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点点金，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：
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。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。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。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：
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生成的旅行方案点点金，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。
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。
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：
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。
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