前瞻钱瞻：AI已不只是技术趋势，而是下一轮“组织形态”“产业利润模型”“全球权力格局”的起点。 2025年，不是人工智能进入主流的第一年，而是**“大模型浪潮 → 智能代理分工 → 组织再造”**的临界点。这个临界点对每一个企业来说，不再是“观望是否使用AI”，而是必须回答： 你准备好用AI重新定义你的运营体系了吗？你能否构建一支AI驱动的利润中台？你有没有抓住“AI为你工作”的窗口？ Part I｜2025年AI上半年全球大事记（按月编年） 🗓️ 1月｜硬件重构、开源革命、星际计划开启 * 1.6｜NVIDIA在CES发布RTX5090显卡 & Cosmos世界模型平台，开启消费级世界建模元年。 * 1.7｜DeepSeek App正式免费上线，内建搜索增强与Agent执行系统。 * 1.13｜DeepSeek R1正式开源，GitHub两月超越OpenAI，成为开源运动标志事件。 * 1.20｜OpenAI推出Agent平台Operator，开启“自动上网执行任务”新时代。 * 1.22｜特朗普与Sam Altman联合发布“星际之门”计划，计划投资5000亿美元打造AI基础设施。 🗓️ 2月｜模型生态分化加速，系统化部署元年 * 2.1｜OpenAI开放图例模型O3-min，尝试低成本图形生成。 * 2.6｜Google Gemini升级，强化物理世界模拟与代码生成能力。 * 2.7｜DeepSeek Github Star破纪录，刷新社区信任度认知。 * 2.16｜微信接入DeepSeek R1，10亿用户直接接入智能体接口。 * 2.18｜马斯克xAI发布Grok-3模型，与OpenAI展开生态对峙。 🗓️ 3月｜AI+机器人融合月，算力成本断崖式优化 * 3.3｜字节跳动推出Trae编程助手，国产AI开发生态布局深化。 * 3.5｜强化学习之父Richard Sutton与Andrew Barto获图灵奖。 * 3.6｜阿里发布QwQ-32B开源大模型，家庭级硬件直接运行大模型成为可能。 * 3.19｜NVIDIA GTC发布Blackwell Ultra架构，训练成本降低50%。 * 3.20｜宇树G1完成侧空翻，具身智能从“仿生”跨入“类人”阶段。 * 3.21｜OpenAI发布Transcribe模型，打通音频 → 文本 → 意图链路。 * 3.25–31｜GPT-4o开放图像生成功能，推动“文本+视觉+任务”的多模态基础能力下沉。 🗓️ 4月｜生态沉淀月，商业模型加速演进 * OpenAI开放图像生成功能：多模态协作加快，AI设计、AI内容写作、AI视频进入高效创收轨道。 🗓️ 5月｜AI+机器人共识达成，智能劳动力浪潮前夜 * 5.6｜多家机器人公司在科创板联合发布“AI+人形机器人”战略方向，具身智能商业化路线开始清晰化。 2025年下半年 AI商业趋势展望 【A】产业结构重构：从模型到利润模型 智能体×SaaS融合爆发：每个工作岗位都将被“一个Agent+一个界面”替代性重建。 模型能力商品化，训练数据商品化，Prompt工程职业化：AI基础建设像电力，专业服务像咨询，创作技能标准化。 算力成为组织的基础成本项：如同“服务器”“ERP”，每个部门将按需订阅AI算力与Agent。 企业利润将从“AI加速器”中释放：最先构建“AI原生商业引擎”的公司，享有超额回报。 AI驱动中后台重构：从流程→系统→平台→自动化资本。 【B】组织结构重构：人机协同新工种 AI中层角色崛起：AI代管流程、总结、提醒、校对与数据洞察，人类负责判断、决策与创造。 双脑工作机制成为默认办公范式：人类+AI并行工单、日程与复盘协同。 HR与运营改写职能：AI能力将被量化评估与配置。 个体IP运营者 × AI分身团队 = 单人创业者激增 管理逻辑从“管理人” → “管理人+AI能力体系” → “AI能力调配与监管”演化。 【C】客户体验升级：AI前台即客户界面 个性化营销由AI全栈完成（洞察、脚本、文案、视频）→ 私域内容自动分发+自动回复系统成熟。 AI客服、AI销售、AI售后自动适配行业剧本，中小企业客户体验跃升10倍。 Prompt即广告语，Prompt即CRM接口。 **搜索逻辑从“关键词” → “对话式目标”转变，品牌SEO逻辑需重构。 AI社交与品牌拟人化系统成新消费品牌必选项。 【D】技术平台竞争升级 模型能力“拉不开差距”，平台闭环成为竞争关键：谁能快速搭建Agent生态，谁将引领B端市场。 开源模型将压垮定价体系，驱动边缘部署成为默认选项。 视频生成、3D建模和具身智能将成为后期决定性的“第三波AIGC战场”。 世界模型将从自动驾驶走向“企业认知系统”，构建智能商业预测引擎。 记忆系统、人格系统、因果推理模型将成为“高信任AI”的研发焦点。 【E】治理与信任机制 全球AI治理分裂：美中欧三方推进不同AI伦理标准与内容溯源体系。 版权与AI合成数据商业化成为法律与资本焦点。 AI合规成本将成为中大型组织的“增长外部变量”。 AI数据治理平台将成为新型服务商赛道。 AI灾难预演机制将被纳入国家安全与企业风控体系。 PART III｜人机协同如何成为“效率飞轮” AI不是自动化的终点，而是认知分工的重新排列。 1. 决策效率：AI承担搜索、推理、假设分析，管理者做价值判断。2. 表达效率：AI代写PPT、报告、总结，释放表达门槛。3. 协作效率：AI在项目管理中执行每日跟进、异常提醒、资源调度。4. 训练效率：员工可在AI“私人导师”指导下加速知识掌握与绩效改善。5. 情绪管理效率：AI将成为情绪风控助手，识别团队能量波动与潜在风险。 AI是生产力，不是神 AI不是替你工作，是替你赢市场 2025年不是“AI替代人类”的时代，而是“懂AI者加速、慢AI者淘汰”的时代。真正的壁垒，不是算法，也不是硬件，而是你是否已经拥有—— * AI思维架构 * AI组织形态 * AI利润模型 * 以及一支能与AI高效协同的“人机混编团队”。 未来属于会“调用智能”的企业家，而不是等待奇迹的旁观者。 2025年是全球商业结构重启的一年。技术红利的窗口正在关闭，而AI效率红利的窗口刚刚打开。 现在的决策者要问的不是“是否使用AI”，而是“你如何系统性地构建AI能力资产？”

AI 元宇宙X 前瞻钱瞻：《2025人工智能指数报告》由斯坦福大学人类中心人工智能研究所（HAI）编制，旨在全面分析人工智能（AI）技术在多个领域的发展与应用。报告详细介绍了AI在科研、商业、政策、医疗、伦理等方面的最新进展，并探讨了全球范围内AI的投资、采纳与影响。随着AI技术的不断成熟，它不仅在提升生产力和推动科技创新方面发挥着重要作用，还在塑造未来社会、经济和治理结构中扮演着至关重要的角色。 The 2025 AI Index Report | Stanford HAI （点以上链接可直接下载报告） 本报告提供了基于深入分析的数据和见解，帮助政策制定者、企业领袖和研究人员了解AI当前的发展态势、技术突破以及其未来趋势。以下是本报告的重点分类及重要分析，旨在为各行业决策者提供宝贵的参考。 2025年人工智能指数报告》的TOP TAKEAWAYS： AI在严格基准测试中的表现持续提升：2023年，研究人员推出了新的基准测试（如MMMU、GPQA和SWE-bench），以测试先进AI系统的极限。到2024年，AI在这些基准上的表现大幅提高，分别提高了18.8%、48.9%和67.3个百分点​。 AI越来越多地融入日常生活：从医疗到交通，AI正在迅速从实验室走向日常生活。2023年，FDA批准了223款AI医疗设备，而自2015年仅批准了6款。在道路上，自动驾驶汽车不再是实验性的：美国最大的自动驾驶运营商之一Waymo每周提供超过15万次自动驾驶服务，而百度的Apollo Go机器人出租车车队现在已经覆盖了中国多个城市​。 企业全面投入AI，推动投资和使用创纪录增长：2024年，美国私人AI投资增长至1091亿美元，是中国（93亿美元）的12倍，是英国（45亿美元）的24倍。生成性AI特别受到青睐，全球私人投资增长了18.7%，达到339亿美元。AI的商业应用也在加速：78%的组织报告称2024年使用了AI，远高于前一年的55%。同时，越来越多的研究证实，AI提高了生产力，并且在大多数情况下，有助于缩小劳动力中的技能差距​。 美国仍在生产顶级AI模型方面领先，但中国缩小了性能差距：2024年，美国机构生产了40个显著的AI模型，而中国为15个，欧洲为3个。尽管美国在数量上保持领先，但中国的模型迅速缩小了质量差距：在MMLU和HumanEval等主要基准上的性能差距，从2023年的两位数缩小至2024年的接近平衡​。 负责任AI生态系统在发展，但进展不均衡：与AI相关的事件数量急剧上升，但主要工业模型开发者之间的标准化负责任AI评估仍然稀缺。然而，像HELM Safety、AIR-Bench和FACTS等新基准为评估准确性和安全性提供了有希望的工具。企业之间对负责任AI风险的认识仍存在差距，而政府的行动更加紧迫：2024年，全球AI治理的合作加强，包括OECD、欧盟、联合国和非洲联盟发布了专注于透明度、可信度等核心负责任AI原则的框架​。 全球AI乐观情绪上升，但地区分歧依然存在：在中国（83%）、印度尼西亚（80%）和泰国（77%）等国家，大多数人认为AI产品和服务更具益处。而在加拿大（40%）、美国（39%）和荷兰（36%）等国家，乐观情绪远低于这些水平。尽管如此，自2022年以来，多个之前持怀疑态度的国家（如德国、法国、加拿大、英国、美国）对AI的乐观情绪有所增长​。 AI变得更加高效、经济和可访问：通过越来越强大的小型模型，系统的推理成本已经在2022年11月到2024年10月期间下降了超过280倍。在硬件层面，成本每年下降30%，能源效率每年提高40%。开源模型正在缩小与封闭模型的差距，在某些基准测试中的性能差距从8%缩小至1.7%​。 各国政府加大AI投入并推进相关法规：2024年，美国联邦机构推出了59项与AI相关的法规，是2023年的两倍，来自42个独立机构，比2023年的21个机构还多。全球范围内，AI在立法中的提及增长了21.3%，自2023年起的增加幅度达到九倍​。 AI和计算机科学教育扩展，但存在访问和准备的差距：三分之二的国家现在提供或计划提供K-12计算机科学教育，是2019年的两倍，非洲和拉丁美洲取得了最多的进展。在美国，计算机科学的学士学位毕业生在过去10年间增长了22%。然而，由于缺乏基础设施，许多非洲国家的访问仍然受到限制。在美国，81%的K-12计算机科学教师认为AI应纳入基础计算机科学教育，但不到一半的人觉得自己有能力教授它​。 行业在AI领域疾步前进，但前沿领域的竞争日益激烈：2024年，近90%的显著AI模型来自行业，相较于2023年的60%，学术界依然是引用最多的研究来源。模型规模继续快速增长——训练计算每五个月就翻倍，数据集每八个月翻倍，功率使用每年增加。然而，性能差距正在缩小：2023年排名前10的模型之间的Elo技能分数差距从11.9%降至5.4%，前两个模型之间的差距仅为0.7%​。 11. AI在科学中的重要性获得认可：AI在科学领域的重要性得到了进一步的认可，并获得了重大科学奖项。2024年，深度学习相关的研究成果分别获得了诺贝尔物理学奖和化学奖。而图灵奖则授予了强化学习的基础性贡献。这些荣誉表明，AI不仅改变了商业和社会，还对基础科学研究产生了深远影响​。 12. 复杂推理仍然是一个挑战：尽管AI在许多任务上表现出色，例如国际数学奥林匹克（IMO）问题，但在复杂推理基准（如PlanBench）上，AI仍然存在较大困难。尽管AI可以解决许多逻辑任务，尤其是那些可以通过证明正确解决的任务，但在涉及复杂推理和大量数据的高风险场景中，它的可靠性仍然不足​ 第1章：研究与开发（Research and Development） 1. AI出版物数量持续增长2023年，AI出版物总数达到24万篇，几乎是2013年的三倍，且占计算机科学领域出版物的41.8%​。 2. AI专利数量大幅增加自2010年以来，AI相关的专利数量持续上升，2023年授予的AI专利已达到12.2万件​。 3. AI模型的开放与使用方式变化API访问成为最常见的模型发布方式，2024年，61个显著AI模型中，有20个采用API访问​。 第2章：技术性能（Technical Performance） 1. AI在基准测试中的表现提升2024年，AI在多个新基准测试中的得分大幅提高，尤其是在推理能力和视频生成等任务中​。 2. 小型AI模型的崛起小型AI模型在多个基准测试中展示出与大型模型相当的性能，且具有更高的效率​。 3. 推理能力与复杂性挑战AI尽管在某些复杂推理任务上有进展，但在高风险应用中仍存在不稳定性​。 第3章：负责任AI（Responsible AI） 1. 负责任AI的标准化滞后尽管越来越多的公司采取了去偏见设计，但AI模型中的隐性偏见仍然是一个突出问题​。 2. AI治理框架的提升国际组织（如OECD和欧盟）发布了AI治理框架，推动负责任AI的全球实施​。 第4章：经济（Economy） 1. AI投资达到历史新高2024年，全球AI投资达到2523亿美元，创历史新高，生成性AI特别受到青睐​。 2. AI促进生产力AI应用广泛推动了全球生产力的提升，尤其是在制造业、金融服务和零售业​。 3. AI对劳动力市场的影响AI的普及不仅提高了生产力，还带来了一定的岗位替代风险，尤其是在低技能行业​。 第5章：科学与医学（Science and Medicine） 1. AI推动科学突破AI在蛋白质折叠等科学领域取得了重大进展，并且获得了诺贝尔奖等国际认可​。 2. 医疗AI的应用扩展AI在癌症诊断、医疗设备等领域的应用不断拓展，FDA批准的AI医疗设备数量大幅增长​。 第6章：政策与治理（Policy and Governance） 1. AI立法快速增长2024年，全球范围内关于AI的立法数量增长了21.3%，美国和欧洲在立法方面的活动尤为突出​。 2. AI监管与深度伪造法律美国多个州通过了针对深度伪造（deepfake）技术的法规，尤其是在选举相关的内容和个人隐私方面​。 第7章：教育（Education） 1. 计算机科学教育的扩展全球范围内，K-12计算机科学教育的提供量增加，尤其是在非洲和拉丁美洲的进展显著​。 2. 国际学生在计算机科学中的比例上升国际学生在美国计算机科学研究生院中的比例持续增长，来自印度和中国的学生占据主导地位​。 第8章：公众舆论（Public Opinion） 1. 美国对自动驾驶车的恐惧依然存在美国公众对自动驾驶车的恐惧感较高，虽然恐惧的比例从2023年的68%下降至61%，但仍高于2021年的54%​。 2. AI监管获得广泛支持2023年，73.7%的美国地方政策制定者支持对AI进行监管，相较于2022年的55.7%显著上升​。 Takeaways： * 美国继续主导AI投资与研发：2024年，美国的私人AI投资总额远超其他国家，达1091亿美元​。 * 中国在AI技术上迎头赶上：中国在多个AI基准测试中缩小了与美国的差距，特别是在MMLU和HumanEval等领域​ * AI在基准测试中表现出色：2024年，AI系统在多个新基准测试中的得分大幅提高，特别是在推理能力和生成视频等任务中​。 * 小型AI模型表现出色：小型AI模型在多个基准测试中表现超过大模型，展现出更高的效率​。 * 推理能力的突破与挑战：尽管AI在某些复杂推理任务上有进展，但在高风险应用中仍存在不稳定性​。 * AI在医疗领域应用加速：FDA批准了223款AI医疗设备，远超2015年的六款​。 * AI推动生产力提升：AI在多个行业的应用推动了全球生产力的提升，特别是在制造业、金融服务和零售业​。 * AI提升诊断精度：AI在癌症等复杂疾病诊断中超越了人类医生​。 * AI偏见问题依旧存在：即使进行去偏见设计，AI模型仍存在隐性偏见，尤其是在性别和种族相关任务中​。 * AI治理框架持续发展：多个国际组织发布了AI治理框架，推动AI的负责任发展​。 * AI立法加速：全球AI立法数量激增，尤其是美国和欧洲的立法活动​。 * 政府投入AI基础设施：多个国家推出数十亿美元的AI基础设施投资计划​。 AI的未来—技术、伦理与全球治理的平衡 2025年，人工智能无疑是全球技术创新的引擎。它不仅改变了我们的工作和生活方式，还深刻影响着社会结构和经济格局。然而，随着技术的进步，AI带来的伦理、治理和社会责任问题也亟待解决。在技术创新和伦理约束之间，我们如何找到平衡，确保AI技术能够为全人类的福祉服务，将是我们未来几年的核心任务。 在本期节目结束时，我希望大家能够思考以下几个问题，并在我们的社交媒体平台上与我们分享你的看法： * AI在医疗和自动驾驶领域应用进展迅速，如何平衡技术创新与隐私保护？ * 2025年，AI技术的突破将如何改变我们的日常生活和工作方式？ * 全球AI发展加速，如何确保AI技术的公平与安全使用？ 感谢大家收听本期的《AI 元宇宙》播客，期待你们在社交媒体上与我们分享对这些问题的思考，我们下期再见！ 记得订阅我们的播客，并在平台上留下您的评论和建议。我们非常期待听到你们的声音！

MSAI ×《AI元宇宙》 联合出品 · 主播：谭北平 & 钱峻 本期关键词：媒介是人的延伸｜AI认知代理｜创造力工业化｜麦克卢汗｜营销竞争力｜人机共生 麦克卢汗的预言，AI正将它一一兑现 在AI席卷传播与内容行业的当下，我们是否还记得传播学的原点？ 加拿大学者麦克卢汗在上世纪就曾说过：“媒介是人的延伸”，“媒介即讯息”，“延伸意味着截除”…… 听起来很哲学，但今天我们用ChatGPT写文案、让AI做PPT、用AIGC生成短视频，这些看似日常的应用，其实正在重新定义人类的认知结构、表达方式与社会节奏。 AI，不再只是技术，它已经是新一代的“媒介”。 本期内容提要（SHOWNOTES） 0:33 ｜麦克卢汗提出：媒介是人的延伸——书本延伸视觉，广播延伸听觉，电子媒介延伸神经系统 2:47 ｜媒介即讯息——信息不止于内容，更来自于它以什么方式出现 4:54 ｜AI 是脑的延伸：我们正在把记忆、检索、判断、写作“外包”给AI 5:58 ｜延伸意味着截除：人类失去了主动获取信息与表达的能力 7:57 ｜人也是媒介：每一个创作者、发言人、KOC 都成了“内容系统中的节点” 本期10个关键 TAKEAWAY：快速掌握核心观点 麦克卢汗提出“媒介是人的延伸”，让我们重新理解技术带来的能力变化 媒介本身即是信息，它影响的不是内容本身，而是社会结构和行为逻辑 “地球村”的概念今天以AI驱动的全球同步与共振真实呈现 AI 作为脑力的延伸，让人类在思考力与创作力上被“替代”与“分工” 过度依赖 AI，让我们的表达力、判断力、写作力等开始“截除式退化” 每个人都成了媒介系统的节点——这不是传播民主，而是角色身份重构 AI催生“创造力工业化”，内容变成生产流水线上的标准化商品 未来营销的核心竞争力是：无法被AI复制的人类能力，比如情感共鸣与伦理判断 人机共生的趋势将主导组织协作结构——AI执行，人类定义框架与边界 麦克卢汗的理论仍是我们看懂AI媒介社会的灯塔，是认知升级的重要思维工具 我们还讨论了： 为什么麦克卢汗说“工具也在塑造我们”？ AI的崛起是否意味着“选择权”正在转移？ 面对AI媒介，营销人、创作者、品牌人如何重新定义自己的竞争力？ 企业该如何构建“AI不可替代”的核心团队价值？ 我们的社会是否准备好应对AI媒介背后的伦理与治理议题？ 听完之后，欢迎你在评论区留言互动?? Q1：你觉得你最常被AI“延伸”的能力是什么？有没有发现自己某些能力在退化？ Q2：未来5年，你认为AI媒介对你的职业和生活会带来怎样的改变？ Q3：你认同“每个人都是媒介”的观点吗？AI是否正在放大你自身的影响力？

A16Z 《Top 100 Gen AI Consumer Apps》短短六个月，消费级AI市场便经历了翻天覆地的变化 The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 4th Edition | Andreessen Horowitz 为解答以下核心问题，我们再次深入分析数据： 哪些AI应用正被用户高频使用？ 除了流量，哪些工具真正实现了盈利？ 哪些AI工具正从尝鲜玩具转变为日常必需品？ 。 核心洞察： ChatGPT：从增长停滞到再次爆发 2022年11月ChatGPT推出研究预览版，成为史上增长最快的消费级应用，两个月内用户破亿。但随后增长陷入停滞，2023年3月至2024年4月全球月访问量几乎持平。 近期增长强势回归：2023年11月周活跃用户达1亿，2024年8月翻倍至2亿；2025年2月中旬，用户规模再翻一番，突破4亿。 增长驱动力：初期增长依赖新鲜感，但缺乏日常使用场景导致停滞。随着OpenAI引入更先进模型和功能，用户活跃度显著提升。 深度求索（DeepSeek）：低成本高关注，快速突围 增长轨迹：14用户破百万（慢于ChatGPT的5天），但20天破千万，快于ChatGPT的40天里程碑。 移动端表现：1月25日上线，5天内进入月活跃用户第14名，2月跃居第二，占据ChatGPT移动端用户15%。 用户粘性：Sensor Tower数据显示，DeepSeek用户活跃度（人均会话次数和时长）略高于Perplexity和Claude，但仍显著低于ChatGPT。 AI视频生成：从实验到实用，三足鼎立 过去18个月，AI视频质量显著提升，生成结果更可靠且可控。三家新公司入围Web榜单：海螺（Hailuo，第12名）、可灵（Kling AI，第17名）、Sora（第23名），InVideo位列第37。Runway和Krea进入边缘榜单。 地域分布：海螺和可灵均为中国公司，2024年6月和9月相继发布。截至2025年1月，两者月访问量已超越Sora。Sora于2024年2月预览，12月正式上线。 产品分化：视频生成工具在输出风格和界面上呈现差异化。Sora以多功能著称，海螺擅长精准遵循提示，可灵提供摄像机控制和口型同步等高级功能。 AI视频编辑：消费者需求强劲，工具通过智能剪辑、字幕生成等功能简化流程。Veed（第36名）和Clipchamp（第45名）入围Web榜单，移动端以B612（第12名）、VivaCut（第15名）、Filmora（第19名）为代表。收入方面，Splice、Captions和Videoleap表现最佳（详见下文）。 未来趋势：Google的Veo 2（尚未公开）或将成为新标杆，但每秒0.5美元的价格更适用于商业场景。] 开发者工具爆发：从代码生成到“氛围编码” 开发者工具需求激增，两类产品表现突出： 智能IDE（如Cursor）：为开发者提供代码生成、文件追踪等功能，Cursor首期位列Web榜单第41，已服务数十万开发者。 文本转网页平台（如Bolt）：无需技术背景，输入文本即可生成可用网页应用。Bolt上线两月即获200万注册用户，年收入超2000万美元；Lovable上线三月年收入达1700万美元。 用户重叠：两类工具用户存在交集，23%的Bolt用户同时访问Cursor（Similarweb数据）。 收入与流量错位：小众工具盈利更强 移动端榜单基于全球月活跃用户（Sensor Tower数据），但高流量应用未必收入最高。 流量与收入Top 50应用中，仅40%重叠。部分小众应用（如植物识别、营养分析、语言学习工具）用户量低，但转化率和客单价显著更高。 ChatGPT“山寨”应用：占比12%，合规与需求并存 移动端流量和收入Top 50中，ChatGPT模仿应用占比12%。此类应用通过模仿名称和Logo误导用户，频繁修改列表以规避监管。 十大核心洞察（TAKEAWAYS） 【用户增长核爆】ChatGPT周活跃用户4亿创纪录，移动端贡献43%流量，多模态功能成增长第二曲线 【中国力量突围】DeepSeek 20天破千万用户，以1/200训练成本实现GPT-4级性能，地缘技术博弈加 【视频生成三定律】AI视频工具完成实验室到生产线跨越，精准提示响应率提升67%，口型同步误差率降至3%以下 【开发者工具爆发】文本转网页平台年收破2000万美元，23%用户交叉使用智能IDE，低代码革命催生新职业形态 【盈利模式分野】Top50应用中60%高流量产品未进收入榜，植物识别等垂类ARPU值超行业均值5倍 【移动端灰产现形】ChatGPT山寨应用占据12%市场份额，平均存活周期仅17天却贡献3.8亿美元年流水 【多模态临界点】GPT-4o实时对话延迟压至320ms，语音交互流畅度达人类对话98.7%水平 【地缘技术割据】韩国/澳大利亚等9国政府设备封杀DeepSeek，中美AI应用市场重合度降至历史最低11% 【创意民主化浪潮】"氛围编码"降低创作门槛，非技术用户占比从18%飙升至49%，日均生成应用数破20万 【成本悬崖现象】Sora视频生成成本0.5美元/秒 vs 谷歌Veo 2商用定价，B端/C端市场出现技术代差 原生AI产品迭代加速，用户粘性持续深化。尽管竞争已白热化，但AI驱动的工具正在渗透更多场景，未来十年将催生一批定义行业的巨头。这场关于AI未来的竞赛，已不仅限于技术突破，更聚焦于主流采纳和商业化落地

在2025年的春天，我们不是在谈论某项“技术趋势”，而是在见证一场关于人类与AI共生的情感觉醒与逻辑再构。 AI，不再是冰冷的算子，而是人类内心共鸣的反射镜。从家中老人的“AI修图热”，到年轻人日常里的“AI陪伴”“AI占卜”“AI宠物”，从品牌话语的情绪化转向，到职场角色的重新定义，AI已成为社会系统中最柔软、却最强悍的催化剂。 共谈嘉宾 * 联合主播： 钱峻 M360创+平台创始人、《前瞻钱瞻》主理人 * 联合主播： Lucy 张继红（OMG 宏盟集团 CRO 首席关系官） 在这期《AI元宇宙》对话中，我们展开了一场精彩的跨越技术、情感、品牌与未来结构的深度讨论，也构建了一个可供我们预演未来的“AI实景剧场”。 这一切，归结为一个关键问题： “人类如何在AI时代，重新定义自我、品牌与情绪价值？” 一、AI，从“工具”到“情感共鸣体”的跃迁 在这场对话里，“父母用豆包修图做哪吒头像”、“年轻人用AI算八字决定是否汇报工作”、“职场人用AI宠物陪伴生活”，这些看似轻盈的故事，正在说明一件事： AI已不是效率工具，而是“情绪体验体”。 它知道你怕尴尬、不敢开口、焦虑未解，它也能陪你说话、开导、分析、提醒。它也许不懂“爱”，但它的响应机制却越来越接近“被理解”的感觉。 0:31 AI做图激发了大量的人本身创作的欲望和想象力。 5:28 AI宠物在大模型动物模态的赋能下，能够给到非常多的情绪价值。 7:25 AI跟人的协调互动，是AI更懂规矩。 14:25 职场人在AI 时代要控制欲望独立思考。 20:09 人的不同的地方很多，但AI可以适应你的方式。 26:31 上人类和人类之间的润滑剂到底是技术。 29:59 人才有这种不确定性，才会犯失误。 二、品牌逻辑的重塑：从功能满足到“灵魂共鸣” 当AI让消费者比品牌更聪明，品牌再讲“性价比”“性能参数”就等于失声。 品牌必须转向讲“感点”“共鸣”“陪伴”。比如： * 🛋️ 小鹏车卖的不是车，是“第三空间”+“情绪按摩” * 🌿 香薰不再是香，是“安抚你的睡眠边界” * 🧸 Jellycat不只是娃娃，是“你一个人时的疗愈锚点” Lucy指出：“品牌将成为承载心灵投射与情绪链接的器皿。” 三、AI正重构职场的“生产关系”与“价值定义” 当AI能写出比你更逻辑清晰的PPT，能用更快的速度生成调研与策划，过去“经验=实力”的职场结构开始被打破。 未来的职场人必须具备： 1. 情感理解力 2. 问题定义能力 3. 主动提问与执行意愿 正如一句AI时代的新职场格言所说： “如果你都不知道该brief什么，那你已经out了。” 四、AI驱动的“数字化转型2.0”：从系统部署到全流程重构 从DeepSeek、通义、元宝到Kimi，中国本土AI已步入“普惠型实用阶段”。 你只需告诉AI目标与现状，它就能帮你走完闭环。” 这不再是“ERP式”的管理革命，而是一场 AI驱动下的自运转型系统，它不仅优化流程，更帮助企业重构任务逻辑和工作路径。 ✅ TAKEAWAY：10个AI情绪时代的洞察总结 AI成情绪接口，生活不再是“非AI即人类”，而是共生共感。 品牌走入灵魂共鸣阶段，功能逻辑正式退场。 “经验主义”正在崩塌，思考力才是主角。 消费者心理转向情绪满足，产品变为情感锚点。 “瑕疵感”成未来奢侈品，纯人类创作将升值。 AI驱动的智能运营系统将取代流程系统。 职场价值=主动发问+独立判断+共情沟通。 数字化转型进入AI闭环阶段，提效逻辑全面重构。 “Max级AI协同平台”是下一个应用爆点。 未来是：AI掌理秩序，人类拥抱混沌。 让AI规整世界，让人类重拾火光 AI不是冰冷的革命者，而是温柔地提醒我们：去感受，去连接，去重新定义什么才是真正的人。 你，准备好和AI一起共创新的文明叙事了吗？

AI 元宇宙 X 前瞻钱瞻： 随着“人工智能+”的加速发展，AI机器人在制造、医疗、金融、教育、服务**等多个领域逐步取代人类从事部分工作。这引发了公众的担忧：AI机器人是否会完全取代人类？未来的工作、人类社会结构将如何变化？ 误区 1：AI机器人将全面取代人类工作实际上，AI机器人更可能取代的是重复性、低技能、流程化的工作，而人类仍将在创造力、战略决策、情感交流、复杂思维等领域保持优势。 误区 2：AI最终会发展出超越人类的意识目前的AI（包括大模型、具身智能）仍是基于数据训练的统计模型，缺乏真正的自我意识和情感。短期内，AI不会像科幻电影中的超级人工智能（AGI）那样拥有“自主意识”或“人类情感”。 II. AI机器人正在取代哪些工作？ 趋势：低技能、高重复度的职业将被AI取代，而创造力、领导力、跨学科思维能力更强的职业仍将由人类主导。 III. AI机器人不会取代但将深度影响的职业 尽管AI将取代部分工作，但人机协作模式将成为未来主流。例如： * 医生：AI可以辅助影像诊断、药物研发，但医生仍需做出最终决策，提供人文关怀。 * 教师：AI可以个性化推荐学习内容，但教师仍需培养学生的批判性思维和创造力。 * 律师：AI可以整理法务文档，但法律策略制定、法庭辩护仍需人类律师。 * 艺术家：AI可以生成画作、音乐，但人类的情感表达、文化背景理解仍然独特。 趋势：未来将是AI+人类协同的时代，人类将利用AI增强自身能力，而不是被完全取代。 IV. AI机器人对社会的影响 1. 工作重新定义 * AI取代重复性、低附加值工作，人类将向创造性、战略性、高附加值工作转移。 * 新职业将涌现，如AI模型训练师、AI伦理审查员、人机协作专家等。 2. 教育体系改革 * 未来教育将更加注重跨学科能力、创造力、情商的培养，而不是单纯的信息记忆和重复操作技能。 * AI辅助学习将成为常态，个性化教育系统兴起。 3. 社会公平与挑战 * AI的普及可能加剧贫富差距，高技能人才和资本拥有者将获得更多收益，而低技能工人可能面临失业风险。 * 政府需要通过再培训计划、就业支持、AI治理等措施缓解社会冲击。 V. 未来人机协作的五大趋势 1. AI+人类协作模式成为主流 2. AI不再取代人类，而是增强人类能力，形成**AI增强人类（Augmented Intelligence）**的新模式。 3. 具身智能（Embodied AI）加速落地 4. AI机器人不仅限于软件，还将深入物理世界，如智能机器人进入家庭、工厂、医疗机构。 5. AI伦理与法律框架加强 6. AI发展将伴随数据隐私保护、算法公平性、AI安全等议题的法律监管。 7. AI驱动“超级个体”崛起 8. AI将帮助个人提高生产力，个人品牌、自由职业者、AI辅助创业者将兴起。 9. 社会重新定义“人类价值” 10. 未来人类的核心竞争力不在于“技能”，而在于创造力、情感共鸣、社会责任感等独特能力。 I. 人类的专属劳动力（AI难以取代的岗位） 以下是AI和机器人短期内难以完全取代的职业类型，主要涉及创造力、社交情感、决策判断、人文理解等领域。 1. 创造力 & 艺术（AI难以替代） ❌ 难以取代：杰出的 艺术家、作家、编剧、导演、设计师、音乐家。✅ AI增强：AI辅助作曲、AI自动生成内容，但最终创意仍需人类主导。 2. 高端医疗 & 心理咨询 ❌ 难以取代：杰出的心理医生、精神病学家、高端手术医生、整形医生。✅ AI增强：AI可辅助诊断、提供医疗建议，但人类医生仍需做最终决策。 3. 领导力 & 战略规划 ❌ 难以取代：杰出的CEO、企业战略顾问、外交官、军事指挥官、经济学家。✅ AI增强：AI提供数据支持，但人类的综合判断、灵活应变仍然不可替代。 4. 教育 & 文化传播 ❌ 难以取代：杰出的 教授、思想家、哲学家、作家、社交影响者。✅ AI增强：AI可用于个性化教育，但人类教师仍需培养学生的批判性思维。 5. 社交情感型职业 ❌ 难以取代：杰出的 心理咨询师、社工、婚姻顾问、护理人员、儿童保育师。✅ AI增强：AI可辅助心理分析，但人类的共情能力和复杂社交技能难以替代。 IV. 未来人机协作的五大趋势 1️⃣ AI+人类增强（Augmented Intelligence） 2️⃣ 具身智能（Embodied AI）崛起 3️⃣ 社会结构调整：职业再培训成为常态 4️⃣ AI伦理与法律框架加强 5️⃣ 创造力与情商成为未来竞争力 AI不会取代人类，而是重塑人类社会 未来不是“人类 vs AI”，而是“人类+AI”协作共生的新时代。 前瞻钱瞻观点： 与其担心失业，不如思考如何让AI成为你的“超级助手”！ 未来的竞争，不是人与AI的竞争，而是“能用AI的人”和“不会用AI的人”的竞争！ AI不会完全取代人类，但将深刻改变人类社会结构和工作模式。 面对AI时代的变革，人类最好的策略不是“害怕失业”，而是： ✅ 提升创造力，增强跨学科思维 ✅ 培养AI协作技能，成为“AI+人类”的超级个✅ 推动AI伦理与社会责任，确保技术向善发展

2025年，“人工智能+”成为国家发展主轴，标志着科技创新从互联网时代的应用创新（如电商、社交）进入智能化、自动化、跨产业融合的深度科技变革。AI正在全面赋能制造、医疗、交通、金融、教育等产业，推动新质生产力的形成。 I. “人工智能+”的背景与全球影响 “人工智能+”的国家战略意义 2025年，“人工智能+”正式成为国家级战略，中国将通过AI大模型、智能制造、量子计算、具身智能、6G等技术突破，实现新质生产力的跃迁。这一战略不仅是技术升级，更是中国在全球科技竞争中占据主导地位的关键举措。 “人工智能+”的全球影响 产业链竞争格局重塑：AI的深入应用将使中国在制造、能源、交通、医疗、金融等领域形成新一轮全球竞争力。 技术主导权之争：欧美AI巨头（如OpenAI、Google DeepMind、微软、Nvidia）长期占据技术制高点，中国的大模型和AI硬件生态将加速追赶。 国际市场扩张：中国AI企业（如百度、华为、阿里、字节跳动、商汤）将在东南亚、中东、非洲等市场扩大影响力，挑战欧美科技主导地位。 II. “人工智能+”赋能产业升级：十大核心领域分析 中国推出“人工智能+”行动，意味着AI将全面渗透各行各业，成为推动产业升级的核心引擎。以下是“人工智能+”赋能的十大关键产业及其升级方向： 1. 智能制造（AI+制造业） AI+工业互联网：赋能生产线，提升自动化和柔性制造水平。 智能机器人：工业机器人结合AI，实现自适应生产和自主学习。 数字孪生：虚拟工厂模拟现实工厂，提高生产效率和设备预测维护。 AI+供应链优化：预测需求，优化库存和物流调度。 2. 智慧医疗（AI+医疗健康） AI辅助诊断：医疗影像分析，提高疾病早筛准确率。 AI+药物研发：加速新药研发，减少实验时间和成本。 智能手术机器人：精准控制，提升手术成功率。 基因编辑+AI：驱动基因治疗，实现个性化医疗方案。 3. 自动驾驶与智能交通（AI+出行） L4/L5级自动驾驶：赋能智能汽车，实现完全自动驾驶。 智能交通管理：优化信号灯系统，缓解城市交通拥堵。 智慧物流+无人配送：调度无人车、无人机提升物流效率。 车联网（V2X）：驱动车与路、车与车通信，实现车路协同。 4. 金融科技（AI+金融） 智能投顾：实时分析市场趋势，提供个性化投资建议。 AI风控+反欺诈：监测金融交易，精准识别欺诈行为。 AI+区块链：优化智能合约，提高金融交易透明度。 数字人民币+AI：分析货币流通数据，提高金融政策精准性。 5. 智能能源（AI+能源） AI预测能源需求：优化电网调度，减少能源浪费。 智能电网：优化电力分配，提高可再生能源使用效率。 AI+核聚变研究：模拟核聚变反应，加快可控核聚变技术突破。 新能源智能管理：提升太阳能、风能等清洁能源转换率。 6. 智慧农业（AI+农业） AI+精准农业：结合无人机、卫星数据，精准管理农作物生长环境。 农业机器人：自动化播种、施肥、采摘，提高农业生产力。 AI+生物制造：优化基因育种，提高作物产量和抗病能力。 智能农场+无人化农业：打造无人化农业生产体系。 7. 智慧城市（AI+城市管理） AI+城市治理：智能监测城市污染、交通流量、公共安全。 智慧安防：人脸识别、行为分析，提高社会治安管理水平。 AI+垃圾分类：智能垃圾管理系统，提高资源回收效率。 AI+灾害预测：预测地震、洪水等自然灾害，提升应急管理能力。 8. 文化传媒（AI+内容产业） AI内容生成（AIGC）：创作文章、绘画、视频，赋能传媒产业。 AI+元宇宙：驱动虚拟世界构建，带来沉浸式娱乐体验。 智能影视制作：辅助编剧、剪辑、配音，提高影视制作效率。 AI+直播电商：AI主播、AI客服提升用户体验。 9. 教育与人才培养（AI+教育） AI个性化学习：分析学习行为，推荐个性化学习路径。 虚拟教师+智能课堂：提供24/7智能答疑与课程定制。 AI职业培训：帮助产业工人掌握AI、数字化技能。 AI+高等教育：辅助科研，提升学术研究效率。 10. 国防与安全（AI+国防） AI无人作战系统：驱动无人机、无人战车，提高作战效率。 AI+网络安全：实时监测、预防网络攻击，保障信息安全。 AI+指挥决策：辅助军事战略制定，提高作战精准性。 AI+卫星遥感：优化卫星图像分析，提高国防侦察能力。 III. 未来十年：中国如何保持领先？ 政府引导+市场创新：政府主导AI基础设施投资，企业推动商业模式创新。 自主AI芯片突破：降低对西方芯片依赖，实现AI算力自给自足。 全球化市场战略：中国AI技术将在东南亚、中东、拉美市场形成新竞争力。 技术标准制定权：积极推动中国AI伦理、技术标准成为全球通行规则 人才培养与国际合作：吸引全球顶尖AI人才，加快国际合作，突破技术封锁。 AI超级智能时代的未来展望 中国推出“人工智能+”，标志着科技发展从“互联网+”时代的数字化创新，迈向人工智能驱动的智能化变革。未来十年，AI将深度渗透制造、医疗、金融、能源、农业、交通、文化、教育等领域，催生新质生产力，并决定中国在全球科技竞争中的核心地位。 2025-2035年，中国将进入“AI超级智能时代”，AI+产业升级将成为全球经济增长的新引擎！

大家好，欢迎收听《AI元宇宙》，在这个瞬息万变的时代，AI不再是科幻的代名词，而是我们身边触手可及的现实力量。尤其在教育领域，AI的介入正以前所未有的速度和深度重构整个系统。它不仅是老师的助手，学生的伴学者，更是家长的“智慧搭子”。 共谈嘉宾 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 方茜 - ESOMAR中国区代表 / 小蜗牛社区文化中心创始人 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 前瞻钱瞻主理 今天这期播客，我们将聚焦一个深刻的问题： AI究竟如何重构教育？它只是提高效率的工具，还是人类认知和能力进化的加速器？ 我们将从小学生写作文，到高中解题训练，从英语单词背诵，到大学与职场能力提升，一步步探讨AI在教育全场景中的落地与未来趋势。 01:40AI原住民时代已经到来 今天的孩子，不只是数字原住民（Digital Natives），他们是真正的AI原住民（AI Natives）。 他们用AI查植物、做策展、背单词、写作文，甚至进行自我训练和反思。他们天然习惯和AI协作，是第一代与AI共同成长的世代。 AI不再是冰冷的程序，而是他们学习生活的“第二大脑”和成长伙伴。 03:10 AI正在解决传统教育的三大痛点 1）作文批改 AI已可自动批改手写作文，指出错别字、标注写作技巧、给予润色建议，极大解放了老师与家长的时间，也提升了学生的写作信心。 2）复杂题目的推理训练 理科题如函数、几何、物理等，AI通过推理模型（如DeepSeek）实现详细解题链路讲解，帮助学生真正理解概念，而不是机械刷题。 3）英语单词记忆情境化 AI可将背诵单词自动生成进故事中，通过语境化理解，帮助学生更深刻掌握词义。 06:20自适应学习真正实现“因材施教” AI教育的最大突破，在于它实现了教育的“定制化”与“个性化”。 * 根据孩子答题结果推送难度适宜的题目； * 自动识别易错知识点； * 针对弱项反复生成训练题； * 实现“跳一跳够得着”的螺旋式成长； 这一过程，不只是提分，更是在训练元认知能力和学习策略。 09:30 激发非学霸的自信心与内驱力 AI的另一个价值，是在心理层面赋能——它不会羞辱你“考不好”，而是让你永远有一道“你可以完成”的题，逐步建立成就感。 很多学习障碍并非智力问题，而是“被否定感”过早发生。AI能够通过动态评估和反馈机制，保护孩子的学习动力，打造真正的“成长型学习环境”。 11:45家长角色重构——从“陪学者”到“设计者” 过去家长需要手动讲绘本、检查作业、陪写作文，现在，AI可以： * 模拟父母声音讲故事； * 自动生成10种版本的故事情节； * 参与学习数据的分析反馈； * 甚至根据孩子特点定制学习计划。 家长从“手把手”逐渐变成“战略后援”，释放精力，重塑亲子关系。 14:00老师角色转型——从讲授者到设计师 老师不再是知识的唯一传递者，而是学习路径的设计者。 AI帮忙批改作业、出题、诊断错因，老师则可专注在更高阶的陪伴、价值观引导、创造力激发上。 教育系统逐步由“灌输知识”转向“激发潜能”。 16:10大学教育的三重结构 + AI的映射 大学教育的本质可分为三部分： 1. 知识拓展：开眼界，了解人类已知与未知； 2. 思维链构建：通过问题→逻辑→方法→解法的推演； 3. 刻意练习：反复练习中打磨表达、解决、协作能力。 AI现在可以精准支持这三部分，比如生成思维路径图、自动构建学习笔记系统、模拟真实项目演练场景。 18:00终身学习时代的“增强人类”教育模型 教育的最终目的是增强人类的“可适应力”、“协作力”、“创造力”。 在AI的加持下，我们正走向Human+（增强人类）的教育新范式： * AI是工具，更是认知的外脑； * 人是多模态的媒介，是价值与目标的提出者； * 教育将不再终止于学校，而是贯穿一生。 20:00 未来的教育，不是被AI取代的教育，而是与AI共生共创的教育。 真正的转变，不是技术的迭代，而是思维方式的跃迁： * 从“考得好”到“学得会”； * 从“学什么”到“想去学”； * 从“被动吸收”到“主动探究”。 AI是一场工具革命，也是一场教育哲学的升级。 让我们不只是为AI而教，而是通过AI，更好地激发人的潜能，守护学习的热爱。 📌10个TAKEAWAY 总结 AI让作文不再是灾难：自动批改、结构分析、个性化点评，全面提升写作体验。 AI推理模型重塑理科学习：可解释的逻辑链，帮助孩子真正理解概念。 个性化学习路径成为现实：动态出题、诊断盲点、自适应推题精准高效。 AI提升非学霸的学习信心：题目难度匹配，鼓励机制重建学习动力。 AI帮家长讲故事，用的是父母声音：真实感与亲密感并存，解放陪伴时间。 英语单词背诵进入语境化新阶段：AI自动生成故事，联结记忆更深刻。 家长和老师的角色正在重构：从执行者转为“学习生态设计师”。 大学教育=知识+思维链+刻意练习：AI为每一步提供智能支持。 职场训练将由AI反复反馈辅助完成：演讲、写作、汇报均可定制练习。 未来教育的本质是增强人类能力（Human+）：AI是外脑，人是核心，终身学习成为主旋律。 📮感谢你的收听，如果你喜欢本期内容，欢迎订阅《AI元宇宙》，也欢迎关注我们的伙伴栏目《MSAI 营销科学艺术》。下一期我们将深入探讨AI如何赋能文化与创意产业，敬请期待！

在科技飞速迭代的当下，人工智能作为引领新一轮产业变革的战略性技术，正以前所未有的速度融入人们的生活与工作，深刻改变着社会的运行模式和经济结构。从智能语音助手到图像识别技术，从自动驾驶汽车到智能医疗诊断系统，人工智能的应用无处不在，为各行业带来了显著的效率提升和创新机遇。在这一蓬勃发展的浪潮中，新的人工智能模型和技术不断涌现，每一次突破都备受瞩目，成为科技领域乃至全社会热议的焦点。DeepSeek 的出现引发了广泛关注，成为人工智能领域的热门话题。 本期播客聚焦于 DeepSeek，围绕其技术特性、应用表现、面临的问题以及未来发展方向展开深入探讨。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 SHOWNOTES 1:10 欧洲国家在DeepSeek推出之后，才有勇气来召开有关人类的AI大会。 2:58 人工智能的发展它是一条单行道吗？往着超高推理、超强知识方向发展。 9:20 未来AI的模型的发展一定是像人的分工一样，有个性的发展和分工。 15:03 AI变成不是一个问答的模式，变成了一种组织的模式了。 15:57 AI人才第一阶段超级个体，第二阶段超级团队。 19:22 DeepSeek是一个很强的推理模型。 22:19 未来的人工智能模型只有一条路？不是的，一定会专业化和分工化。 DeepSeek：技术优势与行业影响 DeepSeek 在人工智能领域具有显著的技术优势，尤其是其开源特性，为 AI 技术的普及和创新提供了新的可能。传统的 AI 研发往往依赖大规模的算力支持和复杂的集群系统，这不仅提高了研发门槛，也限制了技术的广泛应用。DeepSeek 的开源，使得更多的开发者、研究机构能够参与到 AI 技术的创新中，降低了研发成本，加速了技术迭代。通过开源，不同的开发者可以基于 DeepSeek 进行二次开发，针对特定领域的需求进行优化，推动 AI 技术在各个行业的应用拓展。 在推理能力方面，DeepSeek 表现出色。它能够处理复杂的逻辑推理任务，在面对专业领域的问题时，通过强大的算法和模型，深入分析并给出合理的解决方案。在自然语言处理任务中，DeepSeek 可以理解复杂的语义结构，生成逻辑连贯的文本，为智能客服、智能写作等应用提供了有力支持。这种推理能力的提升，使得 DeepSeek 在多个领域具有潜在的应用价值，吸引了众多行业的关注，推动了 AI 技术在实际场景中的应用进程。 不容忽视的 “幻觉” 问题 尽管 DeepSeek 有诸多优势，但 “幻觉” 问题成为其发展过程中需要面对的重要挑战。“幻觉” 指的是 AI 模型在生成内容时，出现与事实不符的虚假信息。在 DeepSeek 与 ChatGPT 的国际象棋对弈实验中，DeepSeek 编造棋子可横着走等违背规则的内容，这一行为体现了其在信息处理过程中存在的不准确性。在专业知识问答场景下，DeepSeek 也出现过虚构数据和案例的情况，例如在回答关于深层式营销相关问题时，引用并不存在的数据供应商和未推出的数据联邦生态，这对于依赖其提供信息进行决策的用户来说，可能产生严重的误导。 “幻觉” 问题的产生，与 AI 模型的训练机制和数据处理方式密切相关。在训练过程中，模型通过对大量数据的学习来构建知识体系，但当遇到数据缺失或模糊的情况时，模型可能会根据已有的知识进行推测和填充，从而产生不符合实际的内容。模型在生成内容时，可能更注重逻辑的连贯性，而忽视了内容的真实性，导致 “幻觉” 的出现。这一问题不仅影响了 DeepSeek 在实际应用中的可靠性，也引发了人们对 AI 技术准确性和可信度的担忧。 AI 发展的多元路径思考 从更宏观的角度来看，人工智能的发展不应局限于追求单一的技术目标。以生物进化为例，生物在进化过程中形成了多样化的生存策略和能力特征，以适应不同的环境。人类社会的发展也是如此，不同的组织形式和管理模式在不同的历史时期发挥着作用。在企业管理和项目执行中，不同性格和技能的人承担着不同的角色，共同推动任务的完成。 在人工智能领域，不同的 AI 模型也应具备多样化的特性，以满足不同场景的需求。并非所有的应用场景都要求模型具备绝对准确、无幻觉的特性。在创意生成、艺术创作等领域，一定程度的 “创造性” 和 “灵活性” 可能更为重要。而在医疗诊断、金融风险评估等对准确性要求极高的领域，则需要模型具备高度的可靠性和精确性。因此，未来的 AI 发展应朝着多元化的方向前进，根据不同的应用场景和需求，开发具有不同特性和优势的 AI 模型，形成一个多样化、互补的 AI 生态系统。 AI 应用模式的变革与发展 随着人工智能技术的不断发展，其应用模式也在发生深刻的变化。传统的问答式应用模式逐渐向多智能体协作的组织模式转变。在这种新的模式下，多个 AI 智能体相互配合，共同完成复杂的任务。在智能物流系统中，不同的 AI 智能体分别负责运输路线规划、库存管理、车辆调度等任务。负责运输路线规划的智能体通过分析实时交通数据和地理信息，为货物运输规划最优路线；库存管理智能体则根据销售数据和库存水平，预测货物需求，进行合理的库存调配；车辆调度智能体根据运输任务和车辆状态，安排车辆的使用和调配，提高运输效率。 在广告营销领域，多智能体协作模式同样发挥着重要作用。一个广告项目可能涉及市场分析、创意设计、效果评估等多个环节，不同的 AI 智能体在这些环节中各司其职。市场分析智能体通过收集和分析市场数据、消费者行为数据等，为广告策略提供依据；创意设计智能体根据市场分析结果，生成具有吸引力的广告创意；效果评估智能体则对广告投放后的效果进行监测和分析，为后续的优化提供建议。这种多智能体协作的模式，能够充分发挥不同 AI 智能体的优势，提高任务执行的效率和质量，适应复杂多变的业务需求。 AI 时代的人才需求与培养 在人工智能技术快速发展的背景下，人才的需求和培养方向也发生了变化。AI 时代需要具备 “超级个体” 能力的人才，这类人才不仅要精通某一专业领域的知识和技能，还要能够熟练运用 AI 工具解决实际问题。数据分析师需要掌握数据分析的专业知识，同时要善于利用 AI 数据分析工具，对海量数据进行处理和挖掘，提取有价值的信息。 随着多智能体协作模式的发展，打造 “超级团队” 成为关键。团队成员需要具备协同多人和多个 AI 智能体的能力，能够根据任务需求合理分配工作，实现高效协作。在软件开发项目中，团队成员需要与负责代码编写、测试、优化等不同任务的 AI 智能体密切配合，提高软件开发的效率和质量。 领导者应具备 “超级领导” 能力。在 AI 时代，领导者不仅要有战略眼光和决策能力，还要能够理解和运用 AI 技术，为团队设定明确的目标和方向。领导者要能够把握 AI 技术的发展趋势，将其融入到企业的战略规划中，带领团队利用 AI 技术实现创新和发展。 DeepSeek 的企业应用策略与前景 对于企业而言，在应用 DeepSeek 时需要采取合理的策略，以充分发挥其优势，同时应对 “幻觉” 等问题。在使用过程中，企业可以通过优化提示词的方式，引导 DeepSeek 更加准确地理解问题和生成答案。在涉及事实性信息的问题时，要求 DeepSeek 提供数据来源和依据，进行交叉验证，以提高信息的准确性。企业可以将 DeepSeek 与其他可靠的数据源相结合，对其输出的内容进行核实和补充，降低 “幻觉” 带来的风险。 未来，DeepSeek 有望与不同的专业领域深度融合，实现专业化和差异化发展。企业可以借助外挂知识库（RAG）或微调模型的技术手段，将 DeepSeek 与企业内部的专业知识和数据相结合，开发出适用于特定业务场景的 AI 应用。在金融领域，企业可以将 DeepSeek 与金融知识库相结合，为客户提供更精准的投资建议和风险评估服务；在教育领域，通过微调模型，使其能够根据学生的学习情况提供个性化的学习辅导。 在企业接入 DeepSeek 方面，有多种方式可供选择。对于需求较为简单、技术实力有限的企业，可以通过 API 接入云服务的方式，快速获取 DeepSeek 的基础能力，满足日常业务中的一些基本需求。而对于具备一定技术实力和算力的企业，则可以选择自行安装和部署 DeepSeek，并结合企业的实际需求进行优化和定制，将企业内部的知识库整合到模型中，实现更个性化、高效的服务。 10点TAKEAWAY * 1. 开源激发创新活力：DeepSeek的开源特性打破了AI研发壁垒，降低研发门槛，吸引全球开发者参与，加速技术迭代，为AI创新提供了新的可能，推动各行业AI应用拓展。 * 2. 推理能力应用广泛：其强大的推理能力在自然语言处理、专业问题解答等多领域发挥作用，能深入分析复杂问题，生成逻辑连贯的内容，为智能客服、智能写作等应用提供有力支持 。 * 3. “幻觉”问题影响可靠性：DeepSeek存在“幻觉”现象，会生成与事实不符的虚假信息，如编造国际象棋规则、虚构数据案例等，影响其在实际应用中的可靠性，误导用户决策。 * 4. AI发展应多元化：人工智能不应追求单一发展模式，不同AI模型应具备多样化特性。在创意和艺术领域，一定的“创造性”更重要；在医疗、金融等领域，则需高度准确可靠 。 * 5. 应用模式向多智能体协作转变：AI应用从传统问答模式向多智能体协作的组织模式转变。在智能物流、广告营销等领域，不同AI智能体分工合作，提高任务执行效率和质量，适应复杂业务需求。 * 6. AI时代人才需多能力融合：AI时代需要“超级个体”，这类人才既要精通专业知识，又要熟练运用AI工具。数据分析师需掌握数据分析知识，并能利用AI工具挖掘数据价值。 * 7. 团队协作要求提升：要打造“超级团队”，团队成员需具备协同多人与多个AI智能体的能力，根据任务合理分配工作，如在软件开发项目中，成员与不同功能的AI智能体紧密配合。 * 8. 领导者需适应AI时代变革：领导者应具备“超级领导”能力，不仅要有战略眼光和决策能力，还要理解和运用AI技术，把握技术趋势，将其融入企业战略，带领团队创新发展。 * 9. 企业应用DeepSeek有策略：企业应用DeepSeek时，可通过优化提示词、要求提供数据依据、与可靠数据源结合等方式，引导其准确理解问题，交叉验证信息，降低“幻觉”风险。 * 10. DeepSeek企业接入方式多样：企业接入DeepSeek有多种选择。需求简单、技术实力有限的企业可通过API接入云服务获取基础能力；具备技术实力和算力的企业可自行安装部署并优化定制，整合企业知识库，实现个性化服务 。 DeepSeek 的出现为人工智能的发展带来了新的思路和机遇，同时也让我们更加清晰地认识到人工智能技术在发展过程中面临的挑战。通过对 DeepSeek 的深入探讨，我们明确了人工智能多元化发展的重要性，以及在应用模式、人才培养和企业应用等方面的发展方向。在未来，随着技术的不断进步和创新，人工智能将在各个领域发挥更加重要的作用，我们需要不断探索和实践，以推动人工智能技术与人类社会的协同发展。

学习AI，拥抱未来 人工智能无疑是未来科技发展的重要驱动力。掌握AI不仅能够提升个人技术能力，也能帮助你在这个快速发展的领域中找到属于自己的位置。学习AI是一个从数学理论到实践应用、从工具掌握到行业探索的长期进化过程。 成功的AI学习者不仅仅是掌握技术，更要具备持续学习的心态，不断突破自我，适应快速变化的科技环境。无论你是AI新手还是已有一定基础，保持好奇心、坚持实践、深度思考，都是迈向成功的关键。 让我们从基础理论开始，一步步构建你的AI知识体系，最终实现从入门到精通的飞跃。 一、基础理论与数学 学习线性代数，理解矩阵运算和向量空间。 掌握概率论与统计学的核心概念，如贝叶斯定理、分布模型。 理解微积分，尤其是梯度、导数、优化技术。 学习信息论中的熵、交叉熵等关键概念。 阅读《深度学习》（花书）等经典教材，建立坚实的理论基础。 通过3Blue1Brown的数学视频直观理解核心概念。 学习离散数学，尤其是图论和逻辑的应用。 深入研究优化算法，如梯度下降、牛顿法等。 探讨和研究AI的数学基础与算法细节。 二、在线课程与认证 完成Andrew Ng的《Machine Learning》课程，建立机器学习的基础知识。 学习fast.ai的深度学习课程，注重实践与代码实现。 参加DeepLearning.AI的专项课程，涵盖生成式AI等前沿技术。 学习MIT的《Introduction to Deep Learning》公开课，进一步拓宽知识面。 在Kaggle上学习并实践机器学习的微课程。 通过Udacity的AI Nanodegree项目获得专业认证。 学习斯坦福CS231n（计算机视觉）或CS224n（自然语言处理）等课程。 参与Google的机器学习速成课程（MLCC），快速提升AI应用能力。 学习Coursera的《AI For Everyone》课程，了解AI的行业应用。 完成edX的Microsoft AI课程，掌握云平台中的AI技术。 三、编程与工具 精通Python编程，学习NumPy、Pandas等数据处理库。 学习使用Jupyter Notebook进行数据分析和建模。 熟悉深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow。 用Scikit-learn实现传统的机器学习算法。 掌握数据处理工具，如SQL、Apache Spark等。 使用Hugging Face的Transformers库，掌握自然语言处理模型。 学习数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn），理解数据趋势。 掌握模型部署工具，如Flask、Docker，搭建AI应用。 尝试AutoML工具，如AutoKeras、H2O.ai，提升自动化效率。 使用Git进行版本控制和团队协作。 四、实践项目 从MNIST手写数字识别项目入手，掌握基本的神经网络应用。 使用Kaggle的Titanic数据集进行分类任务。 训练简单的神经网络来预测房价，应用回归算法。 用OpenCV实现图像处理技术，如边缘检测、图像滤波。 使用NLTK或Spacy进行文本数据的预处理和分析。 复现经典论文中的模型，如ResNet、BERT等。 部署一个聊天机器人，使用Rasa或Dialogflow平台。 用强化学习训练AI玩贪吃蛇等简单游戏，理解RL的基本概念。 开发一个电影推荐系统，应用协同过滤算法。 使用生成对抗网络（GAN）生成艺术作品或图像。 参加Kaggle竞赛，解决实际的机器学习问题。 用Streamlit构建并展示AI应用，增加项目经验。 五、阅读与研究 每天阅读ArXiv上的AI论文，了解最新的研究成果。 精读经典论文，如《Attention Is All You Need》等。 订阅AI领域的顶级期刊（如JMLR、NeurIPS），了解行业动态。 关注Google AI Blog或OpenAI Blog，获取研究者的见解。 阅读《Pattern Recognition and Machine Learning》书籍，深化理论理解。 学习《Hands-On Machine Learning》实战指南，增强项目实战能力。 研究AI伦理相关书籍，了解AI技术的社会责任与影响。 跟踪AI领域的最新突破，如大语言模型的发展。 阅读AI行业报告，掌握行业发展趋势，如麦肯锡、Gartner等。 学习如何撰写学术论文或技术报告，提升写作能力。 六、社区与协作 加入GitHub开源项目，与全球开发者共同贡献。 在Stack Overflow上回答或提问AI相关问题，提升技术交流能力。 参与Reddit的r/MachineLearning讨论，分享和获取最新见解。 加入Kaggle社区，参与竞赛和论坛讨论。 在LinkedIn关注AI领域的专家，拓展职业网络。 参加本地或线上的AI Meetup活动，增强与同行的互动。 在Discord或Slack的AI群组中交流经验。 在知乎、Medium或Substack订阅AI专栏，关注行业动态。 在Twitter关注AI领域的研究者，如Yann LeCun、Andrew Ng等。 在Hugging Face Spaces分享你的模型，增强实践经验。 七、数学与算法进阶 学习凸优化理论与实际应用。 掌握贝叶斯网络和概率图模型的应用。 研究时间序列分析技术，如ARIMA、LSTM等。 学习聚类算法，如K-Means、DBSCAN等。 深入支持向量机（SVM）的数学推导与应用。 理解反向传播算法的细节及其优化。 探索蒙特卡洛方法和马尔可夫链（MCMC）的应用。 学习图神经网络（GNN）及其在图数据中的应用。 研究元学习（Meta-Learning）框架，提升AI自我学习能力。 掌握分布式机器学习原理，提升大规模模型训练能力。 八、领域应用 学习计算机视觉技术，掌握目标检测、图像分割等应用。 深入研究自然语言处理（NLP），掌握机器翻译、文本生成等任务。 尝试语音识别技术，如Whisper模型的应用。 探索强化学习在游戏和控制中的应用，如OpenAI Gym环境。 研究AI在医疗领域的应用，如医学影像分析。 探索自动驾驶中的感知与决策算法。 用AI生成音乐或艺术作品，结合创意和技术。 研究AI在金融领域中的量化交易策略。 开发AI驱动的游戏NPC行为，提升游戏智能。 探索AI在农业、气候预测等领域的实际应用案例。 九、软技能与职业发展 学习如何将AI概念清晰地向非技术人员解释。 练习使用LaTeX撰写高质量的技术文档。 创建个人技术博客或GitHub Portfolio，展示项目与成果。 在LinkedIn展示自己的AI项目经验，提升个人品牌。 参加AI相关的黑客马拉松（Hackathon），提高实战能力。 学习项目管理工具（如Notion、Trello），提升工作效率。 关注AI岗位的招聘要求，了解所需技能。 准备AI面试的算法题，如LeetCode等。 学习AI产品的商业化路径，了解市场需求。 研究AI创业公司的成功案例，探索职业发展方向。 十、资源与工具扩展 使用Google Colab或Kaggle Notebook免费跑模型。 学习云计算平台，如AWS SageMaker、Google AI Platform等。 尝试低代码AI工具，如Lobe、RunwayML等。 使用Weights & Biases跟踪实验数据，优化模型训练。 探索AI模型解释工具，如SHAP、LIME等，提升模型透明度。 学习多模态模型的应用，如CLIP、Flamingo等。 尝试量子机器学习框架，如TensorFlow Quantum等。 使用GitHub Copilot等AI辅助工具编写代码，提高效率。 学习AI安全与对抗样本防御技术，保障AI系统安全。 持续关注AI伦理与法规，如欧盟AI法案，了解合规要求。 十、资源与工具扩展（续） 探索深度学习自动化框架，如AutoML、Hyperopt等，提高模型优化效率。 尝试量化交易工具和平台，如QuantConnect、Zipline，了解金融市场的AI应用。 加入AI相关的在线社区和论坛，如AI Alignment Forum，参与技术讨论。 使用Cloud AI服务，如Google Cloud AI、AWS、Azure进行云端AI部署。 学习边缘计算中的AI应用，如Edge AI在物联网设备中的应用。 参与人工智能领域的开源贡献，通过PR和代码提交扩展项目经验。 关注AI法律与道德问题，如AI偏见和透明度问题，确保AI系统的公平性和合规性。 AI学习是一个不断进化的过程 🚀 人工智能不仅是一项技术，更是一种新的思维方式。 💡 学习AI，不仅是掌握代码，更是理解如何用AI改变世界！ 🌎 未来的竞争，不是“人类 vs AI”，而是“会用AI的人”与“不会用AI的人”的竞争！ 现在，就是你迈出第一步的时候了！你准备好迎接AI时代了吗？ 💡欢迎分享 AI学习方法和路线，评论区留言或联系 vx: media360

DeepSeek的"幻觉"现象：机遇与挑战并存 一、现象观察：当AI开始"创造性犯错" 1. 国际象棋规则篡改事件 DeepSeek与ChatGPT对弈时，自主发明"横跳棋子"规则获胜。这暴露AI在信息缺失时，会虚构逻辑闭环的解决方案，类似人类面对未知的即兴创作。 2. 专业领域的虚构案例 在营销科技领域问答中，DeepSeek编造了"明略科技数据联邦生态"及虚假统计数据（2020年12%至2025年38%的贡献率增长），其专业表述极具迷惑性，非专业人士难以辨别真伪。 二、技术溯源：为何AI会"脑补"？ 1. 推理补白机制 如同人类梦境合理化随机神经信号，AI通过概率模型填补信息缺口，确保回答连贯性。这种机制在开放性问题中尤其显著。 2. 模型架构的双刃剑效应 混合专家系统(MoE)：数学模块主导时，可能过度聚焦数值逻辑而忽视现实约束 参数规模悖论：更大的模型虽提升理解力，也增加复杂场景下的"过度推理"风险 三、辩证视角：幻觉的价值与危机 积极场景高风险领域典型场景艺术创作、头脑风暴医疗诊断、自动驾驶案例生成超现实绘画元素误判CT影像病灶位置价值/风险突破思维边界激发创意危及生命安全与重大决策 四、应对策略：驯服AI的想象力 1. 版本类型适用领域控制策略低幻觉版医疗/金融严格事实核查+置信度阈值平衡版教育/客服关键点验证+创意允许度高创意版广告/设计主动引入发散机制场景化版本控制 2. 动态验证体系 三级校验机制：语法合理性→逻辑自洽性→事实一致性 知识溯源系统：关键陈述自动标注数据来源（如："此结论参考2023《Nature》论文X"） 五、未来演进：可靠性与创造力的平衡术 1. 能力分级认证 建立类似医疗器械的AI可靠性认证体系，例如： L1级（创意辅助）：允许20%幻觉率 L3级（医疗决策）：需<0.1%幻觉率+人类复核 2. 人机协作范式 创意领域：AI作为"灵感激发器"，人类担任"过滤器" 专业领域：人类设定决策边界，AI执行模式识别 10大核心洞察 1. 技术成熟曲线：AI产品需经历技术突破→场景验证→伦理校准三阶段沉淀 2. 交互革命：自然语言交互降低使用门槛（如ChatGPT使AI普及率提升300%） 3. 精准需求锚点：Kimi通过长文本分析单点突破，MAU半年增长400% 4. 生态化推广：豆包借力抖音生态，实现5亿级用户触达 5. 可信度构建：DeepSeek的128K上下文处理能力提升用户信任度37% 6. 情感化连接：国产AI叙事使DeepSeek话题参与度提升58% 7. 跨鸿沟策略：早期采用者聚焦技术极客，大众市场需"问题解决型"定位 8. 动态优化机制：每周迭代使产品留存率提升22% 9. 幻觉双刃剑：广告行业主动利用可控幻觉提升创意产出效率40% 10. 伦理先行：建立AI错误追溯系统，重大领域决策需区块链存证 演进方向：构建负责任的人工智能 1. 透明化机制：开发"思考过程可视化"功能，实时显示信息补全路径 2. 领域限定模式：医疗AI自动启用循证医学数据库锁定 3. 人类反馈强化学习(RHLF)：通过万级专家标注数据持续校准模型 4. 社会实验机制：在元宇宙环境测试AI决策的长期社会影响 通过系统性优化，我们正从"被动应对幻觉"转向"主动驾驭创造力"，使AI既保持突破性思维，又具备专业级可靠性。这种平衡艺术，将决定下一代AI能否真正融入人类文明演进进程。

AI 元宇宙 X MSAI 营销科学艺术：在人工智能飞速发展的当下，一款产品的爆火往往能引发整个行业的震动。DeepSeek 的横空出世，犹如一颗重磅炸弹，在 AI 领域掀起了惊涛骇浪。它的迅速走红，不仅改变了人们对 AI 产品的认知，也为整个行业带来了新的思考和启示。 本期播客将围绕 DeepSeek 爆火现象深入探讨 AI 产品的发展规律和营销要点。我们邀请到行业资深人士，从产品技术、市场推广、用户体验等多个维度进行剖析，旨在为大家揭示 AI 产品成功背后的关键因素，助力相关从业者更好地把握行业趋势。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播 莫胜晖 — MSAI 营销科学家 Angela Luo — 创+项目总监 SHOWNOTES 0:56 人工智能产品本身也是产品，需要推广，需要走向市场。 3:46 Chatgpt3.5把复杂的功能，容纳到简单对话，这是极简主义的胜利。 6:19 Kimi把所有能力聚焦到普通人最常用的功能上。 9:02 AI产品真正的成功是要早期大众认可。 9:44 豆包他以无与伦比的推广能力出圈。 12:09 DeepSeek创始人的团队是接近品牌故事的东西。 14:59 DeepSeek是产品营销的高级阶段，不讲功能价值，讲心理和情绪价值。 17:17 DeepSeek在一个点上做透了，他的语言风格更加的有个性。 19:08 kimi是触达了早期大众的，而DeepSeek已经触达了晚期大众了。 23:12 从技术产品营销角度，创新产品营销是一样的，都要去找新的价值点。 一、AI 产品的崛起之路：从默默无闻到爆款出圈 AI 产品的发展历程充满了挑战与机遇。以 ChatGPT 为例，其早期版本在幕后默默耕耘，烧了大量资金进行研发和推广。那时，它以开源的形式，为无数开发者提供了底层技术支持，催生了各类基于它的应用，如写作机器人、法律机器人等。然而，真正让 ChatGPT 火爆全球的是 3.5 版本，它以极简的对话交互方式，回归到人们最自然的沟通模式，实现了从复杂功能到简单易用的转变，这一创新使得它迅速出圈，成为全民热议的焦点。 Kimi 则另辟蹊径，聚焦长文本分析功能。在当时，众多 AI 模型在输入输出 token 的限制下，功能受限。Kimi 抓住普通人日常写文章、做报表等需求，实现了单点突破，跨越了创新的鸿沟，成功触达早期大众，让 AI 产品走进了办公室文员、学生等群体的日常工作和学习中。 豆包的成功则得益于强大的推广体系和对应用场景的融合。作为抖音集团旗下的产品，豆包借助抖音的平台优势，进行大规模推广。同时，它坚持免费经济，让更多用户能够无门槛使用。在功能上，豆包将 AI 技术与多种应用场景深度融合，如与网站的直接对接、提供便捷的作图功能等，极大地提升了用户体验，实现了体系化的胜利。 二、DeepSeek 爆火的独特密码：技术实力与营销策略的完美结合 （一）技术实力奠定基础 DeepSeek 在技术层面展现出强大的实力，尤其是在推理能力上表现突出。面对复杂问题，它能够进行深度推理，并清晰地展示推理过程，这一特点让用户对其答案更具信任感。在解答一些涉及多领域知识的问题时，DeepSeek 会像一位经验丰富的导师，逐步分析问题，从不同角度进行推理，最终得出结论，这种 “授人以渔” 的方式，让用户不仅获得答案，还能学习到思考方法。 （二）营销策略引发共鸣 DeepSeek 的营销策略围绕情绪价值和品牌故事展开，成功引发大众共鸣。它被视为中国 AI 挑战国际巨头的代表，激发了民族自豪感，让国人对中国 AI 技术的发展充满信心。其小公司逆袭 OpenAI 的传奇故事，以及靠量化基金盈利后免费提供服务的模式，为品牌增添了神秘色彩和吸引力。这些故事通过各种渠道传播，让 DeepSeek 在大众心中树立了独特的品牌形象，使其不仅仅是一款技术产品，更成为了一种精神象征。 三、AI 产品营销要点解析：打造用户喜爱的 AI 产品 （一）功能与场景深度融合 AI 产品要想成功，必须将功能与实际应用场景紧密结合。ChatGPT 早期通过开发者探索各种场景，为后续发展积累了经验；Kimi 聚焦长文本分析，满足了用户在工作和学习中的写作需求；DeepSeek 则围绕用户对答案准确性和可解释性的需求，强化推理功能，在智能辅导、知识解答等场景中发挥重要作用。产品开发者应深入了解用户需求，挖掘 AI 技术在不同场景下的应用潜力，让产品真正解决用户的实际问题。 （二）简化交互，提升用户体验 简化交互界面，提升用户体验是 AI 产品成功的关键。ChatGPT 3.5 版本以对话式交互实现了产品的突破，让用户能够轻松与 AI 进行沟通。相比之下，一些早期 AI 产品界面复杂，操作繁琐，限制了用户群体。AI 产品应追求极简设计，让用户能够快速上手，享受流畅的使用体验。注重用户反馈，及时优化产品，不断提升用户满意度。 （三）跨越创新鸿沟，触达广泛用户 根据创新扩散理论，AI 产品不能仅满足早期采用者的需求，还需跨越创新鸿沟，触达早期大众和晚期大众。Kimi 通过聚焦常用功能，实现单点突破，吸引了早期大众；DeepSeek 则借助传统媒体和社交媒体的力量，以及独特的品牌故事和情绪价值，成功触达晚期大众。产品开发者应针对不同阶段的用户特点，制定相应的营销策略，扩大产品的用户群体。 （四）挖掘情绪价值，塑造品牌故事 情绪价值和品牌故事在 AI 产品营销中具有重要作用。DeepSeek 通过传递民族自豪感、逆袭精神等情绪价值，引发大众情感共鸣。同时，其独特的品牌故事让用户产生亲近感和认同感。AI 产品应注重挖掘自身的情绪价值，打造具有吸引力的品牌故事，让用户在使用产品的过程中，获得情感上的满足，增强品牌忠诚度。 10 点 TAKEAWAY * 产品发展有历程：AI 产品从研发到爆火通常需经历不同阶段，早期探索场景、积累技术，后期通过创新实现突破。 * 交互方式很关键：简单自然的交互方式能让 AI 产品更易被大众接受，提升产品的普及度。 * 聚焦需求是重点：找准用户常用功能和需求，实现单点突破，有助于 AI 产品跨越创新鸿沟。 * 推广体系不可少：强大的推广体系和合理的商业模式，如免费经济，能助力 AI 产品快速获得用户。 * 场景融合体验好：将 AI 技术与多种应用场景深度融合，可提升用户体验，增强产品竞争力。 * 技术实力是根基：强大的技术实力，如 DeepSeek 的推理能力，是 AI 产品成功的基础。 * 情绪营销效果妙：挖掘并传递情绪价值，能引发大众情感共鸣，提升 AI 产品的吸引力。 * 品牌故事增亲近：独特的品牌故事可以让 AI 产品更具亲近感，拉近与用户的距离。 * 跨越鸿沟拓用户：AI 产品要注重跨越创新鸿沟，触达更广泛的用户群体，扩大市场份额。 * 持续优化不能停：根据用户反馈持续优化产品，提升用户体验，是 AI 产品保持竞争力的关键。

在当今科技飞速发展的时代，人工智能以前所未有的速度融入我们的生活，改变着商业格局。2025 年春节期间，一款名为 DeepSeek 的 AI 产品迅速走红，成为全民热议的焦点，它所引发的热潮让人们切实感受到了 AI 的巨大影响力。 本期播客将围绕 DeepSeek 展开深入探讨，我们邀请到了行业内的资深人士，一同剖析 DeepSeek 的技术优势、市场影响、面临的挑战，以及为企业和社会带来的机遇与变革，希望能为大家呈现一个全面、深入的 AI 发展新图景。 共谈嘉宾： 谭北平 — 营销科学家 MSAI 联合主播／秒针营销科学院院长 钱峻 — 营销科学艺术家 MSAI 联合主播／MSAI M360 创＋平台创始人 杨志华 — 品牌实战派专家/钱钱品牌局 联合主播 莫胜晖 — MSAI 营销科学家 Angela Luo — 创+项目总监 SHOWNOTES 1:24 DeepSeek光速破圈，传统媒体的胜利。 3:46 DeepSeek非常轰动的，是全民AI的热潮。 6:17 产品什么时候才叫成功？就是大量的轻度用户在使用。 9:13 DeepSeek很核心的模型的板块叫MOE（mix of experts），混合专家模型。 13:22 DeepSeek从工程特性来说就是开源，企业终于可以私有化部署大模型了。 19:04 模型要花很多钱来做，算力要做中心，语料要用英文，这几句话通通不对。 23:39 DeepSeek第一使用MOE模式，第二以中文为核心，参数大量减少。 25:28 DeepSeek的短板在这个推理能力和创造力之间，是要找到平衡的。 30:20 博弈和对抗的价值判断核心的点就是什么是创造性，什么是最优解？ 31:46 DeepSeek让公司有推理能力模型，加上独有知识，就能变成独有专家。 35:03 DeepSeek团队特别年轻，有很多懂数学懂推理的人来做的这件事情。 一、DeepSeek 的爆火现象与原因剖析 春节期间，DeepSeek 的火爆超乎想象。在日常生活场景里，餐厅服务员推荐顾客用它写点评，同事的老母亲也对其产生好奇并询问。这种现象级传播速度，不仅得益于社交媒体和网络的快速传播，更在于它满足了大众在不同场景下的需求。从商业角度看，它对市场产生了巨大冲击，直接导致英伟达相关服务器价格下降，计算卡大量抛售，企业不得不重新审视 AI 在业务中的角色和战略布局。这一系列变化充分显示出 DeepSeek 在市场中的强大影响力，它已成为推动 AI 市场变革的重要力量。 二、技术实力：DeepSeek 的核心竞争力 DeepSeek 在技术层面展现出诸多优势。其混合专家模型（MOE）是关键所在，这一模型突破了传统大语言模型的局限。就像学生在接受通识教育后进入大学选择不同专业一样，MOE 针对具体问题，能从多个领域的 “专家模型” 中汲取智慧，通过协同思考和相互 PK 得出综合结果。在解答 “72 小时打一字” 这类融合多领域知识的谜题时，它能有条不紊地进行逻辑推导，清晰展示思考过程，充分体现出强大的推理能力。在跨模态方面，无论是文本处理还是图像生成等任务，DeepSeek 都表现出色，尤其是对中文语境的理解和处理更为娴熟，这可能得益于其底层以中文为训练语言的特性。中文作为二维语言，独特的字词组合蕴含丰富语义，为模型在参数优化上提供了更大空间，有望降低训练成本并提升性能。 三、开源特性：重塑 AI 产业格局 DeepSeek 的开源特性是其另一大亮点，它打破了传统大模型应用的高门槛和高成本限制。以往企业使用大模型，要么受限于高昂的开发成本，要么依赖调用 API，处于被动地位。如今，DeepSeek 让企业仅用 1/10 的成本就能实现私有化部署，一台普通服务器就能搭建自己的大模型。这一变革使企业能够根据自身数据和需求训练专属专家模型，构建独特竞争优势，推动整个 AI 产业向分散化、多元化发展。欧洲众多公司宣布采用 DeepSeek，英国国会也开会讨论相关事宜，充分显示出它在全球范围内对产业格局的重塑作用。 四、挑战与不足：发展路上的障碍 尽管 DeepSeek 取得了显著成就，但它也面临着诸多挑战。服务器宕机和数据量相对较少的问题影响了用户体验，在处理复杂问题时，其推理能力和创造力之间的平衡难以把握。在社会科学领域，面对不断变化的最优解问题，如国家博弈、广告创意等场景，DeepSeek 和众多大模型一样，表现不尽如人意。这些问题制约着 DeepSeek 的进一步发展，也是 AI 行业在技术突破过程中需要共同面对和解决的难题。 五、企业机遇：AI 转型的新契机 对于企业而言，DeepSeek 带来了前所未有的发展机遇。大企业有资金和资源进行私有化部署，将 DeepSeek 的推理能力与企业内部独有的数据和知识相结合，打造专属的专家模型，提升市场竞争力，推动企业多元化发展。中小企业虽资源有限，但也能借助 DeepSeek 的开源特性，以较低成本尝试 AI 转型，提升运营效率和创新能力。企业在利用 DeepSeek 进行 AI 转型时，应将私有化部署与 API 算力兼容相结合，从战略高度将 AI 融入各个业务环节，同时注重引入年轻专家，组建具备创新能力的团队，更好地适应 AI 时代的发展需求。 10点TAKEAWAY * 1.全民普及：DeepSeek 迅速实现全民普及，其传播速度和广度远超以往 AI 工具，进入大众日常生活场景，引发广泛关注。 * 2.技术创新：混合专家模型（MOE）是 DeepSeek 的技术核心，通过多领域专家协同思考，提升推理能力，在处理复杂问题时表现出色。 * 3.跨模态优势：在跨模态任务方面，DeepSeek 表现优异，对中文语境的理解和处理能力强，有望借助中文特性优化模型参数。 * 4.开源颠覆：开源特性使企业能够低成本私有化部署大模型，打破传统应用壁垒，推动 AI 产业分散化、多元化发展。 * 5.市场冲击：DeepSeek 的出现冲击了服务器市场，影响英伟达产品价格，促使企业重新规划 AI 战略。 * 6.社会影响：它改变了人们的表达和思考方式，人机协作更加紧密，引发了对人类角色转变的思考。 * 7.发展挑战：当前面临服务器宕机、数据量不足以及在推理与创造力平衡方面的问题，制约了其进一步发展。 * 8.企业机遇：为企业提供了 AI 转型的新契机，大企业可打造专属专家模型，中小企业也能低成本尝试 AI 应用。 * 9.转型策略：企业应将私有化部署与 API 算力兼容，融入业务环节，组建年轻专家团队，推动 AI 转型。 * 10.未来趋势：DeepSeek 开启了 AI 发展新纪元，随着技术迭代，将持续推动 AI 技术进步和社会经济变革。 结语：DeepSeek 的出现，为 AI 领域带来了新的活力和变革。它在技术创新、产业格局重塑以及企业发展机遇等方面都展现出巨大潜力。尽管目前还面临一些挑战，但随着技术的不断发展和完善，相信 DeepSeek 将在未来发挥更大的作用。企业应抓住这一机遇，积极探索 AI 转型之路，社会各界也应密切关注 AI 发展趋势，共同迎接智能时代的到来。 欢迎订阅 AI 元宇宙 ！

在AI技术飞速发展的今天，Manus的横空出世无疑为整个行业注入了一剂强心针。这款由夜莺科技团队开发的产品，凭借其强大的实用性和高效的行动力，迅速在AI界和数字化市场中引发了广泛讨论。本期播客，我们邀请到了营销科学家谭美平老师，深入探讨Manus的核心价值、技术壁垒以及其对AI产业的深远影响。 1. Manus的核心定位：实用主义者的胜利 Manus的核心理念可以概括为“实用主义者的胜利”。与Deepseek等强调推理和思维链的AI不同，Manus更注重行动力和实际问题的解决。Manus的团队背景也印证了这一点。其创始人萧红及其团队此前开发的“微伴助手”和“半助手”等产品，已经在企业微信等平台上得到了广泛应用，积累了大量的用户和场景经验。Manus的诞生正是基于这种实用主义的基因，专注于将AI技术与实际工作场景紧密结合，帮助用户解决具体问题。 2. Manus的技术壁垒：行动力的集合 Manus的技术壁垒并不在于其算法或推理模型的创新，而在于其强大的行动力整合能力。Manus通过连接大量的行动器，形成了一个高效的“智能体”（Agent）系统。这种系统不仅能够执行单一任务，还可以通过多个行动器的协同工作，完成复杂的任务流程。例如，用户可以通过Manus直接生成PPT、查询房价、分析股市等，而无需在不同工具之间进行繁琐的切换。 3. Manus的市场定位：ToC和To小B的实用工具 从市场定位来看，Manus主要面向ToC（个人用户）和To小B（小型企业）市场。这与Manus团队此前的产品线一脉相承。无论是“微伴助手”还是“半助手”，Manus团队始终专注于为个人和小型企业提供实用的工具。Manus的推出，正是这种实用主义理念的延续。 4. Manus的商业模式：实用主义与盈利并重 Manus的商业模式同样体现了实用主义的理念。与许多AI公司依赖资本投资不同，Manus团队从一开始就注重产品的盈利能力。无论是“微伴助手”还是“半助手”，Manus团队的产品始终保持着良好的盈利能力。Manus的推出，不仅延续了这种盈利模式，还通过全球市场的拓展，进一步提升了其商业价值。 5. Manus的未来展望：AI产业的实用主义方向 Manus的成功，标志着AI产业正在从“终极智能”的追求转向“实用主义”的应用。传统的AI模型往往追求更高的智能水平和更复杂的推理能力，而Manus则通过整合行动器，将AI的能力从“思考”扩展到了“执行”。这种转变不仅提高了AI的实际应用价值，也为AI产业的未来发展提供了新的方向。 10点TAKE AWAY：Manus的启示与核心价值 实用主义为核心 Manus的成功在于其“实用主义”的设计理念，专注于解决实际问题和提高工作效率，而非追求终极智能或复杂的推理能力。 行动力的整合 Manus通过连接大量行动器（Action Executors），将AI从“思考者”转变为“行动者”，实现了从规划到执行的无缝衔接。 ToC和To小B市场定位 Manus主要面向个人用户（ToC）和小型企业（To小B），提供高效、易用的工具，帮助用户解决日常工作和生活中的实际问题。 全球化布局 Manus从一开始就瞄准全球市场，其英文版界面和全球化营销策略展示了中国AI企业的国际化野心。 盈利模式清晰 Manus延续了团队此前产品的盈利能力，通过用户付费和订阅模式实现商业化，避免了过度依赖资本投资。 技术壁垒在于行动力 Manus的技术壁垒不在于算法创新，而在于其强大的行动力整合能力，能够连接多个工具和平台，形成高效的智能体系统。 AI产业的实用主义转向 Manus的成功标志着AI产业从追求“终极智能”转向“实用主义”，强调AI在实际场景中的应用价值。 全员场景应用 对于企业而言，Manus提倡“全员必用”和“全场景必用”，通过AI工具提升整体效率，而非仅仅依赖少数专家。 心智分享与组织协同 Manus鼓励企业内部的“心智分享”，将个人经验转化为团队共享的知识，提升整体竞争力。 AI工具的未来方向 Manus展示了AI工具的未来方向：通过整合行动器和实用主义设计，帮助用户更高效地完成任务，同时推动AI技术的普及和应用。

AI元宇宙 X 前瞻钱瞻 ：2025年3月6日，中国团队推出的通用型AI代理Manus引爆全球科技圈，其以“手脑协同”（Mens et Manus）为核心，不仅重新定义了AI的能力边界，更可能成为推动人工智能从“生成式工具”向“自主执行体”跨越的关键里程碑。以下是其对未来产业、技术与社会影响的十大关键分析： MANUS团队介绍 MANUS团队隶属于BUTTERFLY EFFECT PTE. LTD.（中文名：蝴蝶效应有限公司），是一支来自中国的创新团队。该团队的首席科学家为Peak，核心成员包括创始人肖弘等连续创业者。肖弘是一位90后，毕业于华中科技大学软件工程专业，在校期间便展现出了创业的热情与天赋。他带领团队先后推出了志愿填报助手、咩咩、圈子集市等校园创新产品，并在2013年与同学成功开发了华科版微信校内漂流瓶和微信上墙等功能，迅速走红校内外。毕业后，肖弘创立了夜莺科技，推出了壹伴助手和微伴助手两款产品，累计服务超200万B端用户，并帮助企业触达数亿C端用户。2022年，肖弘再次出发，创立了“蝴蝶效应”公司，并推出了AI浏览器插件Monica，该插件用户规模破百万，成为AI插件领域的头部产品。2025年，肖弘团队正式对外发布了全球首款通用型AI Agent产品MANUS。 ​Manus的名称源自拉丁语短语“Mens et Manus”，意为“手脑并用”。 这一短语体现了理论与实践相结合的理念，强调知识和智慧需要通过实际行动来发挥作用。 值得注意的是，这也是麻省理工学院的校训，反映了该校重视理论与实践并重的教育理念。 1. AI 代理的竞争进入加速期 Manus 的核心竞争力在于自主任务执行，而不仅仅是文本对话。相比 OpenAI 的 GPT 和 DeepSeek 的 LLM，Manus AI 代理具备更强的任务处理能力，如自主执行数据分析、筛选信息、决策执行等。这可能推动 AI 行业从“生成式 AI”迈向“任务驱动型 AI”，使 AI 代理成为新一轮竞争的焦点。 2. 重新定义“AI 助手”的功能 目前 AI 工具（如 ChatGPT、Claude）仍然主要作为辅助用户思考的助手，而 Manus AI 代理则朝着真正的“自主智能体”发展。这意味着未来 AI 助手不仅仅是聊天工具，而是能够主动执行任务、管理日程、筛选和处理信息，甚至做出决策，AI 的角色将从“工具”向“代理”转变。 3. AI 任务执行能力将取代部分白领工作 传统 AI 主要优化工作流程，而 Manus AI 代理具备主动执行能力，比如自动完成市场研究、数据建模、简历筛选、财务分析等。这可能首先影响初级数据分析师、市场研究员、行政人员、客户支持等职位，企业将减少人力投入，而 AI 代理的使用率会上升。 4. AI 代理推动企业流程自动化 Manus 的“异步 AI 执行”能力允许 AI 在后台运行，而不需要用户实时交互。例如，它可以自动完成项目管理任务、优化供应链调度、执行合规检查等。未来企业将大规模部署 AI 代理，彻底改变企业运营模式，减少人工干预，提高决策效率。 5. OpenAI 和 DeepSeek 需要加速智能体进化 Manus 的推出对 OpenAI 和 DeepSeek 形成挑战，迫使它们必须加快 AI 代理技术的开发。例如，OpenAI 可能会加速 GPT-5 及其后续产品的 AI 代理功能，并改进任务执行能力；DeepSeek 可能会加强在中国市场的本地化 AI 代理能力，以应对竞争。 6. AI 代理成为企业“虚拟员工” 未来，每个企业可能都会配备 AI 代理，像虚拟员工一样参与业务运作。HR 可能会使用 AI 代理管理招聘流程；财务部门会利用 AI 代理进行税务筹划；营销团队会让 AI 代理负责内容策划和市场分析。AI 代理将成为企业管理中的核心角色。 7. AI 的经济模式从订阅制向“任务收费”转变 目前的 AI 工具（如 ChatGPT Plus）采用订阅制，而 AI 代理可能会采用“任务收费”模式。例如，企业可以按任务计费，而不是按月订阅，用户可以选择 AI 代理完成特定任务，如生成商业报告、执行财务分析、制定营销策略等。这可能改变 AI 公司的盈利模式。 8. AI 代理引发“AI 伦理”和监管挑战 Manus AI 代理的能力远超传统 AI，能够自主执行任务，甚至做出一定程度的决策。这将带来数据隐私、AI 伦理和法律责任等问题。例如，如果 AI 代理做出了错误的投资决策，责任由谁承担？如何监管 AI 代理不被滥用？各国政府和企业需要制定新的 AI 监管框架。 9. AI 代理推动“智能云计算”发展 Manus 采用“异步 AI 任务执行”模式，让 AI 在云端持续运行。这可能推动云计算架构从传统的 API 调用模式，向“智能 AI 云”演进。未来，企业可能会使用 AI 代理云平台，来自动执行工作，而不是仅仅存储和处理数据。 10. AI 代理将推动人机协作的新范式 Manus AI 代理并不是单纯取代人类，而是提升人类的生产力。未来，AI 代理将与人类形成协同模式，例如： * 个人用户使用 AI 代理来管理个人事务； * 研究人员借助 AI 代理处理大规模数据； * 企业团队与 AI 代理合作进行策略制定。这一趋势将加速人机协作模式的普及，并催生“增强型人类智能”（Augmented Intelligence）。AI 代理开启新纪元，Manus 或成引爆点 Manus AI 代理的推出，不仅影响 OpenAI 和 DeepSeek 这样的 AI 领导者，也可能颠覆整个 AI 产业。它标志着 AI 进入从“信息生成”到“自主执行”的新阶段，带来了企业运营方式的变革、就业市场的挑战、云计算架构的变革，以及新的商业模式和监管需求。 短期（0-6 个月） ✅ 科技圈疯抢邀请码，用户增长迅速✅ 早期 adopters（AI 极客、开发者）热情高涨✅ Manus 可能会推出更强的 AI 任务执行功能 中期（6-18 个月） 📌 需要解决普通用户的学习成本问题📌 需要找到清晰的市场定位（通用 AI 代理 vs. 垂直 AI 代理）📌 LLM 进化可能导致 AI 代理市场竞争加剧 长期（2 年+） 🔹 成功路径：Manus 发展为 AI 任务自动化的行业标准，并成为 AI 代理市场的核心平台。🔹 失败路径：AI 代理被 GPT-5、Claude 4 等大模型吸收，Manus 失去独立生存价值。 Manus AI 代理的发布，或许就是 AI 进入“自动智能时代”的开端。 未来 3-5 年，AI 代理可能成为企业和个人日常工作的一部分，重新定义人机交互方式。对于 OpenAI 和 DeepSeek 而言，它们必须迅速适应 AI 代理的崛起，推动自身产品从对话式 AI 向任务执行型 AI 进化，否则将面临市场格局的洗牌。