一方面，我想写这篇文章给大家科普一下人工智能的应用；另一方面，我想给大家科普一下人工智能的应用。但更直接的原因是，前几天，几位国企、事业单位的同学有些不安地问我：“现在到处都在讲AI，但我们根本不了解，我们是不是？”我们会被人工智能淘汰吗？后来我去台北市参加电脑展，发现很多台北市民都在问类似的问题，我觉得是时候说几句话了。
其实，这种“大众级AI焦虑”由来已久。如今，各家科技公司都宣称自己有AI，互联网键盘侠们每天都在喊着AI革命已经到来，但在“更宏观的层面”和“与人工智能联系并不那么紧密的真正主流人群中”网络世界”，尤其是对于那些“大部分时间都在三件套Office办公，技术含量最高的工作就是用PS处理图片”的人来说，此时此刻，还存在着“认知距离”。 “人工智能和他们之间。
这样的群体其实才是真正的“主流工作组”，而且数量庞大。正是因为他们不太关注技术，但近年来却总是听到“AI革命即将到来”的说法，所以他们“感到更加恐慌”。 —— 毕竟现在连打字用的电脑都叫AI PC了。 “你不是还在打字吗？人工智能在哪里？或者你有什么我们不知道的事情吗？” ^__#
其实，人工智能和人工智能应用并没有大家想象的那么神秘和复杂！大多数人不需要担心“取代或淘汰谁”。只需记住三点：
首先，人工智能应用已经存在很长时间了。如今，“超级兴奋”是因为技术已经到了突破阶段，行业蓬勃发展，大家都在跃跃欲试。
许多年前，Photoshop中就引入了“一键更改”功能；四年前，Gigapixel AI出现，它可以将照片放大数倍，然后重塑图像细节。这些实际上都是人工智能的应用。简单来说：我们几乎每天接触到的AI语音、智能客服，都是基于“成熟的语音识别和自然语义理解技术”的AI应用。因此，AI应用由来已久，并不神秘。
十亿像素AI照片放大+细节重塑。 AI应用其实早在多年前就已经在图像处理领域开始流行。
那么，为什么现在有这么多人喊人工智能呢？原因并不复杂：一方面，计算机硬件（不限于个人电脑）技术突飞猛进，性能猛增，可以提供强大的计算能力；另一方面，微软、谷歌、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头拥有海量的硬件，拥有庞大的“计算云”，可以提供超超巨大的算力（即“云算力”），提供基于大数据的机器学习和深度学习的基础和基础（各个领域） 也许——当前各种前沿的人工智能应用都是基于大数据和深度学习的，并且可以在各种应用中实现“显着的效率或效果提升”字段。
而正是由于新一代人工智能应用在各行业取得了显著成效，迅速成为风险投资和舆论的中心，掀起投资和发展热潮。因此，现在只要是上市科技公司，无论是基于未来的竞争力考虑，还是商业考虑，都必须是“AI赋能”。 —— 宏观情况是这样的。
其次，AI应用是“改变项”和“加分项”，而不是“完全替代品”，所以大多数人不需要恐慌。
相信这是大家最关心的问题。这里我给大家举两个例子：
·电子商务的出现打破了传统的销售渠道等级制度，大量原本在各级渠道工作的人员失业。但同时，电子商务的兴起催生了大量的电商（门店），这也需要庞大的物流系统来支撑——个电商和物流，进而创造更多的就业岗位。
·熟食的兴起确实让很多小餐馆倒下了，但同时也创造了对外卖员的巨大需求。
AI应用也是如此，确实可能会颠覆一些行业。比如一些“动画原画师”就受到了影响。不过，动漫行业整体变得更加火爆，也催生了更多相关需求。新职业之一是“修改和改进人工智能创作的作品”。 —— 颠覆的同时，常常会出现新的需求。
从更宏观的角度来看，对于那些积极拥抱AI的人来说，AI其实是一个“典型的加分点”。例如，广告设计师可以利用文森图片和文森视频工具，创作出以前从未想过的更酷、甚至更高效的广告作品。
第三，不用担心“听不懂、跟不上”。大部分AI应用都会变得“哑巴样”。关键是你必须愿意主动学习。
这两年确实有很多AI术语，比如“深度学习、大模型、文生图、本地算力、云算力、边缘算力……”这些还只是“1.0版本”，而自媒体则用GPT，Gemini、Copilot、Midjourney、Stable Diffusion、Sora挂在嘴边。哪怕只是版本更新，也必须称得上“革命性”。从某种意义上说，这也加剧了公众层面对AI的焦虑。毕竟普通人能够理解和理解的并不多，而且国外的很多AI应用对于国内用户来说还是很难直接使用。
但事实上，只要稍微了解一下，就会发现各种AI工具都有国产的“替代品”。至于操作复杂的AI工具，比如稳定扩散文圣图，国内也有应用“做壳”，让操作万无一失，让更多人快速上手。因此，AI应用的关键实际上是用户“有一颗学习和使用AI的心”、“会积极寻找AI工具”，并利用AI（无论是基于本地还是云端算力）更加高效、高质量地完成工作或任务。
即使是“外行”，也能利用公共AI资源，在几分钟的学习中产生有效的创意，为真正的商业设计提供参考。 —— 关键是你要愿意主动学习。
由于AI应用涉及很多专业领域，限于篇幅，这里就不一一举例了。我只讲“最流行的级别，普通用户的日常办公领域”。
最简单的事情就是“改变你对网络搜索的看法”。比如说以前你用百度搜索的时候，广告很多，垃圾也很多。但当你向百度语言问答AI文心一言（又称文心大模型）提问时，你可以获得高度精细且相对准确的答案，而且无需任何广告。
国内其实有很多类似于文心一言（可以理解为语言问答AI）的大型语言模型。它们不仅可以总结和解答现有的知识，还可以帮助你做一些创意设计，比如设计团队建设活动的创意方案、儿童节亲子活动方案等。而且，有些语言模型还有自己的特色。重点，如百川模式，在医疗、诗歌创作领域更为突出；而KIMI则擅长撰写各种宣传稿件等“套路文章”，甚至自称会写论文。
各种语言大模型已经可以解决很多问题和想法了。
在文字输入领域，前面提到“语音和语义识别技术已经相当成熟”，因此普通用户可以通过安装《讯飞输入法》等软件来实现语音和文字输入，提高输入效率。
与此相关，现在有很多工具和网站可以将很长的语音文件（如会议录音等）识别并组织成文本，也相当实用。这些工具甚至可以将文本转换为逼真的人工智能语音或识别图片中的文本。
再比如，当你需要在短时间内查阅大量信息时，你可以使用文档阅读和总结工具或网站——来“喂它”Word、txt、PDF、 PPT（含英文文档），它可以为您快速阅读并总结，还可以针对文档中的各种细节提出更深入的问题。
在图形图像领域，普通办公、商业用户最常遇到的问题就是“所需的图片不够精确”，那么Gigapixel AI就是最简单、最实用的AI工具，可以快速改变图像图片尺寸放大至6 倍并使用AI 重新创建图片细节。
此外，如果您有较为复杂的图片特效处理需求，建议安装最新的Photoshop 2024并登录您的Adobe帐户。 PS中将会有一个“神经网络滤镜”套件，用它可以快速实现很多特殊的图片效果—— 从某种意义上来说，这将使用户更容易获得特定需求的图片。
Ps的神经网络滤镜效果之一：让人眼睛“转动”。神经网络滤波器也有很多功能，实现起来“零难度”。
如果“没有现有的图片，我需要创建一个特定的图片”（例如团队建设图片）怎么办？稳定扩散显然是最专业的助手，但确实不是普通用户能够应对的。这个时候，你还是可以用文心一言，或者想办法连接微软的Copilot AI助手，它可以进行中文对话，并根据自然语义生成图片。
Copilot生成的图片质量相当高，商务办公完全没问题。
顺便说一句，如果你使用的办公套件是Office 365，在一定条件下，你还可以调用Copilot助手，它可以实现很多功能。这个就留给大家去研究和发现了。
上面介绍的AI可以被大多数用户轻松使用，非常实用。你不需要关心它底层的英文名称，它使用什么技术，或者它是什么大型号。还是那句话：关键是要有主动性去学习和使用AI^___^。
那么，大家热捧的“AI PC”是什么？有技术含量吗？
个人电脑（PC）大家都很熟悉。如果你能读到这篇文章，说明你或多或少关心一些计算机相关的信息。 2024年，整个计算机硬件圈，包括上游处理器厂商和PC厂商，都在力推AI PC的概念。那么，这是什么？没有AI PC，我就不能得到AI吗？
很明显不是！相反，我之前介绍的大部分AI应用都是基于云计算能力，对个人计算机硬件没有要求。
那么，正如之前所说，AI PC只是基于公司股价的炒作？
不不不！目前AI PC的定义主要是指笔记本电脑，有其实际意图和技术支持。例如，通过改变处理器结构设计（引入NPU，神经网络处理单元），提升PC的AI本地计算能力，同时降低功耗，保证不妥协的电池寿命（传统AI计算几乎全部依靠GPU完成，但置于在NPU上降低低负载AI应用的功耗）。
这还不是全部。处理器制造商正在不断提高NPU和集成显卡（iGPU）的AI计算能力。例如，刚刚发布的英特尔Lunar Lake移动处理器整体AI算力将提升至120 TOPS（每秒120万亿次运算），其中NPU算力大幅提升至48 TOPS，这意味着集成显卡的轻薄笔记本也会有不错的本地AI算力——因为本地AI算力也是不可或缺的，至少在没有网络的情况下也能运行，而且私有数据也比较安全！
另外，正如我提出的，“更重要的是要有一颗主动学习和使用AI工具的心”。 ——AI PC概念的推出不仅仅是技术和计算能力。更大的意义在于产业。我们希望通过AI PC的概念，能够唤醒和激发大家对AI应用的关注和“普遍使用”。这种关注和普遍使用反过来会刺激AI应用的快速发展、不断丰富和完善，进而刺激大家。对新硬件的需求形成了“前向循环”。
而且，虽然“AI PC”只是一个简单的术语，但实际上是一个“相当宏大的工程”，复杂而艰巨，目前正处于“刚刚开始”阶段。这是什么意思？我给你举个例子你就会明白：
如今，大量公司都在各个领域致力于大规模语言模型AI工具的开发，其中很多甚至是重叠和竞争的。那么还有很多明显的问题，比如：1、这些企业如何定位自己？您向用户推荐哪些人工智能工具？第二，这些公司如何盈利？第三，用户如何以最低的成本、最高效的方式知道哪一款好用、哪一款不好用？
说到AI PC的“载体”，解决第一、二个问题最直接有效的方式当然是“预装在笔记本电脑上，与PC厂商协商分成或付费”。 ”但PC厂商屈指可数，不敢盲目大量安装——，毕竟会占用硬盘空间。用户会同意吗？如果体验不好，那还不允许用户闹事吗？执行此操作时应非常谨慎。
看到这里，相信大家都明白了推广AI PC的复杂性，这超出了技术和硬件性能的范畴。理想情况下，必须有人介入并带头！好消息是，英特尔似乎愿意再次当“老大哥”。从我持续关注和了解的情况来看，不仅仅是寻求与全球的（AI）软件厂商合作做“双向优化”，我们也在帮助这些AI应用厂商，特别是本土的AI应用供应商，设计盈利模式并主导与PC 制造商的合作。现在，首批搭载酷睿Ultra处理器、集成本土化AI应用的笔记本产品已经上市，大家可以购买试用！当然，正如我之前所说，是否搭载本地AI应用并不是关键。关键是你有一颗积极拥抱AI的心！ ^__^
好了，文章就到这里！简单总结一下：
·首先不要有AI焦虑！人工智能确实有用，而且会变得越来越简单易用。关键是大家要有一颗学习和使用AI的心！
·其次，AI PC将逐步改变大家的使用习惯，从最基本的办公、日常应用层面到最普通的用户，开启AI应用的加速普及进程。
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