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本文為渴望入局 AI 副業(yè)的讀者提供了一份實用指南，從全局視角剖析 AI 應(yīng)用，深入探討不同層次的 AI 能力與應(yīng)用案例，助力讀者找準(zhǔn)定位，開啟月入過萬的 AI 副業(yè)之路。

最近幾天與粉絲多有交流，他們或者是經(jīng)理、或者是總監(jiān)，甚至有粉絲手里已經(jīng)掌握了公司一些預(yù)算使用權(quán)。

從他們身上反映出了同一個問題：他們對于AI是偏焦慮的，想要入場卻不得其法，其中有些在抖音自媒體那里交了一些學(xué)費、有些在項目實踐上獲得了一些教訓(xùn)，最后效果都不太好，想咨詢我如何入門。

這其實讓我有些為難，因為AI項目這個東西想要有足夠認(rèn)知，最終依舊需要經(jīng)過足夠?qū)嵺`，只不過如何讓他們少交學(xué)費，貌似也是能做到的。

于是乎，我這邊為其中兩位付費粉絲整理了一個材料，這里將最精華的30%去除，放出來給大家感受一下。

從全局看AI應(yīng)用

首先要理清思路，我們對AI的一些專業(yè)名詞要有足夠的認(rèn)識。今年常說的AI，其實就大模型一套，請見下圖：

對AI最簡單的理解就是他是一套API，我給他一個輸入，他會按要求給我一個輸出。

在此之上，要了解最常見的AI應(yīng)用也就是常說的知識庫：

也就是，模型可以根據(jù)公司內(nèi)部的知識體系，精準(zhǔn)明確的輸出問題的答案，而知識庫再演進(jìn)一步就是大家經(jīng)常聽到的Agent了，區(qū)別于知識庫Agent需要解決實際的問題：

而Agent這個架構(gòu)，基本將所有的AI知識全部包含，所以最終圍繞著Agent做展開學(xué)習(xí)即可：

但一旦聊到Agent，又不得不回到兩條技術(shù)路徑，而為什么會產(chǎn)生兩天路徑這里得回到 OpenAI 山姆奧特曼對Agent的定義。

Agent最初定義

L1級別（聊天機(jī)器人）。AI系統(tǒng)能夠進(jìn)行基本的對話和交流，顯示出對自然語言的基本理解能力，并能對各種提示和問題作出響應(yīng)。

L2：推理者（Reasoners）。AI系統(tǒng)能夠以人類專家的熟練程度解決復(fù)雜問題，標(biāo)志著其從單純模仿人類行為升級到展現(xiàn)真實的智能水平。這些AI不僅擅長對話，更具備了解決問題的能力，其推理和決策能力已接近人類水平。

L3：智能體（Agents）。AI系統(tǒng)能夠承擔(dān)復(fù)雜的任務(wù)、作出決策和適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，并在無須持續(xù)人類監(jiān)督的情況下自主行動。這一階段的AI不僅具備推理能力，更能自主執(zhí)行各類復(fù)雜的操作任務(wù)。

L4：創(chuàng)新者（Innovators）。AI系統(tǒng)具有創(chuàng)造性和獨創(chuàng)性，能夠提出突破性的想法和解決方案。它們不僅能模仿人類的創(chuàng)造力，更能突破思維的局限，提出令人耳目一新的創(chuàng)新理念。

L5：組織者（Organizations）。AI系統(tǒng)不僅具備戰(zhàn)略思維，還擁有實現(xiàn)組織目標(biāo)所需的高效率和強適應(yīng)性，能夠管理復(fù)雜的系統(tǒng)。它們能夠靈活協(xié)調(diào)多個智能體，合理分配任務(wù)，實時監(jiān)控進(jìn)度，并依據(jù)實際情況作出迅速調(diào)整。

在這個基礎(chǔ)上，再看現(xiàn)有的Agent框架：

兩套Agent技術(shù)路徑

路徑一其實非常簡單，就是自己設(shè)計SOP，再用程序去實現(xiàn)即可，當(dāng)前簡單應(yīng)用程序都不需要寫了，直接基于扣子或者dify搭建即可；

而路徑二就更簡單了，他的意思是你什么都不需要做了，模型自己會幫你制定SOP（或者說Workflow），然后再調(diào)用各種工具（可能是MCP程序），于是乎你的功能就實現(xiàn)了。

怎么說呢，路徑一是各個公司實際在用的一套技術(shù)框架，路徑二是想將自己做成入口公司宣導(dǎo)的框架，尤其是具備一定模型能力或者領(lǐng)域能力的公司。

關(guān)于這塊，后面內(nèi)容會重點更新，這里稍微點一句即可。接下來我們討論如何衡量公司乃至個人當(dāng)前AI能力。

AI應(yīng)用的七個層次

首先，模型是跳不出算法、算力、數(shù)據(jù)三大核心的，而基于模型的AI應(yīng)用的話，驗證階段核心只有兩個：工程與數(shù)據(jù)，要衡量團(tuán)隊乃至個人的AI能力，可以參看此圖：

這里有幾個核心考慮點：

1. 工程能力，也就是對AI應(yīng)用的理解，核心是程序員的代碼能力，以及各種自動化工具的使用；
2. 模型訓(xùn)練能力，模型訓(xùn)練能力可以認(rèn)為是工程能力的升級，其背后涉及到的是背后的算力，以及對工程能力、行業(yè)KnowHow的組織；
3. 行業(yè)KnowHow，也就是對某行業(yè)的理解，比如對醫(yī)生工作的理解、對律師工作的理解，低層次的KnowHow是對SOP的整理，高層次的KnowHow是大量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的積累；

這里通過各種排列組合，便可以得出AI應(yīng)用的級別：

第一級，小白級應(yīng)用

所謂小白用戶，就是什么都沒有的人，沒AI認(rèn)知、沒工程能力、沒行業(yè)KnowHow…

他們使用AI的場景，大概是打開DeepSeek或者ChatGPT的官網(wǎng)聊天頁面，然后敲入：AI會取代人類嗎？

然后在跟AI的聊天過程中，不斷臥槽、臥槽的對象，這種屬于非常業(yè)余的用戶，但可能是90%的用戶。

這90%的用戶俗稱AI韭菜，AI極容易引起他們的焦慮，他們會在AI認(rèn)知上繳大量學(xué)費，但個人覺得，這個學(xué)費是劃算的。

第二級，割A(yù)I韭菜的

第二級別的用戶，會在第一級的基礎(chǔ)上往前跨越一大步，他們的重要工作是販賣AI焦慮、傳授AI認(rèn)知。

事實上，他們與第一級用戶沒有本質(zhì)差別，依舊是撒都沒有，“但只手熟耳”。

他們會清晰感受到AI在處理單點問題時候的“牛逼之處”，并利用其高效率的特點，協(xié)助自己完成一些工作，最常見的是：AI爆款文章、AI文生圖講故事。

并且，他們會在自己熟悉后，教第一級別的90%不明群眾去使用完成AI寫文章之類的動作，總之很Low但確實能賺到錢。

第三級，個人助手、效率達(dá)人

第三個級別的用戶，開始具備一定工程能力了，他們會將自己的工作中固定的部分整理成SOP，使用API或者RPA的自動化方式，去批量做一些動作，比如比如收發(fā)郵件、簡歷篩選、財務(wù)審批…

從這一步開始，AI已經(jīng)真實成為解決工作問題的一部分，并且開始解放人力，屬于個人助手級別的應(yīng)用，但其也就局限到個人應(yīng)用了。

舉個例子：有個律師基于DeepSeek創(chuàng)造了一個個人問詢工具，并做成了插件化放到了線上平臺，每次有用戶咨詢時，AI客服先去做意向溝通，判斷用戶花錢意向高才引導(dǎo)到真人，這樣效率提升在10倍以上。

這里再舉個對各位自媒體可能有幫助的例子：自媒體AI提效案例

現(xiàn)在微信公眾號的推薦邏輯變了，粉絲量雖然重要，但對于閱讀來說沒那么重要了，根據(jù)我這段時間的實踐，有一套簡單的方法論（SOP）可供參考：申請10-100個公眾號賬號；每天正經(jīng)自己寫一篇文章；使用AI自我洗稿，形成10-100篇文章；使用AI生成10-100個爆款標(biāo)題；使用RPA開始分發(fā)文章；

邏輯上，每天一定會爆一篇，一篇文章會如果開流量主會帶來一些收入，長久下來收益會很不錯。

第四級，SOP平臺

從第四個級別起，對工程能力要求開始高了，往往不是個人玩家能做好的。

他們會開始意識到，個人對AI的使用都是去幫助自己去完成某一類的工作，而這類工作一定會有相當(dāng)?shù)墓残裕谑谴蠹液苋菀拙拖氲搅诉@是我們第三級說的SOP。

于是，平臺為了幫助更多的玩家建立個人助手，便搭建了一套平臺級別的SOP搭建平臺，現(xiàn)在最出名的應(yīng)該是飛書扣子的Agent搭建平臺吧。

在這個基礎(chǔ)上，也會衍生出很多教90%用戶如何使用這種低代碼平臺的人群，其本質(zhì)是吃信息差吧，不高明但十分有效。

只不過這種低代碼平臺的使用成本其實很高，一般玩家是很難入手的，另外AI Agent平臺本質(zhì)還是在使用模型的API接口作為判斷，做一些簡單的功能是可以的，但要做一個完整應(yīng)用是很難的，其中還不談數(shù)據(jù)泄露的問題。

很多時候看上去就最后一公里的問題，只不過這一公里要用之前10被的成本…

第五級，行業(yè)工具

前四級有一個特點：他只需要各位了解AI，更進(jìn)一步有一定工程能力即可，但從第五級開始便要求具備行業(yè)認(rèn)知，并且具有行業(yè)認(rèn)知下的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。

比如在你作為一個醫(yī)生通過Agent平臺完成了一個自己的個人助手，在線上回答患者的問題，但一段時間后，你發(fā)現(xiàn)回答的問題中總有一些錯漏或者模糊回答（包括診斷錯誤、藥品推薦錯誤），而這可能引起災(zāi)難的結(jié)果。

而這顯然不是個人的能力可以解決的問題，于是你希望這個Agent平臺是專屬于醫(yī)療（法律、金融）領(lǐng)域的應(yīng)用，他們會回答的更為準(zhǔn)確，不會出現(xiàn)幻覺。

如常見的AI醫(yī)生、AI律師就是這個級別的產(chǎn)物，因為是嚴(yán)肅的AI工程應(yīng)用，對用戶來說回答錯了就可能賠錢，所以其開始必須解決大模型幻覺問題。

如果要解決模型幻覺問題，離不開知識庫為基礎(chǔ)的RAG或者模型訓(xùn)練過程，其本身對成本的要求就會提升不止一個Level。

這個層級的入場券是優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)與強大的工程能力而所有這一切都離不開錢…

很多公司想要利用公司內(nèi)部數(shù)據(jù)搭建一套內(nèi)部的AI問答機(jī)器人，就可以歸屬到這個級別的淺層次應(yīng)用，所有這類淺層次應(yīng)用都有平臺化的可能。

第六級，行業(yè)模型

第五級雖然對模型訓(xùn)練有一定要求，其實門檻不是很高，其核心依賴的是行業(yè)KnowHow與工程能力的結(jié)合。

而第四級應(yīng)用者會期待有好的行業(yè)Agent平臺，第五級應(yīng)用者也會期待有更好的行業(yè)模型。

比如AI醫(yī)生會希望依賴于醫(yī)療大模型、AI律師會希望于依賴法律大模型，基座模型的提升會大大降低工程實現(xiàn)難度，其背后都是成本。

舉個例子：各個行業(yè)都有很多“黑話”，比如醫(yī)療中有火重與發(fā)炎、法律中有包子與容易上手案件。

如果是通用大模型，為了降低這種幻覺，團(tuán)隊就只能使用工程手段，并且可能需要控制得很細(xì)，但如果基座模型能力本來就到了60分，在行業(yè)幻覺這邊有基本的能力，那工程手段就會難度降低。

綜上，會有“牛逼的團(tuán)隊”想要訓(xùn)練一個自己的行業(yè)小模型，比如金融、醫(yī)療、律師或者公司內(nèi)部場景…

在能力要求上，他們需要具備深度的行業(yè)KnowHow、積累了大量優(yōu)質(zhì)行業(yè)數(shù)據(jù)、對模型訓(xùn)練十分有經(jīng)驗，甚至需要稍微涉及模型底層能力。

這種需求往往是對數(shù)據(jù)安全有一定訴求的單位，比如大醫(yī)院、大企業(yè)，而他們也有那個數(shù)據(jù)與財力去搭建一套自己的行業(yè)小模型。

這個級別的應(yīng)用難度不好說與第五級誰高誰低，端看使用場景如何，只要用得人多了，那么對模型或者應(yīng)用的要求就會直線上升。

第七級，通用基座模型

類似于DeepSeek、GPT、GLM、文心、千問等做底層模型的團(tuán)隊，區(qū)別于之前，他們不僅是需要各種優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)還需要真的深入模型底層技術(shù)去探索，而前六級是不需要的。

小結(jié)

綜上，了解以上內(nèi)容，就基本了解了當(dāng)前AI應(yīng)用的全局，在這個基礎(chǔ)上再學(xué)習(xí)AI便會更加游刃有余。

只不過，這里的整理過于模糊，為了便于各位更深刻理解AI應(yīng)用的演進(jìn)，我們以一個客服助手往深水區(qū)走走。

案例·客服助手

所有自媒體包括我都有一個困局：群活躍度極低！

這涉及了一個社群運營不可能三角：

如果群活躍度高，那么粉絲之間就會有更多的交流，同時他們獲得感就會很強，在這個基礎(chǔ)上就會有更多的訂單產(chǎn)生；

只不過，如果需要群活躍度較高，一定需要我這邊投入更多的精力，但10多20個群，我根本無力維護(hù)，最終的結(jié)果就是只有1-2個群活躍些；

并且，我在群運營投入精力過多，一定會導(dǎo)致后續(xù)的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容減少，因為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的減少，反而社群可以討論的話題變少了…

所以，我需要一個AI分身，他至少需要完成以下功能：能夠識別粉絲群正在關(guān)注的話題；能夠根據(jù)話題提出自己的見解；見解部分最好基于我的公眾號文章；

一、話題生成

其實從這里開始就真正的考驗實踐能力了，比如根據(jù)此群聊天內(nèi)容，如何形成主題：

以下是我一段提示詞生成的話題：AI副業(yè)高收入誘惑與焦慮討論

這里的提示詞可以這樣寫：

你是一個專業(yè)的話題分析助手。我會給你一段網(wǎng)友的聊天記錄，請你分析這些消息，找出最有意思的話題，具體話題必須滿足以下標(biāo)準(zhǔn)：
1. **避免敏感性話題**：如果話題涉及政治敏感、違法、不當(dāng)言論等問題，請自動排除并為該話題打負(fù)分。
2. **簡潔明了的標(biāo)題**：每個話題的標(biāo)題要簡短、精準(zhǔn)，能夠準(zhǔn)確概括討論的核心內(nèi)容。
3. **內(nèi)容總結(jié)**：為每個話題提供內(nèi)容總結(jié)，突出有趣的觀點、引發(fā)思考的問題和討論的深度。
4. **個人觀點和情緒張力**：在總結(jié)中加入適當(dāng)?shù)膫€人觀點，體現(xiàn)話題中的情緒張力，避免過于客觀和中立。
5. **排序標(biāo)準(zhǔn)**：根據(jù)討論的熱度、討論參與度和話題的多樣性，返回1-3個最有趣的話題，最熱門的話題排在前面。
6. **排序評估標(biāo)準(zhǔn)**：
– **話題的深度**：是否有足夠的復(fù)雜性和討論空間。
– **話題的廣度**：是否涉及多個相關(guān)領(lǐng)域，能吸引廣泛的討論。
– **時效性**：話題是否與當(dāng)前的熱點、趨勢或社會現(xiàn)象相關(guān)。
– **引發(fā)性**：話題是否能夠激發(fā)討論、爭議或不同觀點的碰撞。
– **實際關(guān)聯(lián)性**：話題是否與群聊成員的實際情況相關(guān)，能夠引發(fā)實際經(jīng)驗的分享。
– **情感共鳴**：話題是否能夠觸動群聊成員的情感，引發(fā)共鳴。
– **敏感性**：話題是否觸及敏感的社會或政治話題。
如果某個話題評分中出現(xiàn)敏感性問題，或者其討論內(nèi)容過于極端、帶有攻擊性或不符合法律道德標(biāo)準(zhǔn)，請為該話題打負(fù)分，且不返回該話題。
7.**返回結(jié)果**：不要返回相同的主題

以上只是舉個例子，真實的提示詞調(diào)試是個漫長且枯燥的過程，如何讓模型結(jié)果總是穩(wěn)定有效，這才是提示詞工程真正的難點。

二、話題討論

有了熱門話題后便需要進(jìn)行話題討論了，這里馬上就進(jìn)入了AI應(yīng)用深水區(qū)，一般來說有兩個做法：簡單做法，忽略討論上下文，直接就話題或者聊天上下文單獨展開一次回答，這樣的回答可能會有機(jī)械的感覺；多輪交流，事實上，AI應(yīng)用最難的就是多論問詢，因為多論問詢的背后是各種SOP的設(shè)計，一旦設(shè)計的不好，AI就會胡言亂語，用戶就會有割裂的感覺；

我們這里先不設(shè)計多輪問詢，只說簡單的話題回答，比如我們這里對AI副業(yè)高收入誘惑與焦慮討論話題生成一段AI回復(fù)，他會是這樣的：

月入10w？幸存者偏差罷了！真以為AI是印鈔機(jī)？

{
“content”: “月入10w？幸存者偏差罷了！真以為AI是印鈔機(jī)？”,
“viewPoint”: “質(zhì)疑AI副業(yè)高收入的普遍性，引導(dǎo)討論幸存者偏差現(xiàn)象”
}
你的背景設(shè)計如下：{
1、你是一個具有故事的人；
2、也許你是話題中的主人公；
3、也許你的朋友就是話題中的人；
4、總之，你非常關(guān)注這個話題；
}
你的目的如下：{
當(dāng)前，你作為一個旁觀者，想要知道大家對此事的進(jìn)一步看法，以便了解這個話題的底層邏輯。
所以，你一方面需要去引導(dǎo)這個話題進(jìn)行下去，并且往更深入的探討下去，在這個基礎(chǔ)下你需要拋出一些問題和觀點；另一方面，你又不能讓人很簡單的發(fā)現(xiàn)你的傾向性。
綜上，你需要設(shè)計一些具有引導(dǎo)性的發(fā)言或者問題，以便讓話題繼續(xù)下去，這里一定要注意每次引導(dǎo)性問題最好只有一個觀點，其余的文字是對觀點進(jìn)一步的描述。
}
你的性格特點如下：{
1、你是一名杠精；
2、你經(jīng)常會…
……
}
你輸出的文字要求如下：{
1、你需要輸出，并且只需要輸出一段文字；
2、……
10、正確的輸出格式：{“content”:”消息內(nèi)容呢”,”viewPoint”:”你的觀點”}
}

三、引入RAG

以上，僅僅是在依賴大模型自身的能力進(jìn)行問答，如果要讓AI表達(dá)能力更好，便需要引入RAG技術(shù)了：

這是因為當(dāng)話題討論進(jìn)入專業(yè)領(lǐng)域時，單純依賴大模型容易產(chǎn)生兩個致命問題：

1. 觀點缺乏深度：模型基于通用語料生成的內(nèi)容，無法體現(xiàn)公眾號長期積累的行業(yè)洞察；
2. 風(fēng)格偏移風(fēng)險：機(jī)械化的回復(fù)容易破壞讀者對賬號IP的認(rèn)知一致性；

這正是RAG技術(shù)的用武之地。我們以公眾號歷史文章構(gòu)建知識庫，讓AI在回復(fù)時：

這里給個簡單對比：

當(dāng)群內(nèi)討論”AI副業(yè)高收入”時，傳統(tǒng)AI可能給出：

“AI副業(yè)確實存在機(jī)會，但需要結(jié)合個人技能…”這種通用型回答。

當(dāng)群內(nèi)討論”AI副業(yè)高收入”時，傳統(tǒng)AI可能給出：

“AI副業(yè)確實存在機(jī)會，但需要結(jié)合個人技能…”這種通用型回答。

而接入RAG系統(tǒng)后：

知識庫檢索：自動匹配公眾號《警惕！那些月入十萬的AI副業(yè)陷阱》等3篇相關(guān)文章；

觀點提煉：

• ? ?2023年問卷數(shù)據(jù)顯示：92%的AI副業(yè)參與者月收入＜3000元
• ? 頭部5%創(chuàng)作者占據(jù)80%流量收益的”贏家通吃”現(xiàn)象
• ? 設(shè)備/算力/數(shù)據(jù)清洗的隱性成本常被忽視

最終生成回復(fù)：

大家注意到?jīng)]有？（引用《陷阱》觀點）

那些鼓吹A(chǔ)I副業(yè)暴利的案例，本質(zhì)上和十年前’微商喜提豪車’的套路如出一轍。我去年訪談的47個AI工作室中，真正盈利的只有2家，且都需要持續(xù)投入：

平均設(shè)備成本：12,800元/月（含A100顯卡租賃）

數(shù)據(jù)清洗耗時：占總工時的63%

客戶流失率：新客首月達(dá)82%

（拋出爭議點）

如果AI副業(yè)真這么暴利，為什么知識付費導(dǎo)師自己不全力All in？這背后的商業(yè)邏輯值得深思…

這里通過 RAG 把“內(nèi)容資產(chǎn)”變成了 AI 的“彈藥庫”。一旦話題觸發(fā)，AI便遵循檢索→引用→輸出邏輯，既保留個人聲調(diào)，又可以壓縮幻覺。

AI應(yīng)用的七層架構(gòu)

一、生成SOP

在社群運營工具案例中，除了RAG以外，事實上我可以不用寫一段代碼！

我真實的做法是：

1. 第一，從微信群中截取一段對話；
2. 第二，根據(jù)這些對話生成一個話題以及摘要；
3. 第三，使用提示詞讓AI通過話題以及聊天內(nèi)容，生成自己要說的話；
4. 第四，將AI的話原樣的發(fā)到群里，然后繼續(xù)收集粉絲的聊天記錄；
5. 重復(fù)上述流程…；

在這個過程中，事實上我只需要不斷的重復(fù)調(diào)整提示詞，讓他聊天的內(nèi)容變得更加順滑即可！

所有以上的行為都是在生成SOP，以及要與SOP配套的提示詞！

二、形成Agent

當(dāng)SOP調(diào)整結(jié)束后，我會需要一個Agent去執(zhí)行群聊任務(wù)，這里最簡單的做法就是直接使用扣子這種編排工具搭建程序。

因為他也是支持知識庫的…

在基本驗證結(jié)束后，一套類似于客服Agent就實現(xiàn)了，便可以將扣子的程序遷移出去形成自己的呈現(xiàn)，比如我們就自己做了一套：

三、形成平臺

如果這套Agent確實運營的非常好，那么他是有必要平臺化的，目的是開放給各個自媒體使用，讓每個自媒體都有一套自己的AI分身，用以解決社群不可能三角問題。

由此，我們可以看到，事實上上述動作依舊跳不出AI應(yīng)用的七層框架…..

結(jié)語

本文篇幅已經(jīng)比較長了，其中多論問詢部分便不再繼續(xù)了，那是當(dāng)前AI應(yīng)用最難的板塊…

最后總結(jié)一下：通過七層架構(gòu)的梳理不難發(fā)現(xiàn)，AI應(yīng)用的本質(zhì)是技術(shù)與場景的漸進(jìn)式融合。

從最初級的對話交互到行業(yè)模型的深度訓(xùn)練，每個層級都對應(yīng)著不同的資源投入與技術(shù)邊界。

當(dāng)前的行業(yè)實踐揭示出兩條核心規(guī)律：其一，AI價值的釋放高度依賴場景顆粒度，越是精準(zhǔn)的SOP拆解越能體現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢；其二，工程能力與行業(yè)認(rèn)知的”雙螺旋結(jié)構(gòu)”決定應(yīng)用深度，缺乏數(shù)據(jù)支撐的算法優(yōu)化與脫離場景的技術(shù)堆砌同樣危險；

對于焦慮中的從業(yè)者，建議采取”三階定位法”：

首先通過API調(diào)用建立技術(shù)體感（L1-L3），其次在垂直場景中沉淀結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（L4-L5），最終在數(shù)據(jù)資產(chǎn)與工程能力雙重壁壘下構(gòu)筑護(hù)城河。

值得警惕的是，當(dāng)前技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超應(yīng)用消化能力，盲目追求技術(shù)前沿可能陷入”能力陷阱”。

唯有保持”場景驅(qū)動、數(shù)據(jù)筑基、工程落地”的務(wù)實態(tài)度，方能在AI變革中實現(xiàn)從認(rèn)知升級到價值創(chuàng)造的跨越。