2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，立即点燃人工智能话题。为什么ChatGPT这次如此受欢迎，以及其他细分领域如机器学习、图像识别、OCR、图像搜索、神经网络、决策树、脑机接口、机器人辅助、机械臂、机器人、骨骼设备、自动驾驶？智能家居、智能推荐等一直都在和平发展？

一、人工智能发展简史与背景

在讨论人工智能之前，我们先了解一下它的历史和背景。 AI（人工智能）——人工智能。这一概念是达特茅斯学院一群人工智能领域的科学家、数学家和教育家于1956 年正式提出的。从此被大家所接受和推广。这些先驱者的代表包括约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·埃尔伍德·香农）。

在此之前，人工智能的构想已经有十多年了，最早可以追溯到1943 年神经生理学家W. S. McCulloch 和W. Pitts 的神经元模型。

20世纪60年代，人工智能迎来第一波浪潮。符号逻辑的发展是为了解决一些通用问题，自然语言处理和人机对话技术初步萌芽。其中，具有代表性的人物和事件包括：

Daniel Bobrow 于1964 年出版了《计算机问题解决系统的自然语言输入（Natural Language Input for a Computer Problem Solving System）》。

Joseph Weizenbaum 于1966 年出版了《任务型对话系统研究综述（ELIZA—A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine）》。

但由于这一时期的人工智能更注重底层逻辑和通用问题解决，大家对人工智能的热情逐渐消退，人工智能在过去十年也进入了“寒冬”。

20世纪70年代末至80年代迎来第二次人工智能浪潮。这一时期各种人工智能框架、理论和产品涌现，也标志着人工智能在细分领域开始蓬勃发展。其中，代表性人物和理论包括：

1975年，马文·明斯基提出了知识表示（Knowledge Representation）的明斯基框架，针对的是人们在理解某种情况或事件时的心理模型。

1976年，道格拉斯·布鲁斯·莱纳特（Douglas Bruce Lenat）发表了启发式搜索（Heristic Search）。

1976年，Randall Davis发表了《大规模知识库构建》，在知识系统和人机交互领域做出了开创性的贡献。

1982 年，David Marr 出版了《计算机视觉》。学习和计算让机器能够更好地理解图像环境，构建真正的智能视觉系统。

1979年7月，Hans Berliner开发了一个名为BKG 9.8的计算机程序，并赢得了蒙特卡洛世界双陆棋锦标赛冠军。

Judea Pearl提出了贝叶斯网络，可以模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理。其网络拓扑是有向无环图（DAG）。概率图形模型。

1986年，布鲁克斯发表了论文《移动机器人鲁棒分层控制系统》《基于行为的机器人》，标志着基于行为的机器人的诞生。它还使人工智能在两个概念上发生了变化：第一，智能不再是符号模型；第二，智能不再是符号模型。其次，智能不是从输入获得输出的计算过程。

此后经历了长达10年的稳定发展期。

2006年后进入第三次浪潮，与上一次浪潮最大的不同在于，这次是企业带头：

深度学习由Geoffrey Hinton 等人于2006 年提出。Sebastian Thrun 在Google 领导自动驾驶汽车项目；

IBM的Watson在2011年的《危险边缘》（Jeopardy）比赛中击败了人类并获得了冠军；

苹果于2011年推出了自然语言问答工具Siri；

2016年，谷歌旗下DeepMind公司推出的AlphaGo击败了围棋世界冠军李世石。

特斯拉的自动驾驶技术自2014年发布以来已逐渐成熟，FSD软硬件已达到Level 3和Level 4高度自动化水平。

可以说，这波人工智能浪潮的影响是前所未有的。

2022年，在经历全球经济低迷的疫情和经济下滑的影响时，互联网急需一剂强心剂来改变现状。 ChatGPT的横空出世，一夜之间点燃了人工智能的话题。这个大语言模型让大家真实感受到了AI带来的影响，从“弱智”到真正智能的转变。一时间资本蜂拥而至，进而让AI在互联网上的各行各业更加火爆。无论是出于资本的追求、对新技术的探索，还是出于对落后时代的恐惧，互联网公司纷纷这样做，除了ChatGPT 4.0版本的推出之外，还有很多。市场上已经出现了AI产品：

谷歌推出了Bard（现已更名为Gemini），Facebook开源了Llama模型，马斯克开源了Grok模型，百度文心一言也出现在中国，科大讯飞推出了天宫AI搜索，字节跳动的豆宝，阿里巴巴的统一钱文。

Vincent 图代表Midjourney、OpenAI DALL.E，生成视频代表Sora 视频生成、Gen-2 和跑道。

细分领域也有很多小模型，比如图像增强、去水印、图像抠图、音视频增强等。

还有很多基于小模型实现落地应用的聊天和文本生成应用。

AI的汹涌浪潮滚滚而来，当浪潮退去，洗礼后留下的AI应用才是真正的引领潮流的人。

二、产业AI的迅速发展

互联网行业的人都知道，一项技术一旦成熟，其垂直应用的窗口期只有两年。因此，人工智能火爆后，国内各大厂商纷纷入局，希望在两年的空窗期占据领先地位，阿里巴巴自然也在其中，其中就有一个典型的例子——钉钉。

2023年4月，钉钉宣布全面智能化。它将首先在B端发力，以大模型重塑所有产品。至此，钉钉不仅完成了B端业务功能的智能化。本次AI升级将向生态合作伙伴和客户开放智能基地（AI PaaS），用大模型帮助生态重做产品，推出基于AI PaaS的创新产品“数字化员工”，以及多种智能产品。产品。场景解决方案和智能行业解决方案。这标志着钉钉智能全面进入生态层。

To C 端，国家级工作应用钉钉个人版AI 将于2024 年1 月4 日开放，并持续升级。目前已推出图像理解、文档速读、工作流等产品能力，率先探索多模态。长文本和RPA技术在AI应用中的实现。

钉钉AI正式定义其功能和角色；

基于AIGC浪潮进入生产力和应用场景的最新判断：AI Agent是AI应用的最佳入口，钉钉将成为低门槛、高频、开放的AI智能助手平台。

其模型的主要能力是增强环境感知、增强记忆、增强推理和规划、增强行动系统。

由此，我们可以得出钉钉AI持续智能迭代发展的四个重要核心；

1、持续投入模型基础设施，不断优化提升智能，在众多模型中保持优势。

2、推进生态系统建设，打通智慧基地。三方AI落地应用也可以接入钉钉。在App上走红的妙芽相机已将自家产品同步到钉钉个人版中。

4.钉钉个人版。垂直领域的终点一定是每个人的需求。一方面，个人用户的规模是B用户无法比拟的。另一方面，AI助手更符合千人千面的需求。因此，钉钉此时推出个人用户。钉钉版本极其关键。可以猜测，如果尝试成功，钉钉个人版将在市场上独立。它的标杆是温心一言。作为国内第一个推出针对ChatGPT基准的产品，其目前的产品生态建设不容小觑。同时，在百度生态下的功能应用中也能看到AI的身影。搜索AI智能解答结果，图片搜索后对图片进行AI放大、去水印、扩展、部分替换、重画、相似绘制等。

钉钉对人工智能的全面、深入、彻底的应用，在中国乃至全球都是前所未有的。努力创造奇迹，大厂商先天的资源优势，以及这样的市场和技术趋势，我看好钉钉AI最终的成功。

三、钉钉AI助理深入使用后的总结与感受

我是一名产品经理，从事互联网工具产品开发。下面是基于我做过的一个“录屏”工具的项目，模拟了钉钉AI助手在我们作为产品经理接触一个新事物并实施的过程中能够给我们提供什么样的支持和帮助需求解决方案。主要围绕5个核心步骤：了解市场行业、了解基本原理、分析用户场景、分析提炼核心需求、编写需求文档。

市场行业了解：在助理市场中搜索关键字“市场研究”没有结果，于是我找到了相关的通用角色“产品经理助理”任务角色来帮助我了解市场。

问：互联网工具产品的发展现状

问：现在开发“屏幕录制”工具产品有市场机会吗？

可见，AI助手的回答确实可以提供一些核心内容和竞争对手，对于产品工作有很大的指导意义。但内容过于公式化、笼统，实际执行中仍需进一步细化。当然，它也可以使用AI助手来帮助您进一步处理。

了解基本技术原理：屏幕录制的技术原理有哪些？技术壁垒在哪里？

对于技术相关的回答，对于一个刚接触产品的产品经理来说已经足够了，但是对于一个有经验的产品经理来说就没什么用了。

用户场景分析：核心用户场景有哪些？

核心需求分析与提炼：用户需求的痛点是什么？

分析用户场景和需求痛点，给出的答案是所有问题中最让我满意的。它很快列出了互联网用户对该产品的需求。这个好的结果可能是我选择的互联网工具产品，在模型训练数据上有一定的优势。至于具体的核心痛点需求，还是需要根据自己的发展市场情况来选择方向。

需求文档编写：我在助理市场发现了更相关的角色“产品需求文档专家”，所以我就转向了它。

问题：我想设计一款录屏产品

问：请帮我写详细一点

这时候我发现给出的答案太不理想，需要的信息太多。对于一个新手产品经理来说，门槛太高，所以我又回到了钉钉AI助手。

问：写一份关于录屏产品的需求文档，尽可能详细

这时，这段长文的结果展示和完整的内容结构给了我深深的震撼。如果人工智能助理能够帮助新手产品经理提供这样的产品文档大纲，将会很有帮助。

值得一提的是，文章最后还提供了跳转钉钉文档的入口。您可以进一步完善和改进它。由此可以看出钉钉AI在工作场景和工具之间的联系，体现了其强大的集成能力。缺点是：会话会自动断开，有时会连接不上，并且会重复回答。当然，这些缺陷也不是被掩盖的。毕竟，Bug 是产品开发迭代过程中取得进步的根本驱动力。

我们来谈谈互动和体验。

用户使用产品的成本主要有三类：认知成本、视觉成本、行为成本；从难度上来说，这三种成本是认知成本、视觉成本和行为成本。

认知成本：钉钉AI助手团队版采用标题栏右侧显眼的图标作为入口。不难看出，钉钉对AI助手的重视，用户很容易注意到。进入钉钉AI助手。为了降低认知成本，钉钉AI提供了常用提示，让用户快速完成第一题试题。整个对话过程中还有持续的引导提示，保证使用顺利。

视觉成本：钉钉AI虽然支持多模态、长文本交互，但会考虑人们的共同习惯和对内容的理解。一方面，它会控制每次返回的长度和内容的准确性（自然也会有成本的考虑），另一方面，每次出现新的会话时，旧的会话都会被折叠起来，以帮助用户区分了划分的内容，整个界面风格也比较清爽。

行为成本：可以快速唤起钉钉AI助手，内容输入不仅可以是手机上的文字输入，还可以是语音输入。对助手市场中的用户进行角色分类，可以快速帮助用户找到自己想要的AI助手角色。在角色创建中，复杂的模型参数被浓缩、简化为简单的关键字段，让大家更轻松地打造出适合自己的专属助手。

总体来看，整个钉钉AI助手的产品体验还是比较不错的，可以感受到钉钉强大的产品力。

四、AI目前到底为我们带来了哪些价值

如果一个产品不能帮助用户解决一些核心问题，那么它就不可能是可持续的。新事物出现后，一些进来的用户会有尝鲜的心态。如果不能快速打造一个让用户记住产品的锚点，失去新鲜感的产品最终会被冷落。使用钉钉AI后，我感受到了以下价值。

降低成本，提高效率。对于B2B企业来说，最重要的是降低成本、提高效率。钉钉AI在各个领域的垂直应用，比如报表智能可视化、历史内容学习检索、内容汇总提取、智能客服等，确实可以帮助企业进一步降低成本。但不可忽视的是，让企业所有员工都学会使用最新的钉钉并接受这种工作方式也需要长期的适应和转型成本。为此，企业可能会面临整个员工的更换，这种不确定性是作为企业管理者必须要考虑的。

娱乐属性。钉钉AI助手确实变得更加智能，甚至可以创造出极其逼真、富有情感的虚拟人物对象。市场上相应垂直领域有很多应用，也取得了不错的效益。从这个角度来说，AI助手确实可以在娱乐领域大有作为。由于自身产品的定位，钉钉AI在团队版中会弱化相关属性，但在活动组织、对话组织以及一些周边场景中也能感受到其娱乐属性，但个人版钉钉AI将能够来大力发展。

帮助和支持。 AI助手缩短了人们对于一个新事物的认知成本，大大缩短了从传统的收集、理解各种资料到现在即时解答的时间。复杂的操作过程被语言对话指令所取代。收到正确的指令后，它可以帮助您在后台快速处理，例如快速订票、查看天气、规划路线等。

在工作流程中集成使用。钉钉AI融合垂直工作流程和服务支撑，已经可以帮助互联网从业者在日常工作的各个方面，比如会议纪要总结、周报撰写、数据分析可视化等，大幅提升个人工作效率。

五、AI发展的反思

任何事物的发展都会对社会、环境和周边事物产生影响和负面影响，人工智能的发展也不例外。近日，美国有新闻报道智能汽车上路，人们担心其工作被取代，还发生了砸毁自动驾驶汽车的恶性事件。从表面上看，这是人们对人工智能技术发展的焦虑的反应。

用户内心的安全感。 AI让信息获取变得太容易，让决策变得太顺利。对于我们大多数靠互联网发展起来的用户来说，这种简单性会造成一种不安全感，即使你给出的答案在各种情况下可能比我的更好。花时间和精力权衡利弊后，做出更好的决定。我可能还是会选择相信自己。因此，解决AI的准确性和时效性问题将是一个漫长的过程。

集中依赖。模型的部署是高度集中的。盘古、Siri、各种助手等传统线下模型迭代升级有限，其智能水平远不及高度中心化的模型。当我们严重依赖人工智能助手时，我们获取知识的能力就会下降。当AI设备损坏，或者在寒冷、偏远、深海等极端环境下，AI助手无法运行是我们最终的保证。同时，如果这个超级中枢大脑不能独立运作，没有网络、没有电的时候我们将如何面对？

能源限制。自然法则无法逃脱能量守恒定律。当AI解决我们的问题、提供服务的时候，自然会消耗更多的能源。大型模型的训练和运行会消耗大量的能量。一旦人工智能高度普及，能源消耗将呈指数级增长。尽管人类对能源的探索从未停止过，但自电发明以来，人类在能源的开发利用上尚未取得革命性的突破。可见，能源问题将随着人工智能的发展而随之而来。

道德和伦理。一些在现实中失意的人，在AI虚拟角色中找到了安慰、幸福和快乐，沉迷于虚拟物品，沉迷于虚拟世界。在这里，一切不如意的生活都已实现，人都会沉沦，这就是人性。进步还是伤害值得思考

六、总结：未来已来，你准备好了吗

钉钉AI对to B和to C的全力投入，以及它的实际应用，无可否认地让我们看到了AI Agent是什么样子。这种全方位的落地探索也是一次独特的探索。我看好钉钉AI能否站在AI落地应用浪潮的顶端。

正如哲学家、文化学者王东岳提出“补弱”，时代潮流汹涌澎湃，势不可挡。人工智能的运用是否恰当，是决定一个人能否跟上时代潮流的重要能力，最终将成为拉近人与人之间距离的重要因素。

无用阶级的到来，尤瓦尔·赫拉利在《未来简史：从智人到神人》（Homo Deus: A Brief History of Tomorrow）中提出了“无用阶级”的概念。随着科技尤其是人工智能和生物技术的快速发展，越来越多的传统工作可能会被机器取代，导致大量的人在经济上变得无用，即他们无法为经济体系贡献足够的生产力来维持自身。生计。在这种情况下，社会结构和人类身份可能会面临深刻的变化，很多人可能会发现自己属于一个新的“无用阶层”。此时此刻，AI让我们更加清晰地感受到这个时代正在来临。

用户评论

执妄

哎呀，这标题一看就挺刺激的。我挺好奇的，弱智到聪明这中间的转变到底是怎么回事？希望作者能给出一些靠谱的分析。

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古巷青灯

感觉这个标题有点危言耸听啊。不用阶层这个概念是不是太夸张了？希望作者能客观一些。

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。婞褔ｖīｐ

弱智到聪明，这跨度有点大啊。我个人觉得社会分层是正常现象，但不用阶层这个词是不是有点过分了？

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一纸愁肠。

深度剖析这个标题挺吸引人的，但我真想知道，这所谓的无用阶层到底是谁？

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男神大妈

这个标题让我想起了自己曾经的无知岁月，现在回想起来，还是挺感慨的。希望文章能让我有所启发。

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你很爱吃凉皮

不用阶层这个概念，感觉文章的深度会打折扣。社会问题不就是要正视吗？

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余温散尽ぺ

弱智到聪明的转变，听起来像是一个励志故事。但这个标题让我有点担心，是不是在暗示某些人注定无用？

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关于道别

深度剖析这个话题，真的很期待。社会问题总是复杂，希望作者能给出一些有见地的观点。

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?娘子汉

不用阶层这个词，是不是在暗示我们每个人都有可能成为无用之人？这让我有点恐慌。

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我家的爱豆是怪比i

弱智到聪明，这个转变过程一定很艰难。希望文章能让我看到更多的可能性。

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汐颜兮梦ヘ

深度剖析这个标题，我觉得作者肯定有很多独到见解。我是不是应该好好期待一下这篇文章呢？

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留我一人

这个标题让我想起了我小时候，那时候觉得自己就是那个“无用阶层”。现在回想起来，那段经历还挺宝贵的。

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苏樱凉

不用阶层这个词，感觉有点避重就轻。社会问题不就是要直面解决吗？希望作者能给出一些具体的建议。

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还未走i

深度剖析这个话题，我真的很期待。希望作者能从多个角度来分析这个问题，给我们带来一些新的思考。

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眉黛如画

弱智到聪明，这个转变过程一定伴随着很多挑战。希望文章能让我看到更多的希望。

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遗憾最汹涌

不用阶层这个概念，感觉文章可能会有些偏颇。希望作者能保持客观，不要过于片面。

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一生荒唐

深度剖析这个话题，我觉得作者一定有很多深刻的见解。我已经迫不及待想要阅读这篇文章了。

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Edinburgh°南空

弱智到聪明，这个转变过程一定很艰辛。希望文章能让我看到更多的坚持与勇气。

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