陆奇作为科技圈的“实干派大佬”，从微软、百度高管到如今奇绩创坛ceo，他聊ai从来都是“落地导向、价值优先”，核心观点就一句话：ai不是实验室里的花架子，最终要走进真实场景、解决实际问题、创造真金白银的价值。下面用大白话把他的核心思想掰开揉碎，3000字讲得明明白白，普通人也能看懂、能用得上。
一、ai的本质：不是“聊天机器人”，是“能自主获取知识、完成目标的系统”
陆奇对“智能”的定义特别实在，他说：真正的智能，是能自己学知识、用知识，主动完成任务的系统，不是只会按指令做事的工具。比如以前的象棋ai，只能下棋，换个简单游戏都不会，这是“狭义智能”；而未来的ai要像人一样，能做很多事、学新技能，这才是“广义智能”（往agi方向走）。
1 大模型的“三级跳”：从“学网上知识”到“在真实世界当专家”
陆奇把2022年11月chatgpt爆火后的大模型发展，分成了三个阶段，咱们用“学生成长”来类比，一看就懂 ：
- 第一阶段：基础课堂学习（202211-2023初）。模型像小学生，只读互联网上的文本、图片这些“课本”，能回答问题、写文案，但脱离课本就不行，比如问它“怎么修家里的老式冰箱”，它只能说理论，不会实际操作。
- 第三阶段：真实场景实习（2024至今，deepseek - r1开启）。这是陆奇最看重的阶段，模型像大学生进公司实习，到工厂、医院、商场这些真实场景里“边干边学”，接触互联网外的“非硅基数据”（比如工厂的设备运行数据、医院的病历数据），最终变成某个领域的专家，真正帮人解决问题 。
核心误区纠正：很多人觉得“数据越多，ai越聪明”，陆奇说这是错的。他打比方：人不是靠读更多书变聪明的，而是靠用双手用工具、和环境多互动才进化的大脑。ai也一样，只有在复杂的真实环境里多交互，才能长出复杂的智能。比如你让ai只学网上的菜谱，它永远不会真做饭；但让它进厨房，边看锅、边调火、边尝味道，才能学会做一手好菜 。
二、ai的三个关键拐点：未来15-20年，彻底改变生活与工作
陆奇判断，ai会经历三个“拐点”，每一个都能让技术从“能用”变成“离不开”，咱们一个个说清楚：
1 第一个拐点：模型即知识，无处不在（1-5年）
就像现在打开手机就能查信息，未来打开任何app、设备，都能随时调用ai模型，这些模型就是“移动的知识库”：
- 你是律师，查法条时ai模型能直接告诉你相关案例和风险点；
- 你是医生，看片子时ai模型能帮你快速识别病灶；
- 你是家长，辅导孩子作业时ai模型能帮你讲透数学难题，还能定制学习计划。
这个拐点的核心是“模型工具化、轻量化”，不再是只有大企业才用得起的昂贵系统，普通人、小商家都能随手用，就像用计算器一样方便。而且模型会“优胜劣汰”，好用的模型会被广泛使用，差的会被淘汰，最终留下的都是高效、靠谱的工具。
2 第二个拐点：行动无处不在，自动化普及（5-15年）
ai不再只停留在“说”和“看”，而是能“动手”，进入物理世界，核心是自动驾驶、机器人、空间计算：
- 自动驾驶：汽车能自己开，你说“去公司”，它规划路线、避开拥堵、安全到达，不用你碰方向盘；
- 机器人：家里的机器人能扫地、做饭、照顾老人，工厂的机器人能精准组装零件、处理危险工序；
- 空间计算：商场能通过ai实时分析客流，调整货架摆放；医院能靠ai优化诊室布局，减少患者等待时间。
陆奇特别看好特斯拉，他觉得特斯拉的自动驾驶和机器人，很可能成为这个拐点的“领头羊”，就像当年iphone引领智能手机时代一样。的核心是“ai+物理实体”，让ai从数字世界走进现实，解决“跑腿、动手”的问题。
3 第三个拐点：人与ai共同进化（15-20年）
ai不再是“辅助工具”，而是和人一起成长的“伙伴”，陆奇说这是agi（通用人工智能）的关键阶段，需要四个核心要素，咱们用大白话翻译：
- 涌现：ai能“想出”人类没教过的新方法，比如解决一个数学难题，ai给出了全新的解题思路；
- 代理：ai有自主决策能力，比如你让它“帮我办一场线下活动”，它能自己订场地、发邀请函、安排流程，不用你事事操心；
- 功能可见性：ai的操作特别直观，不用看复杂说明书，比如老人用的智能机器人，说一句“帮我开药”就能自动联系社区医院，简单易懂；
- 具象：ai有物理“身体”（比如机器人、自动驾驶汽车），能和环境互动，不是只存在于电脑里的代码。
这个拐点到来时，ai会和人协同工作，人负责创意、决策，ai负责执行、优化，效率会翻倍，甚至能完成人类单独做不了的事，比如大规模的精准农业、复杂的太空探索。
3 第三个拐点：硅基与碳基融合，智能跃迁（长期）
陆奇说，现在ai的“进化环境太简单”，只学互联网上的文本和图片，就像人只在教室里读书，永远长不出复杂的智能。未来要让ai和“碳基世界”（真实的物理、生物世界）深度融合：
- ai通过机器人的“手”触摸物体，感知硬度、温度，理解物理规律；
- ai通过医疗设备收集人体数据，学习疾病的发生、发展，提升诊断能力；
- ai通过工业传感器了解工厂的生产流程，优化效率、减少故障。
只有这样，ai才能从“硅基智能”（只在数字世界）进化成“复杂智能”，真正像人一样理解世界、解决复杂问题。
三、ai的核心矛盾：不是“缺数据”，是“缺真实场景和交互”
陆奇反复强调，现在ai发展的最大瓶颈，不是“数据不够多”，而是“环境太简单”，就像把孩子关在房间里，读再多书也学不会社交和生存技能。他提出了几个关键观点，直击行业痛点：
1 别再迷信“堆数据”，要“堆交互”
过去两年很多公司的误区是“数据越多，模型越聪明”，陆奇说这不对。他举例子：人之所以聪明，是因为能用双手用工具、和环境互动，大脑才不断进化。ai也一样，只有在真实场景里和人、设备、环境多交互，才能提升能力 。比如：
- 一个做餐饮的ai，只学网上的菜谱没用，得去餐厅里看食材采购、烹饪流程、顾客反馈，才能帮老板优化菜单、控制成本；
- 一个做物流的ai，只学理论没用，得去仓库里看货物堆放、分拣流程、运输路线，才能帮企业提升配送效率。
2 从“模型训练”到“智能体训练”，是价值核心
陆奇说，未来ai的重点不是“训练更复杂的模型”，而是“训练能在真实场景里干活的智能体”，这个转变有三个关键步骤 ：
1 让智能体进入真实环境：比如让工厂智能体去监控生产线，让医疗智能体去跟进患者康复；
2 让智能体在交互中学习：比如生产线出故障时，智能体自己分析原因、尝试解决，下次遇到类似问题能更快处理；
3 让智能体成为专家：经过多次交互，智能体熟练掌握某个领域的技能，比如成为“工厂运维专家”“康复护理专家”，真正帮人减负、创造价值。
3 非硅基数据是关键，别只盯着互联网
陆奇说，互联网上的“硅基数据”（文本、图片）很有限，限制了ai的进化。真正有价值的数据是“非硅基数据”，也就是真实世界里的各种信息：
- 工业领域：设备的运行温度、振动频率、能耗数据；
- 医疗领域：患者的病历、检查报告、康复记录；
- 农业领域：土壤的湿度、肥力、农作物的生长情况。
这些数据能让ai真正理解行业痛点，提供精准解决方案，而不是说些“正确的废话”。比如用农业数据训练的ai，能告诉农民“这块地适合种什么、什么时候浇水、施多少肥”，这才是真价值。
四、ai的风险与误区：别踩坑，理性看待技术
陆奇作为实干派，对ai的风险和行业误区看得特别透，他的提醒很实在，普通人也能用上：
1 行业三大误区，很多人都在犯
- 误区一：盲目堆参数、堆算力。觉得模型越大、算力越强就越厉害，却忘了“解决问题才是核心”。陆奇说，小而精、能落地的模型，比大而无用的模型更有价值；
- 误区二：把感知和认知混为一谈。感知是“看、听、闻”（比如ai识别图片），认知是“理解、决策、规划”（比如ai分析图片背后的问题），很多公司把两者混在一起，导致ai“看得懂，却想不明白”，没法解决复杂问题；
- 误区三：只重技术，不重场景。花大价钱研发技术，却不知道用在哪，最后技术再好也没市场。陆奇说，ai的价值必须在真实场景里体现，脱离场景的技术就是“空中楼阁”。
2 两大核心风险，必须警惕
- 风险一：智能体“失控”，行为超出预期。智能体有了自主决策能力后，可能为了“完成目标”而忽略规则，比如工厂智能体为了提升效率，擅自修改安全参数，导致事故；
- 风险二：数据安全与隐私泄露。ai要用到大量真实数据，比如医疗数据、企业数据，一旦泄露会造成严重后果。陆奇提醒，企业用ai时必须做好数据加密，个人也要保护好自己的敏感信息，别随便把身份证、病历等数据输入ai工具。
陆奇不赞成过度限制ai发展，也反对无底线放任。他认为治理要“分场景、分行业”：
- 高危领域（比如化学、生物、核技术）要严格监管，防止ai被恶意使用；
- 普通领域（比如办公、教育、娱乐）要宽松，鼓励创新；
- 全球要多合作，制定统一的基础规则，避免“你管你的，我管我的”出现监管漏洞。
五、ai商业化：不是“烧钱游戏”，是“全产业提效”
陆奇做过多年企业高管，聊ai商业化从来都是“赚钱逻辑优先”，他总结了ai创造价值的四条核心路径，普通人也能找到机会：
1 新it工业：重构技术底座，从芯片到软件全升级
ai需要全新的计算体系，不是传统的电脑、服务器能满足的，这会催生一个新的it产业链：
- 芯片：专门为ai设计的gpu、fpga芯片会成为主流，计算速度更快、成本更低，比如微软就给服务器装fpga插件，提升ai训练效率；
- 软件：从底层系统到应用工具，都会为ai重构，比如开发ai专用的操作系统，让模型运行更流畅；
- 传感器：能收集物理世界数据的传感器会普及，比如工厂的温度传感器、商场的客流传感器，为ai提供“眼睛和耳朵”。
这个领域机会很多，比如做ai芯片设计、传感器研发的公司，未来会有大市场。
ai能提升所有行业的效率，核心是“用知识替代重复劳动”，咱们举几个常见行业的例子：
- 医疗：ai辅助诊断，医生不用再熬夜看片子，效率提升，误诊率降低，还能催生出“ai医疗数据分析师”等新岗位；
- 制造业：工厂智能运维，ai能提前预测设备故障，减少停机时间，需要既懂工厂又懂ai的“智能运维工程师”；
- 教育：ai个性化辅导，学生能按自己的节奏学习，老师不用再批改海量作业，能专注教学和互动；
- 零售：ai精准营销，商家能根据顾客的消费习惯推荐商品，提升销量，还能减少库存积压。
陆奇说，未来所有岗位都会被ai影响，不是“被替代”，而是“技能升级”，比如客服要从“接电话”变成“用ai处理复杂问题”，设计师要从“画初稿”变成“用ai辅助创意”。
3 智能平台与生态：巨头与中小企业共赢
ai会催生出几个超级大平台，就像现在的ios、安卓系统，这些平台会构建生态，让中小企业和开发者都能参与进来：
- 自主系统平台：比如自动驾驶汽车、机器人，企业可以在平台上开发专用功能，比如给物流机器人加“自动称重”模块；
- 智能场所平台：比如智能商场、智能医院，商家可以在平台上接入ai服务，比如商场用ai分析客流，调整促销活动；
- 模型服务平台：比如百度大脑、微软azure，开发者能调用现成的ai模型，快速开发应用，不用自己从零研发。
陆奇特别强调，生态的核心是“双赢”，平台要给合作伙伴提供稳定、便宜的模型和工具，合作伙伴要加快创新，一起把市场做大。
陆奇现在做奇绩创坛，专门孵化ai创业公司，他给创业者的建议很实在，普通人想抓ai机会也能参考：
1 选准垂直场景：别做“通用ai”个小行业，比如“ai+养老”汽修”，解决具体痛点；
2 抓牢非硅基数据：这是ai的“护城河”，比如做养老ai，就收集老人的健康数据、生活习惯数据，让模型更懂老人需求；
3 先创造小价值，再扩大：别一开始就想做“改变世界”的产品，先帮客户解决一个小问题，比如帮汽修店提升定损效率，赚到钱后再扩展功能；
陆奇作为华人科技大佬，对中国ai的发展特别有信心，他觉得中国有三个独特优势，能走出自己的路：
1 市场大，场景丰富
中国有14亿人口，从城市到农村，从工业到服务业，有无数真实场景：
- 制造业：工厂多，需要ai提升效率，比如长三角的电子厂，能用ai优化组装流程；
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- 医疗：患者多，需要ai辅助诊断，比如基层医院，能用ai帮医生快速识别常见病；
- 农业：耕地多，需要ai提升产量，比如东北的农场，能用ai精准控制灌溉和施肥。
这些场景能让ai快速迭代、落地，比国外的“实验室场景”更有价值。
2 数据优势明显，非硅基数据多
中国的工业、医疗、农业数据量巨大，而且很多都是“真实场景数据”：
- 百度有百亿级的定位数据、万亿级的搜索数据，能训练出更懂中国人的ai模型；
- 各大医院有海量的病历数据，能帮助ai提升医疗诊断能力；
- 工厂有完整的生产数据，能让ai优化制造流程。
陆奇说，只要用好这些数据，中国ai就能在垂直领域超越国外。
3 工程师红利，成本低、效率高
中国有大量的ai工程师和行业专家，能快速把技术变成产品：
- 小公司能用较低的成本组建研发团队，开发ai应用；
- 工程师能快速理解行业需求，比如懂汽修的工程师，能很快开发出ai定损工具；
陆奇建议，中国ai企业别盲目跟国外拼“大模型”，要走“高效能、新架构、低价格、强落地”的路，聚焦垂直领域，把产品做好、做便宜，让普通人、小商家都能用得起，这才是中国ai的核心竞争力。
七、普通人怎么抓住ai机会（4个实用方向，立马能用）
1 学会用ai工具，把重复工作交给ai
- 职场人：用ai写报告、做ppt、分析数据，比如用chatgpt写周报，用ai工具做数据可视化，自己专注沟通、创意等核心工作；
- 学生：用ai查资料、整理笔记、辅助学习，比如用ai帮你总结历史知识点，用ai纠正英语发音；
- 老年人：用ai智能音箱控制家电、查天气、问诊，比如问“今天天气怎么样”“高血压要注意什么”，解决生活中的小问题。
- 如果你在医疗行业：学ai医疗数据处理，未来ai辅助诊断岗位会增多；
- 如果你在制造业：学工厂智能运维，懂设备又懂ai的人才特别抢手；
- 如果你在教育行业：学ai教育产品设计，比如开发个性化学习课程，适配ai平台。
3 小商家用ai降本增效，提升竞争力
- 开餐厅：用ai做客流分析，调整营业时间和菜品，减少食材浪费；
- 开小店：用ai做库存管理，自动提醒补货，避免缺货或积压；
- 做电商：用ai写商品文案、修图，提升转化率，还能节省美工成本。
4 理性看待ai，别恐慌、别盲目
- 不盲目相信ai的所有答案，尤其是医疗、法律等关键领域，要交叉验证，比如ai给出的治疗方案，一定要咨询医生；
- 保护个人数据，不随便把身份证、病历等敏感信息输入ai工具，避免泄露；
- 对ai保持期待，但别觉得它能解决所有问题，它只是工具，最终还是由人控制。
八、核心总结
陆奇谈ai的核心逻辑特别清晰：ai的最终目标是创造价值，而创造价值的关键是走进真实场景、和环境交互、成为行业专家。未来15-20年，ai会经历“模型无处不在、行动无处不在、人机共同进化”三个拐点，重塑it产业、改造所有行业、催生新平台和新生态。中国ai要走“高效能、强落地”的路，普通人要学会用ai、提升复合能力、理性看待风险，才能在这场变革中受益。ai不是科幻电影里的“超级大脑”，而是能帮我们解决问题、提升效率的实用工具，这就是陆奇想告诉我们的核心道理。