首先要明确的时，“编码” 已经不重要了， 重要的是 工程思维、产品思维、架构思维。

AI 到底有哪些能力？ 我们怎么做 才能 走在风口上？ 或者说 软件工程10年工作的人 做哪些转变 才能 顺应 风口。

发现的问题：

一、现在大多数人 对AI的认识 层次不齐

1. 很多人不了解
2. 了解的人 认识不到AI的厉害
3. 少部分人认识到了AI的厉害，但是束手无策， 不知道做什么有收益
4. 很少的一部分人 已经做的不错了。

那我们是哪类人？ 应该做什么？？？

1. 选行业？
2. 用AI重塑， 真真切切解决 业务问题。

• 现在很多人

做哪些事？

1. AI 短视频

1. 整理下 核心的几个观点。 变成自己的

首先要明确的是，26年的AI一定是 信息革命的拐点、 他是很恐怖的一件事， AI真的很强。

以前电影里看到的画面，已经照进了现实。

那为什么很多人都感知不到呢？ 可以理解，正常情况，
因为 一项革新技术的到来 总会有一个过渡期

但AI的未来是毋庸置疑的， 它将革新所有行业。
那这里有哪些机会，我们应该做些什么呢？？

我将从一下几个方面介绍下， 不同人群的关注度不同。

对各行业的影响 以及如何应对？

各行业

1. 教育：

其实对AI来说， 我发现很多人 没有完全意识到 AI的影响力和冲击。

也有些人对AI还持有半信半疑的状态。

大家会觉得 很智能？ 会写代码？ 会写文章。 这些虽然准确，但其实也比较片面。

1. AI 强在哪？ 有哪些影响？ 对那些行业 影响比较大？

，生产力在某些场景是人工10倍甚至更多；业务强相关的老项目也必然不再无法解决的问题。

假期除了浪亲戚，我还深入体验了AI coding的强大，特别是试用了OpenClaw。虽然好玩，但目前的token消耗还是挺高的。不过，看到春晚的机器人表演，真的深切感受到具身智能的迅速发展。

AI的触角已经越来越广，覆盖了更多的场景。对于软件工程来说，coding和许多细分技巧已经不再是重点，重要的是设计：产品、项目管理、架构。现在，关键的能力是理解用户需求、敏锐的品味、快速的决策，以及建立品牌和信任。

这让我想起了18世纪的纺织业变革——从纺织工到纺织机。最初的机器生产出来的东西虽然粗糙、单一，但机器的迭代速度是指数级的，而且永不疲倦，边际成本几乎为零，日新月异。

从本质上讲，AI正在将“知识性劳动”工业化，打破了许多信息的壁垒，实现了知识的平权。未来，人类将需要在更高的决策层面、贴近业务的方向上去工作。

从本质上来说： AI在把“知识性劳动” 工业化。

也就是：
降低大家的学习成本、规模化的提升大家的认知能力。

• 或者一句话来说：抹平了很多信息差。 实现知识平权。

那这里有哪些机会和挑战，应该做什么才能 更贴合AI的发展。

会用AI。

比如：听说AI很厉害，但不知道到底厉害在哪里？

这个问题我也思考过， 之前的认识还是不是很准确。

后来总结了下：

我觉得AI的 能力上来说：

影响上来说：

从23年开始，

todo 收集 名人的说话， 自己总结的效率太低。

所以在new里 也实现下。