)造輪子，而是使用現(xiàn)有的Deepseekv3。但在上層推理方面，我們想做的是一個(gè)發(fā)散優(yōu)先的模型，而不是收斂?jī)?yōu)先對(duì)于Deepresearch，你可能希望嚴(yán)謹(jǐn)?shù)卣页龃鸢?。但我們想做的是發(fā)散優(yōu)先的模型——在得出答案之前，讓更多人參與討論，聽(tīng)取更多的聲音。我覺(jué)得這樣可能更適合處理既有Art又有Science的問(wèn)題。對(duì)，民意調(diào)查，或者比如說(shuō)商業(yè)問(wèn)題的多元視角，我覺(jué)得很多需要更多元對(duì)，民意調(diào)查，或者比如說(shuō)商業(yè)問(wèn)題的多元視角，我覺(jué)得很多需要更多元我最初不知道你是這樣定義的。我把它當(dāng)作Deepresearch在用，所以我第一個(gè)問(wèn)題就是問(wèn)他關(guān)于當(dāng)前中美AI發(fā)展的對(duì)比，以及有什么政策建議。他給我生成了五個(gè)不同的Persona，包括大廠員工、硅谷工程師等等。從他們的視角得到了很多不同的回答，很有意思。這讓我想到一個(gè)靈感：這不就像是一種很好的專(zhuān)家訪談嗎？傳統(tǒng)的專(zhuān)家訪談都是要付費(fèi)的。如果未來(lái)像剛才說(shuō)的，在這些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域接入了專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)集，是不是也可能現(xiàn)在我們有一些客戶(hù)。因?yàn)槲覀兒献鞯钠髽I(yè)很多是消費(fèi)品企業(yè)，他們每年現(xiàn)在我們有一些客戶(hù)。因?yàn)槲覀兒献鞯钠髽I(yè)很多是消費(fèi)品企業(yè)，他們每年都投入大量精力和資源做消費(fèi)者研究。這些企業(yè)積累了大量的研究文檔，雖然最終可能只讀一份簡(jiǎn)化的報(bào)告，但實(shí)際過(guò)程中包含了很多訪談?dòng)涗?。交互的?zhuān)屬Agent。這樣一來(lái)，比如說(shuō)你是某個(gè)品牌，在做研究時(shí)就不必對(duì)。你可能有自己獨(dú)有的Agent，類(lèi)似于自己的員工庫(kù)。最后就是明明這都是成百上千很差異化的人，最后都變成一個(gè)量化的報(bào)告了？但現(xiàn)在這些人又好像恢復(fù)成了一個(gè)可交互的人，我不能說(shuō)他完全和消我跟客戶(hù)和用戶(hù)解釋時(shí)會(huì)說(shuō)，我們當(dāng)然都想喝新鮮果汁，但有時(shí)因?yàn)榻?jīng)濟(jì)或環(huán)境條件的限制，我們會(huì)選擇速溶果汁。速溶果汁雖然成本低、隨時(shí)可用，但它在盡可能地模擬新鮮果汁的色香味。傳統(tǒng)的研究方法就像是告訴你果汁的成分構(gòu)成，但光知道成分你體會(huì)不到真實(shí)的味道。速溶果汁再怎么便宜，至少還原了一部分真實(shí)體驗(yàn)。這就是為什么說(shuō)我們?cè)谧龅南袷谴蠹铱赡芨煜つ欠N建立在理性層面、科學(xué)層面的數(shù)據(jù)庫(kù)，但你們現(xiàn)在這個(gè)是藝術(shù)層面的Agent。那它需要收集哪些維度的素材，才能讓這個(gè)首先大語(yǔ)言模型的能力是基礎(chǔ)。大語(yǔ)言模型就像首先大語(yǔ)言模型的能力是基礎(chǔ)。大語(yǔ)言模型就像已經(jīng)讓一個(gè)人有了個(gè)性，我們要做的是告訴它該激發(fā)哪種個(gè)性。所以我們并不是在發(fā)明個(gè)性，而是在激發(fā)大模型本身已經(jīng)理解的個(gè)性特征。比如說(shuō)某種特定的個(gè)性，我們是通過(guò)Context來(lái)激發(fā)的。在社交平臺(tái)上，Context可能比較短，就是用戶(hù)的發(fā)帖和回復(fù)。如果是訪談，可能是一兩個(gè)小時(shí)的對(duì)話內(nèi)容，這就比較長(zhǎng)了。如果是像《哈利波特》全集這樣的作品，里面就包含了所有相關(guān)的Context，效果會(huì)更好，能展現(xiàn)更豐富的個(gè)性特征。解決某28我們現(xiàn)在每一個(gè)調(diào)研背后都是重建解決某28我們現(xiàn)在每一個(gè)調(diào)研背后都是重建Persona庫(kù)的。所以你可以理解為積累的過(guò)程，就是我們?nèi)绻形覀儸F(xiàn)在是不到，反正這個(gè)數(shù)字很龐大了，這個(gè)數(shù)字比我想象中龐大。每再乘以五，至少乘以五是我們的帕庫(kù)。但是我覺(jué)得更重要的是說(shuō)這些都是一些你可以理解為是質(zhì)量不算最高的，它為了一個(gè)問(wèn)題，我只是Interview你的可能十分鐘這種感覺(jué)的。那我們現(xiàn)在做一個(gè)新的東西，就是AI現(xiàn)在做一個(gè)新的東西，就是AI智能的去針對(duì)一個(gè)你要解決的商業(yè)問(wèn)題來(lái)發(fā)明問(wèn)題，人去回答。比如說(shuō)我最近發(fā)起了一個(gè)我昨天發(fā)起的一個(gè)問(wèn)題，用戶(hù)體驗(yàn)?zāi)阌惺裁唇ㄗh你就發(fā)給我們核心的這些用戶(hù)就是AI會(huì)自動(dòng)針對(duì)這個(gè)問(wèn)題。針對(duì)我要解決這個(gè)大問(wèn)題來(lái)提問(wèn)，讓人用語(yǔ)音或者文字打字去回答，然后這樣的AI就可以總結(jié)你的整個(gè)的回復(fù)，然后給我一提好問(wèn)題是很重要的一個(gè)能力，因?yàn)槲乙步?jīng)常做訪談，我也會(huì)讓AI給我列這里有兩種方法。第一種是模擬（這里有兩種方法。第一種是模擬（Impersonate）——你需要讓AI理解你是什么樣的人，它才能提出合適的問(wèn)題。等下我給你演示一下這個(gè)產(chǎn)品。重要的是讓AI明白，問(wèn)題的語(yǔ)境不僅僅是一段提示詞。比如說(shuō)“我要做個(gè)關(guān)于AIAgent的訪談，給我出些問(wèn)題”，這樣是不夠的。AI需要理解你為什么要問(wèn)這些問(wèn)題，而作為訪談設(shè)計(jì)者，你也要花時(shí)間和它互動(dòng)。第二種方法是預(yù)設(shè)題庫(kù)。AI可以從題庫(kù)中選擇和調(diào)整問(wèn)題，還能把握問(wèn)題的提出時(shí)機(jī)。比如說(shuō)題庫(kù)里有200道題，但不是每次都要問(wèn)完所有問(wèn)題。是這樣的，我們不只是想服務(wù)現(xiàn)有客戶(hù)。我們希望幫助每個(gè)有商業(yè)分析需是這樣的，我們不只是想服務(wù)現(xiàn)有客戶(hù)。我們希望幫助每個(gè)有商業(yè)分析需求的人，因?yàn)椤癇usiness”這個(gè)概念不僅僅是ToB的，每個(gè)人都有自己所以不是純ToB的產(chǎn)品。29對(duì)。現(xiàn)在我們的用戶(hù)群已經(jīng)遠(yuǎn)超原來(lái)的規(guī)模。原本主要是服務(wù)大企業(yè)，他29對(duì)?，F(xiàn)在我們的用戶(hù)群已經(jīng)遠(yuǎn)超原來(lái)的規(guī)模。原本主要是服務(wù)大企業(yè)，他30們對(duì)我們的產(chǎn)品都很感興趣，但也提出了幾個(gè)問(wèn)題。首要問(wèn)題是數(shù)據(jù)安全——比如說(shuō)如果他們要詢(xún)問(wèn)新品上線的用戶(hù)反饋，這就會(huì)暴露新品信們對(duì)我們的產(chǎn)品都很感興趣，但也提出了幾個(gè)問(wèn)題。首要問(wèn)題是數(shù)據(jù)安全——比如說(shuō)如果他們要詢(xún)問(wèn)新品上線的用戶(hù)反饋，這就會(huì)暴露新品信息，所以我們需要解決這個(gè)問(wèn)題。第二個(gè)問(wèn)題是，能否整合他們的私有數(shù)據(jù)，比如內(nèi)部訪談和調(diào)研等。第三，他們希望報(bào)告不只是提供通用的回答，還能針對(duì)具體問(wèn)題深入展開(kāi)。第四，他們關(guān)心如何把這些生成的結(jié)果轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)，比如轉(zhuǎn)化為新品研發(fā)方案或下一輪的項(xiàng)目簡(jiǎn)報(bào)，這些都現(xiàn)在可能我們確實(shí)需要更多的人有更復(fù)合的技能。所以原來(lái)可能專(zhuān)門(mén)有人做調(diào)研，有人做開(kāi)發(fā)，有人做設(shè)計(jì)，有人做什么，現(xiàn)在可能是需要四倍的那你剛剛談到都已經(jīng)談到了AI對(duì)組織可能會(huì)產(chǎn)生的變革了。我們大家都感覺(jué)到隨著越來(lái)越多的AI產(chǎn)品，不管是自己用還是商業(yè)用，大家的工作都會(huì)被重新的評(píng)判，例如你剛剛提到的需要更復(fù)合的技能。作為一個(gè)企業(yè)的管我認(rèn)為任何改變最終都是好的，但改變的過(guò)程總是不太舒服。無(wú)論一個(gè)人我認(rèn)為任何改變最終都是好的，但改變的過(guò)程總是不太舒服。無(wú)論一個(gè)人是否愿意改變，大家都知道改變是必要的。但人性使然，我們都不希望自說(shuō)到AI帶來(lái)的機(jī)會(huì)，雖然我們公司主要做AI應(yīng)用，但我們也是在逐步推進(jìn)AI的應(yīng)用。這一點(diǎn)上，像騰訊這樣的大公司也是同樣的做我覺(jué)得AI正在帶來(lái)一個(gè)重大轉(zhuǎn)變：它正在改變傳統(tǒng)的工業(yè)化思維。過(guò)去，我們把工作職責(zé)劃分得非常細(xì)，每個(gè)人只專(zhuān)注于自己的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域，不斷重復(fù)同樣的工作，變成了所謂的“工具人”。但AI的出現(xiàn)讓這種高度專(zhuān)業(yè)化變得不那么必要了。比如，如果你是一名文字工作者或者插畫(huà)師，你可能我認(rèn)為，AI時(shí)代更像是在回歸文藝復(fù)興時(shí)期，每個(gè)人都可以成為多才多藝的全能型人才。公司未來(lái)需要的不是更少的員工，而是更少的固定崗位。的全能型人才。公司未來(lái)需要的不是更少的員工，而是更少的固定崗位。我很喜歡這種說(shuō)法：每個(gè)人都可以成為“獨(dú)角獸”。這不是說(shuō)一個(gè)公司只需要一個(gè)人，而是說(shuō)像我們這樣有300人的公司，希望每個(gè)人都能發(fā)揮出對(duì)。大家的對(duì)。大家的Ownership可以更完整一些，原來(lái)我只負(fù)責(zé)我自己的一畝三分地?，F(xiàn)在你能不能負(fù)責(zé)的是更偏端到端，大家也會(huì)更有意義感。原來(lái)是你只負(fù)責(zé)這一塊，每天就在過(guò)度優(yōu)化一個(gè)局部。因此我們的工作方式發(fā)生了變化。原來(lái)我們是兩周一次迭代，這樣只有持續(xù)在做事的人才能真正參與進(jìn)來(lái)。因?yàn)閮芍苤虚g缺乏節(jié)奏感，只有天天做這個(gè)事的人才能掌控全局?，F(xiàn)在我們通常是一天一個(gè)迭代或者API卡片，有時(shí)一天能做三次迭代。我們現(xiàn)在開(kāi)半小時(shí)或20分鐘的短會(huì)，當(dāng)天晚上就能看到結(jié)果，第二天就能繼續(xù)討論。每個(gè)會(huì)議變得更短，但變化和進(jìn)展積累得更快，不像以前這種工作狀態(tài)很好。以前做一個(gè)產(chǎn)品至少需要前端、后端、產(chǎn)品經(jīng)理等十個(gè)人才能組建一個(gè)團(tuán)隊(duì)，而且人還嫌少。一規(guī)劃就是300人天?，F(xiàn)在我們可能用兩三個(gè)人就能做一個(gè)項(xiàng)目，這兩三個(gè)人對(duì)項(xiàng)目結(jié)果全權(quán)負(fù)責(zé)。如果我覺(jué)得這些可能都是概念，是不是像孵化技術(shù)像什么，我覺(jué)得最終功能是我覺(jué)得這些可能都是概念，是不是像孵化技術(shù)像什么，我覺(jué)得最終功能是很重要。你會(huì)覺(jué)得你對(duì)一些東西有控制力，那你的工具就是更多的AI，你就不會(huì)覺(jué)得你是AI的工具。確實(shí)每個(gè)人更像CEO，對(duì)不是說(shuō)每個(gè)人都要承擔(dān)Liability，但是每個(gè)人的工作就更完整的挺好的。對(duì)。那在AI轉(zhuǎn)型的過(guò)程當(dāng)中，其實(shí)有兩種路徑，一種是大家自己學(xué)會(huì)用各種AI工具，現(xiàn)在市面上也有非常多國(guó)內(nèi)國(guó)外的工具對(duì)。然后還有一種就是從公司層面去推一些統(tǒng)一的，大家要用的工具融合在以往的工作流里面，對(duì)于使用新技術(shù)這件事，我認(rèn)為沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò)，關(guān)鍵在于人怎么對(duì)于使用新技術(shù)這件事，我認(rèn)為沒(méi)有絕對(duì)的對(duì)錯(cuò)，關(guān)鍵在于人怎么去做。雖然愿意嘗試新工具的人總是會(huì)較早接觸新技術(shù)，但是后來(lái)者也可能會(huì)有讓我跟大家分享一個(gè)意外的故事。按照原計(jì)劃，我們本應(yīng)該專(zhuān)注于改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品，而不是開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品。但有一天，我的一個(gè)學(xué)生做出了一個(gè)可用的演示版本?？吹胶?，我就和CTO商量要不要試試看。令人驚喜的是，我們的CTO僅用了一周時(shí)間就完成了產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們遇到了一些挑戰(zhàn)。比如說(shuō)，我們發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的交互方式和Manus很像，當(dāng)時(shí)市面上已經(jīng)有現(xiàn)成的開(kāi)發(fā)框架可以用。用這些框架可能需要3-5周才能完成，但我們的CTO選擇自己重新編寫(xiě)代碼。這讓我們明白了一個(gè)道理：只有親自動(dòng)手做，才能真正理解怎么做。雖然我們都知道應(yīng)該用AI寫(xiě)代碼，用Cursor等工具，但實(shí)踐是最好的老師?，F(xiàn)在我們的工程師就選擇用簡(jiǎn)單的Next.js框架來(lái)開(kāi)發(fā)。實(shí)踐出真知。很多人只是在討論應(yīng)該怎么做，但可能都沒(méi)有真正做出過(guò)產(chǎn)品。我們是在實(shí)踐中一步步找到了正確的方向。目前雖然只有我和CTO掌握了這套開(kāi)發(fā)方法，但我們計(jì)劃讓其他五個(gè)項(xiàng)目組也來(lái)學(xué)習(xí)。有些同事覺(jué)得改造舊代碼和舊產(chǎn)品很困難，但我們要鼓勵(lì)大家嘗試。我們希望每個(gè)人從項(xiàng)目一開(kāi)始就使用AI來(lái)開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。范老師所說(shuō)的“老產(chǎn)品”里面也有很多AI的功能，那現(xiàn)在的新產(chǎn)品和以前我覺(jué)得是這樣的，我們最早做了不少我覺(jué)得是這樣的，我們最早做了不少AI的理解和生成功能。那是上一代的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在支撐?，F(xiàn)在我們需要重構(gòu)這些東西，不僅成本更低，效果也會(huì)更好。我也一直在思考我們的產(chǎn)品。作為一家企業(yè)軟件公司，現(xiàn)在很多企業(yè)軟件都不得不加入AI功能。但實(shí)際上這反而讓成本變高了，因?yàn)橐Ц禩oken費(fèi)用，而客戶(hù)并沒(méi)有額外的預(yù)算。我說(shuō)最糟糕的做法就是“老32因?yàn)椴粩嗉尤胄鹿δ軐?dǎo)致因?yàn)椴粩嗉尤胄鹿δ軐?dǎo)致Token消耗增加。原本是單純的軟件，現(xiàn)在成本更高了?？蛻?hù)覺(jué)得產(chǎn)品變得更復(fù)雜，而公司在外面宣傳說(shuō)“我們接入了GPT”之類(lèi)的。這樣硬著頭皮追趕AI潮流，實(shí)際上并沒(méi)有創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值。我覺(jué)得更好的做法是“新瓶裝新酒”或“新瓶裝舊酒”?！靶缕垦b新酒”就是通過(guò)AI真正開(kāi)發(fā)出新型產(chǎn)品，這是我們?cè)趪L試的方向。而“新瓶裝舊酒”則是用新形式來(lái)滿(mǎn)足原有需求，比如我們的內(nèi)容管理系統(tǒng)。我后來(lái)想，與其完全重構(gòu)，不如用AI重新設(shè)計(jì)交互方式。這樣就能把它變成一個(gè)內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)，只是在上層改變交互形態(tài)。我覺(jué)得這種方式會(huì)更好，客戶(hù)也第二，客戶(hù)也更容易理解為什么要開(kāi)始收取Token費(fèi)用，而不是像以前那這樣的話，是不是意味著對(duì)于客戶(hù)來(lái)說(shuō)，比較絲滑的轉(zhuǎn)型方式，也是新瓶裝新酒或者新瓶裝舊酒去建立一個(gè)全新的工作流。而不是說(shuō)現(xiàn)在好多人都在卷用AI來(lái)提高Productivity，但發(fā)現(xiàn)成本不降反升。我不知道你們的觀察是怎么樣，大家對(duì)所謂的我不知道你們的觀察是怎么樣，大家對(duì)所謂的Copilot不是很滿(mǎn)意。成本的問(wèn)題，或者就是這部分投入對(duì)于產(chǎn)出的結(jié)果不是很滿(mǎn)意，所以很多可能是確實(shí)需要基于AI的能力，順著大模型能力重新想一想是不是有一些工作33對(duì)。我們自己最近在做一些嘗試。比如說(shuō)，原來(lái)我們只知道品牌企業(yè)需要33對(duì)。我們自己最近在做一些嘗試。比如說(shuō)，原來(lái)我們只知道品牌企業(yè)需要更多內(nèi)容，后來(lái)慢慢理解到，因?yàn)楝F(xiàn)在媒介更分散了，內(nèi)容需求也更多了。很多企業(yè)在運(yùn)營(yíng)賬號(hào)，比如說(shuō)小紅書(shū)號(hào)、抖音號(hào)。一開(kāi)始我們只想幫客戶(hù)解決賬號(hào)的大量?jī)?nèi)容需求，就是要能產(chǎn)出各種各樣的、能過(guò)審且成本低的內(nèi)容。但后來(lái)我們慢慢意識(shí)到每個(gè)賬號(hào)，尤其是設(shè)備類(lèi)賬號(hào)，都需要有自己的個(gè)性（Personality）。這種個(gè)性就像差異化的性格特征一樣。每個(gè)賬號(hào)需要有自己的特色，內(nèi)容也要根據(jù)這個(gè)個(gè)性來(lái)制作。所以我們不只是用企業(yè)原有的數(shù)據(jù)源來(lái)簡(jiǎn)單剪輯、拼湊、改編（只是用企業(yè)原有的數(shù)據(jù)源來(lái)簡(jiǎn)單剪輯、拼湊、改編（Re-adaptation而是要去重新創(chuàng)造（Recreate）。我又想到了一個(gè)點(diǎn)，你這個(gè)功能還可以用在AI陪伴上面。因?yàn)槲腋杏X(jué)AI陪伴它非常缺的一個(gè)東西，就是Personality。之前那個(gè)蛋之所以很火，就是因?yàn)樗腜ersonality很鮮明，而大多數(shù)所謂的AI陪伴都因?yàn)樘粤?，?duì)，所以我覺(jué)得其實(shí)事實(shí)上我們也看到大語(yǔ)言模型的個(gè)性是有挑戰(zhàn)的，因?qū)?，所以我覺(jué)得其實(shí)事實(shí)上我們也看到大語(yǔ)言模型的個(gè)性是有挑戰(zhàn)的，因?yàn)槟Ｐ头浅Ｇ鼜?，非常容易馴服。我們有時(shí)候希望他多點(diǎn)反對(duì)意見(jiàn)。所以我覺(jué)得這也是可能過(guò)度對(duì)齊的結(jié)果，所以當(dāng)我們要去給大模型增加Con-text（語(yǔ)境）來(lái)增加他的觀點(diǎn)的話，我們也會(huì)在這部分做一些嘗試。對(duì)。如果不是這樣的話，對(duì)普通人來(lái)說(shuō)，如果我自己的感覺(jué)跟大語(yǔ)言模型現(xiàn)在看到大語(yǔ)言模型加入性格的初步嘗試非常有趣，它為虛擬世界帶來(lái)了豐富的物種和人格。暢想未來(lái)，我們會(huì)不會(huì)和這些虛擬Agent一起生活？34“伙伴”這是個(gè)概念上容易回答，但形態(tài)上難以34“伙伴”這是個(gè)概念上容易回答，但形態(tài)上難以想象的問(wèn)題。我非常喜歡觀察我們ATP里的Replay功能。我經(jīng)常會(huì)圍觀Agent之間的訪談，特別有趣。有時(shí)我會(huì)特意在提示詞里寫(xiě)，不要做Interview而要讓他們爭(zhēng)論，這樣Agent之間的討論就會(huì)變得非常激烈。我并不是把它們當(dāng)作真實(shí)的人，而是把它們視作人類(lèi)世界可能發(fā)生的情況來(lái)觀察。通過(guò)這種觀察，我能發(fā)現(xiàn)自己的一些盲區(qū)，這也是我現(xiàn)在特別喜歡這類(lèi)產(chǎn)品的原因。當(dāng)然，像MCP像MCP這樣幫你處理各種任務(wù)的Agent是另一種邏輯，就像有很多小黃人在幫你干活。但我更喜歡這種觀念上的挑戰(zhàn)。我認(rèn)為，通過(guò)多智能體的交互，我們能更好地理解人在決策、判斷或觀察上的盲區(qū)，這會(huì)非常有價(jià)值。比如我有時(shí)會(huì)向它詢(xún)問(wèn)一些公司的情況：“這個(gè)銷(xiāo)售很努力，但效果不好，已經(jīng)三個(gè)月了，我該怎么辦？”雖然Agent的回答可能不會(huì)引用真感謝范老師今天為我們介紹了這款新產(chǎn)品，以及分享了背后這些富有創(chuàng)新性和開(kāi)拓性的思考。我們會(huì)繼續(xù)關(guān)注這個(gè)產(chǎn)品的發(fā)展，看它將為我們的生回復(fù)關(guān)鍵詞「回復(fù)關(guān)鍵詞「AI轉(zhuǎn)型」35企業(yè)掌舵者的云戰(zhàn)略速查手冊(cè)從AI原生看AI轉(zhuǎn)型：企業(yè)和個(gè)人的必選項(xiàng)｜AI轉(zhuǎn)型訪談錄36沈旸先生現(xiàn)任聯(lián)易融副總裁，在咨詢(xún)，交付，IT管理和研發(fā)管理等的經(jīng)驗(yàn)。沈先生曾任神州數(shù)碼集團(tuán)股份有限公司副總裁兼CIO，云基地負(fù)責(zé)人，主要負(fù)責(zé)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、云基地建設(shè)和技術(shù)運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷(xiāo)私域運(yùn)營(yíng)等導(dǎo)云基礎(chǔ)架構(gòu)、區(qū)塊鏈、量子應(yīng)用、智能運(yùn)維、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、開(kāi)源ERP等領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)管理和交付工作。在加入神州數(shù)碼之前，曾在SAP工作十年，在SAP理，風(fēng)險(xiǎn)與合規(guī)）領(lǐng)域的國(guó)際專(zhuān)業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)。曾為150多家世界500強(qiáng)客戶(hù)提什么是什么是AINative？人均產(chǎn)值1000萬(wàn)美金是AI大家好，今天很高興我們邀請(qǐng)到了沈旸先生，他來(lái)自一家上市科技企業(yè)，任副總裁，來(lái)跟我們一起聊一聊關(guān)于AINative（AI原生），AI轉(zhuǎn)型，包括AIAgent一些進(jìn)展，特別是他們公司怎么運(yùn)用AI重塑工作流，我認(rèn)為這非常有價(jià)值。我曾與沈旸先生見(jiàn)過(guò)一面，上次聽(tīng)他講述了很多內(nèi)容，讓我大開(kāi)腦洞，所以我很好奇您究竟是如何理解AINative這件事的？關(guān)于關(guān)于AINative這些事情，去年3月份的時(shí)候，我在公眾號(hào)上寫(xiě)過(guò)一篇文章，探討AI原生企業(yè)應(yīng)有的形態(tài)。當(dāng)時(shí)提到Midjourney這家公司，僅有11人，但營(yíng)收卻超過(guò)了1億美金。其人均效益遠(yuǎn)超普通公司。所以在定義AI原生公司時(shí)，我覺(jué)得若看其他很多指標(biāo)，可能過(guò)于復(fù)雜。最簡(jiǎn)單的方法是看人均效益，比如人均效益能否達(dá)到1000萬(wàn)美金，甚至更多。371000萬(wàn)美金或許只是去年的一個(gè)指標(biāo)，今年這個(gè)指標(biāo)可能會(huì)更高。371000萬(wàn)美金或許只是去年的一個(gè)指標(biāo)，今年這個(gè)指標(biāo)可能會(huì)更高。在行業(yè)內(nèi)，我認(rèn)為如果一家公司的人均效益能排進(jìn)前1%，那么這家公司目前在AI原生領(lǐng)域應(yīng)該做了足夠的探索與實(shí)踐。在AI原生領(lǐng)域應(yīng)該做了足夠的探索與實(shí)踐。不同行業(yè)情況不同，需要根據(jù)不同行業(yè)進(jìn)行對(duì)比。例如傳統(tǒng)制造業(yè)或零售行業(yè)，目前可能對(duì)人力的依賴(lài)程度還比較高。但可以與該行業(yè)過(guò)去的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，在行業(yè)內(nèi)進(jìn)行排名。最終目的是判斷AI原生對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)是否有明白了。實(shí)際上，AI原生這個(gè)概念是從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)原生、云原生一路發(fā)展到現(xiàn)在的。“Native”這個(gè)詞，從嚴(yán)格學(xué)術(shù)意義上講，應(yīng)該是如果一個(gè)事物或公司的運(yùn)轉(zhuǎn)脫離了AI就無(wú)法存在，對(duì)吧？比如Midjourney這樣的公司，現(xiàn)在僅有十幾個(gè)人，若脫離了AI，可能無(wú)法支撐如此龐大的用所以如果從定義上來(lái)說(shuō)，您是如何理解AI原生這個(gè)概念的呢？如今大家都在討論要打造AI原生的組織或個(gè)人，您認(rèn)為這可行嗎？有一種觀點(diǎn)認(rèn)為，我們現(xiàn)在甚至都不能算互聯(lián)網(wǎng)原生，因?yàn)槲覀兂錾鷷r(shí)，互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)存在多年。所以有人說(shuō)，只有2020年以后出生的人才能算AI原生一代，因?yàn)樗麄兂砷L(zhǎng)過(guò)程中，AI工具隨處可得，學(xué)習(xí)使用也毫無(wú)成本，您怎么關(guān)于AI原生，以移動(dòng)原生時(shí)代為例，什么樣的應(yīng)用才算是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)原生應(yīng)用呢？比如滴滴，與傳統(tǒng)的ERP軟件不同，ERP軟件可以有移動(dòng)版，但它在電腦和手機(jī)上都能使用，這類(lèi)應(yīng)用其實(shí)不能被稱(chēng)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)原生應(yīng)用。而滴滴軟件，只有在打車(chē)時(shí)且處于移動(dòng)狀態(tài)下才會(huì)使用，打車(chē)時(shí)人們不會(huì)抱著電腦，而是使用手機(jī)打開(kāi)軟件。如果沒(méi)有這個(gè)應(yīng)用，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)打車(chē)的目標(biāo)，這樣的應(yīng)用我們才稱(chēng)之為移動(dòng)原生應(yīng)用。我認(rèn)為AI原生未來(lái)的一個(gè)重要判斷點(diǎn)在于大規(guī)模提升人均效益。如果只是線性提升，用普通工具就能做到，而AI原生的核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)對(duì)人和組織能力的無(wú)限制復(fù)制，這是過(guò)去的軟件無(wú)法做到的。過(guò)去，軟件大多為人或組織所用，但軟38件并不能替代組織或人，核心還是人在其中發(fā)揮重要作用。件并不能替代組織或人，核心還是人在其中發(fā)揮重要作用。但在AI原生的概念里，未來(lái)一個(gè)AI原生企業(yè)的終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）。是否存在這樣一個(gè)企業(yè)，它無(wú)需人工操作就能運(yùn)轉(zhuǎn)，能夠自行盈利、采購(gòu)OpenAI的路線圖第五級(jí)是“organizer”組織者，當(dāng)真正實(shí)現(xiàn)AGI時(shí)，它確實(shí)能夠作為組織者整合各種資源進(jìn)行生產(chǎn)。實(shí)際上，您所說(shuō)的比我之前想象的還要更超前。我之前認(rèn)為AI原生更像Midjourney這樣的企業(yè)，或者是一人企業(yè)、小團(tuán)隊(duì)，能夠調(diào)用很多AIAgent工具、AI員工來(lái)實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)。但在我的設(shè)想中，人還是不可替代的角色?，F(xiàn)階段，我看到更多的是人與機(jī)器協(xié)作完成任務(wù)。在很多組織進(jìn)行轉(zhuǎn)型時(shí)，人的因素還是需但我們要設(shè)定一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)，AI原生最終能否實(shí)現(xiàn)？如果5到10年能夠?qū)崿F(xiàn)，那么我們現(xiàn)在所經(jīng)歷的所有過(guò)程都只是中間階段。無(wú)論是當(dāng)前的模式，還是一人企業(yè)做到人均效益過(guò)億等情況，本質(zhì)上可能都還不是AI原生企業(yè)。我們只是在接近這個(gè)目標(biāo)，或者說(shuō)我們現(xiàn)在所做的一切都是為AI原從人的角度來(lái)看，如果目標(biāo)是讓人在其中變得不重要，甚至消解人的作39第一個(gè)目的可能是養(yǎng)家糊口，滿(mǎn)足生存需求；第二個(gè)目的是個(gè)人發(fā)展，實(shí)沒(méi)錯(cuò)。在當(dāng)今社會(huì)，生產(chǎn)本身其實(shí)已經(jīng)不存在瓶頸。從農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域的發(fā)展就可以看出，比如美國(guó)，少量農(nóng)民就能養(yǎng)活全球近一半人口。如果人們只是追求吃飽穿暖，其實(shí)并不需要太多人投入工作。目前大家投入工作，很大程度上是為了參與最終的成果分配。競(jìng)爭(zhēng)更激烈、更具競(jìng)爭(zhēng)力的公司能獲得更多份額，從而推動(dòng)社會(huì)更快進(jìn)步。但是社會(huì)的進(jìn)步與競(jìng)爭(zhēng)并非線性相關(guān)。當(dāng)科技發(fā)展停滯時(shí)，無(wú)論競(jìng)爭(zhēng)多么激烈，社會(huì)生產(chǎn)力都不會(huì)有明顯提升，蛋糕也不會(huì)變大。AI的出現(xiàn)帶來(lái)了變化，尤其是在服務(wù)行業(yè)，勞動(dòng)當(dāng)然，這是在機(jī)器人已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的前提下。如果機(jī)器人沒(méi)有實(shí)現(xiàn)的話，它沒(méi)即便不考慮機(jī)器人，以服務(wù)行業(yè)為例，美國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)占GDP的80%，很多像律師、提供數(shù)字服務(wù)的人群在社會(huì)中占比很大。在這些領(lǐng)域，AI未您的意思是說(shuō)對(duì)腦力活動(dòng)的替代，就是智力即服務(wù)，對(duì)吧？把智力變成一40而且40而且AI還能自我進(jìn)化知識(shí)，進(jìn)化速度可能比人類(lèi)更快。在服務(wù)行業(yè)，那些假設(shè)生存不是問(wèn)題，這其實(shí)是未來(lái)AI原生社會(huì)中最重要的問(wèn)題，即財(cái)富分配問(wèn)題。過(guò)去人們努力工作是為了解決分配問(wèn)題，但如今我們面臨一個(gè)現(xiàn)實(shí)，未來(lái)腦力工作領(lǐng)域中AI的供應(yīng)是無(wú)限的，人類(lèi)無(wú)法與無(wú)限供應(yīng)的AI競(jìng)爭(zhēng)。我舉個(gè)例子，比如體育行業(yè)，美國(guó)NBA的頂級(jí)明星一年能拿1億美金，但有大量坐在替補(bǔ)席的球員，他們同樣辛苦，天賦也不差，薪水卻不對(duì)，兩極分化特別嚴(yán)重。在腦力工作領(lǐng)域，如果AI達(dá)到人類(lèi)80%-90%的水平，這個(gè)行業(yè)也會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的兩極分化。大部分人可能就是，我從事這個(gè)領(lǐng)域不僅是為了養(yǎng)家糊口，而是因?yàn)槲覠釔?ài)這個(gè)行業(yè)。我喜歡在智力上，在腦上去挑戰(zhàn)自己，我希望去跟不同人溝通交流，我希望去不停地去做各種各樣的軟件，或者做開(kāi)發(fā)各種各樣?xùn)|西。但與以前相比，他們可能對(duì)，那您認(rèn)為基本的生存問(wèn)題是否要依靠社會(huì)福利體系，甚至像全民基本收入U(xiǎn)niversalBasicIncome這樣的方式來(lái)解決？那我們先假設(shè)大家都有足夠的資本維持生活，在這個(gè)基礎(chǔ)上，人們能做什如果一個(gè)人有追求，那就繼續(xù)在自己喜歡的行業(yè)堅(jiān)持，不斷與AI競(jìng)爭(zhēng)并超越AI。但那些重復(fù)的工作，可能不再需要人類(lèi)去做。實(shí)際上，日常工作中有很多重復(fù)工作占據(jù)了大量時(shí)間，比如我們現(xiàn)在聊天，你可能很享受這個(gè)過(guò)程，但之后你可能還要做文字編輯、視頻剪輯等工作，這些并非你喜歡的。而AI可以完成這些工作，我們就能把更多時(shí)間花在自己喜歡的事情每個(gè)人都有自己的長(zhǎng)處和短處。過(guò)去，由于能力、資源等原因，人們?cè)趶浹a(bǔ)短板時(shí)，要么花錢(qián)解決，要么努力克服，這其實(shí)浪費(fèi)了在長(zhǎng)板上的天賦。在組織中也是如此，很難做到讓每個(gè)人的天賦都得到充分發(fā)揮。各個(gè)崗位分工精細(xì)，你可能擅長(zhǎng)某個(gè)崗位，但當(dāng)前并不在這個(gè)崗位上，職責(zé)也不屬于你，就無(wú)法發(fā)揮作用。而且找到完全匹配的人、組織和團(tuán)隊(duì)的成本非常高。要找到完全匹配的人、組織和團(tuán)隊(duì)，搜索成本極高。42所以未來(lái)AINative的組織，就像剛才我們討論個(gè)人時(shí)提到的，在資源充裕的情況下，讓每個(gè)人做更擅長(zhǎng)的事情。在組織中，就是讓每個(gè)人在擅長(zhǎng)的崗位各司其職。那么這種匹配是如何實(shí)現(xiàn)的呢？AI在其中會(huì)發(fā)揮什么作用？大家不愿意干的這些活都已經(jīng)cover掉了。但人與崗位的匹配是怎么人員與崗位的匹配，目前存在一些問(wèn)題。過(guò)去進(jìn)行數(shù)字化時(shí)，很多信息沒(méi)有被記錄下來(lái)。比如你與崗位是否匹配，以往可能一年有個(gè)OKR、KPI，年底寫(xiě)一段話，或者用二三十頁(yè)P(yáng)PT呈現(xiàn)一年的工作，又或者在OKR系統(tǒng)里用幾百字記錄。但這些并不能代表全部工作，日常的決策、交流、開(kāi)會(huì)等信息很多都沒(méi)有被有效記錄。即使這些信息被記錄下來(lái)，在ChatGPT出現(xiàn)之前，也難以利用。比如會(huì)議紀(jì)要，記錄了之后有人看嗎？從大量會(huì)議紀(jì)要中搜索信息也很困難。開(kāi)了一年500個(gè)會(huì)，每個(gè)會(huì)的決策、思考等信息，如果都要詳細(xì)記錄，對(duì)人的搜不僅帶寬低，人還容易情緒化。比如你會(huì)更愿意和喜歡的人交流，PPT會(huì)用自己習(xí)慣的格式。甚至PPT中某個(gè)顏色讓你感到驚喜，可能都會(huì)影響你當(dāng)天的工作狀態(tài)。這些都會(huì)影響人正常吸收信息的能力。我認(rèn)為AI的優(yōu)勢(shì)在于，它最擅長(zhǎng)的是翻譯，比如英文翻中文、中文翻英文。其實(shí)可以把每個(gè)人的語(yǔ)言和思維體系看作一種語(yǔ)言，你的思考體系和理解方式是一種語(yǔ)言，我的是另一種語(yǔ)言。這是我們過(guò)去多年成長(zhǎng)經(jīng)歷形成的。很多時(shí)候我跟你說(shuō)一句話，我以為你能理解，因?yàn)槲矣凶约旱纳舷挛谋尘?，但由于你我的成長(zhǎng)背景不同，你可能理解不了。目前AI未來(lái)有望很好地解決人與人但是我們?nèi)钡氖鞘裁茨兀咳钡氖菍?duì)個(gè)人和組織模型的描述。目前像ChatGPT、DeepSeek等大模型，更多是具有普世價(jià)值的模型，回答問(wèn)題中規(guī)中矩。它整合了幾千人、幾萬(wàn)人甚至上億人的知識(shí)和價(jià)值觀。比如對(duì)大模型進(jìn)行價(jià)值觀測(cè)評(píng)，它的回答永遠(yuǎn)比較中性，不會(huì)極端。但人因43對(duì)。我前幾天看到有創(chuàng)業(yè)者在做“SecondMe”，就是把一個(gè)模型訓(xùn)練成第二個(gè)自己，用個(gè)人歷史數(shù)據(jù)信息進(jìn)行訓(xùn)練，讓它了解你是什么樣的人。我們有同事之前在AI工具里設(shè)定一個(gè)系統(tǒng)提示詞，讓AI用她的方式來(lái)思考。那未來(lái)是不是每個(gè)人都會(huì)有一個(gè)類(lèi)似自己的大模型，同時(shí)它也是自己的AIAgent?你的AI助手，會(huì)的，但需要給AI很多訓(xùn)練機(jī)會(huì)。我們自己思考時(shí)，很多數(shù)據(jù)不會(huì)外露。比如互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)收集一些數(shù)據(jù)，但這個(gè)數(shù)據(jù)很片面。比如說(shuō)你在網(wǎng)上買(mǎi)一個(gè)東西，你為什么買(mǎi)這個(gè)東西？其實(shí)背后可能也有很多的思考。比如說(shuō)當(dāng)時(shí)可能是因?yàn)閮r(jià)格，這個(gè)東西打折了，你才愿意去買(mǎi)這個(gè)東西。但是很多時(shí)候你表露出來(lái)的，我并不是因?yàn)樾?，并不是說(shuō)省錢(qián)，而是因?yàn)檫@東西好看。你說(shuō)出來(lái)的東西跟自己想的其實(shí)并不是百分之百完要將大腦中的想法數(shù)字化，目前還很難做到，未來(lái)可能要依靠腦機(jī)接口。我大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)做的就是腦機(jī)接口相關(guān)內(nèi)容。我認(rèn)為未來(lái)的前沿領(lǐng)域之一就是腦機(jī)接口，通過(guò)它可以記錄大腦的潛意識(shí)，并與動(dòng)作掛鉤，讓AI大模型不斷模擬你的決策。其實(shí)決策最重要的就是你腦子中怎么想。說(shuō)人是受到社會(huì)約束的一個(gè)動(dòng)物也好，或者是一個(gè)個(gè)體也好，你可以胡思亂想。但是你在這個(gè)社會(huì)里面，你最后做出來(lái)的行為，你不能傷人，你不能傷害大家利益，對(duì)吧？你一定要做出一個(gè)比較利益最大化的一個(gè)決策。大家腦子里可能都會(huì)異想天開(kāi)，胡思亂想各方面的東西。但是一旦到做出動(dòng)沒(méi)錯(cuò)，如果模型能夠模擬這個(gè)過(guò)程并預(yù)測(cè)你接下來(lái)的行為，且準(zhǔn)確率不斷44這件事未來(lái)比較容易去做的，因?yàn)楝F(xiàn)在很多技術(shù)都在降低成本。比如拍短視頻就是一個(gè)例子。以前我舉過(guò)一個(gè)例子，如果把人一生中每天的行為都用視頻記錄下來(lái)，即使大腦意識(shí)不完全披露，AI也能較好地理解你、模仿你。因?yàn)橹辽佥斎牒洼敵龆急挥涗浵聛?lái)了，AI可不斷模擬你的行為，當(dāng)模擬準(zhǔn)確率達(dá)到99%或更高時(shí)，對(duì)性格等方面的描述就會(huì)非常精準(zhǔn)。這其實(shí)是AI未來(lái)很容易做到的一我覺(jué)得還不一定。人的大腦與ChatGPT模型不同，現(xiàn)在DeepSeek等模型有一些新的概念。ChatGPT模型更像是概率模型，是單向的，沒(méi)有形成回路，而人做決策需要反饋。人的大腦還有一個(gè)厲害的地方，就是有仿真環(huán)境。比如在做一件事之前，你可以腦補(bǔ)場(chǎng)景，像在電視上看過(guò)旅游的場(chǎng)景，你就能想象自己去旅游的情況。做夢(mèng)也是一種腦補(bǔ)過(guò)程，夢(mèng)境中但目前的大語(yǔ)言模型缺乏對(duì)人或環(huán)境的真實(shí)描例子，更像一個(gè)缸中之腦，在營(yíng)養(yǎng)液里面泡著一個(gè)大腦，它只會(huì)輸出一些文字。我們?yōu)槭裁从袝r(shí)候會(huì)覺(jué)得這個(gè)AI不最近Manus等取得很大進(jìn)展，就是因?yàn)橥ㄟ^(guò)大模型調(diào)用各種API、RPA等工具。他讓這些事情得到一個(gè)反饋，我能迅速看到這個(gè)實(shí)際反饋到底是前兩天LeCunn一直在講世界模型，也是類(lèi)似的道理?，F(xiàn)在的AI缺乏對(duì)物理規(guī)則的理解，而人出生就有對(duì)環(huán)境的感知和對(duì)物理規(guī)則的基本理解。所以他們嘗試用聯(lián)合嵌入預(yù)測(cè)架構(gòu)等模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與真實(shí)情況對(duì)比，初步讓大模型掌握對(duì)世界的預(yù)測(cè)能力。這可能也是接下來(lái)的一些方向。機(jī)器人也是，如果機(jī)器人有了AI大腦，再加上身體，就能與環(huán)境互動(dòng)交流，獲45現(xiàn)在大模型融合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等原生模型后，能夠形成自閉環(huán)模式。但要形現(xiàn)在大模型融合視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等原生模型后，能夠形成自閉環(huán)模式。但要形成類(lèi)似人類(lèi)大腦的仿真環(huán)境，還需要進(jìn)一步探索?，F(xiàn)在至少在數(shù)字世界里面是比較容易的。比如做一道題目或設(shè)計(jì)一個(gè)游戲，在數(shù)字世界里更容易完成閉環(huán)。所以我們可以看到，過(guò)去的AI未來(lái)可能會(huì)與操作系統(tǒng)、虛擬剛才我們討論了AINative相關(guān)的個(gè)人和組織的未來(lái)構(gòu)想。我們也很關(guān)心當(dāng)下如何向未來(lái)邁進(jìn)。很多企業(yè)想知道如何進(jìn)行AINative轉(zhuǎn)型，如何在企業(yè)中應(yīng)用AI。我知道您的公司在信息化方面深耕多年，有很多有意思的應(yīng)用案例，近期在AIAgent方面也有探索。能不能分享幾個(gè)您覺(jué)得比較有46好的。46好的。我認(rèn)為首先要讓所有團(tuán)隊(duì)對(duì)AI產(chǎn)生好奇。大家看到AI后，要思考它能做什么，公司內(nèi)部可以組織研討會(huì)分享相關(guān)內(nèi)容。作為科技團(tuán)隊(duì)，要為員工提供方便使用的工具。比如OpenAI剛推出時(shí)，API連接不方便，那你可以迅速搭建中間API為大家提供服務(wù)。DeepSeek也是如此，一開(kāi)始大家使用時(shí)可能會(huì)遇到服務(wù)器忙等問(wèn)題，從而失去興趣，所以要提供穩(wěn)就是拿AI去寫(xiě)寫(xiě)PPT，寫(xiě)寫(xiě)文檔，把這些工作給做完。但這個(gè)工作對(duì)任何一個(gè)公司，都是普適性的，對(duì)吧？那這個(gè)時(shí)候大家可能會(huì)對(duì)AI有一些了解，比如說(shuō)以前大語(yǔ)言模型，大家可能會(huì)覺(jué)得他對(duì)文字的潤(rùn)色的這些工作做得特別好，但是你可能要加很多的Prompt，加自己習(xí)慣的Prompt。有點(diǎn)像秘訣一樣，像法術(shù)一樣。它是一個(gè)普適的場(chǎng)景，他可能跟公司場(chǎng)景并不是特別掛鉤。通過(guò)這些簡(jiǎn)單應(yīng)用，大家可以了解AI，比如知道大語(yǔ)言模型在文字潤(rùn)色方面表現(xiàn)出色，但需要寫(xiě)合適的Prompt，并且要了解不同模型對(duì)Prompt的效果預(yù)期，清楚AI能做什么、不能做什么。同模型對(duì)Prompt的效果預(yù)期，清楚AI能做什么、不能做什么。比如說(shuō)2023年時(shí)，我們判斷比如說(shuō)2023年時(shí)，我們判斷AI無(wú)法替代ERP等流程系統(tǒng)，因?yàn)楫?dāng)時(shí)的AI是概率模型，輸出不可控，無(wú)法做到百分之百精準(zhǔn)，至少當(dāng)時(shí)在這個(gè)大屏上我們也看到這樣的一個(gè)體系。那很多時(shí)候我們就會(huì)找出現(xiàn)實(shí)中哪些環(huán)節(jié)對(duì)。所以大家會(huì)發(fā)現(xiàn)AI客服，包括頭腦風(fēng)暴，或者前期的這些材料。對(duì)，對(duì)，就是一開(kāi)始替代各種文科生的，這些賦能文科類(lèi)工作的場(chǎng)景應(yīng)用較多。當(dāng)時(shí)對(duì)一些創(chuàng)意設(shè)計(jì)類(lèi)工作，AI也有應(yīng)用，因?yàn)檫@類(lèi)工作沒(méi)有絕對(duì)正47就像語(yǔ)文和數(shù)學(xué)，很少有人語(yǔ)文一直考滿(mǎn)分，因?yàn)闆](méi)有絕對(duì)正確答案，而47就像語(yǔ)文和數(shù)學(xué)，很少有人語(yǔ)文一直考滿(mǎn)分，因?yàn)闆](méi)有絕對(duì)正確答案，而所以在23年的時(shí)候，我們判斷大量文科的場(chǎng)景，怎么去把它做賦能。到了24年的時(shí)候，隨著AIAgent的落地，包括各種各樣的開(kāi)源框架。你可以用一些單元模型去跟一些AI型的工作流各方面去做對(duì)話。發(fā)現(xiàn)它其實(shí)是可以把原來(lái)的一些流程做一個(gè)非常小的閉環(huán)。比如說(shuō)以前跟你們分享過(guò)那個(gè)訂會(huì)議室的場(chǎng)景，你去定一個(gè)會(huì)議室，其實(shí)他是需要去不同的系統(tǒng)里面把這個(gè)打通，那有時(shí)候他也要理解你的這個(gè)意圖，如果定明天他們下午幾點(diǎn)過(guò)去在系統(tǒng)里預(yù)訂會(huì)議室，通常是點(diǎn)擊選擇樓層的會(huì)議室。但實(shí)際情況往往更復(fù)雜，涉及多個(gè)方面。比如有人希望預(yù)訂能看海、靠窗的會(huì)議室，每個(gè)人可能都有類(lèi)似的個(gè)性化訴求。然而，過(guò)去的會(huì)議室系統(tǒng)無(wú)法滿(mǎn)足這些往更復(fù)雜，涉及多個(gè)方面。比如有人希望預(yù)訂能看海、靠窗的會(huì)議室，每個(gè)人可能都有類(lèi)似的個(gè)性化訴求。然而，過(guò)去的會(huì)議室系統(tǒng)無(wú)法滿(mǎn)足這些一般會(huì)議室會(huì)配有圖片，我們可以通過(guò)圖片查看會(huì)議室能容納的人數(shù)、是但這樣的搜索匹配過(guò)程比較耗費(fèi)精力，但這樣的搜索匹配過(guò)程比較耗費(fèi)精力，即便記住這些信息也并非易事。如今，AI能夠自動(dòng)進(jìn)行匹配，還能為每個(gè)會(huì)議室添加標(biāo)簽。甚至可以分析行政平面圖，確定哪些會(huì)議室靠窗、看?；虺?，然后將其添加到用戶(hù)的收藏夾中，用戶(hù)無(wú)需再刻意記憶。之后，AI通過(guò)簡(jiǎn)單的API就能與會(huì)這個(gè)過(guò)程看似簡(jiǎn)單，實(shí)際落地卻困難重重。我們?cè)?023年底就做出了這個(gè)場(chǎng)景，但當(dāng)時(shí)準(zhǔn)確率并不高，這難免讓人感到失望。畢竟大模型連上萬(wàn)字的文章都能修改得像模像樣，卻在時(shí)間、地點(diǎn)、人物這些簡(jiǎn)單信息的識(shí)別上出錯(cuò)。例如，對(duì)于“下個(gè)月的第一個(gè)星期的某一天”這樣的時(shí)間描述，它總是判斷錯(cuò)誤。直到2024年10月左右，大模型才在某個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了100%的準(zhǔn)確率。48我推測(cè)有兩個(gè)原因。48我推測(cè)有兩個(gè)原因。一是大模型可能調(diào)用了工具進(jìn)行檢驗(yàn)。比如讓大模型計(jì)算數(shù)學(xué)題，它碰到數(shù)學(xué)問(wèn)題就調(diào)用計(jì)算器，計(jì)算器得出的結(jié)果肯定是準(zhǔn)確的，最后將結(jié)果返回。只要能精準(zhǔn)地將用戶(hù)意圖拆解并調(diào)用合適的工具，準(zhǔn)確率就能大幅提升。就像預(yù)訂下個(gè)月的會(huì)議室，調(diào)用日歷工具就能準(zhǔn)確確定日期。二是大模型內(nèi)置的一些模型可能進(jìn)行了大量的優(yōu)化訓(xùn)練和對(duì)齊。這里我解釋一下無(wú)損壓縮和有損壓縮的概念，這也是我們判斷大模型應(yīng)用的重要標(biāo)準(zhǔn)。大模型本質(zhì)上是對(duì)世界知識(shí)的一種有損壓縮。以一個(gè)幾千億參數(shù)的大模型為例，訓(xùn)練時(shí)會(huì)使用全世界的各種知識(shí)，像《紅樓夢(mèng)》《西游記》、國(guó)外書(shū)籍、法律法規(guī)等，可能用到幾十T的數(shù)據(jù)，但訓(xùn)練出來(lái)的大模型體積卻遠(yuǎn)小于這些數(shù)據(jù)，可能壓縮了幾十倍甚至400倍。所以，大模型無(wú)法還原所有信息，比如詢(xún)問(wèn)《紅樓夢(mèng)》某一頁(yè)的某個(gè)字，它大概率大模型體積卻遠(yuǎn)小于這些數(shù)據(jù)，可能壓縮了幾十倍甚至400倍。所以，大模型無(wú)法還原所有信息，比如詢(xún)問(wèn)《紅樓夢(mèng)》某一頁(yè)的某個(gè)字，它大概率是記不住的，這和人看書(shū)的情況類(lèi)似，人也很難一字不漏地背下整本書(shū)，有損壓縮后，想要還原信息是很困難的，必然會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。假設(shè)用一個(gè)包含1億條時(shí)間、地點(diǎn)、人物信息的測(cè)試集對(duì)大模型進(jìn)行壓縮，最后可能壓縮成100萬(wàn)條。此時(shí)，如果讓大模型還原其中一個(gè)從未見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景，它就還有一種是無(wú)損壓縮。就像我們學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)，背誦九九乘法表，背完后所有數(shù)學(xué)運(yùn)算都能做，數(shù)學(xué)定理和公式經(jīng)過(guò)壓縮就剩下那么幾條，通過(guò)這些條件進(jìn)行反推，雖然推理過(guò)程比較費(fèi)腦子，但能得出正確結(jié)果，這就是無(wú)損壓縮。如今，像DeepSeek、Cody等模型增加了深度推理能力，能夠從一些小的原理或公理出發(fā)，舉一反三推出更多內(nèi)容。這對(duì)大模型的壓縮能力和技術(shù)提出了更高要求，不再是單純依靠海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓模型變得更大去記住所有東西。所以，期待大模型記住所有信息是不現(xiàn)實(shí)的。但RAG（檢索增強(qiáng)生成）確實(shí)是很多企業(yè)在落地大模型時(shí)常用的構(gòu)建知是的，我們嘗試了兩三個(gè)月就放棄了。因?yàn)槲覀冇X(jué)得效果很差，即便現(xiàn)在是的，我們嘗試了兩三個(gè)月就放棄了。因?yàn)槲覀冇X(jué)得效果很差，即便現(xiàn)在準(zhǔn)確率能達(dá)到80%，也無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際需求。除了預(yù)訂會(huì)議室，現(xiàn)在預(yù)訂會(huì)議室只需要詢(xún)問(wèn)一下，說(shuō)出“我明天什么時(shí)候需要一個(gè)能容納幾個(gè)人的會(huì)議室”，大模型就能幫忙預(yù)訂好。那線49線上會(huì)議也是一樣的道理。只要給大模型提供線上會(huì)議也是一樣的道理。只要給大模型提供Zoom、騰訊會(huì)議等平臺(tái)的API接口，它就能獲取賬戶(hù)信息并完成預(yù)訂。如果與線上會(huì)議的API打通得更好，大模型還能將線上會(huì)議的文字版、視頻版內(nèi)容自動(dòng)發(fā)送到企業(yè)微信中。過(guò)去需要使用多個(gè)工具才能完成的事情，現(xiàn)在用一個(gè)工具就能打通。而且，一旦檢驗(yàn)出大模型的準(zhǔn)確率突破了某個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，就可以對(duì)相我很好奇，一個(gè)企業(yè)規(guī)模很大，有很多核心生產(chǎn)場(chǎng)景，而預(yù)訂會(huì)議室只是一個(gè)行政場(chǎng)景，能提升的效益有限，為什么會(huì)選擇這樣一個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行50選擇這個(gè)場(chǎng)景主要有兩個(gè)原因。50選擇這個(gè)場(chǎng)景主要有兩個(gè)原因。一是它的使用頻率高，人人都會(huì)用到。在AI落地過(guò)程中，AI的宣傳和實(shí)際能力往往與人們的想象存在差異。比如ChatGPT出現(xiàn)時(shí)，大家很興奮，后來(lái)其他大模型出現(xiàn)，大家又紛紛關(guān)注。但業(yè)務(wù)部門(mén)，尤其是那些與科技距離較遠(yuǎn)的部門(mén)，對(duì)AI的理解存在偏差，要么認(rèn)為AI無(wú)所不能，完全可以替代人工；要么覺(jué)得AI毫無(wú)用處。如果給他們提供不太成熟的AI體系，會(huì)讓他們?cè)谂d奮和失望之間反復(fù)，等到真正有合適的AI應(yīng)用場(chǎng)景出現(xiàn)時(shí)，他們可能已經(jīng)不再相信AI了。所以，選擇預(yù)訂會(huì)議室這樣大家容易接觸到、能感知AI作用的場(chǎng)景，更有利于AI的推廣。二是通過(guò)這個(gè)場(chǎng)景，可以激發(fā)每個(gè)人去孵化自己的AI應(yīng)用。目前，很難用一個(gè)準(zhǔn)確率只有80%-90%的AI產(chǎn)品直接替代原有的業(yè)務(wù)流程，這樣做會(huì)遭到大家的反對(duì)，推進(jìn)起來(lái)也會(huì)很困難。