作者：江国强
来源：微信公众号「江国强的一亩三分地」
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谷歌发布 Gemini 3 以后，又重新试用了一遍市面上主流和热门的 AI。上一次有类似的热情，是春节 DeepSeek 刚发布的时候。没想到不到一年，AI 已经进化到这个程度——甚至快得有点让人需要停下来喘口气。

以下是我这几天试用下来的直观感受：今天的 AI，已经能为普通人的日常生活和工作带来哪些实实在在的变化？

一、AI 现在已经能”真刀真枪地”帮到什么？

1. 字节跳动的豆包：像”身边的导游＋生活助理”

豆包的视频通话功能让我最意外。无论是反应时间、回答质量，还是声音的自然程度，都已经很像一个真实的人。如果你看到一个不认识的植物、建筑、街边雕塑，随手拨个视频，它可以像导游一样自然地介绍。

它甚至还能陪孩子写作业、监督坐姿。有种”真的进入生活了”的感觉。

2. 阿里巴巴的千问：国内最接近 ChatGPT/Gemini 的”文字研究模型”

千问这次给我的最大震撼，是它在阅读论文、理解法规、整理研究框架方面的能力已经明显成熟。

我基于自己的材料搭建了几个专业助手（刑事罪名、破产、执行、劳动人事），它能快速生成研究报告，还能主动问我是否要把报告整理成展示网页，并直接生成了一个完整且动画很流畅的网页，让人很意外。

千问的深度研究功能也惊喜地”可用了”。不是完美，但明显已经进化得很快。这周好像还开放了千问万相的图像和视频功能，还没来得及试用。

3. 腾讯元宝：能力可能略弱，但”嵌入日常使用场景”有得天独厚的优势

腾讯元宝支持元宝和 DeepSeek 双模型，在微信生态的嵌入特别深：

  • 视频号下 @元宝就能总结视频
  • 发图文它能自动理解文章内容
  • IMA 笔记让信息沉淀变得简单

因此你即便觉得它的回答相比之下可能还差点意思，但能满足一些轻需求。

4. ChatGPT：依然在”理解用户”方面有天赋

ChatGPT 的记忆功能、对用户风格的把握，以及对复杂需求的理解依然是顶级的。它更像是个能理解个体的”伙伴”。

5. 谷歌 Gemini：如果你需要系统研究不熟悉领域——目前最强

NotebookLM 的 Deep Research 功能，比我预期的成熟。它能快速搭出一个学科的框架，帮助你理解陌生领域的大地图。

此外，它生成网页、生成应用、文生图能力都进步明显，且免费额度非常慷慨。更意外的是，它可以直接调用 Google Docs、Gmail、Keep 内容，甚至能直接写入 Keep 填备忘录，这在实际办公场景中非常实用。

Gemini 已经让人看到 AI 办公搭子的影子。Microsoft 虽然也在努力，但各种各样的原因还试用不到深入嵌入 Microsoft Office 的版本。

6. 华为小艺、OPPO 助手、豆包手机助手：AI＋Agent 的未来雏形

豆包与努比亚的系统级助手演示视频火了——它可以跨应用比价外卖、自动下单、帮你收藏小红书、整理笔记。

虽然很多人第一次看到很兴奋，但华为和 OPPO 的智能助手其实早就可以做部分类似的事。只是豆包把”自然语言驱动整个手机”的想象展示得更直观。

这两天，豆包手机助手引发了挺大争议，刚开完发布会不久，就传出微信等应用识别到之后会认为存在安全问题而自动登出账号。这背后涉及到的伦理和商业利益问题比较复杂。

7. DeepSeek 与蚂蚁灵光：国产模型在”追赶”和”差异化”

DeepSeek V3.2 刚刚发布，指标很强，还没来得及试用。蚂蚁的”灵光”也主打差异化方向，目前还没体验。

小结一下使用感受：

  • 豆包： 最像”生活里的 AI 人”，交互自然、记忆强、有陪伴感
  • 千问： 国内文字理解与研究最强，正在逼近 ChatGPT/Gemini（但跨端一致性仍待改进）
  • 元宝： 生态渗透感最强，让人离不开
  • Gemini/ChatGPT： 模型终极能力依然领先

二、一些更大的想法：从 Ilya 的观点谈起

前两天看到 OpenAI 前首席科学家 Ilya 的一段访谈，他讲了一个神经科学的例子：

一个因脑损伤失去”情绪系统”的人，虽然智商不变，却无法做出最简单的决策——例如”今天穿什么袜子”。他的执行系统卡住了，因为没有情绪来做权重判断。

Ilya 的观点是：情绪是人类最古老、最高效的”压缩算法”。

他说 AI 的发展路线可能已经到了”单纯追求规模的尽头”，会进入新的阶段。

访谈里还有一段主持人说的话让我印象深刻：

我们正把全球 GDP 的 1% 投入到 AI。 这明明是惊天动地的事情，但它发生得却如此平静。

另一边，也有人担心 AI 泡沫：投入巨大、回报暂未显现。

我不是技术研究者，只说自己的感受：

1. AI 的发展终将反向加深人类对”人本身”的理解

情绪、价值判断、创造力、想象力——这些曾经模糊的概念，未来可能都会被更精准地重新理解。

2. AI 不再是”实验室里的东西”，而是实实在在地进入企业运营和生活日常

过去半年，我接触到多家企业已经用 AI 做实际降本增效——真正落地，而不是 PPT。

一些服装企业已经完全不拍模特图，通过 AI 自动出片。

3. AI 进化速度太快了，让人跟不上节奏

春节那会，我觉得 AI 很新奇，但对我的日常生活、律师工作帮助有限。

不到一年，现在它已经能帮我：

  • 阅读论文
  • 做法规研究
  • 帮忙搭建知识结构
  • 做初步问题检索

虽然在真实案件中仍无法直接使用，出于保密需求解决数据安全问题前也不可能使用，但它已经成了一个”真正的研究助手”。

一年后会发展到什么程度？有人说目前大规模训练已经遇到了数据瓶颈，不知道 2026 年的发展速度是会延续 2025 年还是会大幅减缓。

4. 人的学习速度可能赶不上 AI，甚至会被”过去的经验”束缚

影视飓风的 Tim 提到，视频行业里很多人”不会用 AI”，不是因为不会操作，而是过去的经验限制了想象力。

这种现象未来可能出现在更多行业。

对法律行业能带来的改变能到什么程度，还有待进一步观察，但对年轻人来说是一个历史性机遇，同时可能也是挑战。

5. 在 AGI 到来之前，人类已经必须学会一件事：

懂得如何与”人”协作并凝结自己作为人在别人那里不可被 AI 替代的价值。

这可能是未来每个人都逃不掉的课题。

至于 AI 能不能大幅提高人类的生产力水平，真的让大部分人都从日常劳动中解放出来，还不清楚。但感觉机器人+AI 的发展，确实是解决未来养老问题的一种可及的希望所在。至于这么发展会不会带来《I, Robot》里面的机器人反叛场景，可能只有未来的 AI 知道了…

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