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一个知名的休闲零食品牌负责人曾跟我吐槽：这个行业竞争巨大，哪怕是TOP5的品牌也不可能垄断市场，营销就成了一场长期的硬仗。但以前做营销是“将军的战争”，拼的是大型创意，一场高规格的发布会、一个重磅campaign，或者一支现象级TVC广告片，就能传遍天下。但随着营销场景变得越来越分散，现在变成打巷战。 每一个渠道，都是独立战场。线下门店、抖音、小红书、视频号、社交媒体、电商平台、直播带货，流量被无限拆分，消费者的圈层划分也越来越细致，营销活动每天每时每刻都在开展。品牌必须快速捕捉热点，再高效产出个性化的创意内容，来触达到不同渠道的多样化人群。而很多企业的内容产能，完全跟不上高频海量的推广需求。 每一个环节，都不能忽视。几十上百个SKU，每年都要推陈出新，前期产品研发数据洞察不精准，门店能容纳的SKU又有上限，缺乏数据来支撑科学选品，卖不出去就会变成库存积压。从销售预测、生产协同、供应链协同到库存管理，环环相扣。一旦内部脱节，总部对整体数据的掌握不够全面，无法形成统一的营销管理策略，不知道哪些营销内容、哪些运营动作是真正有效的。 每一次切换，都可能拖慢战局。过去，一个CRM、一个广告后台，就能支撑完整营销活动了。而随着营销巷战的复杂化，任务和工具也变得繁多，还分散在不同的平台上，市场洞察用A工具，内容生成靠B平台，客服外呼用C系统，切换费时费力，效率也大打折扣。 遍地开花的巷战式营销，成了"士兵的战争”，既考验单兵作战的经验与能力，还考验着士兵之间的配合是否高效。可现实中，公司又不可能无限增员，如何提高现有人员的营销战力呢? 前两天恰逢Baidu Create 2026大会，我在现场看到百度智能云发布了企业一站式AI营销应用Hogee，发现营销无需人海战术，靠智能体agent就能撒豆成兵。一支智能体军团，或许是AI时代的营销制胜之道。 可能有人会质疑，与人类营销专家的满分创意

五六年前，我们采访过一家北京的智慧养老院，给每个房间都配上了智能音箱，让AI陪老人聊天、报新闻、遥控IoT设备。今年回访，工作人员说，那些智能陪伴设备已经停用很久了。 不用就不用吧，2023年大语言模型、数字人、AI 音视频生成等新技术，又催生了新一批AI养老服务。比如2024 年下半年的AI代写回忆录风潮，能月入过万。 AI声纹复刻的风也吹到了养老界，子女念几句话，AI就能克隆出相似的声音，给老人问候、聊天、讲故事，还有刷屏社交媒体的老照片修复，用AI帮老人找回青春的容颜和岁月。 这些服务有一个共同特征，主打情感陪伴和慰藉。商业模式之所以能运转起来，靠的其实是后辈们的尽孝心理。消费的是老人，而买单的是年轻人。 AI为子女们提供了一种尽孝的新方式，可孝心真的能外包给AI吗？ 正如我们在养老院所看到的，AI陪聊是最早落地的智能养老服务之一，原因也很简单，语音合成技术早在大模型尚未出现的机器学习时代就比较成熟了。有了大模型，现在的AI陪聊机器人的能力进一步升级。 相比之前TTS技术的模板化对话，基于大模型的AI陪聊具备更长的记忆能力，能记住老人的生活习惯、兴趣爱好，音色表达上也更富情感，甚至会通过停顿、打嗝来模拟人味儿。如果还能复制子女、孙辈的声音陪老人聊天，那亲近感就更强烈了。 有多项科学研究证实，长期寂寞、缺乏情感互动的老人，会因为不说话而没有社交，没有社交则更不想说话，形成恶性循环，更容易抑郁，患认知障碍（如阿尔茨海默病）的风险比经常交流的老人高。所以，AI的24小时陪聊，主动引导老人开口说话，是一个很不错的倾诉出口，加上软硬件成本低廉，不会造成太大经济负担，所以教老人用AI陪聊，就成了很多常年在外的年轻人所追捧的新型年货。 除此之外，AI帮老人还原青春的服务也逐渐兴起，通过给老照片上色、修复，并借助AIGC视频生成技术让平面的照片动起来，让老人可以再次重温鲜活的青春岁月

智能体、词元、vibe coding、小龙虾、快乐小马，这些词轮番轰炸我们的脑海，带给我们一种深深的焦虑与窒息。似乎不抓紧学会新的AI概念，我们就会被技术甩飞，跟时代脱节，然而刚刚学会一个新的概念，更新的东西又火热出炉，新的焦虑也随之而来。 怎么才能治好这种“AI概念焦虑症”呢？有个办法，就是根本不去管它。因为大部分AI概念都是昙花一现。很快就会被竞品覆盖，或者干脆烟消云散。 有很多曾经叱咤风云的AI技术或者商业风口，现如今都处在没人提起、根本想不起来的状态里。AI的聚光灯只能打在范围非常有限的舞台上。而舞台之外，是连绵成片，一眼望不到头的废墟。 众多AI概念都曾经登上过神坛，迎接目光、鲜花或谩骂，但当它们跌下去的时候，却安静地一点声音都发不出。那么，今天还在神坛上的那些人和事，未来又何去何从呢？ 一起逛逛废墟吧。说不定这荒凉的景色，刚好能治愈我们的AI焦虑。 在2014年到2022年的深度学习时代，对抗生成网络（GAN）是计算机视觉方向绝对的顶流。 GAN的模型架构思路在于，它设置一个“生成器”和一个“判别器”来进行零和博弈对抗，从而训练模型进行超高精度的视觉素材生成。GAN刚出来的时候，效果简直惊为天人。AI生成的人脸第一次实现了以假乱真的程度，以这项技术为基础，甚至出现了风靡一时的DeepFake人脸造假产业。 当时的情况是，AI顶会全都在讨论GAN。投资人和创业者疯狂押注GAN技术，以及相应的AI图像、AI相机、AI换脸等赛道。感觉谁要是不懂GAN，那他就离被AI时代抛弃不远了。 GAN算是非常长寿的AI技术了。但当2022年大模型时代到来，其也不可避免遭遇了被取代的命运。2022年Stable Diffusion开源，以其为代表的扩散模型，在图像生成效果上全面领先于传统的GAN模型，并且不会出现GAN训练不稳定、容易崩溃、需要大量经验性技巧进行收敛等问题。 近乎摧

普华永道一项针对全球超1200家AI企业的调研数据显示：75%的AI经济价值，集中在20%的头部企业，行业鸿沟正在拉大。也就是说，80%的企业即使拿到了AI工具，也没有真正品尝到AI带来的红利。 向AI要结果、要价值，已然成为无数企业的主流共识。但怎么要？Create 2026百度AI开发者大会现场，我看到了许多带着难题，带着疑问，也带着兴奋在寻找答案的身影—— 国内的自媒体太卷了，有博主打算出海带货，把产品卖给外国人，大会演示了用数字人平台百度一镜做健身博主帕梅拉带货视频的AI创作案例，就吸引了不少现场观众。 还有不少小微创业者，平时一人身兼数职，忙得焦头烂额，又养不起一个真人团队，听说百度新推出的智能营销解决方案Hogee能一次雇佣客服、数据、运营等多个数字员工，来看看能不能为自己减负。 个人用户孙昱在超级个体论坛分享：小团队如何用秒哒拿下千万级订单，有不少观众前来围观取经。 热闹的大会现场，组成了我们这个时代的一个缩影，几乎所有企业、所有个体都怀揣着拥抱新技术的焦虑与期待。AI时代的自我进化，成了所有人与组织的必选项。 大会中，百度创始人李彦宏也提出了全新的“非共识”的判断：AI时代的“度量衡”DAA（日活智能体数）和AI时代进化论。 他认为， Token只代表成本，真正应该关注的是有多少Agent在给人类干活，并交付结果。而面对这样一个全新的生产力时代，我们该如何应对呢？智能体、人类个体、企业组织，三者都要自我进化。 结合在Create 2026百度AI开发者大会的所见所闻、所思所想，我们能看到一条日渐清晰的AI价值兑现之路。 1992年，诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁提出了内生增长理论的核心机制：创新是经济发展的永恒引擎，而创新来自企业的内在因素，就是对市场领先地位的追求。 今天来看，绝大多数企业积极投入AI，以此提升内在竞争力。但从近年来的反馈看，企业AI转型

随着大模型对话能力的跃升，AI已经深度介入我们的亲密关系。小到相亲画像勾勒、约会攻略撰写，大到争吵时的道歉信执笔、纪念日的惊喜策划…… 它像一位无孔不入的赛博军师，潜伏在每一部手机的对话框里。但让人意想不到的是，AI最“拿手”的活其实是劝分。 2026年，关于“AI劝分”的讨论已经随处可见。 打开社交媒体，无数年轻人晒出与ChatGPT或DeepSeek的聊天截图。在那些页面里，AI仿佛是一位精通心理学的“赛博判官”。它只需几秒钟，就能给吵闹的情侣下达判决书： 对方是NPD（自恋型人格障碍）！ 对方在对你进行“服从性测试”！ 你处在毒性关系里，快跑！ 一个魔幻的现实正在上演：我们在虚拟世界拼命寻找关于爱的答案，转过身却对现实中的爱人举起了算法裁定的刀。 生活中的小摩擦、小情绪被AI一解读，直接上纲上线到了人格缺陷的高度；分手短信也成了ChatGPT批量生成的标准模板。这时候，我们不禁要问： 这一届AI，为什么这么热衷于劝分？热衷于当分手大师的AI，劝分了多少情侣？ 为了探寻AI是如何从工具变成“劝分大师”的，我联系到了在结婚前不久被AI分手的芒果（化名），今年29岁，在上海一家广告公司做文案。 芒果和前夫李航（化名）是大学同学，从大学到工作，一直是朋友圈里的模范情侣。但这一切，在李航开始频繁使用某AI助手后，悄然崩塌。 “他是个程序员，以前话不多，吵架了也是闷葫芦。”芒果回忆道，“但大概去年开始，他突然变得特别能说，甚至开始分析我的心理问题”。 起初，芒果觉得这是好事，伴侣愿意沟通了。但渐渐地，她发现不对劲。 我们每次吵架，他就不说话了。过一会儿，给我发来一份几千字的文档，长篇大论地分析我们吵架的原因，还引用了弗洛姆《爱的艺术》，最后结论是：我的情绪不稳定源于原生家庭的不安全感，我可能是BPD（边缘性人格障碍）人格，而他需要保持边界感。 那篇文章末尾，甚至还有一份“情绪管理

我，是一个机器人。 如果把从概念之海里诞生的那一刻视为我的生日，我的年龄已经非常可观。 公元前1世纪，亚历山大港的希罗利用水力，发明了可以自己移动的雕像。周朝的偃师献上了能歌善舞的傀儡木偶“倡者”。从那时起，贤哲们不约而同编织起对“人造生命”的最初想象。他们幻想并等待着有一天我可以劳作、交谈、奔跑，只是他们不知道，这一等就是几千年。 进入20世纪，第二次工业革命给了机器人在物理意义上苏醒的契机。一百年里，无数人想要尝试打造一台真正意义上能够超越人类机能的机器人，但过程并不轻松。机器人的历史写满了屡战屡败，贴满了嘲讽与质疑。 终于在某个节点上，我开始借助AI大模型构建自己的大脑，开始借助智能终端产业积累的技术能力提升肉身，我开始成为科技产业跃迁与社会经济转型升级的交汇点。 2026年的一次马拉松，我第一次超越了人类的极限，也跑赢了那个古老幻想中的自己。一次又一次的失败，我始终没有放弃。 我想讲讲我的故事。这些故事，关乎一个机器人的自由与荣耀。 1942年，艾萨克·阿西莫夫提出了广为人知的“机器人三大定律”，旋即利用他的文学作品在西半球掀起了一股机器人狂潮。工业革命之后，我迎来了从科幻文化到现实世界的第一次苏醒。 二战之后，经济蓬勃复苏。机器人成为欧美等国攀爬科技树的关键支点。在那个电子计算机都还没有出现的年代，科学界与工业界已经着手打造用于生产力革命的机器人。1954 年，美国发明家乔治・德沃尔获得了世界上第一台可编程机器人的专利。1959 年，他与约瑟夫・恩格尔伯格合作，制造出世界上第一台工业机器人Unimate。这是一台重达两吨的钢铁巨兽，整体采用磁鼓程序控制。在当时，各界希望能够依靠它取代高危生产环境下的人工作业。 1961 年，Unimate机器人在通用汽车新泽西州工厂正式投入使用，负责抓取和搬运高温汽车铸件。这是人类历史上第一次让机器人从实验室走到了生产一线。 然而

城市数字化走到今天，我们似乎陷入了一种微妙的困局。 一面是技术狂飙。从DeepSeek大模型到OpenClaw等各类AI智能体的爆发，人工智能正以前所未有的速度渗透进城市治理、公共服务和产业升级的每一个环节。 另一面却是现实骨感。各地委办局各自为政的网络体系、海量视频接入带来的带宽爆炸、超算智算中心对毫秒级时延的极致要求……传统网络正在成为城市数字化“既快又稳”的最大短板。 与此同时，国家政策对城市数字化提出了更高要求。2024年发布的《关于深化智慧城市发展推进城市全域数字化转型的指导意见》，以及2025年的《深化智慧城市发展推进全域数字化转型行动计划》，均明确指出：加强人工智能公共服务能力建设，鼓励超大特大城市有序推进人工智能赋能全域转型。 国家的方向已经明确，但落到每个城市的实处，如何“既快又稳”地走好这一步，依然是一个待解的难题。 正是在这样的背景下，第九届数字中国建设峰会上，**提出了“智能一张网”的理念。它试图回答一个关键问题：当城市的大模型训练需要海量数据高效流转，当数据要素交易要求端到端的可信流通，当跨行业的协同治理呼唤确定性的网络保障，这一切需要一张什么样的网络来支撑？网络如何从管道进化为底座，让全域智能真正落地？ 2026年初，一款名为“龙虾”的AI应用突然爆火，让普通人也感受到了智能体的魔力。与此同时，从DeepSeek大模型到各类行业智能体，人工智能正以超乎预期的速度渗透进城市治理、公共服务和产业升级的每一个角落。 然而，在光鲜的应用背后，一个尴尬的现实正在浮出水面：许多城市的网络基础设施，目前还难以支撑AI时代的快速狂飙。 一个常被忽略的问题是：算力再强，若数据无法高效传输，其价值也将大打折扣。 这两年，各地掀起智算中心建设热潮，动辄几十亿的投资，几百P甚至上千P的算力规模。但很多城市内部，不同委办局的数据中心之间没有高速通道，城市之间，算力资源的协

前不久，我们启动了星火计划，征集普通人与AI的故事。听障者李朋程的来信，吸引了编辑部的所有人。别误会，我们并不打算从困境与过往遭遇说起，尽管这些现实的难处确实存在，而且坚硬冰冷，但不是我们今天要讲述的重点。 我和李朋程与他的听障伙伴们共度了一天，印象最深刻的其实是那些滚烫的热爱。比如说，他们会痴迷跳街舞，会组建合唱团，琢磨着拍属于自己群体的综艺/纪录片……无声的世界里，其实有着大量的鲜活与热闹。而这一切，都与AI、科技紧紧相连。 为什么会格外注意到这一点呢？是因为我们之前接触过不少科技企业的无障碍项目，绝大多数都关乎的是障碍群体的基础生活与沟通需求，或者是帮他们就业的，几乎没有人关注过他们的娱乐需求。 当听觉缺席，科技却延伸了听障者的感官，让他们仍然能享受娱乐跟喜悦。但是，这着落在科技世界上的无声欢喜，AI与听障者的距离，实际上还隔着半步之遥。 我们在线下见到了李朋程和他的伙伴徐梦娇。那天的行程，大部分时间都放在一个AI编程舞蹈项目上。她们用AI编程开发了一款专为听障群体设计的街舞辅助软件。 听不见节拍，该怎么跳舞？一般的选择是，视觉。 而传统的视觉方案，就是打手语。比如春晚舞台上的《千手观音》，这类舞台表演都需要手语老师在一旁实时指挥。但徐梦娇所在的听人街舞团，有一些特殊情况：一是成员来自全国各地，很多人只能线上跟练，无法依靠现场手语指挥；二是听障+街舞本就小众，一些团员是独自参与的，也找不到手语老师与自己配合。 手语的方案行不通，街舞团又想到了触觉。她们有的选择俯身贴在地板上，通过音响和地板的震动来感受节拍。这个方式不仅特别累人，而且效率也很低，得先趴着听一阵子，再起来练习，不停重复这个过程。 AI的出现，特别是多模态能力，让舞团得以尝试新的视觉方案，用另一种方式看见节拍。 徐梦娇把听人跳街舞的需求传达给了AI，让AI生成了一套编程提示词，明确了街舞软件需要实现的功能、

就在平台花重金采购明星肖像、打造AI艺人库的时候，无数普通人的脸，也正在被AI短剧免费征用。 我的同事熊猫，刚把自己的脸借给了做AI短剧的朋友。逻辑跟AI艺人库差不多，就是录一段视频，上传自己的脸，生成一个专属形象的AI数字人，短剧创作者需要生成群演、配角或主角时，就可以直接艾特它来演戏。 在熟人的短剧里，这张脸的用途尚且可控，可之后它会出现在哪里、被用来做什么、会不会被塑造成令人厌恶的角色，却无人知晓。普通人借出去的脸，从按下录制键开始，就踏上了一场不受控的AI漂流，可能再也拿不回来了。 那么，当一张脸被借给AI，它究竟会经历些什么？ 天天刷的短剧，居然能亲自参演了？一些素人观众刚被借脸，感觉还很新奇，以为只有专业演员才能出镜，没想到自己也能在虚拟世界里体验一把抽人巴掌、前呼后拥，或者吃瓜群众之类的剧情了。 为什么放着真人群演不用，非得找亲朋好友借脸？演戏这事儿是怎么落到素人头上的呢？这就得从做短剧的心酸说起了。 进入2026年，头部短剧平台大幅砍掉了给中小制作方的补贴激励，导致春节后短剧剧组和开机项目数量通通锐减。补贴一停、项目归零，则源于短剧行业此前的承制选本模式。也就是平台开放剧本库，由制作方完成短剧制作并在该平台播出，平台则给予相应的保底激励和分账。以一部单集1—2分钟，共80集的中腰部水准短剧为例，按照承制选本模式，制作方能够拿到20万至35万的保底激励，覆盖演员、拍摄、器材等基础制作成本。 而如今，这样的保底激励不再是大锅饭，仅对少数优质项目和公司开放，绝大多数中腰部制作方，再也无法依靠平台激励来填补成本缺口，可已经买了的剧、立了的项还得继续拍，那就只能降本增效了。很多剧组的选择就是：一靠AI，二靠素人。 资金紧张的中小制作公司，直接放弃传统实拍，全程依靠AI工具完成从剧本到成片的内容生产。0真人出演，可以将制作成本降低到原来的一半，甚至十分之一。 （除了免费

你的新同事，是小龙虾还是爱马仕？ 最近这个问题席卷大江南北。从互联网、高科技公司蔓延到各行各业，从北上深扩散到二、三线城市。把智能体视为AI员工，并在企业中大规模部署，是这个春天的一场标准化叙事。 AI员工大批入职的原因，直接导致了两个果。一个是那些笃信AI员工潜力的公司开始大规模裁员。亚马逊、甲骨文、Meta都进行了上万人规模的裁员，给出的理由大多是“AI公司”。就我们所接触到的国内企业，也不断看到整个部门裁员的情况。另一个是一人公司概念的崛起。企业可以完全不聘用人类员工，一个老板带着几个或者几十个AI就大把赚钱。一人公司概念成为当前的投资热点，甚至是各地方推助就业的重要手段。 但所有这些故事想要成真，都建立在同一个逻辑前提下：小龙虾或者爱马仕，抑或其他智能体与大模型应用，必须真的能够顶替人类，100%胜任人类员工的工作范畴。 然而AI员工真的已经能够做到这一切吗？ 几天前我和一位朋友聊天，他是一家企业的IT负责人。聊到他的老板最近都在研究通过多智能体协同，搭建纯由AI员工组成的业务团队。 “我能采访一下这个项目具体是在做什么吗？” “不用采访，他搁那儿养蛊呢。” “百虫入器、相啖存一为蛊。” 巫术文化里，把大量毒虫放在一个器皿里，任其相互吞噬，最后留下来最毒的那一只叫做蛊。这个行为本身则叫作养蛊。 还别说，真挺像很多企业颇为激进的AI员工推广策略。去年年底，《连线》杂志的记者埃文・拉特利夫为了验证一人公司是否行得通，在专业技术人士指导下成立了一家全由AI员工组成的一人企业。 这家企业的CEO、CTO、CFO、运营、客服都是智能体。每个AI员工有自己的工作邮箱和社交媒体账号，它们共同努力开发和推广一款拖延症疗愈APP。这个想法起来很棒，初期执行起来也很顺畅，但结果却比较糟心。AI总裁每天伪造业绩数据，AI CTO和AI运营相互推诿责任，甚至无休无止地在工作群里吵了三天。A