随笔：AI术语看不懂，要被时代淘汰的节奏？其实AI这事儿没那么复杂！

写这个随笔，一方面是想给大家做点AI应用的科普；但更直接的原因，是前几天几个在国企和事业单位的同学略有不安地问我：“现在到处都在说AI，但我们完全听不懂，是不是落伍了？会不会不久后我们就要被AI淘汰了？”然后我到台北市去参加电脑展，发现不少台北市民也在问类似问题。我感觉到，是时候说两句了。

其实这种“大众层面的AI焦虑情绪”由来已久。现在是个科技公司都说自己AI了，网络键盘侠更是天天在吼AI革命已经到来，但在“更宏观层面”，在“和网络世界接触得不那么紧密的真正主流人群”中，尤其是对那些“大部分时间就是Office三件套办公，最高技术含量的活儿就是Ps处理个图片”的个体而言，在目前这个时间点，AI于他们，还是“有认知距离的”。

而这种群体，其实才是真正的“主流工作群体”，数量庞大。也正因为他们对科技关注不多，但这些年又总听到“AI革命来了”的论调，所以“心里才更慌”——毕竟，现在连用来打字的电脑都叫AI PC了。“不还是打字吗？AI在哪儿啊？还是说你们掌握了什么我们不知道的东西？”^__#

■其实吧，AI和AI应用，没大家想的那么神秘和复杂！大部分人也无需担心“取代谁、淘汰谁”。记住三点就好：

■■第一，AI应用早有了，现在“超热闹”是因技术到了突破期，行业热潮，大家一拥而上而已。

多年前，Photoshop里引入了“一键换天”功能；四年前，Gigapixel AI出现，可将照片放大几倍，然后重塑图像细节——这些，其实都是AI应用。说得再简单点：现在咱们几乎每天都接触的AI语音、智能客服，也都是基于“语音识别和自然语义理解技术的成熟”而诞生的AI应用。所以，AI应用早就有了，并不神秘。

▲Gigapixel AI照片放大+细节重塑。AI应用其实很多年前就在图像处理领域普及开了。

那么，为啥现在铺天盖地又在喊AI呢？道理也不复杂：一方面，电脑硬件（不仅限于个人电脑范畴）技术突飞猛进，性能飙升，可提供强大的算力；另一方面，微软、谷歌、亚马逊、阿里、腾讯等互联网巨头拥有海量的硬件，拥有庞大的“计算云”，可提供超超超强的庞大算力（就是“云端算力”啦），为基于（各种不同领域的）大数据的机器学习、深度学习提供了基础和可能——而当下各种前沿AI应用，都是基于大数据和深度学习而来的，能在各种应用领域上实现“显著的效率或效果提升”。

而正因为新一代AI应用在各行业的效果显著，所以迅速成为风投和舆论的中心，掀起了投资、开发的热潮。所以啊，现在只要是个上市的科技公司，无论是基于未来竞争力层面考量，还是基于商业层面考量，都必须得“AI起来”——宏观情况就是这样。

■■第二，AI应用是“变革项”“加分项”，而不是“彻底的替代项”，所以大部分人不用慌。

相信大家最关心的就是这个点。这里我先举两个例：

·电商的出现打破了传统的销售渠道层级制，原本大量在各级渠道工作的人失业了。但同时，电商的崛起诞生了海量的电商（店铺），还需要庞大的物流体系来支撑——电商和物流，反而承载了更多的就业。

·预制菜的崛起的确弄垮了很多小餐馆，但同时诞生了庞大的外卖员需求。

AI应用也是如此，或许的确会颠覆一些产业，比如部分“动漫原画师”就受到了冲击。但，动漫产业整体更火了，诞生了更多相关需求，其中一种新职业是“修改和完善AI创作的作品”——在颠覆的同时，往往也会诞生新需求。

而从更宏观来说，对于积极拥抱AI的人而言，AI其实是“典型的加分项”，比如广告设计师可利用文生图、文生视频工具更高效地创作更多炫酷，甚至是以前想不到的广告作品。

■■第三，无需担心“看不懂、跟不上”，大部分AI应用都会走向“傻瓜化”，关键是你要有颗主动学习的心。

这两年AI术语的确很多，“深度学习、大模型、文生图、本地算力、云端算力、边缘算力……”这些都还只是“1.0版”，自媒体则天天把GPT、Gemini、Copilot、Midjourney、Stable Diffusion、Sora挂在嘴边，哪怕只是个版本更新，都言必称“革命性”。从某种意义上说，这也加剧了大众层面的AI焦虑——毕竟能听懂和弄懂的普通百姓不多，且不少国外的AI应用国内用户还难以直接使用。

但实际上，只要稍作了解，你就会发现，各种AI工具都有国内版本的“替代品”。而操作复杂的AI工具，比如Stable Diffusion文生图，也有国内应用“做壳”，来将操作傻瓜化，让更多人能快速上手。所以，AI应用的关键，其实是要用户“有一颗学习、利用AI的心”，“会主动去寻找AI工具”，利用AI（不管它是基于本地还是基于云端算力），来更高效、高质量地完成工作或任务。

▲即便是“门外汉”，利用公开的AI资源，几分钟学习下来就能诞生效果不错的创意，为真正的商业设计提供参考——关键是你要有主动学习的心。

由于AI应用涉及的专业领域较多，限于篇幅这里就不一一举例，只谈“最大众层面的、普通用户的日常办公领域”▼。

●最简单的就是“改变网页搜索的思维”，比如以往你用吉印通搜索，广告多，垃圾多。但当你向吉印通的语言问答AI文心一言（也叫文心大模型）提问时，就能收获没有任何广告的、高度提炼且相对准确的答案。

●而与文心一言类似的语言大模型（可理解为语言问答类AI）国内其实不少，它们不仅能进行既有知识的归纳和回答，也能帮你做一些创意设计，比如设计一套团建活动的创意方案、儿童节亲子活动的方案等。而且，有些语言大模型还有自己的侧重方向，比如百川大模型，在医疗和诗词创作领域更突出；而KIMI则擅长于撰写“套路文章”比如各种宣发稿件等，甚至号称可以写论文。

▲各种语言大模型已经能够解决很多问题和创意。

●在文字输入领域，前面提到了“语音和语义识别技术已相当成熟”，所以，普通用户可通过安装诸如《讯飞输入法》来实现语音文字输入，来提升输入效率。

●而与此相关的是，现在有很多工具和网站可将很长的语音文件（比如会议的录音等）识别并整理为文字，这也是相当实用的。甚至于，这些工具还能将文字转换为效果逼真的AI语音，或是识别图片中的文字。

●又比如，当你需要在短时间内查阅大量信息，可借助文档阅读归纳的工具或网站——你把Word、txt、PDF、PPT等文档（包含英文文档）“喂给它”，它就能快速阅读并进行归纳总结呈现给你，而你还可就文档中的各种细节更深入地提问了解▼。

●而在图形图像领域，普通办公和商业用户最常遇到的问题就是“某张需要的图片，精度却不够”，那么Gigapixel AI就是最简单实用的AI工具，可快速将图片尺寸放大至最多6倍，并通过AI重塑图片细节。

●另外，如果有更复杂的图片特效处理需求，推荐安装最新的Photoshop 2024并登录Adobe账号，Ps中就会多出“神经网络滤镜”套件，借助它，可快速实现很多特殊的画面效果——从某种意义上，这会让用户更容易得到特定需求的图片。

▲Ps的神经网络滤镜特效之一：让人像眼睛“转向”。神经网络滤镜还有很多功能，实现起来都是“零难度”。

●如果是“没有现成图片要创造特定的图片”（比如一张团建图片），怎么办呢？Stable Diffusion显然是最专业的助手，但它真不是普通用户能搞定的。这时你还是可以借助文心一言，或想办法连上微软的Copilot AI助手，中文对话，能根据自然语义生产图片。

▲利用Copilot生成的图片质量已经相当高，对于商业、办公来说完全OK。

另说一嘴，如果你用的办公套件是Office 365，在特定条件下，也能调用Copilot助手，能实现很多功能——这就留待大家自己去研究发现啦。

以上介绍的这些AI，大部分用户都能简单上手，而且很实用。你也无需关心它的底层是啥英文名，到底用的啥技术，啥大模型。还是那句话：关键是要有主动去学习和利用AI的心^___^。

■那么，大家都在吼的“AI PC”又是啥东西？有技术含量吗？

个人电脑（PC），大家都比较熟悉，你能看到这篇文章，多多少少也是关注一些电脑相关信息的。而2024年，整个电脑硬件圈儿，包含上游处理器厂商和PC厂商，都在力推AI PC这个概念，那，这又是个啥东西呢？没有AI PC，我就AI不起来吗？

显然不是！相反，我前面介绍的AI应用大部分是基于云端算力的，对个人电脑硬件没啥要求。

所以，AI PC也是像前面说的，只是基于公司股价考量的热炒？

不不不！AI PC定义目前主要是笔记本电脑，是有其实际意图和技术支撑的。比如说，通过对处理器结构设计的改变（引入NPU，神经网络处理单元），来提高PC的AI本地运算能力，同时又降低功耗，确保续航不妥协（传统的AI运算几乎都是靠GPU完成的，但放在NPU上，可降低低负载AI应用的功耗）。

而这还不是全部，处理器厂商还在继续提升NPU和集成显卡（iGPU）的AI算力，比如才公布的英特尔Lunar Lake移动处理器的整体AI算力将会提升到120 TOPS（每秒120万亿次操作），其中NPU算力就大幅提升到48 TOPS，也就是说：一台集成显卡轻薄本，也会具备不错的本地AI算力——因为本地AI算力也是不可或缺的，至少它可在没网时运行，而且私人数据相对安全！

另外，就像我提出的“更重要的是有一颗主动学习和利用AI工具的心”——AI PC概念的祭出，也不仅仅是技术和算力层面，更大的意义，在于业界希望通过AI PC这个概念，唤醒和激发大家对AI应用的关注和“普遍使用”，而这种关注和普遍使用，也会反过来刺激AI应用的快速发展、不断丰富和完善，进而再刺激大家对新硬件的需求，形成一个“正向循环”。

而且吧，别看“AI PC”就是个简单名词，但它实则还是个“相当宏大的工程”,复杂，且颇有难度，处于“才开始”阶段。啥意思呢？我举个例大家就明白了：

现在海量的公司都在搞各种领域的语言大模型AI工具，其中甚至有不少方向是重叠的有竞争关系的，那这就有好多显而易见的问题了，比如：一，这些公司怎么把自己的AI工具推荐给用户？二，这些公司如何盈利？三，用户怎么最低成本最高效率地知道哪个好用哪个不好用？

落实到AI PC这个“承载体”，第一第二个问题最直接有效的方式当然就是“笔记本电脑预装，和PC厂商谈分成或是付费使用”。可PC厂商就那么几家，而且他们也不敢瞎装一大堆——毕竟会占用硬盘空间，用户答不答应呢？如果体验还不好，那用户不得闹翻天？这可得相当谨慎。

看到这儿，相信大家已明白推进AI PC的复杂性了，这已超出了技术和硬件性能范畴。理想情况下，得“有人蹭头”，也就是得有人跳出来主导这事儿！而好消息是，英特尔貌似愿意再当“带头大哥”，从我持续关注和了解的情况来看，它不仅在寻求和全世界各地的（AI）软件厂商的合作，做“双向优化”，也在帮这些AI应用商尤其是本地AI应用商设计盈利模式，牵头与PC厂商的合作。而今，第一批搭载酷睿Ultra处理器，并集成了本地化AI应用的笔记本产品已经上市，大家可购买尝鲜！当然，还是那句话，搭不搭载本地AI应用不是关键，关键，是你有颗主动拥抱AI的心！^__^

■OK，随笔就写到这里！简单总结一下：

·首先，不要有什么AI焦虑！AI的确有用，且会越来越简单和好用，而关键是大家要有一颗学习和利用AI的心！

·其次，AI PC，将从最普通用户，从最基础的办公和日常应用层面逐渐改变大家的使用习惯，开启AI应用普及的加速进程。