把硅基的决策权至少抬高到和

josnashak2473

这过程里决策的主体变了，用户自己一样高的位置上。 二、什么是智能优先？ 这可以做个最俗气的解读：当你向老板汇报的时候，老板是优先的。当智能行驶决策权的时候，那整个运转体系就必须向它适配，否则它就不好使，所以它是优先的。 但这个俗气的比喻至关重要，影响真要用好它的配套行为。极端来讲当它无法分辨输入真伪的时候，甚至可能需要配置专门的输入质量复核体系，让它看到的是真实的输入。 比如未来要改数据的时候，首先要考虑的不是老板喜欢不喜欢，而是影响不影响智能的发挥。 三、智能原生的应用空间 如果通用智能真的到来，那显然智能原生的模式不止局限于搜索、推荐、智能音箱、VisionPro。

而会覆盖过去应用覆盖的、甚至没覆盖过的领域。 这次我们拿企业领域举个例子。 SaaS其实是是把软件云化，现在看这事和第一波AI一样，基本没戏了。 但SaaS加上智能原生会发生什么呢？行不行？ 这时候SaaS不在是一个个独立的功能，而是企业的 澳大利亚 手机号码列表 运转模式，并可能打造出新的智能原生型企业。所有SaaS在这里被综合了。 按同样架构，参照自动驾驶，智能原生型企业也可以分级，大致下面这样： 智能原生：AI蓝海世界的关键钥匙 这可能会给人一种ERP成精了的感觉，管理层的决策职能被分割出去相当一部分。 当智能足够，而它普遍让人效翻 倍的时候，那所有的企业就都会是智能原生企业，否则你就没法生存。 这有没有上古雏形呢？ 其实也有，典型的就是美团的外卖小哥和滴滴师傅的管理模式。





还是因为不够智能，所以也不是真的智能原生，但从外卖到抖音已经能看到这种智能的进步。 类似的情境显然可以延展到所有过去十几年花了大力气做数字化的领域： 如果企业可以，那化工厂为什么不行，医疗为什么不行？ 这种递进过程在以图灵测试为尺度会逐渐展开。 只需要一个前提：通用智能真的足够通用。 四、智能原生的形式 和智能搭边的应用形式有很多，但远不是每个都是智能原生应用。 如果放在时间轴上更可能是这样一个递进的发展过程： 第一阶段：智能要素涌现和杂拌阶段。比如马桶突然能支持语音了，付钱需要刷脸了。这个时候智能处在辅助地位，是一种新的功能要素。角色和压缩算法库其实差别不大，扩展了应用能力的范围，但不是智能原生。