本文探讨了AI大模型在个人和企业层面的应用，指出AI已普遍用于识别植物、写报告、翻译等，但在职场场景普及率较低。AI擅长重复、标准化的文字类工作，但在涉及生命安全、实操落地等场景难以替代人类。建议人们积极学习使用AI以提高效率和拓展能力边界。

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一句话总结：都说AI能像互联网一样，把每个行业都重塑一遍，实际上也确实有可能，但没有想象那么简单。

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前几期说了人工智能的底层逻辑——三层结构、芯片、大模型、商业模式。

今天回答一个很实际的问题：大模型****到底能干啥？

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如果你只看新闻，会觉得人工智能已经无处不在了：

• 手机里的豆包，能帮我们识别某种植物，能帮我们出旅游攻略，回答问题
• 电脑里的小龙虾，能帮我们写报告、做表格
• 自动驾驶的消息
• 大模型的融资新闻

但事实是什么样呢，AI能帮我们干啥？已经进入到我们的生活和工作中了吗？会替代我们吗？

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先说个人层面：已经很普遍

中国使用生成式AI的网民已经超过6亿，渗透率超过42.8%。我们身边朋友里，用过各种AI工具的应该不少。

但大多数人都把AI当成智能搜索工具使用，典型例子就是身边家人朋友用豆包识别某种植物来给孩子科普，如果真要付费使用是不愿意的。所以，对于个人来说，普通老百姓在非职场场景使用AI需要被持续的教育。

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再说企业层面：普及程度分场景

通用基础场景

文案写作、知识问答、翻译&多语言沟通的使用频率和可用度最高。

现在你看的公众号几乎都有AI痕迹，包括本文，我也会用AI帮我润色措辞。翻译就更不用说了，身边的翻译朋友们都是先用AI翻译一遍，再手工调整。

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企业办公&行政人事场景

写周报、月报、会议纪要、邮件，AI是提高工作效率的好帮手，大家可以用一下，飞书里部署小龙虾，能帮我们干不少事。

人事工作，可以根据岗位JD筛选简历、写招聘文案、解读制度，员工成本分析等。

想象一个简单的场景，刚入职时公司里的各种制度文件看的晕头转向，把制度文件都喂给AI，有什么疑问直接问AI即可：年假怎么算的，出差租车怎么报。

财务基础工作，和刚才的人事工作一样，是不是每次财务制度更新都要培训，员工们听的不认真，结果报销不明白还找来问，交给AI能解放财务同事。

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互联网&新媒体&运营场景

批量写回复话术、写活动策划、生成宣传海报、自动回复用户。

写基础代码、解释代码、生成脚本这些基本或简单的操作，可以用AI实现。

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教育&学习场景

课外辅导、作业答疑、知识点梳理，定制化的针对不同的学生制定学习计划，帮助梳理知识点，讲解错题，是孩子学习的好帮手。

成人自学考证，同样可以帮我们制定学习计划、梳理思维导图、模拟提问等等。

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工业、新能源**、电力场景**

工业场景里能够通过视频观察、分析产品和设备的缺陷，物流机器人通过视频感知前方障碍。

新能源场景中，分析电站发电情况，给出预警和整体运行情况跟踪；预测风光发电功率，给出调度策略。储能场景中实时管理电池健康情况。电力市场化交易中，优化交易策略。

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医疗&法律&金融场景

行业研究、赛道分析，整理行业数据、汇总所需的各种信息，比自己找方便很多。

金融风控场景中，用大模型对借贷人进行行为、交易记录和社交数据分析，结合传统征信分析。

医疗场景中，帮助医生识别报告、影像，讲解常见病原理，给出基础护理建议。

法律场景中，协助生成合同模板，解读法律条文，梳理纠纷逻辑，写起诉状初稿，文字性工作现在是AI擅长的。

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接下来说大家最关心的问题，AI会替代我们吗？

我们先总结一下上面的内容：

AI能独立完成差不多的工场景：

重复、标准化、文字类、无高风险、无强人类情感和实操的工作。

再看那些需要人机协作的场景：

行业经验+基础文字结合的工作。

最后看那些AI落地极难的场景：

涉及生命安全、合规风险、实操落地、人情博弈、深度共情、线下物理操作的工作。

看到这里，大家觉得AI会替代我们吗？我觉得短期不会，长期有可能。所以我们多用AI提高效率和边界，到时我们和我们熟练使用AI的能力才能被保留下来。

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最后唠两句

为什么AI大模型成为越来越多程序员转行就业、升职加薪的首选

很简单，这些岗位缺人且高薪

智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200% ，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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