AI已渗透你生活的49%,这些场景正在悄悄改变世界

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作者：微信文章
**导语：** 从政府城市治理到你的手机购物推荐，人工智能正在重塑我们生活的方方面面。最新数据显示，AI在政府城市治理领域的应用份额已接近49%，这意味着什么？让我们一起揭开AI场景革命的神秘面纱。

## 01 政府城市治理：AI的"半壁江山"

当我们还在讨论AI是否会取代人类工作时，它已经悄然占据了政府城市治理和运营的**最大应用场景**，市场份额接近**49%**。这个数字令人震惊，但更令人震惊的是，这仅仅是个开始。

想象一下这样的场景：早高峰时段，城市交通系统通过AI实时分析车流量，自动调整红绿灯时长；社区安防系统通过人脸识别技术，24小时守护居民安全；政府部门通过智能审批系统，让原本需要一周的办事流程缩短到几分钟。

这些不是科幻电影，而是正在发生的现实。AI在城市治理中的应用，已经从概念验证阶段进入了大规模落地阶段。**安防、金融等领域的发展相对成熟，行业渗透率较高**，在这些场景中，人工智能企业通过智慧化改造帮助客户降本增效。

## 02 互联网行业：AI的"第二战场"

占据18%市场份额的互联网行业，是AI应用的第二大阵地。从你每天刷的短视频，到购物平台的商品推荐，再到新闻客户端的内容推送，AI无处不在。

**AIGC技术已经率先在传媒、电商、娱乐等领域实现了大规模落地**。从导航软件中的"人声"指路，到直播卖货中的"虚拟主播"，都隐藏着它的身影。写稿机器人、采访助手、字幕生成、语音播报等相关应用不断涌现，深刻地改变了媒体生产内容的方式。

互联网巨头们正围绕数字人、AIGC等商业化落地较快的赛道加大布局力度。百度推出了AI艺术和创意辅助作画平台文心一格，腾讯打造了写稿机器人"梦幻写手"，阿里巴巴旗下的AI在线设计平台Lubanner帮助营销人员生产横幅广告。

## 03 金融行业：AI的"精准打击"

金融行业以12%的市场份额排名第三，但这个数字可能低估了AI在金融领域的深度渗透。从智能风控到量化交易，从智能投顾到反欺诈系统，AI正在重塑金融业的每一个环节。

**在传统的安防、金融、零售等相对成熟的领域的智能化改造将由头部公司逐步向中小企业渗透**，且对业务精度的要求增加，从而产生更大的算力需求。这意味着AI在金融领域的应用还有巨大的增长空间。

## 04 八大场景模型：AI应用的"世界观"

面对如此纷繁复杂的AI应用场景，如何系统性地理解和把握？《AI场景革命》提出了一个极具洞察力的框架——**八大场景模型**。

这个框架基于三个维度构建：技术（生产力）、模式（要素）、底层逻辑。技术维度主要包括虚拟现实和人机共生/协同两条路线；模式维度分为to C（个人用户）、to B/G（企业/政府）、to T（物联网）；底层逻辑维度则分为顺人性和逆人性。

**我们建构了未来元宇宙的八大场景模型**：

- 第一大场景：虚拟现实 + to C → 顺人性：娱乐类、社交类的应用、内容、产品等；

- 第二大场景：虚拟现实 + to B/G → 顺人性：办公类、业务类的应用、产品、服务等；

- 第三大场景：人机共生/协同 + to C → 顺人性：家庭端的服务型机器人等；

## 05 顺人性vs逆人性：AI应用的"双面性"

什么是顺人性？什么是逆人性？这可能是理解AI应用场景最重要的概念。

**顺人性产品**：满足人的即时需求，提供愉悦体验。比如娱乐类应用、社交平台、游戏等。纵观市场上的应用产品，发展迅速、用户规模庞大的to C产品大部分都是顺人性的。

**逆人性产品**：要求用户克服惰性，追求长期价值。比如运动、教育、阅读类的应用。**逆人性产品发展速度较为缓慢**，但往往具有更持久的价值。

与第一大场景相对应的第五大场景，即逆人性的虚拟现实to C产品，目前出现的代表性应用产品为VR教育、VR运动健身。VR技术已经成为促进教育发展的一种新型手段，VR虚拟课堂采用三维沉浸式教学，将微观运动、宏观现象、抽象知识等可视化。

## 06 中美差异：AI场景的"双轨制"

**八大场景模型中，中美两国未来5年的场景爆发部位会有所不同**。美国的to C场景较为流畅，如Midjourney、多邻国，to C场景是美国未来出爆款的"首要关键词"，在此基础上，顺人性、逆人性方向均可。

中国则在逆人性的场景中更为流畅，**逆人性场景是中国未来出爆款的"首要关键词"**，在此基础上，to C与to B的业务模型均可。这种差异源于两国不同的市场环境、用户习惯和政策导向。

## 07 落地路径：AI应用的"三部曲"

AI应用的落地并非一蹴而就，而是遵循着清晰的路径。**在发展早期主要先在B/G端落地应用——先提高整个社会的平均产出效率，再随着关键技术的突破、成本的降低，开始普及到C端用户**。

这是因为，比发明更难的是经营推广问题，即谁买单的问题。新技术的研发成本非常高（包含试错成本），个人用户无法承担高昂的价格，早期的采买者多为有经济能力的企业与政府部门。

**落地，随着技术应用进步、场景内容丰富，先落地场景的应用反馈将不断加速元宇宙产业场景的发展进程**。元宇宙数字工厂、系统自动运算加人工调优，可以赋能现实工厂的工艺设计、排产计划、生产流程等环节。

## 08 实操案例：AI应用的"样板间"

理论再好，不如实际案例来得有说服力。作者在书中分享了自己的两个核心实操策略：

**第一项实操：AIGC聚合浏览器开发**

- 产品定位：聚合全球最优秀的人工智能生成内容（AIGC）软件的浏览器

- 目标用户：本公司和行业内的自媒体作者

- 核心价值：保持对最前沿技术的敏锐性，用最轻的方式开始AI商业化

**第二项实操：团队AI能力培养**

- 实施对象：互联网证券业务的300名骨干员工

- 培养目标：学会用主流的AI软件提升自身工作效率

- 实施策略：系统性培训+实践应用

这两个案例展示了AI应用的两种不同路径：一种是产品创新，一种是组织变革。对于企业来说，这两条路径都值得借鉴。

## 09 未来展望：AI场景的"新蓝海"

AI应用的发展还远未达到顶峰。**伴随着底层技术革新将带来应用领域的全面改造，产业基础更为牢固，量变带动规模效应释放，从而催生大规模产业级机会实现质变**。

首先是B/G端项目及应用大规模落地。目前元宇宙相关软硬件及基础设施尚处于发展早期，相关建设成本较高，如人工智能算法、三维建模与渲染工具、云端虚拟化等，B/G端是有能力为新技术买单的企业级客户。

**更会触达移动互联网所不及或改造不彻底之处，如社会治理、医疗、体育健康、文化旅游等领域**，具体的场景则包括智慧城市、智慧交通、医学教育、沉浸式主题乐园、沉浸式剧场等。

## 10 个人应对：AI时代的"生存指南"

面对如此汹涌的AI浪潮，普通人应该如何应对？作者的建议是：**只要行动就为时不晚**。

首先，要保持对新技术的好奇心和学习能力。AI技术更新迭代速度极快，只有持续学习才能跟上时代步伐。

其次，要找到AI与自己工作生活的结合点。无论是提升工作效率，还是改善生活质量，AI都能提供相应的解决方案。

最后，要有试错的勇气。AI应用还处于早期阶段，没有人能够准确预测未来，只有不断尝试才能找到属于自己的机会。

## 结语：场景革命，刚刚开始

AI场景革命是一场深刻的变革，它不仅改变着我们的工作和生活方式，更重塑着整个社会的运行逻辑。从政府城市治理的49%市场份额，到互联网行业的18%，再到金融行业的12%，AI正在各个领域发挥着越来越重要的作用。

**八大场景模型为我们提供了一个理解AI应用的完整框架**，而顺人性与逆人性的分类则帮助我们更好地把握用户需求。中美两国的不同发展路径，也为全球AI应用提供了多样化的参考。

这场革命才刚刚开始，未来还有无限可能。对于每一个身处这个时代的人来说，重要的不是预测未来，而是创造未来。正如书中所说："只要行动就为时不晚。"

让我们一起拥抱AI场景革命，在变革中寻找机遇，在挑战中实现成长。毕竟，未来已来，只是尚未流行。