一场为期三个月的火车环游中国之旅，如何成为AI应用的实战演练场？本文将揭秘AI在旅行规划、内容创作与智能体开发中的惊人表现，从10%预算误差的精准行程，到150万用户的智能体服务，再到国内外AI生态的深度对比，带你见证AI如何重塑个人生产力与行业格局。

我从9月中旬开始火车环游中国，到12月中旬结束，已经差不多3个月没有更新文章。

但11月中旬在西安做过一次分享，现在在本文中把内容整理一下，如有不对之处，还望指正，我也在不断学习中。

将从以下四个方面展开分享：

1. 个人AI实操经验：分享我运用AI工具进行旅行规划、内容创作与智能体（Agent）搭建的具体案例。
2. 国内外AI产品观察：对比分析当前AI产品的发展现状与特点。
3. AI发展趋势猜想：探讨技术演进方向及其可能带来的社会影响。
4. 个人的应对策略：面对AI时代的到来，我们应如何思考和行动。

一、个人AI实操经验分享

1. AI辅助长途旅行规划

我目前正在进行一场坐火车环游中国的旅行。最初，我使用腾讯元宝AI助手规划了一次自行车全国旅行，并生成了详细的装备清单。然而，在实际骑行两天后，由于体力原因及广州的台风天气，我放弃了该方案。

随后，我转向让AI规划火车旅行方案。我向“腾讯元宝”提出了新的需求：

• 旅行偏好：关注经济发达、产业特色明显的地区。
• 交通工具：明确以火车为主。
• 规划细节：要求每日行程具有足够的颗粒度，并最终提供费用预算。

AI生成的完整方案涵盖了以下细节：

行程总览：广州出发，经沿海、山东、东北、陕西山西、新疆，最终返回四川。

每日详情：包括行程区间、距离、交通时间、当日详细安排、考察重点、住宿地、以及交通、门票、食宿等分项与总计费用。

实践验证：我对比了AI生成的预算与实际支出（9月与10月数据），发现两者偏差均在10%以内，说明当前大模型在复杂规划任务上已具备很高的实用性和参考价值。

2. 从旅行规划延伸到内容创作

基于AI生成的旅行方案，我进一步探索其内容创作潜力。

书籍框架搭建：我要求AI根据旅行路线，为我规划一本旅行书的框架。AI迅速给出了包括书名、副标题、序章及各章节（如东南、华北、东北、西北、西南地区）的详细大纲，并针对每个重点城市建议了写作切入点。

自媒体账号策划：我请AI为旅行记录设计一个自媒体账号的运营方案。它基于市场营销的4P原则，输出了包括品牌定位、名称、Slogan（如“Go Go Go出发了”）、简介、内容方向、平台选择、发布节奏与频率在内的完整方案。

3. 智能体（Agent）的开发与实践

我在国内外主流AI平台上有大量的智能体搭建实践经验。

开发规模：仅在腾讯元宝上就搭建了约300个智能体。

核心逻辑：高质量的智能体需要一套结构化的设计框架，包括：头像、角色设定、基础与延伸配置、参考案例等。这能确保智能体与用户的交互更立体、感情更饱满、考虑更周全。

应用效果：我开发的一些智能体（如珠宝、两性情感、机票、旅游等领域）在各大平台累计服务用户已超150万，对话量巨大。

4. 使用AI的核心感受

• 效率的极致压缩：规划一场全国性的火车旅行，传统方式可能需要数天时间收集资料、安排行程，而借助AI，仅需2-3小时即可获得详尽方案。
• 专业门槛的抹平：AI极大地拉平了多数行业的知识门槛。越是公开、易获取的知识领域，AI的赋能效果越明显。这让我能够快速切入无人机、口腔等陌生领域，开发相应的智能体。
• 持续工作与进化：一旦创建，AI智能体可以7×24小时不间断工作，并能随着底层大模型的迭代而持续提升能力。

二、国内外AI产品观察

1. 技术能力布局

• 基础能力（语言、图片、视频、语音）：已成为国内外大厂及科技巨头的标配。
• 搜索整合：搜索与大模型天生契合。AI能在几秒内调用上百个信息源进行分析。国内外搜索公司及新兴力量（如Kimi）都在强化此方向。
• 延伸能力：从基础能力衍生出的情绪识别、表情识别、图片精修、商品图生成、宣传视频制作、数字人、智能客服等技术，大厂均已布局，同时涌现出像“美图”这样的垂直领域强者。

2. 应用与解决方案

行业渗透：

• 智能客服：已广泛应用（如京东平台，需多次要求才转人工）。
• 商品推荐：京东、美团等平台的对话式推荐。
• 解决方案：营销方案、医疗辅助、办公套件等领域均有成熟产品。
• 垂类产品：音乐、游戏等领域也有大量创新。

3. 智能体（Agent）生态对比

• 国内：模式丰富，包括提示词、工作流、多智能体协作、插件等多种形式。
• 国外：以提示词为主，工作流和插件生态相对国内较为简单。

4. 产品交付与商业变现

产品交付：国内在应用层和用户体验上目前做得更好。例如，OpenAI的GPT商店直到去年7月才推出，生态仍处早期。

商业变现：

• 国内：模式多样，包括Token付费、订阅、线索售卖、商品售卖、广告联盟、知识付费、客服等。
• 国外：目前以订阅和商品销售为主，模式相对单一。

三、AI技术趋势猜想

1. 技术演进路径

回顾历史，从1950年代的构想，到2017年Transformer架构奠定基础，再到2022年底ChatGPT-3.5引发质变，AI进入大众视野。目前正处于关键发展阶段：

• 多模态：仍在发展中，未完全成熟。
• 具身智能：让AI与物理世界交互（如机器人），目前重点在解决基础运动控制（如行走、平衡），相当于在构建“小脑”，与大模型的深度融合尚浅。
• 未来方向：最终将走向具身智能与大模型的紧密融合，并由世界模型驱动，向通用人工智能（AGI）演进。

2. 当前架构与未来形态

当前：用户与AI交互，AI调用工具、数据库完成任务。

演进：从单一模型处理所有问题，转向多智能体（Multi-Agent）协作。例如，一个“个人助理”Agent作为调度中心，将问题分类后，交由更专业的健身、租赁等垂直Agent处理，以提升效率、节省算力。

终极感知：AI的感知将不仅限于文字、语音、图片、视频，还将扩展到物理世界，通过温度、触觉、味觉、压力等传感器获取全方位数据，经各类模型处理，再反馈到数字或物理世界。

3. 商业落地逻辑

每一次技术革命都基于其核心特点找到切入点：

PC互联网：核心是信息联通与存储，从媒体、资讯、搜索起步，延伸至电商、在线娱乐。

移动互联网：核心是基于位置的服务（LBS），从社交、O2O起步，发展出移动支付、线上线下融合、万物互联。

AI大模型：核心是处理知识与内容。当前已从编程、创意等领域切入，正向着工作流优化、产品形态创新发展，未来必将与各产业深度融合，并进一步与物理世界结合。

竞争判断：对于绝大多数人和公司而言，机会在于应用层的创新，而非投入巨大的基础大模型研发。

四、社会影响与个人应对

1. 对就业的潜在影响

技术革命总会重塑就业结构。智能革命的特点是从自动化走向智能化，从替代体力劳动转向替代需要经验和判断的认知劳动。一些岗位已受到影响：

明显影响：电话客服、基础程序员、风控专员、线上运营、卡车司机、演员等。

2. AGI（通用人工智能）面临的约束

尽管发展迅速，但AGI的实现仍面临多重硬约束，这为我们留下了应对时间：

• 模型规模：当前顶级大模型参数在万亿级别，而人脑神经连接规模在百万亿到千万亿级，仍有数量级差距。
• 能源供应：AI算力消耗巨大，能源基础设施建设（如核电站需十几年周期）是长期瓶颈。
• 芯片性能：需持续提升算力、产能，并大幅降低能耗（当前AI芯片能耗远高于人脑）。
• 传感器与具身智能：要实现AGI，需从环境持续学习，这依赖更微型、多样的传感器（MEMS技术），以及与物理世界安全、灵活交互的躯体，这些都需要时间发展。

3. 个人的策略与选择

赛道选择：

• 基础模型：仅极少数公司有能力涉足。
• 行业模型：对多数公司而言，微调大模型的成本和门槛也很高。
• 应用开发：这是最广阔的天地。基于现有大模型，结合行业专家知识，开发解决实际问题的应用，是主流方向。

核心建议：深化与真实世界的链接

我们对真实世界的认知本就有限，而能被数字化、用于训练AI的知识则更少。因此，人的核心优势在于身处真实世界。我们应更深入行业，更理解人性，在实际场景中发现问题、创造价值，这将是人类区别于和领先于AI的关键所在。