传统行业人士如何了解人工智能？
我理解您想以一种更具人情味、更贴近实际的方式来了解人工智能，而不是那些生硬的AI报告。这就像您想找一位经验丰富的师傅，手把手教您怎么用新工具，而不是只看说明书。
对于传统行业的朋友们来说，人工智能听起来可能像科幻电影里的东西，离我们普通人的生活和工作很远。但实际上，它已经像一股潜移默化的力量，悄悄地渗透到各个角落，并且非常有潜力成为我们升级业务、提高效率的得力助手。
那么，我们这些在传统行业摸爬滚打多年的“老前辈”们，该如何去了解这个新事物呢？咱们就用最实在、最接地气的方式来聊聊。
第一步：卸下心理包袱，先建立一个“对号入座”的认知
咱们先别被“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”这些专业术语吓到。您可以先这样想：
它不是神，而是更聪明的工具： 就像您从手摇电话升级到智能手机一样，AI也是一种工具，只不过它能“思考”、“学习”，能帮我们做很多以前做不到的事情。
它就像学徒，但学得特别快： 很多AI技术，本质上是在“学习”数据。就像您教一个学徒怎么辨别好坏产品，怎么提高效率，AI也是通过大量数据来学习规律和模式。
它有很多种“专长”： AI不是万能的，就像您工厂里有专门的车工、铣工，AI也有不同的“专长”，比如专门识别图像的（像人眼一样看东西）、专门理解语言的（像人一样听懂您说话）、专门做预测的（像算命先生一样预测未来趋势）。
第二步：从身边场景出发，发现AI的“影子”
别急着去钻研算法，咱们先从咱们熟悉的生活和工作中找找AI的“影子”。
电商平台的“猜你喜欢”： 您在淘宝、京东上逛的时候，它是不是总能推荐您可能感兴趣的东西？这就是AI在分析您的购买记录、浏览习惯。
智能客服的“机器人”： 很多网站、APP上的在线客服，虽然有时候会“答非所问”，但有些进步很快，能回答一些常见问题。这也是AI在“学习”客服对话。
手机里的“拍照优化”： 您用手机拍照，它会自动识别场景、调整光线，拍出来的照片比以前好看很多，这背后也有AI的功劳。
工厂里的“机器视觉”： 很多现代化的工厂，已经用上了“机器视觉”技术，通过摄像头和AI来自动检测产品是否有缺陷，比人工检测更稳定、更快速。
物流的“路线规划”： 快递小哥的APP，能规划出最高效的配送路线，减少油耗和时间，这很多时候也是AI在帮忙。
这些例子告诉我们，AI并不是什么遥不可及的东西，它就在我们身边，并且已经开始为我们解决实际问题。
第三步：找到适合自己的“入门路径”
了解AI，咱们可以采取循序渐进的方式，找到适合自己的“入门路径”。
第一梯队：从“应用”层面去感受。
体验各种AI产品： 试着去用一些市面上成熟的AI工具。比如，现在有很多AI写作助手（像我们现在交流的这个），可以帮您写邮件、写报告；有很多AI绘画工具，您可以输入文字描述，它就能生成图片。多体验，多感受它能做什么，不能做什么。
关注行业内的AI应用案例： 看看您所在的行业，有没有其他公司在使用AI。他们是怎么用的？解决了什么问题？带来了什么效果？可以去行业展会、论坛上听听别人的经验分享。
第二梯队：从“原理”层面去理解（不求甚解，只求懂个大概）。
阅读通俗易懂的文章和书籍： 找一些介绍AI基础知识、科普性质的文章来看。很多媒体、公众号都会有这类内容，会用大白话解释AI是怎么回事。比如，“什么是机器学习？”、“AI是如何识别图片的？”。
观看入门级的视频讲解： 很多在线教育平台、B站上都有很多讲解AI的视频，有些是从最基本的概念讲起，讲得非常生动有趣。您可以找一些讲解“机器学习入门”、“AI基础”的视频。
理解几个核心概念： 不用去学代码，但可以大概了解几个关键概念，比如：
数据： AI是靠数据“喂养”的，数据质量越高，AI能力越强。
算法： 就像食谱，告诉AI怎么处理数据，怎么学习。
模型： 就像一个学有所成的“徒弟”，已经学会了某种技能。
算力： 就像大脑，处理数据需要强大的计算能力。
第三梯队：如果感兴趣，可以做些“小尝试”。
关注一些低代码/无代码AI平台： 现在有一些平台，不需要您懂编程，只需要按照指引拖拽模块，就可以构建简单的AI应用，比如一个简单的图像识别或者数据分析模型。
参加一些针对非技术人员的AI工作坊或讲座： 有些机构会专门为企业管理者、业务人员设计AI普及课程，让他们快速了解AI的商业价值和应用方向。
第四步：思考“AI如何赋能我的业务”
了解了AI是什么，能做什么，最关键的是要把它“对号入座”到您自己的业务上。
您的业务中，有哪些重复性高、效率低的工作？ AI能不能自动化？
您有哪些宝贵的数据，但目前还没有充分利用起来？ AI能不能从中挖掘出价值？
您的客户有哪些痛点，AI能不能提供更好的解决方案？
您的生产、运营流程中，有哪些环节可以通过AI进行优化？ 比如质量检测、库存管理、市场预测等等。
您的销售、营销环节，AI能不能帮助您更精准地触达客户，提供个性化服务？
举个例子：
一家服装厂：
痛点： 衣服的颜色、款式太多，人工质检容易漏掉细微瑕疵。
AI应用： 引入机器视觉，通过高清摄像头和AI算法，自动检测布料的色差、污渍、破损等，大大提高质检效率和准确性。
数据价值： 积累了多年的生产数据、质检数据，可以通过AI分析哪些环节容易出现问题，哪些生产参数更稳定，从而优化生产流程。
一家餐饮连锁店：
痛点： 每天的食材采购量难以精准预测，容易造成浪费或供应不足。
AI应用： 利用AI分析历史销售数据、天气、节假日等因素，预测未来几天的菜品销量，从而指导食材采购，降低成本。
客户体验： 可以通过AI分析顾客的口味偏好，为顾客推荐更受欢迎的菜品，甚至可以根据顾客的用餐记录，在他们下次来时提供更个性化的服务。
第五步：保持开放心态，与时俱进
AI技术发展很快，就像我们当年学习新机器、新工艺一样，永远不要说“我学得差不多了”。
持续关注行业动态： 看看其他同行在做什么，AI领域又有什么新的突破。
勇于尝试和迭代： AI不是一蹴而就的，开始可能会遇到问题，要不断尝试、调整，慢慢找到最适合自己的方式。
与技术专家交流： 如果您发现某个AI应用方向很有潜力，可以考虑和懂技术的朋友、或者专业的AI服务公司沟通，听听他们的专业建议。
总而言之，对于我们传统行业的人来说，了解人工智能，最重要的是“用心”去理解，把它看作是帮助我们解决实际问题、提升竞争力的“新伙伴”，而不是一个冰冷的技术术语。从身边的事物出发，循序渐进，然后思考它如何能用到自己的业务上，一步一步来，您会发现，AI并没有那么高不可攀。
对于传统行业的朋友们来说，人工智能听起来可能像科幻电影里的东西，离我们普通人的生活和工作很远。但实际上，它已经像一股潜移默化的力量，悄悄地渗透到各个角落，并且非常有潜力成为我们升级业务、提高效率的得力助手。
那么，我们这些在传统行业摸爬滚打多年的“老前辈”们，该如何去了解这个新事物呢？咱们就用最实在、最接地气的方式来聊聊。
第一步：卸下心理包袱，先建立一个“对号入座”的认知
咱们先别被“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”这些专业术语吓到。您可以先这样想：
它不是神，而是更聪明的工具： 就像您从手摇电话升级到智能手机一样，AI也是一种工具，只不过它能“思考”、“学习”，能帮我们做很多以前做不到的事情。
它就像学徒，但学得特别快： 很多AI技术，本质上是在“学习”数据。就像您教一个学徒怎么辨别好坏产品，怎么提高效率，AI也是通过大量数据来学习规律和模式。
它有很多种“专长”： AI不是万能的，就像您工厂里有专门的车工、铣工，AI也有不同的“专长”，比如专门识别图像的（像人眼一样看东西）、专门理解语言的（像人一样听懂您说话）、专门做预测的（像算命先生一样预测未来趋势）。
第二步：从身边场景出发，发现AI的“影子”
别急着去钻研算法，咱们先从咱们熟悉的生活和工作中找找AI的“影子”。
电商平台的“猜你喜欢”： 您在淘宝、京东上逛的时候，它是不是总能推荐您可能感兴趣的东西？这就是AI在分析您的购买记录、浏览习惯。
智能客服的“机器人”： 很多网站、APP上的在线客服，虽然有时候会“答非所问”，但有些进步很快，能回答一些常见问题。这也是AI在“学习”客服对话。
手机里的“拍照优化”： 您用手机拍照，它会自动识别场景、调整光线，拍出来的照片比以前好看很多，这背后也有AI的功劳。
工厂里的“机器视觉”： 很多现代化的工厂，已经用上了“机器视觉”技术，通过摄像头和AI来自动检测产品是否有缺陷，比人工检测更稳定、更快速。
物流的“路线规划”： 快递小哥的APP，能规划出最高效的配送路线，减少油耗和时间，这很多时候也是AI在帮忙。
这些例子告诉我们，AI并不是什么遥不可及的东西，它就在我们身边，并且已经开始为我们解决实际问题。
第三步：找到适合自己的“入门路径”
了解AI，咱们可以采取循序渐进的方式，找到适合自己的“入门路径”。
第一梯队：从“应用”层面去感受。
体验各种AI产品： 试着去用一些市面上成熟的AI工具。比如，现在有很多AI写作助手（像我们现在交流的这个），可以帮您写邮件、写报告；有很多AI绘画工具，您可以输入文字描述，它就能生成图片。多体验，多感受它能做什么，不能做什么。
关注行业内的AI应用案例： 看看您所在的行业，有没有其他公司在使用AI。他们是怎么用的？解决了什么问题？带来了什么效果？可以去行业展会、论坛上听听别人的经验分享。
第二梯队：从“原理”层面去理解（不求甚解，只求懂个大概）。
阅读通俗易懂的文章和书籍： 找一些介绍AI基础知识、科普性质的文章来看。很多媒体、公众号都会有这类内容，会用大白话解释AI是怎么回事。比如，“什么是机器学习？”、“AI是如何识别图片的？”。
观看入门级的视频讲解： 很多在线教育平台、B站上都有很多讲解AI的视频，有些是从最基本的概念讲起，讲得非常生动有趣。您可以找一些讲解“机器学习入门”、“AI基础”的视频。
理解几个核心概念： 不用去学代码，但可以大概了解几个关键概念，比如：
数据： AI是靠数据“喂养”的，数据质量越高，AI能力越强。
算法： 就像食谱，告诉AI怎么处理数据，怎么学习。
模型： 就像一个学有所成的“徒弟”，已经学会了某种技能。
算力： 就像大脑，处理数据需要强大的计算能力。
第三梯队：如果感兴趣，可以做些“小尝试”。
关注一些低代码/无代码AI平台： 现在有一些平台，不需要您懂编程，只需要按照指引拖拽模块，就可以构建简单的AI应用，比如一个简单的图像识别或者数据分析模型。
参加一些针对非技术人员的AI工作坊或讲座： 有些机构会专门为企业管理者、业务人员设计AI普及课程，让他们快速了解AI的商业价值和应用方向。
第四步：思考“AI如何赋能我的业务”
了解了AI是什么，能做什么，最关键的是要把它“对号入座”到您自己的业务上。
您的业务中，有哪些重复性高、效率低的工作？ AI能不能自动化？
您有哪些宝贵的数据，但目前还没有充分利用起来？ AI能不能从中挖掘出价值？
您的客户有哪些痛点，AI能不能提供更好的解决方案？
您的生产、运营流程中，有哪些环节可以通过AI进行优化？ 比如质量检测、库存管理、市场预测等等。
您的销售、营销环节，AI能不能帮助您更精准地触达客户，提供个性化服务？
举个例子：
一家服装厂：
痛点： 衣服的颜色、款式太多，人工质检容易漏掉细微瑕疵。
AI应用： 引入机器视觉，通过高清摄像头和AI算法，自动检测布料的色差、污渍、破损等，大大提高质检效率和准确性。
数据价值： 积累了多年的生产数据、质检数据，可以通过AI分析哪些环节容易出现问题，哪些生产参数更稳定，从而优化生产流程。
一家餐饮连锁店：
痛点： 每天的食材采购量难以精准预测，容易造成浪费或供应不足。
AI应用： 利用AI分析历史销售数据、天气、节假日等因素，预测未来几天的菜品销量，从而指导食材采购，降低成本。
客户体验： 可以通过AI分析顾客的口味偏好，为顾客推荐更受欢迎的菜品，甚至可以根据顾客的用餐记录，在他们下次来时提供更个性化的服务。
第五步：保持开放心态，与时俱进
AI技术发展很快，就像我们当年学习新机器、新工艺一样，永远不要说“我学得差不多了”。
持续关注行业动态： 看看其他同行在做什么，AI领域又有什么新的突破。
勇于尝试和迭代： AI不是一蹴而就的，开始可能会遇到问题，要不断尝试、调整，慢慢找到最适合自己的方式。
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网友意见
人工智能是关于如何在计算机上从数据中学习产生模型的一种算法。
假设用 来评估计算机程序在某任务 上的性能，若一个程序通过利用经验 在 任务中获得能性能改善，那该程序对经验 进行了学习。—— 周志华 《机器学习》
很明显，主人给人工智能的任务就是从数据中学习经验，并将经验赋予某特定任务。
通过算法的指导，从数据中学习到模型，通过利用这个模型就可以完成某些特定地任务。
数据是互联网时代的石油。
模型吃的数据越多，自己就会变得越厉害。就像汽车引擎，烧的油越多，跑得越快。
传统行业就像一块块还未开垦的油田，用人工智能做成的铲子挖，就能创造出新的劳动价值。
以我最近接触的一个项目为例子：
通过建设云平台将传统工业的供应链连接起来、将不同生态圈的同类产业连接起来。
首先，传统行业在生产过程中，需要与上下游合作伙伴协商，要及时、低价地获得原材料，要高利润、快速地将产品销售出去，通过接入云平台，分析产商的历史销售数据，能够通过算法预测下一段时间的产品需求量以及原料消耗量，并给出合理地供需匹配以及价格预测，方便需求方找到最适宜地原料产商。
其次，由于不同地区的同类产业之间的数据具有极高的相似度，我们通过云平台将这些产业的数据联合起来构建模型，效果远好于单一产业数据模型，实现 1+1>2 的效果。
最后，通过采用一些算法对数据进行保护、对模型进行加密，各个公司的数据不需要将数据上传到云平台，不会产生隐私数据泄露的问题，使得参与方能够更开放地与云平台进行交互。
在大数据时代，传统行业人士需要改变过去保守、封闭的思想，更加深度地融入到时代的浪潮，享受科技进步的好处，也需要大家更为努力地传递科普知识，化解民众的偏见。
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