AI时代已来，普通人如何抓住机遇？成为AI“驾驭者”，跨学科融合，构建核心竞争力是关键。
原文标题：智能范式跃迁：通用智能时代的格局、趋势与机遇 || 普通人如何把握AI革命的机会
原文作者：认识管理
冷月清谈：
本文作者谢浩从宏观视角分析了智能化时代的发展趋势，指出当前我们正经历一场“操作系统级”的AI革命。文章剖析了AI技术在重塑产业格局、科研范式以及个人工作方式上的深远影响，强调了AI技术带来的“技术平权”意义，使更多人能够以极低的成本享受个性化服务。同时，文章也提醒人们，未来最稀缺的是“能用AI改变行业的人”，而非简单的“懂AI的人”。文章鼓励普通人积极拥抱AI，成为AI的“驾驭者”，通过“AI+X”跨学科融合实现价值升级，并在情感连接、复杂决策等领域构建核心竞争力，从而在AI时代把握机遇，实现个人成长。
怜星夜思：
1、文章中提到AI正在重塑科研范式，那么对于非科研人员来说，AI又将如何影响他们的学习方式和知识获取？
2、文章中提到“AI化的产业”将是下一轮真正的赢家，那么对于传统企业来说，如何才能成功转型为“AI化的产业”？
3、文章中说要找到自己的“不可替代性”，那么在AI时代，你认为什么样的能力是最有价值的？
2、文章中提到“AI化的产业”将是下一轮真正的赢家，那么对于传统企业来说，如何才能成功转型为“AI化的产业”？
3、文章中说要找到自己的“不可替代性”，那么在AI时代，你认为什么样的能力是最有价值的？
原文内容
普通人的机遇在于成为AI“驾驭者”，通过“AI+X”跨学科融合实现价值升级，在情感连接、复杂决策等领域构建核心竞争力。
常识君|有话说
内容来源：本文摘编自谢浩在四川大学广州校友会二十周年庆典的分享内容。
作者简介：谢浩，中国科学院人工智能技术与产品专家，《AI大模型必知必会》作者。
今天我想跟在座的各位做一种互动式交流：在这一波浪潮里，我们该如何理解趋势、抓住机会、并做出自己的选择。
我们先把时间轴拉长一点：人类从农业社会进入工业革命，随后经历了数字化浪潮，进入信息化时代；而今天，我们正进入智能化时代。
就在这一波智能化里，我个人也有一些经历：我最早在世界 500 强企业做过很长时间一线研发；大约在 2016 年上一波 AI 浪潮中，我和团队也创立过一家公司。
2016 年那一波 AI，更多是“决策式 AI”或“感知式 AI”：它在企业里更像生产力工具。
那时涌现了大量能力，比如图像识别、人脸识别等，确实给我们带来很多便利，也出现了像 AlphaGo 这样的标志性突破——在单点能力上达到人类顶尖水平。但从“系统能力”来说，它仍然有明显局限。
而从 2022 年以来这一波以大模型为代表的浪潮，影响更深远：它对个人也好、对组织也好，都是更底层的社会性变革。
而这一轮 AI，我认为它更像一次全新的生产力变革，甚至可以说是“操作系统级”的革命。
为什么这么讲？很多企业、很多组织都在谈增长，会发现越来越难；大家也会说经济在下行，增长不像以前那么容易。
但在 AI 这波浪潮里，机会非常多。
我举一个小例子：前一段时间“豆包手机”的发布非常火。我在朋友圈看到不少朋友为了买到这部手机要加价，甚至要托人找渠道。
它的关键在于：把 AI 融入到了操作系统级别。
意味着什么？
意味着你只要跟手机说“帮我订票”，它就能替你去操作携程、去哪儿等应用，自动完成信息填写、下单、出票等流程。
那我们再想想：所有 App 都在讲打开率、讲流量经济。
如果 AI 可以绕过 App 的交互界面，直接“代你操作 App”，那 App 里的广告、流量、变现逻辑会不会被重构？
所以我们也看到市场上像腾讯这样的公司，很快就发布了策略，限制第三方“AI 代操作”进入微信等核心场景。未来类似的博弈会越来越多，而这恰恰是产业机会和新规则诞生的地方。
前段时间 OpenAI（以及整个行业）发布过一些面向大众应用的数据报告，其中一个特别重要的信号是：用户规模增长非常快，而且呈指数级扩张。
无论具体数字如何更新，趋势本身已经很明确——AI 正在成为一种“基础设施”。
在核心应用场景上，我们也能直观看到“技术平权”的意义。以前很多高端服务很贵：私人医生、私人教练、私人律师……
但 AI 出现之后，过去“一人一面”到“千人千面”的个性化服务，可以进一步进化为“对每个人都高度定制、并且成本极低”的服务形态。
换句话说，原本昂贵的能力，正在以更普惠的方式进入普通人的生活。
比如跑步训练计划：我自己偶尔运动，前段时间也跑了一个半马。
过去你要找教练、找训练体系，成本不低；现在你完全可以让 AI 帮你制定 3 个月或 6 个月的训练计划，你按计划执行，会发现整个过程清晰、可控，而且复盘也容易。
从人群角度看，AI 在不同群体里扮演不同角色。
年轻人可能用它探索世界、规划人生；中年人更多用它缓解压力、提高工作效率；高学历人群会把它当作“外脑”辅助决策；普通用户更多把它当作“外挂”解决日常问题。
所以我认为，这一轮 AI 革命的本质之一，是用极低成本去对抗生活与工作的不确定性，并带来“技术的民主化”。
再从科研角度看，AI 正在重塑科研范式。过去的研究路径大致经历了：经验驱动 → 实验验证 → 理论模型 → 数据驱动。
现在进入 AI 驱动的阶段，有人称为“第四范式”“第五范式”，或介于其间的阶段。
比如 AlphaFold 在蛋白质结构预测上的突破，已经在药物研发等领域显著压缩周期：过去可能要 10 年的过程，在部分环节可以缩短到几个月甚至更短，这是范式级的效率提升。
如果我们梳理这一波 AI 的发展脉络：
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2022 年前后，以 ChatGPT 这类大模型的破圈为标志，主要是对话、写作、编程助手等；
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到 2024 年底，推理能力更强的模型开始出现（包括 OpenAI 的推理系模型、以及国内一些推理模型的快速进展）。推理模型的意义在于：它更接近“模拟人的思考过程”，智能水平又发生一次跃升。现在的推理模型做数学、物理、信息学等竞赛题，已经能达到非常高的水平；
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进入 2025 年，很多人把它称为“智能体（Agent）的时代”。智能体的价值在于：它不只是回答问题，而是能把任务拆解、执行、反思、再执行，直到完成目标。
我会使用智能体处理了一些工作，它会把工作过程、思考链路、执行步骤都呈现出来。
当前比较现实的问题是：输出过程会比较“啰嗦”，消耗 token 较多。
但整体趋势很明确——只要你的工作能够被标准化、流程化，就有可能被智能体部分接管，从而把人从重复劳动中释放出来。
这也带来一个很大的变化：在“软件 3.0”的语境里，你把事情说清楚，系统就能帮你做。
过去 1.0 是“写规则”，2.0 是“学规律”，3.0 更像“讲需求、生成方案、自动执行”。
所以即便你不是专业程序员，也可以借助 AI 把一些工具、产品快速做出来——很多产品经理、运营同学已经在这样做。
再看产业层面，AI 正在改变企业生产力组织方式，带来新的产业格局。
很多投资机构也在强调：未来大量产业会建立在大模型与智能体之上，垂直行业应用将蓬勃发展。
真正的壁垒，往往不在“通用模型”，而在“垂直行业的应用与数据闭环”。
不同的人身处不同岗位、不同企业、不同赛道。个人拥有的行业知识、业务理解、场景经验，一旦与 AI 结合，就能极大提效，放大个人能力。
所以下一轮真正的赢家，未必是某一家 AI 公司，而是“AI 化的产业”——谁能最快把 AI 融入业务，谁就更可能赢。
讲到组织和个人的能力升级，我想强调一点：我们未来最稀缺的，可能不是“懂 AI 的人”，而是“能用 AI 改变一个行业的人”。
会出现很多新角色，比如既懂业务又懂 AI 的“前线部署/落地型人才”；比如大量代码由 AI 生成后，更需要能够快速定位问题、修复 bug、做工程化把关的人；再比如把科研成果做商业转化的人；以及跨学科融合的人才——AI 与医疗、教育、金融、制造的融合，往往会产生更大的乘数效应。
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从企业变革看：数字化正在迈向智能化，AI 会成为生产要素。
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对创业者来说：从技术驱动转到“场景为王”，关键在于痛点洞察与落地闭环。
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对管理者来说：从“管人”转向“人机协同”，角色会发生变化。
对职场白领来说：从“经验熟练”转向“驾驭工具与系统”，你要学会做指挥者、把关者。
我最近出版了一本新书《AI大模型必知必会：从工具思维到智能协同》，主要写给老师、学生和职场白领。
它想传递的核心其实很简单：任何事情，你都可以先问一问 AI。
因为在已有知识范围内，AI 的整合能力非常强；而在新知识、未知领域，仍然需要我们人去探索、去做判断与承担责任。
对管理者来说，AI 是一个非常强的“第二大脑”；对职场人来说，AI 是最强的“副驾驶”。
我们用第一性原理分析问题，只要有案例、有数据、有约束，AI 就能帮我们快速拆解、生成方案、对比权衡。
讲到个人生存法则：在 AI 时代，先找到你的“不可替代性”。
我们要用好 AI，成为 AI 的驾驭者：理解如何与 AI 高效交互；同时把自己的价值提升到更具人类特性的层面——创造力、判断力、责任承担、沟通共情、价值观选择，把难以胜任的事情用更好的方式普及化。
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发布人 |赵峥 责任编辑 |郑琳琳 部门领导 |宁姗
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