AI时代的底层逻辑

多客科技

作者：微信文章
作为一名在汽车售后技术干了10多年的老兵，我经历过太多"技术迭代"的焦虑。上大学学化油器，毕业全是电喷发动机，2016年左右电动车开始崛起，2020年研究智能驾驶...每次新东西出来，我都得疯狂学习，生怕被淘汰。但去年开始学AI时，我突然意识到一个问题：以前我学技术，都是在"背手册"；现在学AI，必须学会"养学徒"。这个转变，源于我在汽车行业亲眼见证的一场技术革命——从"高精地图"到"无图NOA"的跃迁。今天我想用这段亲身经历，聊聊什么是真正的"底层逻辑"，以及为什么它比任何具体技能都重要。一、2020年的困境：我们曾给机器人写了一本永远写不完的《维修手册》

2020年左右，智驾行业里最火的概念是"高精地图"。

什么是高精地图？普通导航告诉你"前方500米右转"，高精地图精确到"前方500米，右转车道线曲率半径15米，路面坡度2%，红绿灯坐标X,Y,Z"。我们试图把整个世界数字化、规则化。当时的技术路线叫"规则算法"。工程师们把常见路况都写成代码：遇到红灯停，看到行人让，弯道限速30，虚线能变道、实线不能变...作为售后技术支持，我每天都在处理这本《全球路况驾驶手册》的"补丁"。今天这个城市修路了，地图没更新，车辆报错，我们紧急发补丁；明天那个路口新装了红绿灯，系统识别不了，我们再写新规则；后天暴雨冲掉了标线，车辆"失明"，我们又要采集数据、训练模型、OTA升级...最痛苦的是Corner Case（极端场景）。我再描述一个做远程诊断规则算法的典型案例：当时在做胎压报警的模型，为了识别用户胞胎或扎钉的场景，显然一般人上来就会说这个简单，就是胎压突然变低了就说明漏气了，但是你会发现用户如果是正在4S店换新轮胎呢？这个时候你又会说那我们把在我们4S店的车都剔除呗？那用户如果去了一个小区边上的补胎店呢？我们怎么识别全中国所有的补胎店？结果就是没当遇到一个问题我们可以有对应的规则可以补上，但是越到后面，你会发现越来条件越多，你的规则顾了这个就没办法顾另外那个，有点像我们所说的忠孝难两全。刘润老师在《底层逻辑》里说："普通的人观察表象，优秀的人洞察本质。" 中国城市道路年变更率15%-20%，意味着每年几百万公里道路要重新采集。庞大的地图团队，一年得烧掉几个亿，手册越写越厚，系统却越来越脆弱。这就像给机器人编写一本《全球路况驾驶手册》，每遇到新情况就需增补新页码。但真实世界的复杂性，怎么可能被一本手册穷尽？二、2023年的顿悟：从"背手册"到"养学徒"

2023年，行业变了。大模型技术催生了"无图NOA"——不需要高精地图，车像人一样感知、理解、决策。

大模型不再背那本《全球路况驾驶手册》了。它更像我们培养一个"学徒"：给TA看几千万小时的行车录像，让TA自己领悟驾驶的"道"。

看到红灯，不需要查地图确认，直接识别颜色就知道停遇到弯道，不需要翻手册找限速，感知离心力就知道该慢还是该快到了陌生路口，没见过的情况，也能根据"驾驶逻辑"自主推理

最震撼的是，这个学徒会自己成长。 今天可能是个新手，看了更多路况后，明天就能像老司机一样从容应变。刘润老师说："底层逻辑，是事物间的共同点，是不同之中的相同，变化背后的不变。"我突然意识到，高精地图追逐的是"变化的路况"，而大模型掌握的是"不变的驾驶本质"——感知、理解、决策、学习。这才是底层逻辑。这个顿悟，彻底改变了我学习新技术的方式。三、你的学习，是不是也在用"高精地图思维"？

好，故事讲完了。这跟学AI有什么关系？关系太大了。因为大多数职场人学AI，用的就是2020年那套"高精地图思维"。第一类人，在背《全球AI使用手册》；第二类人，在培养"会思考的AI学徒"。你是哪一类？我在汽车售后这10多年，见过太多"规则收集派"的同事。他们处理问题可能只关注表层原因，从来不考虑为什么会这样。但那些真正厉害的工程师，他们理解的是车辆运行的底层原理——控制逻辑、信号交互逻辑等。学AI也是如此。收藏模板，是在追逐变化；理解逻辑，才能应对不变。四、学习的底层逻辑：不是"输入"，而是"输出"

为什么很多人"读了很多书，听了很多课，但总觉得记不住、用不上"？

刘润老师在《底层逻辑》中提出"黄金三问"：What（是什么）、Why（为什么）、How（怎么做）。 大多数人只停留在What（收集知识），却从未穿透到Why（理解本质）和How（建立能力）。有效学习的底层逻辑，不是"输入"，而是"输出"。这是大脑的工作机制决定的。神经科学研究表明：大脑不是"存储信息"的仓库，而是"解决问题"的器官。 被动阅读的信息留存率仅10%，而主动教授他人高达90%。所谓"输入幻觉"，就是误把"收藏"当"学会"，误把"划线"当"理解"。 没有经过思考和重构的知识，是散乱的，无法形成可调用的"能力"。怎么建立"输出驱动"的学习闭环？三个动作：1. 以教代学（费曼学习法）每学一个新概念，用简单语言讲给外行听。我在内部培训时，经常让工程师"用一句话向出租车司机解释什么是无图NOA"。讲不清楚？那就是没真懂。刘润说："判断一个人是否真懂，看他能不能用大白话讲清楚。"2. 以用促学（问题导向）不要泛泛学"AI工具"，而是带着"明天怎么用AI做一份售后故障分析报告"这个问题去学。学完立刻应用。知识只有和你已有的经验、问题发生连接，才会内化为能力。3. 建立输出闭环读书时不只是划线，而是合上书写300字核心总结，或列出3条可立即执行的"行动清单"。学习的目的不是记住，而是改变。五、AI时代的三重修炼：提效、落地、表达

掌握"输出驱动"的逻辑，我们来看AI时代的具体应用。

刘润老师说："在变化的时代，更要找到不变的底层逻辑。" 学AI的不变逻辑是什么？三点：第一，AI帮你提效——把你已掌握但重复的能力自动化我在售后管理中有大量重复性工作：故障数据分析、维修报告撰写、技术通报编制...这些我已经充分掌握的能力，现在交给AI做。省下的时间，我去做策略优化、团队培养、跨部门协同——这些才是核心价值。第二，AI帮你落地产品——用跨界思维解决真实问题别只把AI当聊天工具。我们团队正在探索用AI做故障预测模型、智能诊断助手、客户知识库。"懂业务+懂AI"的跨界能力，是职场护城河。第三，AI能力上限取决于你的表达能力——这是下一篇要讲的重点很多人抱怨"AI不好用"，其实是自己都没想清楚要什么。 提示词不是"咒语"，而是"清晰思考"的外化。你需要对问题有深入思考，对目标有清晰定义，对输出有明确标准。你的表达能力，决定了AI的能力上限。至于怎么提升这个能力——怎么写出有效的提示词，怎么让AI真正理解你的需求——这是我下一篇文章要讲的重点。 今天我们先打好地基：理解底层逻辑，建立输出习惯。六、一句话总结：从"背手册"到"养学徒"

2020年的智能驾驶，试图用"规则"覆盖世界，结果处处碰壁。2024年的大模型，用"理解"适应世界，实现自主进化。

我在汽车行业10多年，亲眼见证了这场从"高精地图"到"无图NOA"的革命。它教会我最重要的一课是：底层逻辑比方法论更重要，输出驱动比输入囤积更有效，清晰表达比万能公式更值钱。学AI也是如此。收藏模板，是在背《全球AI使用手册》；理解逻辑，是在培养"会思考的AI学徒"。前者越学越焦虑，后者越用越从容。最后，我想邀请你做一个"7天输出实验"：接下来一周，别收藏任何新的AI教程。选你最近学到的一个功能，尝试向完全不懂AI的同事讲解，或写一篇300字使用心得。你会发现，"输出"才是最好的"输入"。欢迎在评论区分享：你在学新技术过程中，踩过最大的坑是什么？或者，你曾经在哪个时刻"顿悟"过底层逻辑？如果这篇文章对你有启发，请点个"在看"，转发给那个"收藏了100个模板却依然不会用"的朋友。记住：学AI前，先看懂底层逻辑。这比任何"万能公式"都管用。下一篇，我们聊聊：《AI提示词怎么写》。