文章来源：https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders

马特·雷纳 Google Cloud 全球营收总裁；马特·A·V·查班Transform 高级编辑

发布于2024年4月12日；最后更新于2025年4月9日。

人工智能已经到来，人工智能无处不在：顶级公司、政府、研究人员和初创公司已经在利用谷歌的人工智能解决方案来增强他们的工作。

就在一年前，我们在 Google Cloud Next 24 期间首次发布了此列表。其中有 101 个条目。 

当时感觉意义非凡，也展现了谷歌和整个行业在生成式人工智能应用方面所取得的巨大进展。在生成式人工智能广泛应用的短暂时期内，各种规模的组织都开始在自身工作和全球范围内进行实验并将其投入生产，其速度之快在新技术发展中实属罕见。

一年的变化真是惊人。我们的名单增长了6倍。然而，这仅仅是人工智能在企业领域应用的冰山一角。

本周，我们与这些客户、合作伙伴以及拉斯维加斯和全球各地的数千名其他人士齐聚一堂，在Google Cloud Next 25上，许多此类用例都将变为现实。

仅举几例：温迪汉堡、棒约翰披萨和优步都在加快订单管理速度，无论是在免下车取餐通道还是通过搭载预测性人工智能工具的应用程序。梅赛德斯奔驰和通用汽车增强了车载服务，而三星的最新款手机，甚至其家用机器人 Ballie，都得益于人工智能，拥有了更灵敏的功能。花旗银行、德意志银行和联合圣保罗银行等金融机构正在安全地提供新服务，更快地监控市场，并以创新的方式打击欺诈行为。

鉴于我们不断看到的创新和进步的惊人速度，我们相信，随着客户不断挑战我们设计、构建、部署和创造价值，人工智能的发展将超出我们的想象。 

希望您在这里找到一些可以共同推动我们自己的人工智能事业的东西。

该榜单按11个主要行业（汽车与物流；商业和专业服务；金融服务；医疗保健与生命科学；酒店与旅游；制造、工业和电子；媒体、营销和游戏；公共部门和非营利组织；零售；技术；电信）类别划分，涵盖六种代理类型：客户、员工、创意、代码、数据和安全。新增280家机构，在机构名称前标有星号(*)。

（😊温馨提示：为方便阅读和对照，做成了表格和图片格式，可保存，放大查看）

文章转载自公众号：全球南方学术论坛

本文编辑：吴艺凡  

会议主办方：全球南方学术论坛、AI雪鸟会

会议同步视觉记录：优普丰AI敏捷创新咨询/“布说布画” Brenda（小布老师）

人工智能的浪潮，正从科技巨头林立的都市，以前所未有的速度涌向广袤中国的“神经末梢”——县域。这片承载着数亿人口、连接着城乡未来的广阔地带，正成为检验AI技术普惠性与生命力的终极试验场。县域经济与民生场景正悄然成为AI应用的新前沿。

如何让AI不只停留在大企业与大城市之间，而是真正扎根于乡土、赋能基层？如何在数字中国建设的时代浪潮中，把握县域AI的战略窗口？

2025年7月5日，由全球南方学术论坛与AI雪鸟会联合主办的”县域AI战略与应用研讨会”以线上会议形式成功举办，并通过微信视频号同步直播，吸引超过3500人次在线观看。

本次会议由华东师范大学国际传播研究院院长吕新雨致辞，全球南方学术论坛秘书长熊节主持。会议汇聚学界、产业界和企业一线的专家学者，围绕AI技术在县域发展中的战略布局与实践应用展开深入探讨，重点研讨AI推动县域经济数字化转型与高质量发展的实施路径。研讨会设置三个核心议题，与会专家进行了充分交流与分享。

议题一 从“工具”到“范式”：重塑县域发展的认知框架

本次研讨会以对AI在县域发展中定位的根本性反思为起点。与会学者普遍认为，必须超越将AI视为单纯“提效工具”的局限，深刻理解其作为一种“思维范式”的革命性力量。它要求我们重新审视发展的目标、组织的形态乃至个体的生存方式。

杨静 | AI应用赋能县域发展的新质生产力

贵州大学副教授杨静以西部脱贫县榕江为样本，描绘了县域拥抱AI的现实图景。政策与资金的支持是“天时”，技术的发展是“地利”，但基础设施薄弱、本土人才匮乏、企业数字化能力不足构成了“人和”的巨大挑战。他的建议直指根本：需要进行系统性投入，从“输血”式的项目引进，转向“造血”式的人才培养与生态建设。

申健 | AI带人类从“有限游戏”走向“无限游戏”

优普丰首席AI场景科学家申健提供了一个哲学视角。他借用詹姆斯·卡斯的理论，指出传统工作是追求“胜利”的“有限游戏”，规则与边界清晰；而AI时代的未来，则是一场以“存续”为目的、规则与参与者不断演变的“无限游戏AI的价值不在于完美替代重复劳动，而在于将人类从“有限游戏”中解放出来，投身于更具创造性与灵活性的探索。这对于资源相对有限的县域而言，或许意味着一条非对称的、跨越式发展的可能路径。

徐昊 | 数智化战略与建设统筹

汇丰银行首席工程师徐昊则将目光投向组织内部。他运用Cynefin框架，将数字化转型中遇到的问题解构为简单（Obvious）、繁杂（Complicated）、复杂（Complex）和混乱（Chaos）四种情境。他强调，组织的决策者与执行者必须首先清晰诊断自身所处的情境，才能匹配正确的应对策略。避免用“繁杂”的方案去应对“复杂”的系统问题，是县域数智化建设从混乱走向有序的关键。

仝键 | LLM在知识工作中的应用模式思考

独立顾问仝键对大语言模型（LLM）在知识工作中的应用进行了冷静剖析。他坦言，LLM并非万能灵药，其“幻觉”、噪音、过载等问题在信息质量参差不齐的县域场景中可能被放大。然而，随着端侧大模型兴起、模型能力走向差异化，与LLM共存并善用其能，将成为未来知识工作者的核心素养。对县域而言，这意味着需要培养一批既懂业务、又懂AI的“赤脚开发者”。

曾泽华 | 中华传统文化大模型的研究与应用

洲明科技AI大模型负责人曾泽华系统阐述了中华优秀传统文化大模型的研发路径：以哲学思想为灵魂、古典文学为基石，构建”文本-多模态”双轨体系。通过联合高校，整合3D文物扫描、非遗影像等多元数据，重点攻克文言文理解准确性和多模态融合难题。目前已开发出具备情感陪伴和专业问答能力的山隐大模型系列产品，涵盖智能音箱、教育手办等应用场景。

议题二 从“输血”到“造血”：AI驱动的在地产业新生

如果说范式变革是“顶层设计”，那么产业应用则是AI在县域“落地生根”的根本。与会者聚焦文旅、农业等县域特色产业，探讨AI如何从外部赋能转向内生驱动，培育出真正属于地方的可持续发展动能。

王崎 | 智慧农业：植保先行，重塑“靠天吃饭”的古老命题

贵州大学特聘教授王崎指出，智慧农业的核心的一个应用场景是植物保护。通过AI进行病虫害识别、农药分子设计和智能预警，能够精准破解“靠天吃饭”的古老难题。他分享的研究成果，展示了AI如何为县域农业提供从育种到餐桌的全链条智能化方案，这对于保障国家粮食安全和促进农民增收具有双重意义。

许国腾 | “AI+新基建”：解锁县域文旅的沉浸式未来

贵州大学副教授许国腾认为，县域文旅的未来在于“新动能培育”。AI不仅能在供给侧提升产品创意，更能通过满足消费者的个性化、沉浸式体验需求，创造全新的消费场景。同时，AI也是“讲好县域故事”的利器，能够助力本土文化实现高效的国际传播。

张安思 | 村域智能飞行：低空经济如何飞入寻常百姓家

贵州大学副教授张安思将视野拓展到“村域智能飞行”这一新兴领域。无人机在农业植保、物流配送、应急巡检中的应用，正在为县域经济开辟“低空经济”的新赛道。然而，安全、效率与成本仍是横亘在前的三座大山。他的研究致力于攻克飞行控制与数据处理等核心技术，目标是让智能飞行真正“飞入寻常百姓家”。

曾学海 | 个人崛起：AI时代的个人内容创作

思特沃克工程师曾学海对个人创作者的生存状况进行了深入分析，提出了引人深思的问题，并从个人角度阐述了人工智能引发的职业变革以及商业化模式。在就业压力和内容同质化的双重挑战面前，他展示了人工智能为个人创作者在创意构思到作品完成的整个过程中提供全面支持的潜力。

曾磊 | 当AI遇到工作：让机器为你打工

Orris AI独立开发曾磊从自身创业的经验，讲述了AI在工作中的全面应用，并展示了如何利用AI实现从需求到代码的全流程自动化开发，让“机器为你打工”成为可能。对县域而言，最大的红利或许不是盲目招商引入大企业，而是激活无数个被AI赋能的“超级个体”。

议题三 从“黑箱”到“可用”：技术架构的平权与创新

AI在县域的普及，最终依赖于技术本身的进步与架构的创新。如何让高深的技术变得稳定、可信、易用，并能处理县域场景中常见的非结构化、小样本数据，是本场技术专家们关注的焦点。

徐计 | 引领树结构：让大模型在“小数据”场景中更智能

贵州大学特聘教授徐计针对县域数据“多而乱、标注少”的痛点，提出了“基于引领树结构的多粒度大数据智能分析”方法。该技术能更高效地从未标记数据中筛选出最具代表性的样本，极大降低了数据标注成本，提升了模型在长尾分类、图神经网络等复杂任务上的表现，为解决县域数据治理难题提供了新的技术武器。

王洪亮 | 思维链：拆解复杂问题，让AI更“会思考”

大连顺致CEO王洪亮介绍了“思维链”（Chain of Thought）的构建方法。面对常见的复杂业务需求问题，简单的对话得出的结果往往不尽如人意。思维链技术通过将复杂问题拆解-解决-整合，模拟人类的逻辑推理过程，显著提升了AI的分析准确性。这为开发更“懂”复杂需求的智能系统铺平了道路。

朱俊杰 | RAG技术：破解“模型幻觉”，打造落地的AI政策顾问

上海赋立咨CEO朱俊杰则聚焦于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术在政务服务中的应用。政策更新快、咨询问题模糊、模型产生“幻觉”是AI在政务场景落地的核心障碍。他通过智能搜索、数据治理与知识图谱相结合的RAG方案，展示了如何构建一个能提供全方位、精准政策咨询的AI服务系统，让技术真正服务于民。

结语

本次研讨会通过深入的思想碰撞，系统阐释了AI赋能中国县域发展的三大路径：认知上，从工具论转向范式论；产业上，从外部输血转向内生造血；技术上，从模型为王转向架构创新。

将研究扎根于祖国的大地上，不仅是一句口号，而是一种行动的召唤。AI在县域的未来，并非一个纯粹的技术问题，而是一个关乎发展模式、社会公平与文明形态的深刻议题。这场发生在中国“神经末梢”的变革，其经验与挑战，或许也将为全球南方其他致力于数字化转型的国家与地区，提供一份来自中国的独特参照。

作者：Dean Peters，2025 年 6 月 8 日

翻译：优普丰 AI 敏捷创新咨询

原文：https://deanpeters.substack.com/p/vibe-first-validate-fast-verify-fit

💪🏻先活下来，再扩张

欢迎来到许愿式编码（Vibe Coding）时代的产品探索——AI 辅助原型制作看似真实却可能并非如此——AI 智能体工具和利益干系人剧场（译者注：为了给利益相关者留下印象或满足他们的形式主义要求，而进行的一些不必要的、表面化的、甚至带有欺骗性的活动）——错误的原型成本远高于错误的路线图。

[图1：你现在还不需要扩大规模。但你确实需要停止猜测。]

“测试你的想法最昂贵的方式是构建生产级质量的软件。” ~Jeff Patton,Dual Track Development

每个原型都讲述一个故事。有的低声诉说可行性，有的咋呼，“看这个 Figma原型图！”，还有的则撒谎……美丽、自信且频繁。你的高管们相信它们。作为产品经理，你现在还不需要扩大规模……但你确实需要停止猜测什么值得构建。

让我们来解决这个问题。但首先，让我们重新定义 2026 年（这不是打字错误，朋友们）的“原型”意味着什么。

🔍 重启：生命力（Proof of Life）探测器

回到 2015 年，我困于与高管的“功能人质谈判”（译者注：”Feature hostage negotiations 是一个在产品管理领域非常形象的术语，用来描述产品经理在确定产品功能优先级和路线图时，与内部或外部利益相关者之间进行的一种高压、不对等的谈判局面）中，他们无法区分原型和生产级构建。所以我发明了一种新型工件：

PoL 探测器——生命力证明

• 轻量级
• 一次性
• 范围狭窄
• 极其诚实
• 小巧且专注

将它们视为探测任务，而非 MVP。永远不是 MVP！*这些*微小的发现行为（TADs）*旨在降低决策风险……而不是证明 HiPPO （薪水最高的人的意见）最新的想法，或被受到相信许愿式编码的海鸥型经理突然俯冲和排便（译者注：swoop-n-pooped，海鸥的行为，这里指乱拍脑袋）。

🧠 明智（且经济）地选择

不是每个问题都是需要锤子的钉子。也就是说，仅仅因为许愿式编码让它看起来真实，并不意味着它就是真实的。并非一切都值得许愿式编码。

所以，在像万圣节糖果一样分发开发时间之前，问问自己：

我们试图降低什么风险？以及听到最残酷真相的最便宜、最快的方式是什么？

🍦 原型的几种风味（现在带有 AI 配料）

1. 可行性检查我们甚至能构建这个吗？1-2 天的突击和删除测试。想象：GenAI 提示链，LMMs 评估，数据完整性扫描，第三方 API 嗅探测试，或评估工具契合度。这是关于揭示技术风险——而不是为了给人留下印象而构建。
2. 聚焦任务的测试用户能否顺利完成这项工作而无摩擦？验证关键瞬间：一个字段标签，一个决策点，一个流失点。像 Optimal Workshop 和 UsabilityHub 这样的工具使这变得非常简单。
3. 叙事原型这个工作流程是否值得一个“绝对肯定”？考虑 Loom 演示，宣讲视频，或幻灯片故事板。这不是“构建与购买”。这是“讲述与测试”。讲述故事，然后看看谁买账。像 Sora、Synthesia 和 Veo3 这样的文本到视频工具让你快速、低努力地创造叙事——无需编写代码或制作可点击原型。
4. 合成数据模拟我们能否在不消耗生产资源的情况下建模？使用像 Synthea 这样的工具模拟用户。利用像 DataStax LangFlow 这样的系统测试提示逻辑，边缘情况，或揭示未知数。这就像风洞测试——只是比事后分析便宜。
5. 许愿式编码 PoL 探测器（旧称“混合原型”）这个弗兰肯（译者注：怪物）软件能否在与用户接触中生存？通过 Canvas 屏幕连接的 ChatGPT 提示，用一点 Replit 和 Airtable 部署？砰：假前端，半可信后端，48 小时内的用户反馈。这不是产品——这只是足够的幻觉来捕捉真实信号。如果他们使用它，太好了。如果他们忽略它？更好——你刚刚避开了一个六个月的路线图绕道。只是不要将动力与成熟度混淆。“最大的风险是构建没有人想要的东西。这就是为什么在投资构建完整解决方案之前，我们需要验证我们的假设。”~Melissa Perri,Escaping the Build Trap

🧪 头号原则

使用最便宜的原型来揭示最残酷的真相。如果它不刺痛，那可能只是表演。

[图2：为工作选择合适的工具。为你的假设选择合适的测试规模。]

🙌 向前辈OG 致敬

这篇文章借鉴了 Marty Cagan 2014 年的博客文章“原型的几种风味”和他的书中《启示录：如何创造客户喜爱的科技产品》第 43 章。

虽然他的例子在今天的生成式助手和廉价原型工具的世界里可能已经过时…… … 他的观点仍然有用…… ……我们需要有意识的生命力验证，而不是原型剧场。

🎯 轮到你了

当你需要在开发人员投入之前进行风险检查时，你的 PoL 探测器是什么？

在评论中留下你最喜欢的风味——或者你最大的失败。

让我们更聪明地验证，更干净地出原型。并避开下一次俯冲和排便。

你肯定知道“AI提示词工程”，但真正决定未来的是“上下文工程”，这玩意儿厉害到能颠覆认知！为啥说它比提示词工程更重要？展开说说~

（内心OS：「提示词」还没搞明白，更别说「提示词工程」，现在好了，又来了个「上下文工程」，要ming😭）

（图片由AI生成）

什么是「提示词」？

简单说，就是你直接给AI的指令或问题，比如让AI“总结文章”“翻译英文”，这就是提示词，是AI理解你意图的起点，就是AI听到的一句话。

什么是「提示词工程」？

提示词工程可不是瞎说，而是一套系统、科学的方法，用来设计、测试、优化提示词，目的就是让AI产出更精准、高效。就像软件开发一样，有方法、测试、迭代。

比如让AI翻译，你从“请翻译”到“扮演专业翻译”再到加“CoT”，不断测试优化，这就是提示词工程，就是让AI“听好话，干好事”。

什么是「上下文工程」？

重点来了，上下文工程才是关键！“上下文”不是一句提示词那么简单，它是AI回答前能看到、调用、记住的所有信息，包括系统设定、历史对话、长期记忆、调用工具返回的信息。

AI的“上下文窗口”有限，信息过多会拖慢甚至搞懵它。所以，高效组织这些信息超重要！

你问AI“今天的新闻”，AI会调用“日期工具”“搜索工具”，获取新闻，还会考虑压缩信息。如果你接着问新闻详情，AI会从历史对话找链接，调用“网页抓取工具”获取内容。

这个“主动判断、调用工具、组织信息”的过程，才是上下文工程的核心，它决定了AI的“智商”和“记忆力”！

总结

提示词是随便对AI说说，提示词工程是教AI“怎么说话”，而上下文工程，是给AI设计“大脑操作系统”，定义AI怎么思考、获取信息、与外部世界互动！

AI Agent爆发，上下文工程直接站C位，它决定了AI是只会听指令的笨蛋，还是能自主解决问题的“智能体”。

未来，不是你掌控AI，就是被AI掌控。选哪边？你得自己看着办！

PSM（Professional Scrum Master）认证和PSPO（Professional Scrum Product Owner）认证由scrum.org机构颁发，主要面向对Scrum感兴趣的人群，是对敏捷知识掌握情况的自我测验评估工具，也是一个敏捷领域内公认的专业资格认证。众所周知，PSM认证和PSPO认证不需要参加专业培训课程，只需要缴纳考试费用便可直接在Scrum.org网站上注册，参加在线考试获取证书。说起来好像很容易，“考试通过就能拿证”~但是，注意但是来了，PSM和PSPO考试只有一次机会，未通过就得缴费重考！也不用担心，作为专业的培训咨询机构，“玩真的”帮助和陪伴每一位学员成长，怎么能不考虑到大家的难处呢？我们有专业教练进行考前辅导，易错题集讲解、真题模拟，帮助大家更快更稳地通过考试，拿下证书so easy~

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1、专业考试辅导，关键知识点讲解，模拟题练习，帮助你通过考试。

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3、Scrum.org 专业 Scrum 终身认证资格，无需续费。

Scrum org的PSPO/PSM认证适合谁：

1、 希望较低成本、快速对Scrum理论有基础了解的朋友。

2、 希望获取国际认证，增加自己面试、就业竞争力的朋友。

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考试指南

不同认证的考试价格、时长、通过标准说明如上。

报考流程步骤汇总如上，以下是详细报考步骤讲解：

第一步，到scrum.org官方网站上进行帐号注册。

注册时需要填写邮箱与帐号信息，一定要牢记。

第二步，根据你想要报考的认证选择对应的网址链接进入，网页底部点击“购买“。

网站将自动跳转至购物车，记得检查数量与价格是否准确哦。

第三步，网站继续自动跳转，为刚才的订单添加支付，并付款，记得反复确认价格、数量、购买内容是否正确。

第四步，支付成功不久后，将在邮箱收到邮件，里面有对应的考试链接以及属于你的考试密码（记得不要告诉其他人）。

第五步，通过邮件的链接进入网页后，并输入密码即可开始正式考试啦。

考试过程说明：考试中途不可以退出，请预留出足够的时间进行考试。

考试过程有不明白的题目不需要紧张，可以通过浏览器的网页翻译切换中文，也可以中途点击Mark按钮，稍后再回来查看题目。

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我们为什么要练习手绘字？
大部分的职场人，每天接触最多的办公工具可能是电脑、平板，任何任务只要敲几下键盘、点击下鼠标，所有的文字立即就生成了。
在这个崇尚短平快的时代，似乎越来越多的人忽略书写，然而——
写得一手好看的手绘字不仅让我们的笔记赏心悦目，同时也能为视觉呈现增加高级感，写好手绘字也是视觉表达的一个重要形式。它帮助我们展现个性、提升专注力、激发创造力。
同时写字养心，也让我们有更多的时间进行高质量的独处和对话，让自己慢下来，去感受笔尖在手上的挥舞。
所以说——写字不只是技能，是一种自我修炼，是一种情绪安放，更是一种表达自己的方式。
布解之媛·妙笔生「字」书写营不是教书法的课程，而是教你写得 “好看、清晰、专业” 形成个人的书写风格——为表达加分，为呈现添彩。
这样的书写表达是不是让气氛拉满、情感涌现？

课程会先从简单笔画、偏旁规则开始，教会你手绘字的书写规则，掌握基本写字思路和技巧之后，我们就开始了解文字的排版、装饰，让表达更生动。文字配上简单的图标视觉符号，“意” 和 “义” 都充分展现，成为一副简单的图文并茂的作品。

同时，手绘字呈现在大篇幅笔记和文章里又显得格外灵动。
对职场人，让你的笔记领先大部分人。快速、简洁、高效，拥有独属自己的“字体库”，赋能专业表达、可视化认知专注力；
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讲师介绍

人工智能（AI）的快速发展，正实实在在地改变着我们的社会和每个人的生活。这已经不是简单的技术更新，而是一个需要我们认真思考和应对的时代变化。在这样的背景下，AI雪鸟会作为一个立足于IT专业人士的群体出现了。它希望和同行一起探索，在AI这个充满未知和机会的新时代，IT行业和从业者到底应该“怎么办”，如何面对AI带来的挑战和机遇。

在RSG2025杭州敏捷嘉年华大会的圆桌论坛上，包括主持人李博Ben，以及嘉宾李国彪Bill、申导、熊节、徐昊、徐宇青在内的几位参与者，围绕AI的本质、影响和未来方向，分享了各自的思考，共同描绘了雪鸟会尝试回答这些“时代之问”的想法和努力方向。

核心矛盾与历史自觉：AI雪鸟会的使命根源

雪鸟会的使命感，源于对当前社会技术生态核心矛盾的精准洞察。熊节一针见血地指出，我们面临的核心矛盾在于“广大人民群众要自行设计智能数字系统的迫切需求，和数字系统建设的不平衡不充分之间的矛盾”。这一判断揭示了技术鸿沟的现实，即一方面社会对智能化、个性化数字解决方案的需求日益高涨，另一方面，这种能力的建设与普及却呈现出显著的地域与阶层差异，大城市的高度饱和与基层地区的巨大渴求形成鲜明对比。

徐昊则从历史的纵深为这一判断提供了注脚。他回顾IT发展史，指出正如昔日互联网泡沫的破裂催生了对定制化软件开发的旺盛需求及“敏捷”方法的历史性登场，今日AI的崛起同样标志着一次深刻的范式转换。敏捷宣言的核心在于对“个体和互动高于流程和工具”的强调，它首次旗帜鲜明地承认“软件开发是关于知识传递的”。如今，AI的出现，尤其是大语言模型，无疑为知识的获取、传递与创造提供了“一种更好的方式”，但也对如何在企业环境中有效沉淀和传承那些“不可言说的部落知识”提出了严峻挑战。雪鸟会正是在此历史自觉中，试图探索AI时代知识赋能的新路径。

“建设权民主化”：赋权个体与再造基层

面对上述核心矛盾，雪鸟会响亮地提出了“信息系统的建设权的民主化”这一核心使命。此理念由熊节阐发，其核心要义在于推动AI技术从云端走向坚实的土地，让技术真正服务于千行百业的真实场景与个体需求。这不仅仅意味着让更多人“使用”AI，更关键的是赋予他们“建设”与“创造”AI应用的能力，即便他们可能仅具备基础教育背景。例如，在一些教育资源相对匮乏的偏远地区，教师们可以利用AI辅助工具定制化教学内容、分析学情，从而弥合资源差距；在广袤的田野乡间，农业技术人员亦能借助AI进行病虫害识别、智能灌溉，提升农业生产效率。这些场景生动地诠释了从技术的被动接受者转变为主动创造者的可能性，一个“无数的人在构想，用AI我能干什么”的创新图景正在基层涌现。

然而，理想与现实之间横亘的认知与能力鸿沟不容忽视。论坛上一位观众敏锐地提出了这一问题：尽管设想美好，但现实中许多人“在义务教育之后并没有这样的一个（自主使用AI进行创造的）能力”。对此，熊节回应道，解决这些“不可言说的知识，不可言说的方法的问题”，正是如雪鸟会同仁及所有AI领域的先行者与从业者责无旁贷的使命，这与二十四年前敏捷宣言的先驱们致力于梳理并传播高效软件开发实践的初衷如出一辙。徐昊亦从积极层面补充，AI本身即是极为高效的个性化学习辅导工具，它能够提供“非常高密度的积极反馈”，帮助个体在实践中快速学习、迭代认知，从而有效跨越应用门槛。

对此，申导提出的“the key to scaling is de-scaling”观点颇具启发。他认为，AI时代对传统程序员的绝对数量需求可能会下降，但对掌握业务知识、能够将AI应用于具体场景的“业务的从业者”的需求将激增。这正印证了“建设权民主化”的内在逻辑：通过工具的进步和方法的普及，让更多元的个体参与到价值创造中来。

人机共生新范式：重塑协作、知识与创造力

AI的普及，必然带来人机关系的深刻重塑，进而影响知识的形态、协作的方式乃至创造力的边界。李博Ben以其由AI生成的开场白，生动展示了AI融入日常工作并提升表达效率的潜力，他强调当AI能深刻融入生活时，其影响是巨大的。李国彪Bill则从更为哲学的层面，为我们描绘了人与AI在不同认知层面的互补与分野。他引述包鹏山教授的观点，将人与世界的关系递进地划分为四个层次：对“事物”的把握形成知识，对“事实”的洞察产生认知，对“观念”的建构体现价值，最终在“审美”中臻于诗意。李国彪Bill认为，AI在知识积累与认知推理层面已展现出超越人类的巨大潜力，能够高效处理“确定性的这样的协作的关系”。而人类的独特价值，则更多地体现在需要主观判断、情感投入和价值选择的“观念”与“审美”层面，人类应借AI之力，从重复性劳动中解放出来，专注于创造更高层次的“创意和新的体验”。

申导对此观点亦有呼应，他大胆展望，未来AI或将发展出类似人类的意识与丰沛情感，从单纯的工具进化为人类的伙伴乃至亲密朋友。这种“人机协作”的终极图景，无疑将彻底改写社会运作模式。同时，申导也深刻指出，AI既是“生产力也是生产关系”，它在极大提升社会生产效率的同时，也必然重构现有的生产组织方式与社会结构，甚至对“敏捷”这一诞生于前AI时代、强调人的互动与适应性的思想体系，也具有深刻的“反哺的作用”。当然，这种深度融合也伴随着挑战，徐昊所提及的如何将企业内部那些高度情境化、难以言传的“部落知识”有效传递给大模型，使其真正理解并服务于复杂业务，便是当前面临的一大难题。

坚守价值与开创未来：雪鸟会的深层关怀

在AI技术浪潮席卷全球的当下，雪鸟会的成员们并未仅仅沉醉于技术进步带来的可能性，而是展现出对背后价值导向与人文关怀的深切思考。徐宇青在论坛上发出了振聋发聩的追问：当AI在知识、技能层面展现出卓越竞争力时，驱动人类不断探索、应用乃至超越AI的“第三生产力”究竟是什么？ 他认为，除了逻辑与创新能力，人类所独有的“情绪和情感”，以及更为根本的“我们背后的热情和我们真正的动机和内在的驱动力”，才是驱动人类文明生生不息、并赋予技术发展以意义的终极源泉。

徐昊关于敏捷宣言生命力的论述，也为AI时代的价值坚守提供了镜鉴。他指出，敏捷之所以能跨越二十余年依然保有活力，关键在于它“是通过价值观定义的”，而非一套僵化的流程或工具。在他看来，“价值观是不会死的，只有具体的实践才会死”，因此，面对AI带来的不确定性，我们更应回归那些被实践证明具有普适性与前瞻性的核心价值观，以指导我们的行动与选择。申导亦以物理学中“熵减”的概念，巧妙类比生命现象与敏捷原则的内在追求——即在不确定性中创造有序与价值，他认为AI的发展是“历史不可逆转的一个滚滚车轮”，我们必须主动适应并积极塑造这个过程。

这种深层的人文关怀，还体现在对教育模式的深刻反思上。李国彪Bill尖锐地指出，我们现行的教育体系，在很大程度上仍在“培养回答问题的能力”，而在AI可以轻易提供海量知识与标准答案的未来，真正稀缺的将是“提出提问能力”，以及与之相关的批判性思维、独立思考和创新探索精神。他呼吁教育应回归本源，从小呵护并培育孩子的好奇心与探索欲。申导亦通过分享个人成长经历与对当前应试教育的观察，表达了对如美国可汗学院那样，能够利用AI实现个性化教学、激发学习内驱力的教育模式的认同与期待。

结语：共同求索AI时代的协作之道

总而言之，AI雪鸟会的这次讨论，是大家面对AI这个新事物，一起思考怎么看待它、怎么跟它打交道的一些初步想法。这不是说就有了标准答案，更多的是一个开放的讨论。参会的嘉宾们都觉得，这是时代交给所有IT人的一道题，也是一个需要大家不断学习、不断摸索的过程。

AI的发展不只是技术上的事，它牵动着我们工作、合作、学习的方方面面，甚至影响到我们怎么看待世界、看待自己。从讨论“建设权民主化”，到展望“人机共生”，再到思考什么是我们人类的“第三生产力”和不变的价值，雪鸟会的讨论让我们看到AI这个话题的复杂和重要。面对这么大的一个技术变革，光靠少数人想是不够的。

因此，AI雪鸟会希望通过这次讨论，实实在在地呼吁IT行业以及其他各行各业的朋友们，都能“迈开腿”，多到基层去看看，多了解真实的需求，一起加入到这场关乎未来的探索里来。AI带来了新的机会，也带来了新的挑战。只有大家一起想办法，多交流，动手去试，才能慢慢看清楚前面的路，一起努力让技术真正帮到更多的人，让机器和人能更好地一起工作，并且在这个过程中，不丢掉我们的人文关怀和社会责任。

智能体概念的回归与实践：从二元对立到连续光谱

吴恩达指出，当前“智能体”一词因营销过度而失去了精确含义。他回忆起一年半前，他和Harrison都在努力推广智能体技术，但到去年夏天，“agentic”一词却被营销人员滥用，导致概念模糊，甚至引发了关于“是否真正自主”的哲学争论。

吴恩达提倡一个更实用的框架：将智能体视为一个连续光谱，不同系统具有不同程度的自主性。这意味着开发者无需执着于系统是否“配得上”智能体称号，而应专注于提升其智能化水平和实用性。这一思维转变将焦点从无意义的概念争论转移到实际构建，旨在推动社区专注于开发真正有用的智能化系统。

智能体应用现状：被低估的线性工作流

令人意外的是，吴恩达观察到目前大多数成功的智能体应用都是相对简单的线性工作流，而非复杂的自主决策系统。虽然他的团队在处理最复杂问题时会使用LangGraph等复杂工具，但他发现商业机会更多地存在于线性工作流中。

他举例说明了典型的商业流程，如员工查看表单、网络搜索、数据库查询、信息复制粘贴等，这些看似复杂的业务流程，实际上可以分解为一系列顺序执行的微任务。“在商业流程中，实际上有很多相当线性的工作流，或者说是线性的但带有非常小的规则和偶尔的分支，”吴恩达解释道。这些分支通常表示工作流程的失败或需要人工干预的情况。

然而，吴恩达也指出了关键挑战：企业难以将现有业务流程转化为智能化工作流。这包括：

• 粒度把握问题：如何合理分解复杂流程。
• 性能优化问题：如何识别和改进瓶颈步骤。
• 评估体系问题：如何建立有效的反馈机制。

目前，将业务流程智能化的技能仍然稀缺，导致大量简单的线性工作流程仍未被开发。

智能体开发者面临的技能差距与“乐高积木”工具生态

吴恩达坦言，智能体开发者面临的技能挑战尚无明确的“好答案”，反映出该领域的快速发展和最佳实践的未完全形成。他强调了以下几个核心技能：

• 数据集成与系统连接：开发者需要掌握如何高效获取和处理数据，并利用LangGraph或新兴的MCP协议简化数据接入。
• 评估框架的构建：正确的评估框架不仅要评估整体系统性能，还要能够追踪各个步骤的表现。
• “战术直觉”：有经验的开发者能够通过观察输出结果、查看执行轨迹，在几分钟内做出关于下一步行动的正确决策。相比之下，缺乏经验的团队可能花费数月试图改进某个组件。

吴恩达用“乐高积木”比喻各种AI工具（如RAG、聊天机器人框架、内存系统、评估工具、护栏机制等），强调工具的多样性对于开发者至关重要。掌握越多样化的工具，就能越快地组装出有用的系统。但他提醒，由于大语言模型上下文长度的增加，一年半前的许多RAG最佳实践可能已不再适用，开发者需要持续更新知识库以适应快速变化的技术。

被低估的关键技术：评估系统与语音应用

当被问及哪些技术被低估时，吴恩达再次提到了评估系统，尽管这是一个热门话题，但实际执行却严重不足。他提出了截然不同的评估构建哲学：“我把评估系统看作是我要快速组装的东西，大概20分钟内完成，而且质量不会太好。”他的做法是：当遇到特定的性能问题时，针对这个特定问题快速编写简单评估，可能只有5个输入示例，用简单的LLM评判者检查特定问题，然后增量式改进。

另一个被低估的领域是语音技术栈。吴恩达观察到，大型企业对语音应用表现出极大兴趣，但开发者社区的关注度却相对较低。语音交互的心理学优势是关键：文本输入框对许多用户来说是令人生畏的，且存在“退格键问题”，导致用户回应较慢。相比之下，语音交互具有时间不可逆性，用户更容易表达想法，从而降低了使用摩擦。然而，语音应用面临独特的技术挑战，最关键的是延迟要求：“如果有人说了什么，你真的希望在一秒内回应，理想情况下少于500毫秒。”吴恩达分享了构建虚拟形象时开发的“预回应”技术来掩盖延迟的成功经验。

MCP协议现状与多智能体系统的局限性

吴恩达和Harrison还深入分析了备受关注的MCP（模型上下文协议）。吴恩达透露，他们与Anthropic联合发布了MCP短期课程，旨在解决“网上很多关于MCP的内容相当令人困惑”的问题。MCP试图通过标准化接口来解决数据集成的复杂性，其核心理念是：“当你有N个模型和M个数据源时，这不应该是N乘以M的工作量，应该是N加M。”

然而，吴恩达也坦诚指出了MCP目前面临的挑战：“感觉有点像狂野西部，你在网上找到的很多MCP服务器都不工作。”认证系统不稳定，协议本身仍处于早期阶段，需要更分层的发现机制来管理复杂性。

对于多智能体系统，吴恩达的评估更加务实：“大多数人，包括我，我们甚至很难让我们的代码正常工作。让我的智能体与其他人的智能体协作，感觉像是需要两个奇迹的要求。”他区分了两种场景：同一团队内的多智能体系统通常可行，但跨团队的智能体协作仍然过于早期，比MCP更加早期。

“Vibe Coding”的误解与AI时代编程的本质

吴恩达对“vibe coding”这个术语表达了强烈不满，认为其误导了人们对AI辅助编程本质的理解。“不幸的是，它被称为vibe coding，因为这误导了很多人认为只需要凭感觉——接受这个，拒绝那个，”他解释道。他强调，这仍是一项深度智力活动，甚至会让人筋疲力尽。

更重要的是，吴恩达强烈反对一些人建议不要学习编程的观点，认为这是“一些最糟糕的职业建议”。他预测，AI编程辅助将导致更多人学习编程：“未来最重要的技能之一是能够准确告诉计算机你想要什么，让它为你执行。”理解计算机工作原理的价值在AI时代不仅没有降低，反而更加重要。他以自身为例，通过AI辅助编程，现在能编写更多自己不熟悉的JavaScript和TypeScript代码。

AI创业的核心成功要素：速度与深度技术知识

基于AI Fund多年的经验，吴恩达总结了AI创业的两个核心成功预测因子：

• 速度：“成功创业的头号预测因子是速度，”吴恩达强调。“很多人从未见过熟练团队能够执行的速度。”这种速度差异是质的差别，比任何慢节奏企业快得多。
• 技术知识：吴恩达分析了技能分布：“如何营销、销售、定价等知识已经存在，分布更广。但真正稀少的知识是技术实际上如何工作，因为技术发展如此快速。”最稀缺的资源是真正理解技术如何工作的人。

基于这两个要素，AI Fund特别偏好与深度技术人员合作，因为他们有良好的直觉，能快速判断技术路径可行性，避免在错误方向上浪费时间，从而实现快两倍的速度优势。吴恩达最后平衡地表示：“很多商业方面的知识非常重要，但通常更容易搞清楚。”

吴恩达的见解为当前狂热的AI智能体发展注入了一剂清醒剂，提醒我们回归技术本质，关注实际问题解决，并在快速变化的技术浪潮中，持续提升自身的深度技术能力。

今天我在咖啡馆工作，我的邻座也在使用AI来生成代码。这很正常，我自己也用（现在流行Vibe Coding-许愿式编程嘛）。但让我忍俊不禁的是，他为了解决一个极其基础的问题，竟然反复向AI提问，直到AI给出正确答案。你知道吗？那只是一个琐碎的问题，比如在CSS中让元素居中，或者像忘记了onClick处理器这样的低级bug。

“简直可笑，为什么不自己学学就能搞定呢？”这是我内心的独白。显然，我不想和我刚刚认识的人发生争执，也不想打击年轻、有抱负的软件工程师的热情。

AI需要更多的上下文才能给出准确的答案，你反反复复地在提示里说“它还没居中呢”，并不能让你第一次就解决问题。如果你不想理解这些部件如何协同工作，那又何必从事软件开发呢？我并不是了解所有的CSS规则，但至少我在乎，我知道其中一些是如何工作的，也知道如何修复一些bug。

这让我想起了乔纳森·布洛（Jonathan Blow）的那些谈话，我们行业的知识体系，正开始“崩溃”啊！

乔纳森·布洛的核心忧虑是：现代软件建立在层层叠叠的抽象之上，如今的开发者，尤其是新人，越来越依赖顶层的框架和工具（现在又加上了AI），却对底层原理一窍不通。他们知道“怎样”让东西跑起来，却不知道“为什么”能跑起来。
当整个行业都建立在“知其然，不知所以然”的基础上时，我们创造的系统会变得异常脆弱。就像今天这位小哥，他遇到的只是个CSS问题。但如果未来遇到的一个底层性能瓶颈或安全漏洞呢？当没有人再理解事物的本质时，我们又该如何去修复和创造真正可靠的东西？

一方面，经验丰富的软件开发人员能从AI中获益更多，AI是如虎添翼的杠杆，能将他们从重复劳动中解放出来，专注于更复杂的架构和创造；

但另一方面，新入行的程序员却可能变得一头雾水，AI成了一个“黑箱”或“许愿机”（Vibe Coding），让他们跳过了最关键的学习和试错过程，沦为只会提问的“提示工程师”

这是一个多么吊诡的世界。希望那位小哥能看到这篇文章，并明白，真正的成长，源于求知本身。

作者：Manda Putra；翻译：优普丰 AI 咨询；原文：https://mandaputtra.id/posts/how-to-not-using-ai-to-code/