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昨晚和一个做企业的哥们聊天，他们公司是全国教培行业一站式招生营销的头部公司。员工规模是几百人，年盈利八位数的公司，今年两个特征，一是业务量下降，二是ai提高效率后带来的裁员，离职赔偿成为一个近期主要公司支出。不是一家公司这样，是很多行业很多公司都这样，半年没招人了。就是全社会需求减少了，人也需要的少了，赚钱难了，更卷了，通缩循环了，这么一想投资是个好行业。不怕新人来卷，因为新人整体是行业供养者。
这些年房地产行业萎缩，那么挤压出来的从业人员就要去其他行业卷，ai和以往不同的地方在于，提高效率本质的一个特征就是替代人工，不需要那么多人工作了。那么很多行业都像地产这样萎缩的行业，把人挤压出来，去别的行业卷。那整个社会貌似不可逆转的通缩了。
股票的价值某种程度就是不可证伪之长线逻辑。而老登和小登泡沫和价值我们不好分辨，走势不好判断。但行业趋势的确是确定性的。
大家都说说身边ai具体的应用和对世界的改变，让大家坐在家里长见识！
2018年看过的一个斯皮尔伯格拍的电影《头号玩家》，八年前了，但貌似几十年后，真有可能人类无事可做，进入低欲望社会，大家一起玩虚拟世界游戏。
alongside - 为无为，事无事，味无味
第一梯队：极度成熟、商用十几年、几乎无门槛（感知智能 + 传统机器学习）
太基础，删了...
第二梯队：高度成熟、全民日常使用（LLM 文本大模型、静态图像生成）
1. 纯文本大语言模型 LLM（认知推理、CoT、基础代码生成）
成熟度：85%～90%，2023 年后全面民用
稳定能力：文案写作、周报 / 方案、法律条文解读、数学分步演算、CoT 多步逻辑推理、基础代码编写、表格数据分析、错题讲解
产品：豆包、GPT、DeepSeek、WPS AI
优势：中文理解、长文本阅读、简单逻辑推理非常稳定
现存短板：复杂多轮长链条专业推理会出现幻觉、高精度数值计算容易出错（必须搭配代码工具）
2. 静态图像生成 AI（扩散模型，绘画、海报、修图）
成熟度：80%～88%
落地：AI 头像、海报设计、商品效果图、老照片修复、图片扩图、背景替换
工具：Midjourney、可灵、美图 AI 绘画、Adobe Firefly
短板：复杂人体结构、精细文字、多物体空间逻辑容易崩坏，静态单图需求完全够用
第三梯队：中等成熟，可用但有明显短板（多模态理解、音频生成、简单视频生成）
1. 多模态理解（图文看懂、图片问答）
成熟度：70%～80%
能上传图片、表格、截图让 AI 解读，识图做题、分析图表、识别图纸，手机端通用。
短板：超高分辨率复杂工程图纸、密集细小文字识别容易遗漏。
2. AI 配音、歌曲翻唱、音效生成（音频生成）
成熟度：75%
自媒体批量配音、短视频旁白、数字人语音，音色自然；但长时间连续朗读容易语气重复。
3. 短视频生成（图片转动画、短片段剪辑）
成熟度：65%～75%
一张图生成 10 秒短片、自动剪辑混剪、加运镜字幕配乐；你之前要的侠客龙气动画就属于这类。
短板：长镜头连贯剧情、人物动作逻辑容易穿帮，超过 1 分钟高质量成片稳定性下降。
第四梯队：尚在发展、未大规模商用（前沿生成 / 智能体）
1. 长时序电影级视频生成（Sora 类长视频）
成熟度：40%～55%
只能实验室 / 小范围测试，连贯人物、物理规则、长时间剧情极易崩坏，成本极高，没法批量商用。
2. 通用 AI Agent 自主智能体（全自动多工具自动化）
成熟度：50%～60%
简单任务（写代码 + 运行 + 整理结果）可用；复杂多步骤跨工具任务容易断流程、遗忘前置条件，无法完全无人值守长期运行。
3. 通用机器人、完全自动驾驶、AGI 通用人工智能
成熟度：＜30%，仅限定封闭场景落地，开放道路、家庭通用机器人远未普及。
讲几个行业的现状。我用AI编程的感受，主要集中在嵌入式开发这块。首先是迭代速度，基本上是按季度来更新的，模型能力肉眼可见地在成长；其次生成质量也在提升，但还是要有些技巧。依我使用的情况来看，不要把AI当作能完全自动化掌控项目的东西，而是把它当个实习生来用就可以了。项目的整体架构、方案脉络还是要人把控，某些模块或者某些功能可以让AI来帮忙完成。现在的AI对于基础硬件接口的理解、对于驱动的理解，远远超出一个刚毕业的实习生。AI编程能力的提升，会挤压应届生的生存空间，反而利好有经验的老登。老登有经验、有思路、有框架思维，用嘴说让AI反复迭代，最终项目就不会很差，效率也高了很多
自动驾驶：大概5年前和德勤一起做咨询项目，问最看好AI的哪些应用，对方说毫无疑问是自动驾驶，以北京为例，500万辆车，其中有150万辆营运车辆，如果有自动驾驶，这150万人的开支就可以节约下来，另外这150万辆营运车有50万辆在无客空跑，如果有自动驾驶，这些车就不必空跑，北京交通拥堵就少掉1/10的车。时至今日，主流的自动驾驶还停留在L3(驾驶员短期离开方向盘油门刹车)，个别在...
前段时间，需要EMAIL给米国法院咨询一下当年的违章罚款，用GEMINI翻译，好家伙，不但翻译，而且会根据法院的流程，建议提供哪些资料，EMAIL的行文前后次序等。相当于翻译+秘书+米国法院资深专家咨询，就以前国内的翻译哪干得了这活啊。
资水 - 弱弱少年郎，徘徊江边岸，水急人声远，一跃渡资江！
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自动驾驶：大概5年前和德勤一起做咨询项目，问最看好AI的哪些应用，对方说毫无疑问是自动驾驶，以北京为例，500万辆车，其中有150万辆营运车辆，如果有自动驾驶，这150万人的开支就可以节约下来，另外这150万辆营运车有50万辆在无客空跑，如果有自动驾驶，这些车就不必空跑，北京交通拥堵就少掉1/10的车。时至今日，主流的自动驾驶还停留在L3(驾驶员短期离开方向盘油门刹车)，个别在尝试L4(驾驶员不操作但还在驾驶位)，离L5（车辆不设驾驶位）还差很远。
自动编码：我前东家的CTO曾经规划了目标，公司50%的代码由AI生成。几年过去了，目前只达到10%。我因为离职了，原因不知道，我猜想可能有两个原因，一是AI生成代码是用网上已有代码库生成程序，但越是底层代码(如硬件驱动)，越没有代码库。二是别的企业的代码库不会公开，于是AI能找到的代码库不全。我估计啊，AI自动编码还只停留在实验级，还达不到产品级，不知是否如此。
影视传媒：我儿子从事这行，稍微了解一点。AI生成动画级图像已经很成熟。生成真人级图像也实现了，但消耗的token很多，从成本上比请演员实拍还高。电影行业的未来，或许不会是全AI生成，而是1/10的场景由AI生成，让观众看不出来。 至于短剧行业，已经肉眼可见地要被AI短剧替代。因为短剧行业本身就是靠剧本和情节，至于拍摄和表演都是小学生级的，比AI生成的视频也强不了多少。短视频行业开始大量招AI提示词工程师岗位，目标就是用3次提示词生成一个分镜头，实际平均需要10次提示词。总之影视传媒行业正在被AI颠覆中。
我总体判断啊，所谓AI取代各行各业，还只是实验室阶段，就是生成了样本，表示我能做。但是距离商用（我能做得和人一样好）还有距离。这个距离看似很近了，实际可能还需要很多年。
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其他的自动驾驶也估计能实现。不过这其实不是大家所说的语言AI。
机器人，这个嘛，becareful what you wish for ...
赞同来自: J527487024 、iamkhan
程序员一枚，已经大半年没有写一行代码了，全是ai写，自己审核。目前公司的设计岗位前端岗位已经没了我们组对应的业务部门从巅峰100多人到目前30多人了，主要就是ai来了以后借助ai做了很多自动化的工作
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AI应该会是更大的改变，目前主要是豆包，每天使用2小时左右。全自动驾驶和机器人是我最期待使用的
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