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作为前端开发，去年春天接手了一个旅游网站改版项目。甲方要求把首页做得「有春日生机」。我盯着设计稿里大片的樱花粉和柳条绿发愁——这配色弄不好可就土了。 半夜调试CSS动画时，偶然把loading图改成了花瓣飘落效果。用keyframes控制旋转速度和抛物线轨迹，20片半透明花瓣随机飘散。没想到第二天产品经理看到后眼睛都亮了：「这个动效留着！像咱们楼下那棵樱花树被风吹的样子。」 后来我们真的在登录页加了个小彩蛋：连续点击三次logo，会触发满屏樱花雨，还埋了句林徽因的诗在控制台。上线后客服说接到好多个电话，都是用户专门问怎么触发花瓣雨的。 最意外的是后台数据——平均停留时间比旧版多了47秒。甲方市场部小哥悄悄告诉我，他们领导开会时特意拿这个案例说：「技术审美也是生产力啊。」 那个春天，我工位窗外的玉兰花开了又谢，而屏幕里的樱花永远停留在了四月。

学习敏锐度曾经在一个项目中遭遇算法迭代瓶颈，当时主动学习认知心理学知识，发现用户注意力曲线规律，最终将完播率提升27%。这种快速消化新知识并迁移应用的能力，让我在转行做AI产品时也能快速上手。冲突调解力当我们发生分歧时，会通过'三明治沟通法'（先肯定-再建议-再鼓励）的方法

嗯，用户问的是2025年AI产业会不会全面爆发，以及如何影响普通人的生活。首先，我需要确定“全面爆发”具体指什么。可能是指技术突破、应用普及、投资激增，还是社会影响广泛？用户提到智能家居、自动驾驶、教育、医疗这些领域，说明他们关心具体应用场景。 接下来，我得考虑当前AI的发展趋势。比如，生成式AI如ChatGPT已经引起很大关注，但落地应用还在初期。自动驾驶方面，虽然技术进展快，法规和基础设施可能还没跟上。医疗和教育领域，AI的应用潜力大，但涉及隐私和伦理问题，进展可能较慢。 用户可能想知道的是，2025年是否会有大量AI产品进入日常生活，改变工作方式。需要考虑技术成熟度、市场需求、政策支持等因素。例如，中国在“十四五”规划中强调AI发展，这可能推动产业增长。 另外，用户提到普通人的日常生活和工作模式，需要具体举例说明可能的改变，比如远程办公更智能，教育个性化，医疗诊断更精准。但也要注意潜在的挑战，比如就业影响、隐私问题，用户可能希望看到平衡的观点。 还要分析不同行业的现状和未来两年可能的发展。比如制造业的自动化可能更快，而服务业如客服可能更多应用AI，但人际互动仍然重要。需要考虑技术普及的速度，比如5G、物联网的发展是否足够支持AI应用。 用户可能没有明确说出的是对AI爆发的担忧，比如失业或隐私泄露，但作为回答者，应该涵盖这些方面，给出全面的分析。此外，用户希望真实经历，可能需要结合案例或实际观察，比如在线教育平台已经用AI推荐课程，或者医疗中的AI辅助诊断例子。 最后，要判断2025年的时间点是否合理。两年时间对于技术发展来说不算长，但某些领域可能加速，尤其是政策支持强的领域。需要综合技术、政策、市场三方面因素，给出合理预测，同时保持客观，不夸大其词。 2025：AI产业的「润物细无声」革命 2025年不会出现科幻电影中AI统治人类的戏剧性爆发，但将见证人工智能完成对社会毛细血管的深度渗透。这场革命不会以爆炸式形态呈现，而是像春雨般浸透每个生活场景，重塑人类生存的基本逻辑。 一、生产关系的静默重构 制造业车间里，视觉质检系统正在以0.01毫米精度筛查产品瑕疵，这种「静默自动化」将覆盖80%的重复性岗位。但这不是简单的机器换人，苏州某纺织厂的实践显示，AI系统使质检效率提升300%的同时，催生出「人机协作工程师」新岗位——他们需要同时理解生产工艺和算法逻辑，薪酬比传统质检员高出2.4倍。 在深圳科技园，法律AI助手「小包公」已协助处理12万件标准合同审查，将律师从文书工作中解放。这种改变不是替代，而是重塑：年轻律师开始将70%工作时间投入案情策略设计，行业竞争维度从「信息处理速度」转向「创造性解决方案」。 二、认知边疆的柔性突破 教育领域正发生认知革命。北京中关村三小的AI数学助教系统，能通过学生解题笔迹的力度变化判断知识盲点。这种微观洞察力使教师能够实施「量子化教学」——每个知识点都能被分解为上百个认知单元进行针对性训练，海淀区试点班级的数学平均分因此提升22.3%。 医疗领域更显颠覆性。广州中山医院的眼科AI系统，通过分析视网膜血管分形结构，不仅能诊断糖尿病视网膜病变，还能预测5年内心血管疾病风险，准确率达89.7%。这种「预防性医疗」正在改写「治病」的定义，健康管理从被动治疗转向主动干预。 三、社会契约的隐形重写 杭州「城市大脑」系统已实现红绿灯的全局动态调控，使高峰时段通行效率提升32%。这种基础设施智能化正在创造新的城市文明契约：当自动驾驶普及率达到15%时，交通规则将从「防止人类驾驶失误」转向「优化机器协作效率」，催生全新的道路权责体系。 在深圳前海，区块链+AI的信用评估系统让小微企业贷款审批时间从15天缩短至8分钟。这种金融民主化背后是信用体系的范式转换：传统征信数据被行为数据流取代，早餐店主的微信支付流水比房产证更能证明信用价值。 站在2025年的门槛回望，AI革命早已突破技术奇点的想象边界，转化为社会基底的系统性升级。这种改变不追求震撼性的形态突破，而是通过千万个具体场景的持续优化，将智能演化成新时代的空气与水。当算法成为新的社会语法，人类正在学会用智能的母语重新书写文明。

作为一名独立动画创作者，我曾耗时8个月手工绘制12分钟的实验动画，也试用了市面上主流的AI动画工具。我的工作台上至今保留着沾满颜料的赛璐璐片，电脑里却新增了AI渲染的文件夹。这两种创作方式并非对立，更像是画笔与数位板的迭代关系。 ​传统动画的手工温度无可替代：在为美术馆定制的水墨动画项目中，毛笔在宣纸上晕染出的偶然肌理，是任何AI预设笔刷都无法复制的。角色眨眼时睫毛颤动的0.3秒，需要手工绘制12张中间画才能呈现细腻的情绪转折。这种带着呼吸感的创作痕迹，恰如黑胶唱片的底噪，构成了动画艺术的真实触感。 ​AI工具带来的创作解放令人震撼：在制作科幻短片《星尘往事》时，使用AI剧本生成器快速产出20版太空站场景描述，筛选后融合成最终脚本，效率提升近10倍。角色设计环节用ControlNet锁定关键帧姿势，Stable Diffusion批量生成机甲纹理变体，两周完成原本需要半年的机械设定集。更惊喜的是用Runway ML将手绘分镜直接转化为动态预览，让投资人当场拍板追加预算。 ​工具理性与艺术灵性的共生法则：最近完成的《机械蝴蝶》项目最能体现融合价值。AI生成300张蝴蝶机械结构概念图作为灵感库，手工筛选出7种最具美感的形态进行细化；剧本由ChatGPT提供蒸汽朋克世界观基础设定，但主角与机械师的情感羁绊全部重写；最终成片中70%的背景动画由AI补间生成，而角色特写镜头坚持逐帧手绘。这种'AI打底，人工点睛'的模式，让制作周期缩短60%的同时，保留了作品的情感浓度。 在东京动画人展览会上，我看到老一辈原画师用iPad Pro绘制关键帧，年轻团队反而热衷收集复古赛璐璐片。这或许预示着未来动画的终极形态：技术褪去冰冷的外壳，回归服务创作的本质。就像宫崎骏怒砸电脑后依然使用CG渲染海浪，真正的大师从不在意工具新旧，只关心能否让幻想世界更生动地呼吸。

作为一位从事企业培训工作的内容创作者，我亲身体验过'智能理解PPT生成视频'方案后的感受可以用'效率革命'与'创意焦虑'这两个关键词概括。最近为某连锁餐饮企业制作新员工培训视频时，我使用该方案将原本需要3天完成的PPT转视频流程压缩至4小时，但同时也发现AI生成的'标准答案式'解说缺乏行业特有的温度。 在将《食品安全操作规范》PPT转化为教学视频时，AI准确识别出PPT中的HACCP流程图，并生成了清晰的术语解释。但当我对比之前手工制作的同主题视频时，发现人类讲师会在解说中插入'去年某分店因忽略这个步骤被处罚'的真实案例，这种基于从业经验的具象化表达明显更易被学员记忆。AI生成的解说虽然逻辑严谨，却像教科书般平铺直叙。 不过AI的智能剪辑能力确实令人惊喜。当PPT中出现'七步洗手法'示意图时，系统自动匹配了动态演示视频片段，并在关键步骤添加了放大镜特效。这种跨媒体素材的智能调用能力，普通创作者需要安装多个软件才能实现。但背景音乐的机械切换也暴露了AI在情绪节奏把控上的短板——当讲解到'食安事故应急处理'等严肃内容时，配乐依然保持轻快的节奏。 值得特别点赞的是AI的'内容纠错'功能。在转化《门店消防预案》PPT时，系统提示第8页的逃生路线图中存在方向标识矛盾，这种基于空间逻辑的审查能力甚至超越了很多人类新手设计师。但AI未能发现某消防器材图片中的型号已过时，这说明专业领域的知识更新仍是机器需要突破的瓶颈。 这次体验让我深刻认识到：AI当前最核心的价值在于将创作者从重复劳动中解放。当我不再需要熬夜调整字幕同步或反复录制旁白时，节省出的时间可以深入门店采集实操案例视频，用真实的油锅起火处理画面替代PPT中的平面示意图。这种'AI处理标准化流程+人类注入场景化洞察'的协作模式，或许才是内容创作的最优解。 未来我期待AI能在两方面进化：一是建立行业知识图谱，比如在解说餐饮类PPT时能自动关联食安法最新修订条款；二是增加'创意模式'选项，让用户可以选择'权威型'或'故事型'等不同解说风格。当AI能理解'请在解说第三页时模仿《舌尖上的中国》叙事风格'，人类创意的边界将被真正拓展。

部署体验：我用了基于百炼 API 调用满血版，新用户能免费试用百万 tokens，按照 API 文档调用就行，超简单！我做智能客服系统的时候，直接集成它实现智能问答，开发效率一下就上去了。另外，我还试过基于人工智能平台 PAI 部署，10 分钟就能完成，很适合需要推理加速和支持并发的场景。GPU 云服务器部署也不错，虽然有点难度，但能自己选实例配置，追求高性能的团队肯定喜欢。建议：官方文档里高级功能的说明最好再加点示例； 我觉得 DeepSeek 很有潜力成为 2025 年开发者必备神器。它推理能力强，处理复杂任务一点不含糊，多模态技术也很厉害，能开拓不少新应用场景。而且它成本低，API 调用价格超划算，还搞开源，生态系统越来越大。开发支持这块也没得说，丰富的 API 接口集成超方便，操作界面新手也能轻松上手。有这些优点，相信会有越来越多开发者离不开它。

我觉得大模型和人工处理数据，就像两个风格迥异的助手，各有各的“脾气”和优势，不能简单说谁更靠谱。 拿我写论文收集资料来说吧，查找相关研究数据时，大模型就像个超级“信息快递员”。我在搜索引擎输入关键词，相关论文、报告的要点瞬间就呈现在眼前，速度快得惊人。它能快速筛选整合海量学术数据库里的信息，让我一下子就对研究领域的大致情况有了了解，要是我自己一本本去翻文献，那得花上老多时间。 但这“快递员”偶尔也会“送错货”。有次我想找特定地区某行业近五年详细的市场占有率数据，大模型给出的内容有些年份缺失，还有些数据来源不明，我根本不敢直接用在论文里。没办法，我只能自己去权威机构网站、专业统计年鉴里一点点找，这个过程就像在大海捞针，特别耗费精力，可找到的数据却让我心里踏实，毕竟是自己严格筛选核对过的。 又想起之前帮老师整理学生成绩数据，要是靠人工录入和计算平均分、排名啥的，不仅累得眼睛发花，还特别容易出错。用数据分析软件（背后也有类似大模型的算法逻辑），几秒钟就能完成，还不会出错，效率那叫一个高。不过，分析成绩背后反映的学生学习状态时，软件只能给出数字结果，像哪个学生最近成绩波动大可能是因为家庭因素，哪个学生偏科可能需要特定辅导，这些深入洞察还得靠老师凭借多年教学经验，也就是人工分析才能得出。 所以说，大模型处理数据像闪电一样快，能解决不少基础又量大的活儿，但细节把控和深度理解上，还得人工来“压阵”，两者结合才是最靠谱的“数据处理搭子” 。

简洁高效得不像凡人AI 写的代码，那效率和简洁程度，有时候能让你怀疑人生。它会直接挑最短路径，用最巧妙的算法来解决问题，就像游戏里开了透视挂，一下子找到通关捷径。比如说处理一个复杂的数组操作，它可能用几行简洁的代码就搞定了，你自己吭哧吭哧写，可能得绕好几个弯，用一堆循环和判断语句。这时候你就会想，“这思路，我咋就想不到呢？怕不是 AI 的神来之笔吧！”缺少 “个性小脾气”人类写代码，或多或少会带点个人风格，有的喜欢加很多注释，像个唠唠叨叨的老爷爷，把每个步骤都解释得清清楚楚；有的喜欢用缩写，自创一些只有自己看得懂的变量名，像神秘的暗号。但 AI 写的代码就很 “正经”，注释中规中矩，都是标准解释，变量名也按部就班，没有那种 “个性小脾气”。就像工厂流水线生产出来的产品，整齐划一，没有手工制品那种独特的温度。过于全面周到AI 写代码，那是把各种情况都考虑到了，就像给代码穿了一层厚厚的铠甲，什么边界情况、异常处理，一个都不放过。这要是人写，可能会偷懒，觉得某些情况不太可能出现就不处理了。但 AI 不，它严谨得很，方方面面都照顾到，让你觉得这代码太 “滴水不漏” 了，不像是人写出来的随意风格。所以啊，要是你看到代码又工整、又简洁，还周全得没一点破绽，没准就是 AI 这位神奇 “写手” 的杰作啦！

设定明确的目标短期与长期目标：设定清晰的短期和长期目标，帮助你保持方向感。每天或每周列出具体任务，完成后会有成就感。 SMART原则：确保目标具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可实现（Achievable）、相关性（Relevant）和有时限（Time-bound）。 时间管理优先级排序：使用“重要-紧急”矩阵（如艾森豪威尔矩阵）来区分任务的优先级，避免被琐事占据时间。 番茄工作法：每工作25分钟休息5分钟，保持专注并避免疲劳。 保持工作与生活的平衡设定界限：明确工作时间和个人时间，避免让工作侵占生活空间。 定期休息：利用午休或短暂休息时间放松身心，避免长时间连续工作。 积极心态正向思维：遇到困难时，尝试从积极的角度看待问题，培养乐观的心态。 自我肯定：每天记录自己的成就，哪怕是小进步，也能增强自信心。 提升技能持续学习：通过培训、阅读或在线课程提升专业技能，增强职业竞争力。 挑战自我：尝试新任务或项目，突破舒适区，增加工作的新鲜感和挑战性。 良好的人际关系团队合作：与同事保持良好的沟通和合作，营造和谐的工作氛围。 寻求支持：遇到困难时，不要犹豫向同事或上级寻求帮助，建立支持网络。 健康生活方式规律作息：保证充足的睡眠，避免熬夜，保持精力充沛。 适量运动：每天进行适量的运动，如散步、瑜伽等，有助于缓解压力。 工作环境优化整洁有序：保持工作环境整洁，减少干扰，提升专注力。 个性化空间：适当装饰办公桌，增加个人风格，提升归属感。

对于开发者来说，动机和自律就像是一对好搭档，很难说谁更重要呢。先说说动机吧。当开发者有强烈的内在动机时，那感觉就像是有一团火在心里烧。他们对新技术那叫一个两眼放光，主动去探索，就像探险家在未知的领域寻找宝藏一样兴奋。这种动机能让他们在遇到复杂问题的时候，不会轻易被吓退。因为他们心里有个声音在喊：“我一定要搞定这个，我想知道这背后的秘密！” 比如那些对人工智能开发充满热情的人，他们会自己找各种资料，参加各种研讨会，就为了能在这个热门领域里做出点成绩，这种由动机驱动的主动探索，真的能让他们在技术的道路上不断前进。不过呢，自律也有它的厉害之处。一个自律的开发者就像一个训练有素的士兵。他们会严格按照规范来写代码，确保代码质量。每天给自己安排好任务，就像火车按照轨道行驶一样，按时完成项目进度。就像开发一个大型软件项目，要是没有自律，很容易就会被各种琐事或者诱惑带偏。自律能让他们在日复一日的工作中保持稳定的输出，不会因为一时的懒惰或者分心而耽误了整个项目。在实际的开发过程中，动机和自律是相互影响的。有了动机，开发者可能会更愿意去培养自律的习惯，因为他们想让自己的想法更好地实现。而自律呢，又能帮助开发者在遇到困难或者热情有点消退的时候，继续坚持下去，说不定在这个过程中，动机又被重新点燃了。所以啊，真的很难抉择到底是动机重要还是自律关键呢。

AI 音色克隆技术确实挺厉害的，要说它能不能模拟人的特质呀，那答案是肯定能模拟一些的。它可以把一个人独特的语音特点都给复制出来，像说话的语调、语速这些外在的特征，甚至连带着那种情感表达好像都能模仿个七八分呢。就好比播客创作的时候，要是用了音色克隆技术，没准能让听众感觉就像是那个熟悉的主播在说话一样，特别逼真。不过这也引出了不少问题啦，像原创性方面，大家一听，哎呀，这声音咋和谁谁谁那么像呀，那到底还算不算原创内容呢，容易让人混淆。隐私保护也是个事儿呀，毕竟声音也是很私人的东西，被这么克隆来克隆去，要是没经过同意，那可就不太好了。还有声音身份认同，万一哪天分不清哪个是真人原声，哪个是克隆出来的，多麻烦呀。再说到会不会引发和播客领域的流量竞争，我觉得还真有可能呢。想象一下啊，有些创作者可能就会利用音色克隆技术，快速地制作出大量听起来很吸引人的播客内容，而且靠着模仿那些知名主播的声音来吸引粉丝，这么一来，那些老老实实靠自己真本事、原声来做播客的人，说不定流量就被分走了一部分呢。但反过来说呀，也不是所有人都认可音色克隆出来的内容呀，有些听众就喜欢那种原汁原味、带着主播真实情感和独特风格的声音，一听是克隆的，可能还就不爱听了呢。所以呢，虽然它有引发流量竞争的可能性，但也不至于完全把传统播客的流量都给抢走啦。反正这 AI 音色克隆技术呀，是把双刃剑，得好好利用，也得好好规范才行呢。

要有效地打造适合自己的 Plan B，开发者们可以从好几个方面入手呢。首先得对自己的主要工作流程和技术栈有超级清晰的了解。就像是你要去一个陌生的地方，得先知道自己现在在哪儿是一个道理。把自己的工作内容拆分成一个个小模块，分析每个模块可能会出现的问题。比如说，你在开发一个软件，那用户登录这个模块可能会遇到服务器故障、账号被盗之类的情况。针对这些可能的问题，就可以想出对应的 Plan B 啦。然后呢，要紧跟行业动态。技术这东西更新得可快了，今天流行这个框架，明天可能就有更好用的冒出来。所以得时刻关注新技术，看看哪些可以作为自己现有方案的替代。要是主方案因为技术过时而卡壳了，备用方案就能及时顶上。还有哦，多和同行交流是个宝藏方法。你觉得头疼的问题，说不定别人早就遇到过并且有很好的解决办法。参加技术论坛、行业聚会之类的活动，把别人的经验吸收过来，融入到自己的 Plan B 里。至于我嘛，工作中肯定会常备 Plan B 呀。就像走钢丝的时候，有个安全网在下面，心里才踏实呢。有一次我们团队在赶一个项目，主要的数据库方案在测试阶段出现了性能问题。还好我之前考虑过可能会有这种情况，准备了另一种数据库架构作为 Plan B，虽然不能完全无缝对接，但也让我们能快速调整方向，没有耽误项目的进度。这就像是游戏里的存档点，有了 Plan B，就多了一条 “命” 呢。

我觉得日常工作里挺常见的效率陷阱吧，就像有时候着急完成任务，代码都不咋测试就交上去了，结果后面出一堆 Bug，又得花时间返工，这其实根本没高效起来呀。还有就是老被各种消息、临时任务打断，本来正专心写代码呢，一会儿来个这个事儿一会儿来个那个事儿，思路全乱了，效率一下就降下去了。避免的话呢，我觉得写代码前先大概规划下，按步骤来，写完了多花点时间好好测试测试。然后干活的时候呀，能把手机啥的设个免打扰，集中精力先把手上重要的事儿干完再说呗

我还真试过几次，我觉得它挺有意思的，但要说它是未来还是噱头，还真有点复杂。我第一次尝试的时候，感觉挺新奇的。就像走进了一个科技感十足的茶饮小宇宙。它那种用算法来调配茶饮的方式，听起来就很高大上。比如说，它能根据你的口味偏好，或者当天的心情（当然是通过一些简单的问答来判断啦），给你整出一杯独一无二的茶。不过呢，有时候我又觉得这有点像个噱头。因为喝来喝去，其实基础的味道还是那些茶饮原料的味道。AI 好像只是在配料的比例和搭配上做文章，没有给我那种完全颠覆传统茶饮的感觉。但要是往远了想，我觉得它也有可能是未来的趋势。现在大家不都喜欢个性化嘛，AI 茶饮正好能满足这个需求。而且随着技术的发展，说不定以后它真的能创造出一些我们现在想都想不到的茶饮口味，或者在健康、营养搭配方面有更厉害的招数。反正我还挺期待它未来能给我带来新的惊喜的。

哎呀呀，我们这打工人在快节奏工作里可太需要这么个智能 AI 总结助手啦！就说每天那堆成山的数据、一本本的报告还有老长的会议记录呀，光看着都头疼，更别说从里头找关键信息了，那感觉就跟大海捞针似的，费老多时间了。可要是有了这专属的 AI 总结助手呢，那可就不一样咯！它能噌噌地就把那些关键要点给提取出来，还能整出简洁明了的摘要，瞅一眼就能明白个大概，多省心呀。而且还能按照咱自个儿的喜好来调整输出风格呢，喜欢简洁干练的就整简洁的，想详细点那就详细点儿，这多贴心呀。像我平常工作里，有时候要处理好多不同项目的文档资料，一个个去看、去总结重点，那得加班到啥时候去呀。有了这助手，我就能快速把重要的信息抓出来，然后赶紧去干正事儿，效率那不得蹭蹭往上涨嘛，说不定还能提前下班呢，嘿嘿。人力成本也能少不少呀，本来得好几个人吭哧吭哧干的活儿，现在靠它帮忙，几个人的活儿一个人就能轻松搞定啦。反正我是觉着，这 AI 总结助手简直就是咱打工人的 “神助攻” 呀，谁用谁知道好呢！

现在这 AI 视频技术可太厉害了，从能自动生成视频，到搞出深度伪造这些，那真的是把内容创作领域搅了个 “天翻地覆” 呀。以前想做个视频，又是得学剪辑，还得琢磨特效啥的，老费劲了，成本也高。可现在倒好，有了 AI，自动剪辑啦，特效也能自动生成，甚至你给段文字或者说句话，它就能给你弄出个视频来，好家伙，这门槛一下子就降得超低，感觉谁都能轻轻松松弄出个高质量的视频了呢。但这时候问题就来了呀，那真正的原创性作品会不会受影响呢？从一方面说呀，好像是挺容易让人担心的。毕竟以前大家费老多心思，靠自己的创意、自己的本事一点点磨出来的原创内容，那多独特呀，多有价值呀。现在可好，随便用用 AI 就能弄出个看着还挺不错的视频，那原创作品那种独一无二的感觉，好像就没那么突出了，就好像被这些 AI 生成的东西给 “淹没” 了似的，感觉原创性的那种独特魅力在被一点点稀释呢。不过再从另一方面想想呢，也不完全是这么回事儿呀。真正的原创性，那可是来自创作者自己内心的想法、自己独特的经历和感受呀。AI 它再厉害，也就是根据已有的一些东西去拼凑组合啥的，它可没有自己真正的感情和独特的生活感悟呀。就好比咱写作文，AI 写出来的可能文辞挺华丽，但它没有咱们自己经历了某件事儿之后那种真情实感呀。而且呀，那些有创造力的人，人家还能把 AI 当成个工具呢，用它来给自己的创意添砖加瓦，让自己原本的想法能更好地展现出来，反倒能做出更牛的原创作品呢。所以呀，我觉得虽然 AI 视频技术让这做视频变得容易了，看着好像对原创性有点冲击，但只要咱创作者自己心里头有那份对原创的坚持，有自己的想法和创造力，那真正的原创性作品还是能闪闪发光的，不会那么轻易就被影响到啦。哈哈，反正这事儿挺值得琢磨琢磨的，你们觉得呢？

我这该死的分享欲啊。给大家分享一下作为前端我使用的一些AI工具。我们最近做的需求基本就是一句话一个想法，没有PM帮忙梳理设计需求，也没有UI设计，全部靠我自己。我也干出经验来了。我会让chatgpt帮我做产品经理的工作，把我的一句话需求转化成多个页面以及完整的流程上图是gpt帮我实现的最近的一个需求。现在页面设计有了，我还需要UI设计。分享给没有UI的前端程序猿们，creatie只需要把gpt帮我设计的页面给到creatie，然后我就得到了下面的设计稿，真真的把我惊艳到了， 终于到我的本职工作了，但是手动敲代码实在是太累了。我选择cursor编辑器。把页面结构及配色等使用自然语言进行描述，然后不满意的地方可以再次调整直到满意。截图中是cursor帮我实现的table组件封装。当然我也有实现业务上的页面，代码就不截图了。编码我还会配合使用vscode插件 通义灵码 。当我在已完成的页面中添加或者修改功能，我会在相应位置写个注释，通义灵码就帮我实现了。 不得不说，这一套流程下来，效率提高了不止10倍，而且我感触最深的是，真的不需要程序猿有很高的水平了，大概懂点就能完成整套设计+开发。 希望这些工具也能帮到大家。总结一下：PM使用gpt，UI设计使用creatie，编码使用cursor编辑器+通义灵码插件。

AI 对短剧来说可真是个神奇的东西。就拿创意来说，以前我们想短剧剧情得绞尽脑汁，现在有了智能编剧辅助，就好像有个聪明的小伙伴在旁边给你出主意。比如说，我之前和朋友试着搞一个校园短剧，本来卡在剧情发展上了，用了一些简单的 AI 编剧工具，它能给出好多我们想不到的方向，像把普通的校园比赛情节和神秘的校园传说结合起来，一下就有新感觉了。从角色塑造上，AI 能让角色更个性化。我们可以根据不同的设定让 AI 给出角色特点，比如一个搞笑的配角，AI 能给出他独特的口头禅、奇怪的小动作这些细节，让角色一下就活了。像我们有次塑造一个古灵精怪的小女孩角色，AI 建议给她设计一个喜欢模仿小动物动作的特点，这个小细节让这个角色超级可爱，观众都特别喜欢。场景自动生成也很棒。以前我们设计场景得找好多资料，还得考虑成本和可实现性。有了 AI，它能快速生成各种场景，科幻的、古代的、奇幻的都有。我们做一个古代短剧片段的时候，AI 生成的一个古代夜市场景，灯火辉煌、人来人往，还有各种小摊贩，细节满满，给我们省了好多事。在发展方面，有了 AI，能大大提高短剧制作速度。以前可能几个月才能搞出一个短剧，现在时间能缩短不少。而且能尝试更多类型的短剧，满足不同观众口味。以前不敢轻易尝试的复杂题材，比如科幻悬疑类，现在可以借助 AI 实现了。这就会吸引更多观众来看短剧，让短剧市场越来越大。而且制作成本也能降一些，一些小团队也有机会做出高质量的短剧啦。

用大模型要谨慎啊。第一呢，得自己心里有谱儿。咱不能它说啥就信啥。就像我上次，想知道哪个牌子的手机性价比高，大模型给推荐了几个，可我没马上信。我去问了身边用那些手机的朋友，还去手机店实际体验了下。咱得把大模型当参考，不能全依赖它。而且咱得有那种怀疑精神，要是它说得太绝对，咱就得琢磨琢磨。再就是，用大模型的时候，要是它给的数据或者说法，咱不太懂，那就得查查别的资料。比如我有回查历史事件，大模型说了个时间和我以前在书上看的不太一样，我就去图书馆找了相关的史书核对。还有哦，要是大模型给出的信息涉及到钱啊、健康这些重要事儿，可别轻易就按它说的做。像投资理财，大模型推荐了几个产品，我就去咨询了专业的理财顾问，毕竟这事儿可不能马虎。对于大模型本身呢，相关部门得加大监管力度，让开发它的人把好关，别让那些不靠谱的信息在里面乱窜。咱用户自己也得长点心眼儿，这样才能少被虚假信息坑。

一、关于云计算的进化方向 （一）向高性能计算方向发展在科研领域，比如天文学中对星系演化的模拟、气象学里对复杂气候模型的运算，以及生物学上对蛋白质结构的精准预测等，都需要超强的计算能力。云计算未来有望进一步提升其计算性能，通过优化硬件架构，如采用更先进的芯片技术（像量子芯片若能取得突破并应用到云计算基础设施中，将带来计算能力的巨大飞跃），以及改进软件算法来实现更快速、更精准的大规模数据运算，从而更好地满足这些对计算资源要求苛刻的科研场景需求。 我自己曾经参与过一个小型的环境科学研究项目，当时需要对一片区域多年的气象、土壤、植被等数据进行综合分析，以评估生态环境的变化趋势。我们租用了云计算服务来进行数据处理，但在处理一些复杂的模型运算时，还是遇到了计算速度不够快的问题，导致整个项目周期有所延长。所以我深切感受到云计算朝着高性能计算方向进化的重要性，它能极大地推动科研项目的进展。 （二）与边缘计算深度融合随着物联网设备的大量涌现，如智能家居系统中的各种传感器、智能工厂里的众多监测设备等，产生的数据量庞大且对实时性要求很高。云计算如果能与边缘计算深度融合，在靠近数据产生源的边缘端进行初步的数据处理和分析，筛选出有价值的关键数据再上传到云端进行进一步的深度处理，这样既能减轻云端的负担，又能保证数据处理的及时性。 就拿我家里的智能家居系统来说，之前有一次智能摄像头检测到异常动静后，要等好几秒才将警报信息推送到我的手机上，后来了解到是因为所有数据都要先上传到云端处理，再反馈回来，中间传输和处理的链路较长。如果云计算和边缘计算融合得更好，这种情况就能得到改善，在本地的边缘设备上先做一些简单判断，比如确认是否真的是异常情况而不是宠物误触发等，然后再按需把重要信息传给云端做更细致的分析和记录。（三）更加注重安全与隐私保护如今数据泄露事件频发，无论是个人用户的隐私数据还是企业的商业机密，一旦在云计算环境中出现安全问题，后果不堪设想。未来云计算必然会在安全机制上不断强化，比如采用更先进的加密技术，从数据的存储、传输到使用的各个环节都进行严格加密，确保只有授权用户才能访问和使用数据。同时，会建立更完善的身份认证体系，通过多因素认证等方式准确识别用户身份。 我曾经因为担心云存储中个人照片和重要文件的安全问题，犹豫了很久才决定使用某云盘服务。在使用过程中，也会时不时关注其是否有安全漏洞的相关报道。所以我认为云计算提供商只有不断提升安全和隐私保护水平，才能让更多用户放心地将数据存储和处理交给他们。 二、关于大模型和AI应用能否成为云服务商的第二增长曲线 （一）大模型和AI应用有潜力成为增长曲线大模型如GPT系列以及国内的众多优秀大模型，展现出了强大的语言处理和智能分析能力，它们的运行需要大量的计算资源和存储资源，而云服务商恰好可以提供这些基础设施支持。云服务商可以通过为大模型的训练、推理等环节提供定制化的云计算套餐，收取相应的费用，实现新的收入增长点。 以某知名云服务商为例，在一些AI初创企业训练自己的小模型时，该云服务商为其提供了包括高性能计算集群、海量存储等在内的一整套云计算解决方案，并且根据模型训练的不同阶段灵活调整资源配置，收取了可观的费用。随着大模型和AI应用市场的不断扩大，会有更多的企业和开发者有这样的需求，所以云服务商在这个领域是有很大的盈利空间的。 （二）也面临一些挑战大模型和AI应用领域竞争激烈，不仅有众多专业的AI研发公司，还有很多科技巨头纷纷涉足。云服务商要想在这个市场中分得一杯羹，需要不断提升自己的技术服务水平，比如能够提供更高效的分布式训练环境、更精准的资源调配等，才能吸引更多客户。 大模型和AI应用的合规性问题也不容忽视。随着监管的加强，对于模型输出内容的准确性、公正性以及数据来源的合法性等都有了更高的要求。云服务商在为相关客户提供服务时，需要协助客户确保其大模型和AI应用符合各项法规要求，否则可能面临法律风险，这也增加了业务开展的难度。 我曾经所在的一个小型AI项目团队，在选择云服务商时，就会综合考虑云服务商能否提供满足我们模型训练需求的资源，以及他们在应对合规问题上的态度和能力。如果云服务商在这些方面表现不佳，我们可能就会另寻他处。所以云服务商要想让大模型和AI应用成为真正的第二增长曲线，还需要克服不少困难。