文｜刘诗雨
编辑｜孙静
01
AI开始「干活儿」
2022 年11 月30 日，ChatGPT上线，由此宣告了一个极速演进的AI时代的到来。
我们发现，历经三年发展，AI不光更加能说会道，还能懂「猪语」了。
养过猪的人都知道：猪也会emo。处于消极状态的猪，会表现出僵直、试图逃跑、频繁排便、耳朵向后贴等异常行为。更棘手的是，消极情绪会在猪群中迅速传染——一头猪的「不开心」，很快会演变成整个猪圈的群体性焦虑。
这并非无足轻重的小事，猪的情绪波动直接关联肉的品质，严重的还会损伤自身的免疫系统，成为非洲猪瘟这类致命病毒的靶心。
在大型养殖集团，这套风险逻辑早已被智能系统接管。通过智能饲喂、环控设备、养猪机器人以及AI猪病预测模型，一名饲养员照料上千头生猪也不是难题。
然而，先进技术在很多时候暗含门槛。对于广大中小养殖户而言，动辄数百万元的智能装备高不可攀。他们仍依靠最朴素的经验，日复一日地照料着「猪兄弟」，却可能在非洲猪瘟来袭时，眼睁睁看着几十、上百头生猪在几天内清零。
所幸，技术带来的效率壁垒，也有可能被更普惠的技术去填平。
在北京八百多公里外的一家养猪场，北京大学博士、郑州大学工学院副教授马竞和他的团队，基于百度飞桨平台开发出一套轻量化的视觉检测系统，通过视觉大模型可以不间断地分析猪群进食、离群、躺卧等行为，一旦某头猪出现「精神状态不对劲」，警报立即推送到养殖户的手机。
「飞桨把学习成本降得很低，配套的资源和课程都很丰富，零基础的学生都能很快上手。」马竞点出了技术普惠的关键。正因如此，他一个学力学出身的人，也能带着学生把AI做进产业里。
此前，他们团队已成功落地一套自动饲喂AI系统，不仅显著提升饲喂效率和猪群健康水平，并且成本仅为国外同类产品的一半。目前这套AI系统的销售额已超过2000万，覆盖全国9个城市的23个养殖场。
过去「用不起」智能装备的中小养殖户，第一次用上了「不敢想」的技术。
AI越来越「接地气儿」，大概是大模型飞速发展这三年间最令人兴奋的地方。当硅谷精英和投资人正在为AI市场是否有泡沫辩得不可开交，AI正以一种润物细无声的方式在中国的田间地头落地。
在社交平台上，在媒体报道中，在AI公司的官网上，AI渗透的场景五花八门。在得知村里一名月收入700块钱的环卫阿姨因为看短剧「稀里糊涂」被扣了400块钱， 河南鹤壁三家村95后「网红村官」张桂芳利用百度文库GenFlow，几分钟便做了一整套完整的手机反诈宣讲材料——除了PPT、宣传海报，GenFlow还贴心附上了一份专门针对老年人的防骗题库。
「通知你中奖了，要你先汇款，怎么办……」第二天下午，对着出现在反诈课堂的十几位老人，张桂芳开始了现场测验。她对村里老人的叮嘱语重心长：「你们挣钱不容易，都要给自己的钱袋子好好捂住，对不对？」
那条视频获得了2万多点赞，评论区有网友在说，「AI如果能用在这种地方，真的是帮了大忙了」。
▲视频下方网友们的评论
网友的朴素观点与国内AI领航者们的看法遥相呼应。在2025百度世界大会上，百度创始人李彦宏提出：只有当AI被内化为一种原生的能力，才能真正在各行各业实现效果的涌现，进而引爆一场全面的生产力革命，让「智能红利」转化成「社会红利」。
「社会红利」势必是层次广泛的渗透。比如在学术研究的高地，AI也在重新定义「读书与思考」的边界——
当代科研人员几乎无人不困于「论文围城」：信息过载如潮水般涌来，关键文献被锁于高价付费墙后面，大量精力消耗在筛选、整理、排版等「学术体力活」中……在清华大学精仪系的实验室，博士生赵琦佳就在疲于应对这些体力活。
他主攻「多源信息融合定位建图算法」，目标是要在充满行人、车辆的动态场景中，实现机器的精准导航与定位。
「刚进入一个新领域时，最盼望的就是有一篇高质量综述引路，但这类文章往往可遇不可求。」赵琦佳说，过去，他必须逐篇啃读英文文献，靠关键词检索、人工筛选和手动标注来拼凑知识版图。
不久前，他把问题交给了百度学术的AI。输入「在动态场景下的视觉关系里程记」，AI便能理解其研究意图，自动生成领域背景、技术路线与研究前沿的分析。不仅如此，通过AI辅助阅读功能，原本需要数小时精读的一些外文文献，在几分钟内便被提炼出核心骨架。
三年前，我们向AI助手「提问」，震惊于它给出的个性化答案；如今，AI正逐步展现它完成「任务」的能力，悄无声息地替人们「干活儿」。
02
算力之外
AI还有一场「人情味」竞赛
今年8月，最强性能的GPT-5上线，但用户却不买单。
更理性的语调、更精准却冰冷的回答，被用户吐槽为「像答辩导师」般不近人情。相比之下，被强制淘汰的GPT-4o因保留着更多表情符号与温暖对白，反而成为被怀念的「白月光」。
OpenAI坦承「低估了用户对旧模型的情感依赖」，重新为Plus用户开放GPT-4o选项。
▲OpenAI 的首席产品官 Nick Turley 在某次采访中进行反思
这场风波的背后，其实揭示了一个新的技术命题：AI不再只是算力竞争，而是「懂人性」的竞赛。
AI正从生产力场景走入生活场景，从「提升效率」走向「提升感受」。
当现实世界中的人际连接变得稀薄，越来越多人转向那个永远在线、永远耐心的AI，分享日常、倾诉困扰、寻求建议帮助，甚至构建一段虚拟而稳定的情感联结，AI由此成了深层社会情绪的一种映照，一个出口。
以情感AI为例，据不完全统计，截至2025年7月，全球已有超过128款AI陪伴类应用上线，累计下载突破2.2亿次，用户支出超过2亿美元，同比增长超60%。北京大学甘怡群教授指出，情感AI在弥补老年人、社交焦虑者等人群的情感缺位方面，正发挥显著的「情感补偿」作用。
▲马斯克的xAI近期推出的「智能伴侣」AI形象
技术的温度，也成为下一代人机交互的核心命题之一。百度AI也在这场「情感转向」中展开布局：当用户在百度搜索上输入「我最近很累」这样的模糊表达时，系统不仅推送信息链接，还会推荐心理疏导内容。
AI也在许多人意想不到的地方跳脱出单纯的工具属性，让技术默默充当社会的温度计。2022年，武汉科技大学大一学生毛凡被确诊患有罕见的遗传性视神经萎缩，全球患病率仅约十万分之一。视力从模糊到几乎完全丧失，他不得不休学一年，回到贵州老家学习如何作为一名视障者生活。每次出门，他只能依靠朋友陪伴或不断求助路人，全程紧绷，生怕给人添麻烦。
一年后重返校园，他成了全校三万五千名师生中唯一的视障学生。出行依然是首要难题，所幸是在武汉，有时他会走出校门叫一辆萝卜快跑，漫无目的在十公里内转转。
由于他在萝卜快跑App上通过了无障碍认证，平台会指派最新的六代车来接送。从自动寻车、语音开门到到全程语音操作，无人驾驶让他找回了自在出行的松弛感。
▲萝卜快跑第六代量产无人车Apollo RT6
「同学约我去KTV，都让我叫车，就想坐这个萝卜快跑第六代无人车，座位宽敞、功能又多。」毛凡自我调侃的背后，是借技术再次融入群体的释然。
对于他来说，AI并非冰冷的算法，而是一种「被世界重新接纳」的方式。
而在甘肃临洮县，AI默默以另一种方式改善着人与外部世界的「关系」——两年前，当地还在头疼于如何减少年轻生命跳河自杀的机率。后来他们尝试跟百度智能云合作，利用多模态视频管理平台「一见」所部署的AI视频分析项目，尝试在人跳河前发出预警。
▲临洮水务中心和百度智能云合作的AI检测画面
到2025年8月，这套AI系统已救下21个年轻人的生命。
无论主动选择还是被动承受，当前AI对人们生活的影响比我们想象的更为纵深。
03
人机共处新课题：
内化AI能力
人们越来越离不开AI背后，是AI模型能力持续溢出带来的无限可能。
▲2025百度世界大会
从早期的「回答问题」进化到「解决问题」，AI模型正从以能力展示为主的「智能涌现」，迈向以落地效果为核心的「效果涌现」。
所以我们在当下会看到两条行业路径齐头并进：一条是持续探索智能上限的竞赛，谷歌、微软、OpenAI、百度等中美科技巨头，都在持续迭代大模型，向着多模态、世界模型等方向演进；另一条路径则是基于智能涌现迭代AI应用，让AI尽早大规模融入用户日常生活和办公。
百度在这方面属于「激进派」。去年的百度世界大会上，李彦宏就提出公司AI战略的主旨：百度不是要推出一个「超级应用」，而是要不断地帮助更多人、更多企业打造出数百万「超级有用」的应用。
这个定调其实隐含着一个预判：作为最强「平权器」，AI会改变每个人，从生产到生活，进而为整个社会创造更多价值。也就是说，人机共处将是长期趋势。
随着人与AI关系越发紧密，一个需要的新课题或许是内化AI能力。基于效果涌现的趋势，「会用AI」正成为一种新的识字能力。这不是简单的工具使用，而是人与技术共生时代的核心素养。当AI将过去只有专家或大企业才能拥有的能力，平等地赋予每一个普通人，一场深刻的「能力平权」正在发生。
▲李彦宏在2025年百度世界大会上阐述效果涌现的趋势
而百度想做的是成为AI时代的水电煤，成为能力平权的推动者。
所以外界会看到，百度构建了从昆仑芯算力集群到文心大模型、飞桨开发平台再到应用的全栈布局，系统性地将先进技术转化为低门槛的社会化能力。在百度搜索，自然对话即可获取精准信息；在秒搭平台，无代码构建应用成为现实；借助文库与网盘的GenFlow，每个人都能轻松生成绘本、整理笔记、管理知识。
从百度的行动可以看出，其AI应用涌现的愿景正在将每个需要它的人容纳在内。通过将复杂AI封装成「一句话生成PPT」「一句话创建应用」的极致简单，百度也在重新定义这个时代的「能力起跑线」，让残障人士、乡村儿童、老人等每一个曾被技术边缘化的群体，都能平等站上AI时代的起跑点。
从今年百度世界大会上的表态来看，百度还想让更多人都加入进来，让每一个个体都能通过内化AI能力，与社会共享时代红利。
在这场刚刚开始的智能革命中，重划能力起跑线，或许比争夺超级应用排名更具深远意义。
原文标题 : AI三年，分工表被彻底改写
（来源：维科网）
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