在营销领域的演进历程中，技术底座的变革始终是驱动范式升级的核心力量。从工业经济时代依赖实体店与规模化生产，到数字经济时代依托互联网与大数据实现精准触达，营销操作系统不断迭代。如今，生成式人工智能的崛起正引发新一轮革命，推动营销从数字时代迈入生成式时代。 本期播客深入剖析营销操作系统的重构逻辑：规模经济向范围经济的转变，消费者需求识别从 “猜测” 到 “共创” 的升级，以及媒介生态与竞争模式的根本性变化。 SHOWNOTES： 1:55 《生成》第七章：营销操作系统的重构，从数字营销到深成式营销。 3:43 营销操作系统由工业时代的规模经济正逐渐演变为人工智能时代的范围经济。 6:36 人工智能时代，营销模式将再度进化。 7:56 工业时代营销操作系统依赖实体店，数字经济时代依赖互联网、电商平台。 12:00 人工智能时代，营销市场营销的理论和实践将被重塑。 13:54 生成式营销作为一种新的范式，它与数字营销各个方面都有显著性差异。 20:03 生成式营销除了具有数字营销的特征之外，还发展出以下特征：主动发起。 28:30 AI平台已经逐渐取代了一些媒体的角色。 33:22 生成式人工智能先有生成能力，再有推理能力，可以揣测人的行为。 35:27 生成式人工智能核心点就在于他有预测预判能力，生产力会极度丰富。 39:02 人工智能时代，用户的需求水平在上升，消费者永远需要关心自己。 一、营销操作系统的进化：从 “规模至上” 到 “范围突围” 营销操作系统的迭代始终与技术底座紧密绑定，而经济逻辑的转变则是其核心驱动力。 * 工业经济时代：规模经济主导的 “猜测式营销”这一时期的营销操作系统以实体店、高速公路和品牌建设为核心，企业通过大规模生产降低单位成本，依托广泛分销触达消费者。但本质上，企业并不真正了解消费者需求，只能通过市场调研 “猜测” 需求，营销模式停留在 “我生产什么，你就买什么” 的生产观念阶段。典型场景如家庭开车去沃尔玛购买宝洁产品，体现的是标准化生产与规模化分销的协同。 * 数字经济时代：数据驱动的 “响应式营销”互联网与大数据重塑了营销操作系统，电商平台、搜索引擎成为核心载体。消费者通过点击、收藏、购买等行为 “主动告知” 需求，企业基于数据算法实现精准触达，例如用户搜索关键词后收到相关商品推荐。但此时的营销仍以 “被动响应” 为主，依赖标签化的群体细分（如阿里巴巴将用户分为八大人群），个性化停留在 “千人千面” 的初级阶段。 * 人工智能时代：范围经济主导的 “共创式营销”生成式人工智能推动营销操作系统向 “范围经济” 转型 —— 通过共享资源（如 AI 模型、算力）服务多样化需求，实现 “高效率的个性化”。消费者与 AI 聊天机器人持续互动，从 “企业猜需求”“用户告需求” 升级为 “双方共探需求”。典型场景如消费者通过 AI 助手明确护肤需求，获得定制化方案并完成购买，体现的是个体需求与资源协同的深度融合。 二、生成式营销与数字营销：范式层面的本质差异 生成式营销并非数字营销的延伸，而是基于全新技术底座的范式革命，二者在六大核心维度呈现显著差异： 1. 理论基础：从 “计算科学” 到 “认知科学 + 算力” 数字营销以数据算法为核心，将用户行为量化为数据，通过优化模型提升转化效率（如电商平台基于浏览记录推送商品）。生成式营销则融合数据算法、算力与认知科学，AI 通过模拟人类感知、思维能力，理解用户动机与情感（如化妆品公司用 AI 生成个性化护肤建议并通过聊天机器人互动）。 2. 营销对象：从 “群体标签” 到 “个体颗粒度” 数字营销依赖用户标签与群体细分，例如将用户划分为 “新锐白领”“小镇青年”。生成式营销则实现 “个体化营销”，通过分析用户心理特征、生活方式等深层维度，为每个独特个体生成动态内容（如 AI 根据用户情绪推荐解压产品）。 3. 沟通方式：从 “被动触发” 到 “主动预判” 数字营销是 “用户行为→算法响应” 的被动模式（如搜索 “跑鞋” 后收到相关广告）。生成式营销则能主动发起互动，基于对用户需求的洞察预判行为（如 AI 察觉用户深夜情绪低落，主动推荐治愈系内容）。 4. 协作方式：从 “人主导工具” 到 “人机协同” 数字营销中，人是决策核心，工具（如 DMP、CDP）仅为辅助。生成式营销中，AI 自主完成数据收集、内容生成、投放优化等闭环任务，人转型为 “监督者与管理者”，类似工业领域 “黑灯工厂” 中人类的角色。 5. 流程特征：从 “点状割裂” 到 “端到端自动化” 数字营销工具多处理单点任务，需人工协调流程（如先通过 CDP 分析数据，再手动生成文案）。生成式营销实现全流程自动化，例如 AI 自动生成广告素材、投放并实时优化，无需人工干预。 6. 竞争模式：从 “争夺流量” 到 “争夺注意力与 AI 推荐权” 数字营销的核心是抢占用户注意力与数据资源。生成式营销中，竞争延伸至 “AI 注意力”—— 企业需说服 AI 优先推荐自身产品，同时通过深层次情绪影响打动个体化用户（如用 AI 生成触动 Z 世代的情感化内容）。 三、媒介生态的重构：AI 成为 “新中介” 与 “能力放大器” 生成式人工智能正在重塑媒介的角色与形态，推动营销场景发生根本性变化： * AI 作为 “新中介”：替代部分媒体功能过去，媒体的核心是信息呈现（如电视播放广告、搜索引擎展示结果）；如今，AI 直接承担决策与规划功能。例如用户通过 AI 规划旅行或挑选礼物时，AI 不仅推荐商品，还能整合预算与需求形成完整方案，甚至一键下单，实现 “思考 - 决策 - 购买” 的闭环。 * 传统媒介的 “AI 赋能”：从 “信息载体” 到 “智能伙伴”数字电视、社交平台、公众号等传统媒介通过整合 AI 获得新能力：数字电视根据用户情绪推荐剧集，微信搜索借助 AI 深化内容理解，公众号 AI 助手可总结文章要点甚至生成 PPT。媒介不再是被动的 “内容管道”，而是能主动理解用户需求的 “智能伙伴”。 四、企业的应对：从 “适应工具” 到 “重构能力” 面对生成式营销的浪潮，企业需从底层逻辑重构营销能力： * 从 “流量思维” 到 “个体价值思维”不再追求规模化的流量覆盖，而是通过 AI 深入理解个体需求，提供 “超个性化” 服务（如私人银行服务通过 AI 普及至大众市场）。 * 从 “技术应用” 到 “人机协同”营销人员需转型为 “AI 协作者”，聚焦目标设定、进度监控与结果评估，而非手动执行流程。正如 “紫领工人” 在工业领域的角色，营销人员的核心竞争力将是与 AI 共创的能力。 * 从 “内容生产” 到 “情感共鸣”由于 AI 降低了内容生产门槛，企业需转向创造 “触动人心” 的内容，通过情绪精准触达建立深度连接（如用 AI 生成贴合用户当下心境的营销文案）。 生成式营销的本质，是通过人工智能重构营销的 “生产力” 与 “生产关系”。它不仅改变了营销的工具与方法，更重新定义了企业与消费者、人与技术的关系。对于企业而言，唯有深刻理解这一范式变革，才能在从数字营销到生成式营销的转型中抢占先机。 TAKEAWAY 1、生成式人工智能重构营销操作系统，推动营销范式从数字营销转向生成式营销。 2、营销操作系统随时代演进，从工业经济的规模经济转向人工智能时代的范围经济。 3、消费者需求识别历经 “猜测”“告知” 到 “共创” 的升级，实现超个体化服务。 4、生成式营销与数字营销在理论基础、对象、沟通等多维度存在本质差异。 5、生成式营销以数据算法、算力及认知科学为基础，更注重理解用户深层动机。 6、营销对象从群体细分转向个体化，实现以人为颗粒度的精准互动。 7、沟通方式从被动触发升级为主动发起，具备预判用户需求的能力。 8、人工智能时代，媒介生态巨变，AI 平台逐渐替代部分媒体角色，传统媒介也在 AI 赋能下升级。 9、生成式营销流程高度自动化，人需转型为 AI 的协作者、监督者与管理者。 10、竞争模式从争夺用户注意力转向争夺 AI 推荐权与个体化用户的情感认同。 思考点 1、生成式营销如何具体实现从规模经济到范围经济的转型？ 2、相比数字营销，生成式营销在满足个体化需求上有哪些不可替代的优势？ 3、面对营销流程自动化，从业者需培养哪些核心能力以适应角色转变？

在 AI 大模型持续迭代的浪潮中，从谷歌 Gemini Nano Banana 的创意产出，到 Midjourney、Sora 等工具的视觉生成能力，AI 已彻底打破传统美学边界，催生出以超现实主义为核心的 “AI 新美学”。 本期播客探讨AI新美学不仅重塑了广告、艺术、音乐等领域的创作范式，更成为品牌在注意力稀缺时代破局的关键。基于对 AI 新美学相关讨论的深度梳理，可从核心矛盾、本质特征、实践路径与未来方向四个维度，解析其对品牌与商业的变革价值。 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 — 营销科学家 MSAI 联合主播 / MSAI M360 创+平台创始人 SHOWNOTES： 0:38 AI创作追求与人类相同还是创造独特美学。 4:56 AI内容创作中的超现实主义倾向，改变了审美偏好，促使创意方向发展。 8:28 超现实美学与AI融合，探索视觉、音乐与叙事的跨媒介创新。 13:01 AI重塑广告创意，企业应积极拥抱AI创造的超现实主义。 16:53 超现实主义广告，吸引现代消费者注意力的关键。 18:08 在广告创作中，AI通过算法学习艺术史，创造出前所未有的风格。 24:24 AI拓宽了美学表达范畴，包括超现实、古代感等多元风格。 29:01 现实美学与AI融合，探索多模态下的品牌创新。 30:58 AI美学对品牌视觉的影响，寻找独特风格并将其转化为品牌资产。 33:46 AI美学与超现实主义，共创未来创意新趋势。 一、核心矛盾：AI 创作的 “复刻陷阱” 与 “创新突围” AI 美学发展的起点，始终围绕一个关键命题：是让 AI 复刻人类作品，还是让 AI 创造独属于自身的美学表达？ 这一矛盾在品牌实践中已得到鲜明验证。 可口可乐的两次 AI 广告尝试堪称典型案例。2023 年，其推出的 AI 美术馆广告片，让《呐喊》《戴珍珠耳环的少女》等经典画作中的人物 “活过来”，与可乐瓶互动，凭借 “打破艺术与现实边界” 的创新感收获市场好评；而 2024 年，其用 AI 复刻几十年前的经典圣诞节广告，虽制作水平达到 “超越过往的专业水准”，却因 “缺乏新意” 导致实际传播效果惨淡。 这一对比揭示出 AI 美学的核心认知：AI 的价值不在于 “模拟过去的真实”，而在于 “创造未来的可能”。正如艺术史中 “摄影技术诞生后，艺术从‘追求写实’转向‘抽象主义’” 的规律，AI 时代的美学逻辑已发生根本转变 —— 老一代 AI 专家所坚守的 “AI 需模拟真实” 的理念，已难以适配当下需求。对品牌而言，若陷入 “用 AI 复刻传统创意” 的陷阱，只会浪费技术潜力；唯有推动 AI 突破人类经验边界，才能释放新美学的商业价值。 二、本质特征：超现实主义的 “真实与荒诞共生” AI 新美学的最显著标签，是视觉真实性与逻辑荒诞性的深度融合，这一特征直接承袭并升级了达达主义、超现实主义的艺术传统，形成独特的 “AI 超现实风格”。 从表现形式看，这种超现实主义有三大典型特质： * 细节逼真性：AI 生成的内容在纹理、光影、材质等细节上高度拟真，如广告中产品的质感、场景的光影效果，足以让受众产生 “视觉真实感”； * 逻辑反常规：突破物理法则与常识认知，如 “人转身瞬间切换到古代战场”“悬浮的汉堡搭配预制薯条”“固态石头流动化” 等场景，打破时空、比例、物种的传统逻辑； * 元素拼贴感：将陌生元素创造性组合，如 “小红帽场景与六代机场景融合”“古代人物讲解现代选择题”，通过 “熟悉元素 + 陌生组合” 制造认知冲击。 这种 “看似真实却不可能” 的美学表达，恰好契合了当下消费者的审美需求 —— 在信息过载的环境中，传统广告的 “标准化叙事” 已让受众麻木，而 AI 超现实美学通过 “认知冲突” 激发探索欲，成为抓住注意力的关键。正如讨论中提及的研究数据：含超现实元素的广告点击率，比传统广告高 17.5%，这一数据直接印证了新美学的商业有效性。 三、实践路径：品牌拥抱 AI 新美学的三大关键动作 对品牌、企业与创意公司而言，AI 超现实美学不是 “选择题”，而是 “生存题”。要将其转化为商业竞争力，需落实三大核心动作： （一）打破 “创意公式”，主动拥抱超现实表达 传统广告的 “流程化叙事” 已失效 —— 相同的结构、相似的话术，在碎片化媒体环境中只会被受众 “一键划过”。品牌需跳出 “复刻传统创意” 的思维，让 AI 超现实美学成为核心表达手法： * 在内容侧，可借鉴短剧的超现实叙事逻辑，如通过 “反常识剧情”（如 “普通人与外星生物合作创业”）增强故事吸引力； * 在视觉侧，运用 AI 生成 “突破物理法则的场景”，如 “牛奶从天空瀑布中流淌进牛奶盒”“产品在古代宫殿与未来太空间穿梭”，用视觉冲击留住受众注意力。 （二）构建 “风格资产”，平衡 “陌生感” 与 “识别度” AI 创作的 “无限可能性” 可能导致品牌风格混乱，因此需在 “超现实表达” 中建立 “可识别的风格资产”： * 保留核心一致性：如品牌可固定 “超现实场景中的色彩体系”（如某品牌始终用 “赛博朋克蓝 + 复古金”）或 “元素符号”（如某饮料品牌在超现实场景中必出现 “悬浮的水果粒子”），让消费者看到 “超现实内容” 就能联想到品牌； * 拒绝 “盲目创新”：避免每次创作都完全颠覆风格，可采用 “70% 一致性 + 30% 微创新” 的模式，既保持品牌辨识度，又持续给受众新鲜感。正如艺术大师成名后会保持风格一致性，品牌的 “超现实风格” 也需成为独特的 “资产标签”。 （三）借力 “多模态融合”，降低试错成本 AI 新美学的优势在于 “跨媒介协同”—— 视觉、音乐、声音、动态可实现一体化生成，品牌可借助多模态工具，在社交媒体平台开展低成本试错： * 在小红书发布 “超现实风格的产品笔记”，通过点赞、收藏数据测试消费者偏好； * 在哔哩哔哩推出 “AI 生成的超现实音视频播客”，吸引年轻群体互动； * 在直播中融入 “超现实场景”，如将主播形象替换为古代人物、背景切换为奇幻世界，打破传统直播的 “叫卖式乏味感”。椰树牌椰汁曾以 “突破‘白又瘦’审美” 的超现实直播风格出圈，正是 “多模态 + 超现实” 的成功实践。 四、未来方向：AI 新美学驱动创意生态重构 随着 AI 技术的持续进化，AI 新美学将不再局限于 “工具层面的创新”，而是推动整个创意生态的重构： * 创作主体泛化：“审美民主化” 趋势将进一步凸显，普通人可通过 AI 工具成为超现实内容的创作者，品牌可开展 “用户共创超现实创意” 活动，拉近与消费者的距离； * 行业边界模糊：超现实主义将渗透更多领域 —— 好莱坞已将 AI 超现实技术融入电影工业，国内短剧市场也将凭借 “短周期、高创意” 的优势，成为超现实叙事的核心载体； * 评价标准升级：“是否符合真实逻辑” 将不再是美学评价的核心，“是否创造独特体验”“是否传递品牌个性” 将成为关键指标，这要求创意人彻底摆脱 “传统创意公式”，与 AI 协同探索新边界。 AI 新美学的核心不是 “技术炫技”，而是 “用超现实主义重构品牌与消费者的连接方式”。在注意力成为稀缺资源的时代，品牌唯有主动拥抱这种 “真实与荒诞共生” 的新美学，将其转化为独特的风格资产，才能在商业竞争中实现 “可持续增长”—— 这既是 AI 技术赋予的机遇，也是品牌必须面对的时代命题。 TAKEAWAY 1、AI 美学发展的核心矛盾是复刻人类作品，还是创造独属于 AI 的全新美学表达。 2、AI 美学呈现显著超现实主义倾向，核心是视觉真实性与逻辑荒诞性的融合。 3、AI 超现实美学承袭达达主义等艺术传统，通过算法实现高度风格融合与创新。 4、含超现实元素的内容能制造认知冲突，吸引注意力，其广告点击率高于传统广告。 5、AI 美学推动跨媒介融合，在视觉、音乐、叙事等领域均有创新实践。 6、品牌应主动拥抱 AI 超现实美学，而非陷入传统创意的 “复刻陷阱”。 7、品牌需在 AI 超现实表达中构建独特风格，并将其转化为可识别的品牌资产。 8、借助多模态工具在社交媒体开展低成本试错，是品牌应用 AI 美学的有效路径。 9、AI 新美学将推动 “审美民主化”，让普通人也能参与超现实内容创作。 10、未来 AI 新美学将重构创意生态，模糊行业边界，升级美学评价标准。 思考点 1、AI 超现实美学核心是 “视觉真实与逻辑荒诞融合”，在实际创作中如何平衡二者比例以避免过度荒诞削弱信息传递？ 2、品牌需将 AI 超现实风格转化为 “可识别资产”，具体可通过哪些方法在保持风格一致性的同时，避免创意同质化？ 3、“审美民主化” 下普通人可借 AI 创作超现实内容，这一趋势会对专业创意从业者的核心竞争力提出哪些新要求？

在激烈的市场竞争中，企业唯有不断求新求变，适应时代要求才能持续发展壮大。而谈到商业化转型，人工智能正成为一个不可忽视的重要因素。随着技术的迅速发展和应用领域的不断扩展，AI在帮助企业实现商业化转型方面发挥着越来越关键的作用。 本期播客从数据分析到个性化营销，从供应链优化到新产品开发，AI正引领着品牌企业走向更智能、高效、创新的未来。而那些率先拥抱AI的企业，必将收获科技赋能的时代红利与巨大发展契机。 [图片] 一、从人智到数智 商业化转型走出雾里看花 在促进企业商业化转型方面，人工智能有着人力无法比拟的诸多优势： 数据分析和洞察力提升：AI可以处理大规模的数据，从中挖掘出有价值的洞察力。品牌企业可以通过AI分析消费者行为、偏好、趋势等数据，更好地了解市场需求，精准定位目标受众，并做出基于数据的决策。 个性化营销和客户体验：AI可以根据消费者的个人偏好和行为，提供个性化的营销和客户体验。企业可以利用AI来发送定制化的推荐、优惠券，以及与客户互动的聊天机器人，从而增强客户忠诚度并提高销售额。 供应链优化：AI可以分析供应链数据，优化库存管理、预测需求、降低成本，并提高物流效率。企业可以通过AI预测销售趋势，准确地安排生产和配送，从而避免库存积压或缺货问题。 创新和产品开发：AI可以加速新产品开发过程。它可以分析市场趋势和竞争对手数据，帮助企业识别新的机会，并预测消费者对新产品的反应。此外，AI在设计、原材料选择和生产流程方面的应用也可以促进创新。 预测性维护：对于涉及物理产品的企业，AI可以通过监测设备传感器数据，预测设备故障和维护需求，从而实现更高的设备可用性，减少停机时间，并提高生产效率。 市场营销和广告优化：AI可以分析广告投放数据，优化广告策略，确保广告投资产生更高的回报。通过AI，品牌可以实时监测广告效果，根据数据调整广告内容、投放渠道和定位，以获得更好的市场表现。 风险管理和安全性：AI可以用于检测潜在的品牌声誉危机、欺诈行为和安全威胁。它可以监控社交媒体、在线评论和新闻，帮助品牌企业及时做出反应，保护品牌声誉。 销售预测：AI可以基于历史销售数据、市场趋势和其他因素，预测未来销售表现。这有助于品牌进行有效的库存管理、生产计划和营销策略调整。 二、奈飞 沃尔玛 阿里巴巴 AI如何加速企业商业化转型 Netflix：从内容平台到个性化娱乐引擎 Netflix作为全球知名的内容平台，提供了大量的影视作品供用户选择。然而，用户需要在庞大的内容库中寻找自己喜欢的影片，这导致了用户体验的局限性，也限制了订阅和观看的增长。 随着AI的应用，Netflix逐步实现了从内容平台到个性化娱乐引擎的蜕变。他们引入了个性化推荐系统，该系统基于用户的观看历史、评分和偏好，为每个用户定制推荐影片。 这个智能系统大大提高了用户的观影体验，用户不再需要花费大量时间在浏览和选择上。根据数据，超过80%的观看量直接归因于个性化推荐系统的成功应用，用户满意度也显著提升。 根据Netflix披露的数据，个性化推荐系统的实施使得用户平均会花费近80%的时间观看推荐的内容，而仅有20%的时间用于搜索浏览。 同时，因为用户更多地沉浸在喜好的影片中，其订阅时长和留存率也显著提升。这使得Netflix的收入大幅增长，从而促进了其商业化转型的成功。 [图片] 阿里巴巴：从电子商务到智能供应链 电子商务巨头阿里巴巴虽然有着强大的在线购物平台，但供应链和物流的效率问题在某种程度上限制了他们的发展。交通拥堵、物流成本等问题使得订单送达时间难以保证，限制了用户的购物体验。 阿里巴巴引入了AI和智能物流技术，实现了从电子商务到智能供应链的转变。他们开发了“ET-Auto”项目，该项目利用AI算法分析订单数据、交通流量等信息，实现智能的配送路径规划。 在实际应用中，该项目使得送货时间平均缩短了约30%，物流成本降低，用户的满意度也显著提升。 阿里巴巴曾公开透露，引入AI智能物流后，订单的平均配送时间从过去的48小时缩短到了33小时，这对于电商领域来说是一项显著的突破。 此外，通过AI的智能调度，配送的准确性也得到了提升，进一步增强了用户体验。这些改进不仅提高了用户的购物满意度，也加速了阿里巴巴的商品流通速度，促进了其商业模式的转型和增长。 Walmart：从传统零售到智能商店 沃尔玛作为传统零售业的代表，一直面临着竞争激烈和效率低下的挑战。传统零售模式下，需要大量人力进行清洁、收银等工作，效率较低。 后来，沃尔玛引入了自动化和机器人技术，实现了从传统零售到智能商店的演变。他们在商店引入了自动化的清洁机器人，使得商店的清洁维护更高效。 此外，他们还在一些商店实验性地引入了自动收银系统，大大加速了购物流程，提升了用户体验。这些智能化的引入使得沃尔玛的商店效率得到显著提升，也提高了顾客的满意度。 引入自动收银系统后，顾客平均等待时间减少了近40%，而误差率也下降了超过50%，提高了结账的速度和准确性。 这不仅减轻了顾客的等待压力，还为员工腾出了更多时间，用于提供更高价值的服务，如咨询和产品建议，进一步增强了顾客的满意度。 三、六大发展趋势 超级个性化体验+情感智能应用 未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，它将继续推动品牌企业转型，并在商业领域产生更多的积极影响： 超级个性化体验：随着AI技术的进一步成熟，企业将能够为每位消费者提供更加精准和超级个性化的体验。通过深度学习和数据分析，企业可以更好地了解消费者的喜好、习惯和需求，从而为其量身定制产品、服务和营销策略。 情感智能的应用：未来的AI将更加注重情感智能的应用。品牌可以利用情感识别技术来分析消费者的情感状态，从而更好地理解他们的情感需求，提供更具共鸣的产品和服务，进一步加强品牌与消费者的情感连接。 智能供应链的演进：AI将继续在供应链领域发挥作用。预测性分析、自动化仓储和智能物流将进一步提高供应链的效率和可靠性。智能供应链可以更准确地预测需求、优化库存，从而降低成本、提高响应速度，并为品牌企业创造竞争优势。 AI创新和新产品开发：未来AI将成为创新的重要驱动力。企业可以利用生成式AI来设计新产品、探索新的创意方向。通过分析市场数据和趋势，AI可以帮助企业发现新的机会，并预测消费者对创新产品的反应。 增强现实（AR）和虚拟现实（VR）融合：AI与AR、VR等技术的结合将创造更加沉浸式的消费体验。品牌可以借助AI技术开发个性化的AR/VR应用，让消费者能够更深入地了解产品、尝试虚拟购物，并加强与品牌的互动。 [图片] 可持续发展和社会责任：AI在可持续发展和社会责任方面的应用也将成为未来的发展趋势。品牌企业可以利用AI分析数据，优化资源利用、减少浪费，从而实现更加可持续的商业模式。此外，AI还可以用于监测供应链的道德和环境问题，帮助企业更好地履行社会责任。 未来AI将在企业转型中继续发挥关键作用。超级个性化体验、情感智能等方面的发展趋势，将使品牌更加灵活适应不断变化的市场，实现可持续增长，并为消费者带来更优的体验。品牌需要密切关注这些趋势，结合自身实际制定相应的策略，以确保其在未来的竞争中保持优势，一马当先。

世界人工智能大会（WAIC 2025 World Artificial Intelligence Conference） 于 2025年7月26日至28日，在中国上海世博中心与世博展览馆举行。此次大会自2018年在上海创立以来是规模最大的一次，涵盖展览面积超过70,000平方米，共有800+家全球企业参展，累计接待现场观众超过12万人次。 这一大会的重心已从“技术炫技”转向“能力结构、制度博弈与跨界协作”。WAIC 2025 不是回答“AI还能做什么”，而是提出“AI如何被规范、共享与分配”。 AI 阵容登场：1572 位顶级学术与产业领袖参会，包括 80+ 院士、图灵奖得主 Geoffrey Hinton、AI治理先锋 Stuart Russell、沈向洋、Eric Schmidt 等组成“未来智库级”嘉宾矩阵。 1. 40+大模型同台竞技：国内外 AI 公司带来百亿参数级模型集中亮相，全面展示多模态能力、推理能力与微调适配力，展示“百模大战”的演进与分化。 2. 全景式普惠应用场域构建：AI 落地至制造、教育、医疗、气象、娱乐、城市运营等场景，构建 “全民可及 AI 基础设施” 的蓝图。 3. AGI全球治理首次实质对话：沈向洋、Eric Schmidt 等就 AI 的治理架构展开深度辩论，尝试提出全球可协调治理草案路径。 4. 人机协作表演舞台化：液智科技发布机器人Lingxi X2，实现人机相声表演，展现“人机内容协同” 的文化可能性。 5. AI+气象首次国际级联动：与世界气象组织、阿里达摩院共同发布“AI气象智能网”倡议，构建全球预警协同体系。 6. AI×芯片×能耗并举：芯片巨头展示边缘AI加速芯片，强调“AI节能优化”成为下一代算力演化核心任务。 7. AI+人文议题首次主舞台化：“AI × 艺术 × 哲学”展演与讨论进驻主舞台，“人类与AI共创未来”成为主旋律。 8. 中国AI力量系统出击：包括百度、阿里、腾讯、华为、MiniMax、月之暗面等全面亮相，展现本土技术自信与开源生态战略。 9. 全新 AI 操作系统原型出现：多个公司展示“类 Agent”级 AI OS，从 Copilot 到 Digital Twin，进入“AI Agent Layer”竞争新阶段。 🔟 十大亮点：不再谈智能，而在定义结构 1. 中国正式提出组建“世界人工智能合作组织（WACO）”，开启AI全球治理机制的多边对话。 2. 40+大模型平台集体亮相，从单一能力展示转向多模态系统协同与操作平台化趋势。 3. AI OS与Agent系统成为展会焦点，百度、MiniMax、月之暗面等企业公布多Agent架构路线，AI不再是接口，而是操作层。 4. 小模型革命浮出水面，智谱、阿里、腾讯等纷纷主打轻量化、本地部署、行业微调模型，挑战“巨模独大”的旧范式。 5. “可信AI评分系统”首次以标准体系落地展示，纳入可解释性、鲁棒性、安全性等维度，推进模型透明制度建设。 6. AI+城市基础设施成为应用重点，AI嵌入公共气象、交通调度、医疗服务、城市应急管理，推动AI“基础设施化”。 7. AI共创进入表达权力讨论阶段，数字人演出、AI剧本协作、内容署名与合著机制在多家平台中实际演示。 8. 开源战略升级为“国家安全议题”，华为MindSpore、智谱GLM等推动开源底座以防“平台垄断依赖风险”。 9. 低能耗AI技术体系集中亮相，边缘计算、能效优化算法成为硬件/芯片厂商与模型企业联动的焦点。 10. 发展中国家代表首次主张“AI普惠协议”，推动模型与算法能力向全球南方国家适配输出。 💬 十大观点：从顶级人物看AI未来结构 1. Geoffrey Hinton 图灵奖得主，AI基础模型先驱“我们正在构建的，是可以重新组织决策路径的系统，而不仅是回答问题的工具。” 2. Stuart Russell UC Berkeley 教授，AI伦理与AGI治理专家“AGI并不是一个科技奇点，而是一个治理真空。如果制度滞后，它可能引发结构性风险。” 3. Eric Schmidt 前Google CEO，Schmidt Futures创始人“当前AI治理机制不具备约束力。需要一个AI版的WTO，以确保跨国算法公约能够生效。” 4. 沈向洋 清华大学智能产业研究院院长，前微软全球执行副总裁“技术的发展不能继续沿着‘先创新后治理’的路径。AI进入城市系统时，需要被制度纳管。” 5. 朱松纯 清华大学人工智能研究院院长，国际计算机视觉顶尖学者“AI必须迈过可解释性门槛，模型不是只有‘结果’，它也要有‘理由’。” 6. 闫俊杰 MiniMax 创始人 & CEO“下一轮AI竞争，不在于参数大小，而在于谁能建立AI的操作系统级接口与协作框架。” 7. 张潼 智谱AI CEO，前腾讯AI Lab负责人“开源模型体系是中国科技安全的底座，也是AI生态差异化的生存机制。” 8. Hadfield OpenAI全球伦理顾问、AI治理研究员“技术越集中，越需要协议化的公平机制，避免AI资源沦为超级平台的垄断工具。” 9. 姚期智 中国科学院院士，清华大学量子计算专家“AI教育不能只输出结果，它要激发思维与反馈机制，成为认知过程的共同参与者。” 10. 联合国教科文组织代表（闭门会发言）“技术治理的关键词不再是‘发展’，而是‘参与度’。发展中国家在AI浪潮中不能只是使用者。” 🔮 十大趋势（Where AI is going） ——当人工智能不再只是“技术路径”，而成为未来社会结构的基础设施 1. AI将从“模型工具”转向“系统中枢” 2. 小模型与本地部署成为企业主流选择 3. 全球AI治理机制进入制度起草期 4. AI基础设施属性加速确立 5. Agent经济走向现实落地 6. 内容共创经济将进入“协作契约”阶段 7. 算力竞争转向“能效比与绿色算法” 8. 数据主权与算法责任将并行立法化 9. 开源从“创新工具”变成“战略资产” 10. AI软实力将成为国家/企业表达力核心组成 真正的问题，不是“谁掌握了AI”，而是：谁有能力用AI构建出可持续的增长结构与创新机制。 WAIC 2025 之后，创新的定义、路径与参与方式都在变化。下一个十年，将属于那些能与智能系统共构未来的组织、品牌与社会。

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！