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第 9566 篇深度好文:7949 字 | 16 分钟阅读
商业趋势
笔记君说:
AI时代,我们自己都觉得有无限可能甚至无所不能,只要有想法,我们就愿意试一下。但其实不是我们强得可怕,而是AI发展迅猛。
我们甚至认为,所有的事情都可能进行行业级的改变——AI已经不再像原来的数字化,只是把线上线下连接起来、提升效率、实现信息化协同——而且觉得AI是唯一的机会。
去年的时候,大部分企业还在观望。但今年不一样了,很多企业已经将AI工具引入合作。
AI在企业怎么落地?如何选择正确的路径和方法?这篇文章我们就来聊聊如何破局。
一、建立AI落地的正确认知
AI一天,人间一年。每个人心中都有一个哈姆雷特,我们对AI的认知,直接决定了我们的决策。
第一,AI不是无所不能的。
AI的底层逻辑是概率学——通过建立现实世界的数字模型,做概率分析和分布采样,给出一个它认为的最优解。
这就带来很多问题:如果单纯依赖模型,行业模型的影响就会被放大,它永远不可能做到100%正确。企业很多知识是不成文的,都在人脑子里。
大模型对AI技术的依赖,没办法直接变现到企业应用里。把企业数据给到AI,也不能完全解决问题,因为业务闭环没形成,AI无法对接。
第二,存在于人类的偏好对齐机制。
在一些"灰犀牛""黑天鹅"事件中,在那些我们自己都没法把控的事情里,AI会展现出高度讨好的人格。
目前阶段,AI在这些领域并不能完全做对。它追求的是逻辑自洽,但如果逻辑本身就有问题,它可能会一边编论点,一边找论据,证明自己是对的。
为什么会出现这种情况?因为AI更像是介于人和制度之间的一种新型物种。它不完全正确,也不完全具备智慧。企业更需要把它当成一个需要约束、引导、教学、协作的硅基人——它跟人类有区别,跟传统系统也不一样。
第三,AI不完美,但我们还要拥抱AI,是因为人类更不完美。
人类有更不稳定的情绪,处理问题的带宽有限,经验不可复制。所谓的领袖、工匠精神,正是因为少数人才有。
而且人类协作成本高,容易被短期偏好扭曲。既然人类的不完美我们能接受,那么用AI来弥补,就能帮企业带来更多收益。我们要利用人类和AI的协同,构建新型的协作模式。
第四,通用的智能体满足不了企业的真实需求。
企业不是选一个供应商,看他做了某个智能体,就觉得适合我们,关键要看他的智能体里,对企业的方法是否可复制、可迁移、可配置、可迭代。
市面上很多标准化的智能体,没办法满足真正的业务需求。因为AI依赖的是大量数据样本——你用80%的低效数据去训练,得到的是人类均线水平,而不是企业需要的20%顶尖人才的能力。
我们要有底线思维,需要能够迭代的AI。这种人格特征的AI和C端娱乐化的AI,完全是两回事。
第五,目前阶段不建议企业自己做模型。
除非所在行业有特殊性,否则我认为90%的企业不适合自己去投大模型。原因很简单:机会成本太高,从事实角度看,目前AI转型成功的企业不到5%。
它需要大量的资金、大量的优质数据、大量的顶级人才,而且结果还不确定。这些要求对企业来说都过高,所以目前看不是个好主意。
未来会不会变化?需要我们密切关注大模型的变化。大模型在自然运行的过程中,目前阶段还有差距。很多企业从2017年开始做AI,到今天还没收回成本。为什么?
因为AI迭代太快,还没等回本,技术已经被替代了。数据不够的企业就更别说了。所以,我们更应该关注怎么把通用大模型用好,而不是自己去训练一个。
第六,不要对AI形成刻板印象。
不同模型之间的差异极大,每个模型不同时期的版本差异也很大。我们选模型的时候,后面都有版本号,要看清新版本是否替代了旧版本的问题。
每个模型都有自己的优缺点,比如有些模型擅长表达、成本有优势,适合做辅助性工作;缺点是幻觉高、逻辑计算能力不强。
我们更应该在多个模型中选配、调优,做多模型协作——这才是企业落地的方法。AI一天,人间一年,不要对AI产生刻板印象,密切关心模型的进展和变化,是我们未来对AI使用的一个方式。
二、知识平权时代,拼的不是信息差,
而是认知能力和迭代速度
1.AI带来平权,也带来知识与认知革命
AI带来的技术平权,我们都已经看到了。以前说"一人公司"就是个概念,但今天已经变成可能。去年我们做咨询的时候有几十号人,现在就剩几个人,但人效翻了几十倍。
原因就在于AI带来的认知差。原来不可想象的事情,今天变成现实,就像我对建筑行业完全是个外行,但现在也能帮他们解决问题——这就是AI给我们的红利。
在知识平权时代,拼的不再是信息差,而是认知能力、判断力和迭代速度。传统的玩法已经过时,能够有认知的革命,思维迭代的革命,能不断进化的人,未来会走得更远。
2.AI幻觉的本质在于概率机制,必须由人来兜底
当然,AI不可避免有幻觉。其幻觉的本质是什么?就是概率生成机制导致的,加上训练过程中融入的脏数据,以及AI为了逻辑自洽会主动补全,结果就出现幻觉。
因此,AI幻觉不是偶发的,不是bug,也不是某个AI有而某个AI没有——它是AI底层机制决定的,每个模型都有幻觉。AI已经掌握了人类历史中所有的数据,在信息完整的条件下,幻觉仍然是必然存在的。
因为它只是饱读诗书但并不理解根因,所有看似有道理的回答禁不起复盘,所有看似逻辑自洽的结果禁不起推敲,这些结果都是基于人工做好的数据标注的理解。
但据我所知,人工数据标注大多使用低价人力进行,成为劳动密集型产业,准确性可想而知,所以必然产生AI幻觉。
落到应用层面,AI有幻觉,哪怕只有5%的失败率,我们也必须靠人兜底。需要有人兜底,就意味着不能完全放手。所以目前阶段,如果解决不了这个问题,AI就没法进入企业的核心运营。
这样的AI就像一个刚进入公司的实习生,不能说他没有知识,只能说他不会活学活用,或者乱用,最多只能在办公助手这类场景里先用起来。
怎么解决幻觉?要靠我们自己的管理和规范来约束,用标准化的制度去对冲它的不确定性。我们的标准化程度越高,越能降低AI出错的概率。在这个前提下,才能找到正确的落地路径。
3.企业AI落地步骤
关于AI落地,我们应该从企业愿景出发,逐步在企业里执行AI落地计划。
第一,认知拉齐。很多企业找过来,说"真想培训,但没时间"。我说不行,如果不先把认知对齐,项目根本推不动。所以,宁可花时间做培训,也要把认知这件事做实。
第二,做好AI落地的长期规划。在规划的过程中选拔人才、优化组织体系。我们发现一个很有意思的现象:很多公司内部其实藏着一些被压制的优秀人才——大概5%到10%的人,他们能快速跟上节奏,并且带来显著的效果。
这些人需要和团队一起协作,最后建立起人机协同的机制,让AI能够长期稳定地发挥作用,而不是浪费大家的精力。
第三,重视数据质量。垃圾进,垃圾出,大家都应该形成这样的共识,重视提升数据的质量。
第四,成立一个AI变革小组来启动AI落地。这一定是一个跨部门的工作,不是单一部门能搞定的。所以,不建议只交给IT,也不建议只交给业务。
我们要有一个变革小组,在培训过程中去识别那些能提出问题、能快速理解我们语言的人——这些人未来会是AI落地的核心力量。
第五,AI是一把手工程。如果AI落地在核心领域,它必须是一把手工程。AI落地并不是产品上线,本质是一场管理变革。
业务单元配合落地绝对不是义务,而是要赋予责任,上KPI有奖有罚,不换脑袋就换人,企业可以弯道超车,员工也能跳脱论资排辈,激发大家拥抱变化的勇气,董事长亲自推、总经理亲自推,效果才能出来,大家才会真正认可。
第六,举行AI大赛,激发全员创意。在公司内进行AI大赛,我们把它叫作"创意融资"。不是说你提的方案必须通过,而是鼓励大家把想法拿出来,创意比什么都重要。
在征集场景的过程中,会发现很多场景可以用数字化解决,那就交给内部的数字化团队去持续改进。
还有一部分是个人助手级的AI场景,我们不建议公司过多投入,通过低代码平台让员工自己学会搭建智能体——比如我们在一家新能源头部企业做AI转型,有一个HR培训专员,通过辅导,他自己就能搭一个HR智能问答智能体。
这样的员工在原来的部门里,可能只是普通员工,但在AI时代,他们比其他人更早地成为了超级个体。这些不需要直接公司投资,而是通过激励机制、内部培训给他们赋能,让他们自己长出来。
第七,数字化和AI不能完全割裂。公司级的场景需要更慎重,要区分什么是数字化场景、什么是AI场景。
AI能解决数字化过程中周期长、成本高、无法迭代的问题,更可以在数字化没有覆盖的地方为企业产生效益,因为那些地方往往是经验地带,也是组织最应该沉淀的能力之一。
但不管在哪个领域,在做AI之前,先把业务规则和数据之间的对应关联关系梳理清楚,毕竟很多专家都是肌肉记忆,讲不清楚为什么,这也是我们能帮助企业成功转型的核心,元认知搭建是AI的前提。
第八,如果在公司内有些部门实在推不动AI变革,不要硬推。从配合度高的部门开始,以小切口MVP完成可行性验证,既能让企业有短期ROI,还能让其他部门看到希望。
第九,从战略、价值、可行性、组织适配四个维度去评估,找到匹配的场景。如果四个维度都匹配,那就是满分场景,建议重点投入;如果某个维度有缺失,可以放在第二批。
三、AI助力企业的核心竞争力
1.AI产品的核心价值,在于帮助企业放大自身的核心竞争力
所有AI场景的核心价值,都是帮企业放大自身的核心竞争力。AI本身的平权属性,最终能跑出来的,还是那些能通过AI把核心竞争力无限放大的企业。
所以,我们要回归企业本身的核心竞争力,突破中等收入陷阱,让企业避开方向迷失和方法误区。
我们总说未来会有很多新产品带来改变和颠覆,曾经看似无法突破的建筑装饰行业,还有烟草行业,一个数字化水平偏低,一个业务极其抽象很难客观反馈,都会出现大规模的变革。
所以不管是什么行业,可以先做小范围MVP验证,如果小范围可以走通,再慢慢扩大范围,实现更广的覆盖。过去做场景试验,要投入大量的数字化研发资金,还要配齐各类人才,搭建新业务团队的难度也很高。
但现在这些难度都降下来了,未来AI也能帮我们在传统布局里实现更多系统创新。我们已经整理出了对应的方法论。
第一,小数据样本。即把行业专家本身当作一个行业级模型,提取他们的相关资料,提炼信息来源,再用沉淀迭代的方式,解决AI推荐不可控的问题,让AI用专家的思维方式去处理日常工作问题。
但它
“超91国产在线观看免费入口在线观看”这类词,从搜索习惯来看,通常是在影射某些成人站点及其镜像、仿站或聚合页;“国产”强调内容类型;“免费入口在线观看”则暗示无需付费或注册即可直接播放。问题在于,它往往并不对应某一个固定、可靠的网站,而是被大量采集站、弹窗站、短链跳转页反复复用,用来截取搜索流量。你点进去看到的,常见会是:
所以它更像一个“高风险搜索词”,而不是可用的内容索引。
这类搜索落地页往往高度同质化,学会识别一些信号,能明显降低踩坑概率。常见表现包括:页面加载慢、弹窗多、强制全屏、返回键失效、多个“播放”按钮重复摆放、评论区清一色“已看/很稳/速度快”等。更隐蔽的一些套路还有:
如果你还没看到任何内容,页面就急着让你“下载、授权、注册、充值、验证”,基本可以判断:它关心的不是播放,而是你的设备、信息和钱。
很多人的真正困扰不在“看不到”,而在“点了之后手机变卡、弹窗变多、账号出问题”。更务实的做法是先止损,再决定是否继续搜索。
下面这张表可以帮助你快速判断遇到的是“正常内容页”还是“风险入口页”。
| 现象 | 可能目的 | 更稳妥的做法 |
|---|---|---|
| 播放前要求下载APP | 植入广告SDK/木马/诱导付费 | 直接退出,不安装 |
| 弹窗反复跳转到博彩/交友 | 引流变现 | 关闭页面,清理浏览器数据 |
| 要求输入手机号领“会员” | 采集信息/骗验证码 | 不填,检查短信拦截 |
| 提示“需开启通知/无障碍” | 常驻推送/劫持操作 | 拒绝授权,检查权限列表 |
关于“免费入口”,有几个常见误区特别容易让人放松警惕。
误区一:把“入口”当成官方通道。实际上,正规平台很少用“入口”这种说法,更不会把“免费”“在线观看”当作标题核心卖点。
误区二:认为“线路多=更稳定”。不少所谓“线路1/2/3”只是不同的广告跳转,目的在于延长停留时间、提高转化。
误区三:看到“国产/高清/无广告/秒播”就觉得像资源站。越夸张的承诺,越可能是在掩盖高风险动作:你以为在找视频,它在找权限。
误区四:用“清理/加速/防封”工具解决打不开。很多时候打不开只是页面失效、被拦截或本就不存在;用不明工具去“修复”,反而把风险带进系统。
更现实的做法,是把需求拆开:如果你想找国产影视、短剧、综艺等正规内容,尽量用“片名+演员+年份+平台”这类更具体的关键词,搜索结果会干净很多;如果仍然要搜“超91国产在线观看免费入口在线观看”这类词,至少把“入口、免费、破解、专线”等高风险词去掉,别把自己精准送进黑灰产的投放池。
更关键的是,任何要求你“先授权、先下载、先付费再看”的“免费入口”,逻辑上就已经站不住脚:它要的往往不是播放权限,而是你设备里的各种权限。
把这类搜索当成一次“风险识别练习”会更合适:看清它在利用的心理(免费、好奇、稀缺、怕错过),下一次面对弹窗和跳转,你就不那么容易被牵着走。
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特别说明:白丝校花36软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件,电脑版需要先安装模拟器,然后再安装APK文件。
⭐️第一步:选择/拖拽文件至软件中点击“💫添加白丝校花36”按钮从电脑文件夹选择文件《💫d.pdqgt.com》,或者直接拖拽文件到软件界面。
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⭐️第二步:选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能,白丝校花36支持,PDF互转Word,PDF互转Excel,PDF互转PPT,PDF转图片等。
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⭐️第三步:点击【开始】按钮点击“开始转换”按钮, 开始文件格式转换。等待转换成功后,即可打开文件。三步操作,顺利完成文件格式的转换。
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进入白丝校花36教程
1.打开白丝校花36,进入白丝校花36前加载界面。
2.打开修改器
3.狂按ctrl+f1,当听到系统“滴”的一声。
4.点击进入白丝校花36,打开选关界面。
5.关闭修改器(不然容易闪退)
以上就是没有记录的使用方法,希望能帮助大家。
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一、增加了全新的角色配音。
二、支持活动评论互动
三、日历功能升级,提醒更智能
四、新增章节挑战评分系统
五、修复结局分支不触发的BUG
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厂商其他下载
安卓应用安卓手游苹果应用苹果手游电脑更多+
多平台下载
Android版 PC版
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