技术判断力之AI三问

news2026/3/29 7:11:22
回答老板关于是否投资AI创新项目的三个问题当下AI热度居高不下企业该如何抉择是大举投入布局还是保持观望我们借以下三个问题来展开思考。一、AI当下处在什么阶段属于谁的机会AI技术扩散曲线基础信息技术大语言模型LLM、GPU硬件→信息生产AIGC涵盖文字、图片、视频→娱乐领域搞笑视频、休闲段子等→电子商务C端→B端服务与企业服务→企业内部数字化。以移动互联网为例2007年iPhone问世2011年微信、小米手机推出2015年拼多多、抖音上线距iPhone发布已过8年直至2019年抖音、拼多多才实现爆发。如今AI才刚刚起步行业仍有数年的发展窗口期。如何判断AI技术的发展阶段不妨从市场主体的表现入手当下哪些玩家最为活跃谁从中获利目前市场中热度最高的当属自媒体、AI硬件企业、Google等AI应用公司及各类软件提供商这类主体已能从AI发展中实现盈利。而从技术扩散的阶段来看AI是否迈入电子商务C端阶段仍需打一个问号京东、拼多多、美团、携程等主流电商平台尚未推出成熟的AI产品相关布局多是“雷声大、雨点小”。国内当前的AI赛道仍是阿里云、字节跳动等纯AI技术公司的主场腾讯这类产品型公司尚且显得步伐迟缓更何况电商企业、B端服务商、企业服务机构以及非AI技术领域的产业创新者。对于这类企业而言若想仅凭AI新技术实现业务弯道超车盲目投入极有可能面临“投入过高、产出微薄”的困境此时入局的时机与风险仍需审慎考量。二、面对这波AI技术浪潮普通企业该怎么办IT行业有一个共识短期往往高估技术的作用长期却容易低估技术的价值AI同样如此。对于非AI技术类企业当下并非布局AI应用的最佳阶段。例如B端电商企业可保持观望待同行业C端出现成功的AI应用案例与落地经验后再快速跟进迁移既能降低成本也能减少试错风险。这一阶段企业的核心策略是“优先用AI而非做AI”具体可落地三项工作1.全员普及AI工具使用涵盖编程VibeCoding、音视频、图片设计、文案编写等场景企业可统一申请相关费用部分企业甚至将Token使用量纳入考核2.开展AI技术前瞻分享组织全员AI学习提升全员AI素养3.鼓励员工探索业务与AI的轻量结合例如调用大模型API、搭建知识库等。仅当核心业务或核心竞争力板块需要搭建专有模型/项目时再引入外部AI专业人才。从“用AI”到“做AI”是一个循序渐进的过程企业需找到业务与AI的结合点无需急于求成。待全员AI素养提升、行业产业机会成熟时AI落地会水到渠成只需保持领先于同行业的竞争水平即可。三、AI代理OpenClaw将带来哪些机会当下是否需要养“虾”交互方式的创新AI个人代理OpenClaw将对软件行业产生颠覆性影响作为新一代软件交互界面其变革堪比从网站到APP的升级。它以自然语言为核心交互方式替代了传统的鼠标、触摸屏UI交互。自然语言的交互方式一句话执行的内容可以是一个按钮的功能也可以一批按钮的功能并且它内部可以有逻辑可以做循环while和是否if/else逻辑判断也就是说它相当于批处理和一个脚本。这是一个自然语言的程序脚本这是鼠标按钮和手指触摸屏所无法比拟的要强大的多方便得多。这种自然语言交互范式的创新其普及速度会特别快会极大的改变用户操作习惯甚至会产生催生新一代SaaS淘汰一批SaaS其影响程度将远超区块链存储、5G连接等技术的变革。与大模型及传统RPA的核心差异对比维度传统RPA /脚本大模型OpenClaw核心能力固定流程、写死规则只会聊天、输出文字自主规划、动态执行、智能纠错交互方式点击按钮、编写脚本文字问答自然语言指令规划能力无人来规划有但无法落地有LLM做规划异常处理崩了就停崩了就停自动重试、动态重规划适用场景简单、稳定的重复性工作咨询、创作复杂、多变、跨系统的自动化任务AI代理与大模型、智能体存在本质区别大模型仅为聊天工具智能体只是在大模型基础上增加了特定领域知识库、角色设定与提示词而AI代理不仅能对话、还具备执行任务、长期记忆功能。它可对接互联网公有数据、个人/企业的私有数据以及本地电脑的数据权限可能极大可模拟人工操作完成预订、下单、支付等亦可跨应用操作Word、Excel、ERP等办公软件。AI代理相对于传统RPA它不仅能自动化执行还能做任务规划分解像API管道或流程编排一样完成从问题分析、任务规划执行落地、汇总输出的全流程工作。它可以做人的所有操作是个人的数字分身也是企业的AI员工。AI个人代理自然语言脚本引擎跨应用执行中枢。“虾”生态的发展现状未来“虾”生态将呈现多元化形态包括个人桌面虾、手机虾、云端虾、企业虾以及侧重安全与知识库的专属虾。目前该生态尚处空白阶段桌面版“龙虾”刚推出bug较多更新迭代频繁国内相关Skill数量极少行业平台、软件提供商、ERP厂商等尚未开放Skill与API对接方式MCP接口也未落地微信暂未推出对接方式QQ刚完成布局仅有阿里巴巴、字节跳动等少数技术公司走在前列。个人代理Agent国内生态的核心构成桌面/手机版OpenClaw 国内社交软件APIKey 行业应用APIKey旅游、购物、炒股、邮箱、企业ERP等多元技能Skill 专家模块与新一代智能体媒体运营、设计、编程等区别于传统知识库拥有接口授权、私有数据访问、本地电脑操作等多重权限“虾”生态的新机会在哪是谁的机会当下AI代理全新生态的机会主要集中在以下五类1.大模型公司以阿里、字节、OpenAI为代表掌握大模型这一核心技术若“龙虾”成为AI时代的操作系统这类企业必然是核心参与者如豆包、千问等APP已率先布局2.硬件厂商以小米、苹果、华为等手机厂商为核心过往技术发展规律证明多数技术只有与硬件结合才能成为大众级产品手机虾将成为重要落地形态如小米虾、华为虾、安卓虾等3.行业应用级AI Agent如微信虾或定名微助理/小助手可通过自然语言指令实现小程序跨应用的全流程自动化操作4.云厂商可提供养虾云电脑等服务通过算力资源供给增加营收5.个人极客与早期创业者程序员、运维、新媒体运营等从业者可借助AI代理实现工作自动化相当于拥有智能助理创业者可挖掘生态空白打造企业及行业场景Skill。这是一个新用户接触点例如B端酒店供应链公司可借此获得新的流量入口实现品牌曝光。哪些人适合养“虾”企业与个人当下是否该入局当前“虾”类软件尚不成熟非专业人员操作门槛高不仅安装复杂还需手动配置各类接口且大模型使用费用不菲。相比之下大模型官方APP/网站则免费使用功能也更完善而搭建个人私有代理大模型每月需额外支付数百至数千元费用。因此普通用户暂不适合养“虾”但新媒体从业者、个人创业者若能借助其实现产出增值可将其作为一项投资。对于企业而言可由公司统一报销Token费用鼓励市场、研发等核心部门员工先行试用再通过技术分享实现内部经验沉淀。从技术用户分层来看新技术的受众分为创新者2.5%、早期采用者13.5%、早期大众34%、后期大众34%、落后者16%。现阶段“虾”生态仅适合创新者和早期采用者早期大众与后期大众可保持观望待大模型Token费用降低、各类“虾”产品技术成熟后再入局。结语当下不少企业老板和个人都存在AI焦虑企业老板担心布局过晚错失机会又怕盲目投入数千万却无实际产出个人则害怕被技术淘汰下载数十个AI App学习体验这正是本文的创作初衷。理清AI技术的演化路径明确AI在产业中的阶段与机会识别新技术的核心受众群体以及当下是否要养“虾”。这几个看似简单的问题却在预测新一代技术的未来以及自己所在的位置然后再是何时发力何时投资找到属于自己的机会。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2460657.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…