各位朋友，大家好！

今天分享的主题是 《Fellou：重新定义浏览器未来的行动智能革命》让AI成为你的数字分身，解放生产力。

它不仅仅是一个工具，更是一场关于“人与浏览器关系”的变革。

一、从“数字劳工”到“智能指挥官”：浏览器的困局与破局

大家是否和我一样，每天被无数个标签页、表单和重复操作淹没？传统浏览器诞生于互联网的“信息检索时代”，但如今，我们早已迈入AI驱动的“行动时代”。当AI能写代码、画图纸、预测趋势时，浏览器却依然让我们手动点击、复制、切换——我们成了数字世界的“流水线劳工”。

而Fellou的答案是：让浏览器从“被动工具”升级为“主动执行者”。
想象一下，你只需输入一句话：“整理英伟达50系显卡的性能、价格对比报告，包括移动端和桌面版。”几分钟后，一份结构清晰、带图表、数据完整的报告就会呈现在你眼前。这背后，是Fellou的多个AI分身同时在各大网站协作：爬取数据、分析参数、对比价格、生成图表——而你，只需喝一杯咖啡。

二、Fellou的核心能力：从“浏览信息”到“执行任务”

Fellou的官网展示了两个关键词：Search（搜索）和Workflow（工作流）。

• 如果你需要一份“小红书用户对小米SU7的双语好评报告”，Fellou能自动筛选高赞评论、翻译关键内容，甚至标注用户画像。
• 如果你想在LinkedIn上寻找“有C++经验的浏览器工程师”，它能直接输出候选人列表、附上个人介绍和主页链接。
  更令人惊叹的是，Fellou能直接行动：关注Twitter账号、在亚马逊筛选商品加入购物车、自动发布推广内容……它不仅是信息的搬运工，更是任务的终结者。

这一切的背后，是一位95后连续创业者的野心——谢扬。他曾创立身份认证平台Authing，服务700多家企业，融资数千万美元。而今天，他瞄准了更大的目标：重构人与浏览器的交互方式。

三、Fellou的创新架构：三位一体的智能革命

Fellou的架构融合了三大核心模块：

1. Browser：负责网页访问与渲染；
2. Agent：像大脑一样思考与决策；
3. Workflow Automation：像双手一样执行与工具化。

在此基础上，Fellou定义了四项颠覆性能力：

1. 深度行动（Deep Action）
   • 用户一句话，Fellou自动解析指令、拆解任务、跨平台操作。
   • 实测显示，49个复杂任务平均耗时仅3.7分钟，远超同类产品。背后的自研框架Eko，让自动化流程更快、成本更低、可随时人工干预。
2. 主动智能（Proactive Intelligence）
   • 它能学习你的操作习惯，预判需求。比如，当你连续三天搜索“跨境电商选品”，Fellou可能主动生成一份《亚马逊热门商品趋势报告》。
3. 影子空间（Shadow Workspace）
   • 通过操作系统虚拟化技术，划分本地、云端等多重执行环境。你可以同时在三个账号间切换，无需重复登录，彻底告别“页面崩溃焦虑”。
4. 智能体网络（Agent Store）
   • 未来，每个人都能上传自己的AI工作流。比如“跨境电商选品专家Agent”或“学术论文调研助手”，构建一个人与AI共生的数字生态。

四、未来已来：Fellou的愿景与行动

今年，Fellou将开源“行动型浏览器”的评估标准，以真实用户体验为核心重新定义行业标杆。目前Mac版已开放下载，Windows和移动版将在下半年推出。

最后，我想用谢扬的一句话结束今天的分享：“AI时代，工具不应让我们更忙碌，而应让我们更自由。” Fellou的使命，就是让每个人从重复劳动中解放，成为真正掌控技术的“指挥官”。

现在，是时候告别“标签页海洋”，迎接“一句话完成所有任务”的新世界了。
让我们一起，成为这场浏览器革命的主角！

好的，谢谢大家！

各位朋友大家好！

今天分享的主题是《AI+硬件：开启智能时代的万亿新征程》

当AI大模型摘下“神秘面纱”，化身我们生活中的“隐形管家”，当冰冷的硬件注入智能的灵魂，一个万亿级的新市场正在向我们敞开大门。今天，就让我们一起聊聊这个充满想象的领域：AI+硬件，如何重构我们的未来？

一、AI硬件：从“硬核科技”到“治愈系伙伴”

你是否想过，一副眼镜能成为你的“导航员”，一只耳机能实时翻译30国语言，一块手表能监测你的健康数据？更令人惊喜的是，AI早已不再是冷冰冰的代码——去年，会拥抱的机器人、会“呼吸”的猫咪玩具横空出世，让科技有了温度。

还记得今年1月的CES展会吗？那里简直是AI硬件的“未来预演场”：

• 日本Yukai Engineering的抱抱机器人Mirumi，能伸长手臂给你温暖的拥抱，还能通过眼神互动传递情绪，7月上市只要70美元，就能把孤独感瞬间融化；

• 同一家公司的**“吹气猫”降温神器**，挂在杯子上五分钟就能让开水变温水，还能模拟人的呼吸节奏，明年25美元就能拥有一个“贴心小助手”；

• 日本Mixi的对话机器人Romy更绝，装着GPT-4o大脑，能唱30首歌、做150种表情，被摸头会害羞，甚至能教你做菜——这哪里是机器人，分明是会卖萌的“生活小管家”！

美国初创公司Tombot的机器宠物Jennie则直击情感痛点：这只不掉毛的拉布拉多机器人，能陪孩子写作业、陪老人聊天，甚至能缓解阿尔茨海默症患者的焦虑。它会精准识别声音和人脸，技能还能通过APP不断升级——科技，正在成为治愈孤独的良药。

在国内，创业者们同样火力全开：

• 原阿里达摩院的李健涛推出AI录音机Plaud Note，薄如信用卡，贴在手机上就能自动转写会议记录、划重点，销售额已破亿；

• 前安克高管谢羽佳成立三耳猫科技，把儿童玩具变成“AI育儿师”；华米前副总裁毛汉勇则带着智能宠物硬件杀向海外；

• 前美团副总裁包塔更绝，把AI大模型塞进玩具里，让玩偶变成会讲故事的“智能老师”。

从这些案例中，我们不难发现：AI+硬件的创业方向，正分为两条清晰的赛道——功能性产品让传统硬件“聪明起来”，情感类产品则让科技“温暖起来”。 而业内人士早已洞察：移动互联网红利见顶，AI硬件却像刚被发现的新大陆，正是入局的黄金时机！

二、国外成功密码：小硬件里的大生意

在海外，AI硬件的成功案例早已证明这条赛道的潜力：

1. Oura智能戒指：售价349美元+月费5.99美元，靠睡眠监测卖出250万枚，估值52亿美元，用“健康数据+订阅服务”锁住用户；

2. Plaud Note录音机：贴在手机上的AI助手，年化收入1亿美元，靠“录音转写+智能整理”颠覆办公场景，连涨价都挡不住热销；

3. Tractive宠物追踪器：GPS定位+健康监测，订阅服务年收入超1亿美元，让宠物主人为“安全感”持续买单；

4. Bird Buddy喂鸟器：靠AI识鸟+用户互动，一天众筹160万美元，把“观鸟”变成社交化的情感体验。

这些案例告诉我们什么？硬件是入口，服务是核心，订阅模式是增长引擎。 当硬件不再是一次性买卖，而是持续创造价值的载体，商业想象空间便被无限放大。

三、百镜大战：中国企业的突围之路

在AI硬件的星辰大海中，AI眼镜无疑是最耀眼的那颗星。数据显示，全球AI眼镜市场规模将从2023年的1.27亿美元，飙升至2030年的17.2亿美元，年复合增长率15.3%。中国企业早已摩拳擦掌，上演一场激烈的“百镜大战”：

• 传统手机厂商、互联网大厂、AR/VR企业、创业公司四路大军齐上阵；

• XREAL连续三年全球市占率第一，2024年预计达37.7%，超过第二至第四名总和；

• Rokid更让人眼前一亮：创始人祝铭明戴着自家AR眼镜完成“脱稿”演讲，火到出圈。他说：“真正的刚需产品，是让你没电时也愿意戴的眼镜。” 十年磨一剑，他们用“AI+轻量化设计”挑战Meta的舒适短板，誓要让眼镜成为“下一代计算平台”。

当然，现在的AI眼镜还有短板：续航短、重量沉、功能不够精准。但中国企业有底气——我们有全球最完善的供应链，有“工程师红利”，更有“把不可能变成可能”的创新力。正如乔布斯所说：“永远选择春天的技术。” 当欧美还在观望，中国的“AR五小龙”已在赛道上全速奔跑。

结语：智能时代，谁主沉浮？

2025年，AI硬件迎来全面爆发期。这不是简单的产品迭代，而是一场决定未来十年产业格局的“卡位战”。当硬件成为数据入口，当软件定义服务价值，当渗透率突破30%的临界点，家庭、办公、健康等场景将发生质变。

亲爱的朋友们，AI+硬件的浪潮已经涌来。如果你是创业者，记住三个关键词：技术迭代要快、用户体验要“上瘾”、品牌认知要深；如果你是消费者，不妨张开双臂，拥抱这些正在改变生活的“智能伙伴”。

有人说，未来已来。而我要说，未来由我们创造——当AI的智慧遇见硬件的温度，当中国的创新力遇见全球的市场，一个属于“智能时代”的黄金时代，正在向我们走来！

好的，谢谢大家！

各位朋友大家好！

今天分享的主题是，《拥抱智能时代：当知识成为新的财富密码》

今天我想和大家分享一个关于未来的重要思考——当人类文明站在人工智能的历史转折点上，我们正在见证一种全新的"货币"悄然诞生。这种货币不是金银铸币，也不是数字代码，而是人类最本源的能力：智能。

回顾人类文明史，货币形态经历了从贝壳到贵金属，从纸币到数字货币的演变。但微软人工智能业务首席执行官穆斯塔法·苏莱曼提出了一个振聋发聩的观点：未来，"智能"将成为定义财富的核心标准。这种智能不是科技黑箱里的神秘代码，而是每个人都能掌握的认知能力——是我们理解复杂世界、预测发展趋势、精准采取行动的核心竞争力。

今天，生成式AI正以量子跃迁般的速度重塑我们的生活图景。当AI助手能瞬间完成数据分析，当智能工具开始辅助创意设计，当虚拟专家24小时在线答疑，我们突然发现：那些曾经需要巨额资金才能获取的专业服务，正在被智能技术无限稀释。就像电力改变工业文明的能源结构，AI正在重构人类社会的"认知能源"体系。

苏莱曼先生特别强调，微软的使命就是做"智能的电力公司"：通过技术创新降低获取智能的门槛，让每个人都能拥有一支隐形的"专业智囊团"。想象一下，当农民能通过AI预判气候变化，当创业者拥有实时市场分析助手，当学生随时能与各领域专家对话，这种"智能平权"带来的，是比财富再分配更深刻的社会变革——它让知识不再是少数人的特权，而是普惠大众的发展动力。

或许有人会问：智能真的能替代货币吗？让我们回到货币的本质：货币的价值在于促成交易、激活资源。而智能的本质同样是"促成事情"的能力——只不过它激活的是人类的潜能。当AI让生活成本大幅下降，当自动化技术消解基础生存压力，人类社会必然会从"生存竞争"转向"发展竞争"。就像农耕时代追逐土地，工业时代追逐资本，智能时代的核心竞争力，在于我们能否持续升级自己的认知系统。

站在这个变革的前夜，我们既要拥抱技术红利，更要坚守人类本质。AI可以成为强大的工具，但永远无法替代人类独有的创新思维、情感智慧和价值判断。未来的财富排行榜上，不会再单纯记录银行账户的数字，而是衡量一个人整合知识、解决问题、创造价值的能力指数。这意味着，每个人都拥有重新定义成功的机会——只要我们愿意持续学习、大胆实践、保持对世界的好奇心。

朋友们，当智能成为新的"硬通货"，真正的富有不再是账户余额，而是我们头脑中的知识体系和解决问题的能力。让我们以开放的心态迎接这场变革，把每一次技术进步转化为提升自我的阶梯。因为在智能时代，最好的投资永远是投资自己——用知识武装头脑，用能力定义未来，这才是应对变革最坚实的"货币储备"。

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是，《拥抱AI智能体：未来工作与生活的变革之路》

今天我想和大家聊一个正在颠覆我们工作与生活的话题——3年后，可能50%的日常工作都不用人来搞定。这个变革的核心驱动力，就是正在爆发的AI智能体（AI Agent）。

一、概念厘清：从智能体到代理式AI的进化

首先，我们需要厘清三个关键概念：

1. 智能体（Agent）：这是最基础的概念，它是指能感知环境并为目标行动的实体，不一定需要AI。比如家里的热水器恒温器，通过感知温度自动调节加热，完全基于预设规则运行。

2. AI智能体（AI Agent）：它是智能体的升级版，搭载了AI大脑。像大家熟悉的Siri、小爱同学，能通过机器学习理解语音指令，还能不断优化回答——比如你让它设置闹钟，它会记住你的习惯，下次主动推荐更合理的时间。这类智能体正在融入工作流程，帮我们处理文档、收集资料，但目前还需要人类给出明确指令。

3. 代理式AI（Agentic AI）：这是终极形态的智能体，能自主决策、主动服务。想象一下，未来的智能家居系统会在你出差时自动监控能耗，发现冰箱食材不足时，会根据你的饮食偏好和配送时间，悄悄下单采购；订机票时，它会持续监控票价，遇到降价自动帮你改签，全程无需你操心。虽然现在还处于初级阶段，但它代表了AI从“工具”到“决策者”的质变。

二、为何现在爆发？三大动力推波助澜

从2022年ChatGPT问世到现在，AI智能体为何突然“爆红”？有三个关键原因：

1. 商业化落地突破临界点：企业正在大规模拥抱AI智能体。微软的Copilot Studio已有超过10万家企业创建专属智能体，京东内部运行着7000多个智能体处理客服、物流等任务；创业公司员工人均配备十几个智能体，从资料收集到内容创作，效率提升肉眼可见。

2. 全民普及的黄金时代：豆包、文小言、腾讯元宝等平台让普通人也能轻松创建自己的智能体。这些智能体不仅在电脑上运行，还入驻了手机、智能眼镜、耳机等设备——想象一下，开车时通过智能耳机让AI帮你回复邮件，戴眼镜时AI实时翻译外文路标，AI正在融入生活的每个角落，用户量呈指数级增长。

3. 技术与政策双轮驱动：自然语言处理让AI更懂人类，计算机视觉让AI能“看”懂图片和视频，这些技术突破让智能体在客服、医疗、教育等领域大显身手。同时，全球各国出台政策支持AI发展，从资金补贴到税收优惠，为智能体成长营造了肥沃土壤。

三、巨头争夺AI时代入口：一场没有硝烟的战争

为什么巨头们纷纷押注AI智能体？因为它将成为AI时代的核心交互入口——就像浏览器是PC时代的入口，APP是移动互联网的入口，未来，我们的汽车、家电、AR眼镜都可能内置智能体，取代手机成为新的交互中心。

国外巨头率先布局：谷歌开发了浏览器专属智能体“Project Jarvis”，能帮用户网购、订航班；微软在Dynamics 365集成10个自主智能体，处理跨平台复杂业务；OpenAI的“Operator”能在用户电脑上自动写代码、订行程，像个24小时在线的智能秘书。

国内企业也不甘示弱：腾讯的ima.copilot成为办公神器，帮用户搜资料、写报告；钉钉推出工单助理、Excel助理等6大AI助理，深入企业核心场景；就连初创公司也在细分领域突围，比如LiblibAI服务2000万设计师，通过模块化工具让普通人轻松创作；美国Abbridge专注医疗会议纪要，自动生成合规病历，准确率超90%，成为医院必备工具。

四、2025八大趋势：预见智能体如何改变世界

接下来，我们看看即将到来的八大趋势：

1. 企业刚需：效率革命的“秘密武器”：Gartner将AI智能体列为年度第一技术趋势，超80%企业计划2026年前部署。德勤预测，2025年25%的生成式AI企业会使用智能体，2027年这一比例将翻倍——未来，智能体将成为企业降本增效的标配。

2. 六边形战士：能听会看还能说：多模态融合让智能体更“人性化”。比如智能客服能同时处理语音和文字，甚至“看懂”用户发送的图片——你拍一张故障设备的照片，它立刻匹配解决方案；汽车4S店的AI名片能记录销售对话，分析话术是否合规，帮销售提升成单率。

3. 职场狠人：自主工作不用盯：OpenAI的Operator能自主订餐厅、改时间，工业场景的智能体实时监测设备故障，自动规划维修方案；物流领域，智能体根据实时路况动态调整配送路线，让货物又快又准送达。

4. 组队协作：复杂问题轻松破：多智能体协作系统就像“超级团队”，有的管调度，有的管规划，有的管执行。比如物流调度中，遇到突发堵车，智能体们实时沟通，秒级调整路线，确保货物准时到达。

5. 跨界专精：行业定制显神通：医疗领域，AI智能体分析病历和影像，辅助诊断糖尿病视网膜病变，准确率媲美眼科医生；教育领域，智能导师根据学生学习进度定制计划，推送专属习题，实现“千人千面”的因材施教。

6. 开源爆发：开发AI像搭积木：LangChain、AutoGen等开源工具降低技术门槛，开发者无需从头开始，像搭积木一样组合模块就能创建智能体。开源社区成为创新沃土，每天诞生无数脑洞大开的应用。

7. 边缘计算助攻：实时响应快如闪电：智能体与边缘设备结合，让实时决策成为可能。比如智能摄像头内置AI，无需联网就能实时识别入侵行为并报警；工业传感器上的智能体实时分析设备数据，提前预警故障，避免生产中断。

8. 人机协作2.0：工作模式大洗牌：办公场景中，WPS AI帮你生成报告初稿，你只需聚焦创意修改；设计领域，AI短时间生成多个方案供你选择，解放大脑的创意潜能。未来不是人和AI的竞争，而是“会用AI的人”和“不会用AI的人”的差距。

结语：让创造力回归价值高地

朋友们，AI智能体正在重构人机协作的底层逻辑。3年后，50%的日常工作可能由它们完成，但这不是取代人类，而是把我们从重复劳动中解放出来——让数据分析交给AI，人类专注商业洞察；让文案撰写交给AI，人类专注创意构思；让流程操作交给AI，人类专注战略决策。

未来的竞争，属于敢于率先破局的先行者。无论你是企业管理者、创业者，还是普通职场人，现在都是拥抱AI智能体的最佳时机。让我们张开双臂，迎接这个“无感服务”的智能时代，让创造力真正回归价值高地！

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是，《拥抱智能革命：重构未来十年的商业逻辑》

今天，我们站在人类文明的又一个关键转折点上——当人工智能以前所未有的速度重塑商业世界，下一个十年的商业底层逻辑正在发生根本性变革。波士顿咨询在《未来已来：AI组织进化论》中指出，这场变革不仅是技术革命，更是对传统组织管理逻辑的彻底颠覆。今天，我想和大家聊聊这场革命的核心：当AI成为我们的同事，我们该如何重构组织？

一、智能体崛起：从工具到合作伙伴的进化

过去几年，我们见证了大模型的爆发式发展。从春节期间火爆出圈的Deepseek，到能与人类流畅对话的豆包，AI正从“智能工具”进化为“智能体”。什么是智能体？简单来说，它是能自主运行、独立完成任务并持续学习的AI系统。未来5-8年，它将经历三个关键阶段：

第一个阶段是“可靠的代理”。就像一位精准执行指令的助手，你告诉他“整理季度销售数据并生成报表”，它会分毫不差地完成任务，准确率远超人类员工。

第二个阶段是“能干的助理”。当你说“下周要去上海出差”，它会自动规划最优行程：预订机票酒店、生成天气提醒、甚至同步会议日程，让复杂事务变得轻松高效。

第三个阶段是“聪明的伙伴”。你们可以共同探讨商业难题：比如“如何优化客户留存率”，它会结合历史数据提出多个方案，并与你辩论推演，最终形成创新策略。这种协作不再是“人给指令、机器执行”，而是真正的智力共创。

想象一下，未来你的团队里可能有这样的智能体同事：24小时不间断工作，跨领域知识储备远超人类，还能通过每次互动自我进化。这不是科幻，而是正在发生的现实——特斯拉的Optimus机器人已能完成复杂操作，OpenAI的GPT-4正在协助律师撰写合同、医生分析病历。智能体，正在重新定义“劳动力”的概念。

二、黑洞效应：AI时代的核心竞争壁垒

在工业时代，规模经济是企业的核心优势；互联网时代，网络效应造就了平台巨头；而在AI时代，驱动竞争的是“黑洞效应”。这是一个关于知识吞噬与进化的正反馈循环：

更聪明的智能体会吸引更多用户，用户的每一次互动都会产生独特的私有数据——你与AI的对话细节、决策过程、甚至思维漏洞，这些都是互联网上从未存在过的“个性化知识”。智能体通过分析这些数据不断进化，进而吸引更多用户，形成“数据-智能-数据”的闭环。就像宇宙中的黑洞，吞噬的知识越多，引力越强，最终引发智能的“大爆炸”。

举个例子：当一家电商公司的智能客服系统每天处理10万次用户咨询，它会逐渐学会识别用户隐藏需求，甚至预判购买意图。这些数据反哺到供应链系统，能精准优化库存；再反馈给营销系统，能生成个性化推荐方案。最终，这个智能体网络会比人类团队更懂市场、更懂用户，形成难以逾越的竞争壁垒。

对于创业者而言，关键是要第一时间启动“机器学习飞轮”：让智能体独立上岗，实现数据闭环。就像特斯拉的自动驾驶系统，通过百万公里的路测数据持续进化，远超依赖人工标注的传统方案。记住：当AI还只是工具时，它的效率上限是人类的天花板；但当它成为独立“员工”时，其进化上限将是我们无法想象的星辰大海。

三、组织重构：从科层制到共创型智能组织

当智能体开始承担大量常规工作，传统组织形态正在崩塌。我们看到三个惊人的变化：

第一，人才定义被重新书写。OpenAI不到300人的团队创造了ChatGPT，Deepseek清一色二十多岁的年轻天才，Pika的三位创始人靠辍学创业估值数十亿美元。这些团队的共同点是：招募“元认知能力”极强的创智人才——他们擅长从复杂问题中抽象本质，用AI工具将想法快速落地。今天，一个顶尖创智人才加一套智能体系统，能完成过去一个部门的工作。

第二，组织规模“逆向生长”。曾经需要上百人的公司，现在十几人就能运转：一人多能成为常态，一个开发者既能用MidJourney设计产品图，又能用GPT-4编写代码，还能通过智能体处理客服和财务；一人多岗成为现实，某CEO花3天掌握抖音营销后，直接“捏”出一个智能体运营账号，效率远超传统团队；甚至出现“一人公司”，独立开发者通过整合AI工具，在电商、教育等领域创造百万营收。

第三，硅基员工成为组织新成员。未来的公司将分为三层：顶层是负责战略设计的创智人才，中间是将AI模块化的技术团队，底层是无限扩张的硅基员工（智能体）。科层制的金字塔结构正在崩塌，取而代之的是“人类-智能体”协作的扁平化网络。就像自动驾驶系统需要人类设定目标，但具体路径由算法自主规划，未来组织的核心是“设定方向+激发共创”，而非“层层管控”。

四、迈向智能时代的两个行动指南

面对这场变革，每个人、每个企业都需要回答两个关键问题：

第一，你的业务有多少比例实现了“AI自主运营”？如果AI还只是辅助工具，帮你写邮件、做报表，那你还停留在“效率提升”阶段；只有当智能体能独立完成客户服务、市场分析、甚至产品设计时，你才真正进入“智能进化”阶段。

第二，你的组织中有多少“硅基员工”？这里说的不是简单的自动化程序，而是能自主学习、跨领域协作的智能体。从今天开始，尝试在客服、数据分析、供应链等环节引入智能体，观察它们如何通过数据闭环自我优化。

朋友们，人类历史上每一次技术革命，都会经历从“恐惧颠覆”到“拥抱重构”的过程。工业革命让机器取代了体力劳动，信息革命让软件延伸了人类智力，而今天的智能革命，正在赋予我们“创造智能伙伴”的能力。这不是人与机器的竞争，而是“会用机器的人”与“不会用机器的人”的差距，是“拥抱智能组织”与“固守传统架构”的分野。

下一个十年，商业的底层逻辑不再是规模与流量的比拼，而是“智能进化速度”的竞赛。让我们放下对传统组织的眷恋，拥抱智能体这个新同事，重构组织的知识循环、人才结构与协作模式。因为在黑洞效应的时代，只有那些让智能飞轮高速转动的组织，才能在这场智能大爆炸中，成为照亮未来的恒星。

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是《 AI竞赛下半场，从谷歌A2A协议看AI产业的范式转移》

过去一个月，谷歌在AI领域的三连击，让我们得以窥见这场技术革命的真正赛点——当全球还在关注大模型的参数竞赛时，产业逻辑已悄然转向生态构建。

一、谷歌的三重布局：从技术封锁到生态突围

1. DeepMind的“战略收缩”

曾以开放研究著称的DeepMind，突然对生成式AI论文实施6个月禁发期。这看似保守的举措实则是商业策略调整：通过控制关键研究成果外流，保护Gemini模型的技术优势。更耐人寻味的是，其母公司Alphabet不惜以高额竞业协议“圈养”顶尖人才——这在加州这个历来否认竞业协议的“创新圣地”显得尤为反常。

2. Gemini 2.5的降维打击

新一代模型不仅支持百万token长文本处理（相当于一次性分析《指环王》三部曲），更在推理能力上实现突破：生成40页学术报告仅需5分钟，且支持语音播报。最颠覆性的是向免费用户开放核心功能——通过限制API调用次数（如每天50次）平衡普及与商业化，这直接冲击了OpenAI的订阅制壁垒。

3. A2A协议：重构AI协作网络

上周发布的Agent-to-Agent协议，堪称AI界的“TCP/IP时刻”。它允许不同厂商的AI智能体直接对话：Salesforce的CRM系统可自动调用谷歌地图API规划物流路线，无需人工开发接口。首批50家合作企业中，埃森哲、德勤等咨询巨头的加入，预示着企业服务领域的智能化协同革命。

二、产业逻辑之变：从蒸汽机到动力系统

将大模型比作“蒸汽机”恰如其分——但工业革命真正的爆发，始于曲轴连杆将蒸汽动力转化为机械运动。如今的AI产业正在重演历史：

• MCP与A2A：新时代的传动装置

Anthropic的MCP协议让模型共享上下文记忆，而谷歌A2A进一步标准化智能体交互规则。正如曲轴连杆将蒸汽机与纺织机连接，这些协议正在编织AI协作网络：医疗AI诊断后可直接调度药品配送机器人，形成闭环服务链。

• 封闭生态的致命伤

OpenAI的GPT商店要求开发者绑定其技术栈，而DeepSeek等开源模型的崛起已打破垄断。谷歌A2A通过“免费协议+云服务绑定”的策略，正在复制安卓对抗苹果的成功路径——这比OpenAI的封闭策略更具生态穿透力。

三、开放协同：不可逆的产业浪潮

三个信号揭示未来格局：

1. 企业需求嬗变

据波士顿咨询数据，83%的企业需要整合3个以上AI系统。单一模型再强，也难敌能协调ERP、CRM、供应链的协同网络——这正是Salesforce加入A2A阵营的核心动因。

2. 开发者权力转移

A2A让开发者像搭积木般组合智能体：初创公司可用DeepSeek处理中文NLP，调用GPT-4完成英文创作，无需受制于单一平台。这种“去中心化开发”正在瓦解大模型的入口价值。

3. 监管与标准的角力

欧盟已就A2A是否构成垄断启动调查，但这无法阻挡协议标准化趋势。正如TCP/IP最终突破IBM封锁，开放协议必将催生超越巨头控制的新生态。

四、OpenAI的困境与产业启示

当谷歌以协议构建生态时，OpenAI仍沉迷于模型迭代竞赛。其致命问题在于：

• 商业模式错位：订阅制难以应对A2A带来的“功能模块化”趋势，用户更愿为具体服务付费而非通用模型

• 生态建设滞后：GPT商店的封闭性与A2A的开放性形成鲜明对比，后者已吸引包括竞争对手在内的50家企业

• 技术护城河消融：Gemini 2.5在SWE-bench编码测试中以63.8%准确率超越GPT-4，DeepSeek等开源模型进一步稀释其技术优势

结语：开发者黄金时代已至

朋友们，当谷歌这个“不懂应用”的技术巨头都在为AI Agent铺路时，我们更应看到：未来不属于某个超级模型，而属于能连接万千智能体的开放网络。A2A协议只是起点，医疗、金融、制造等领域的专用协议将加速涌现。

在这个新旧范式交替的黎明，开发者比任何时候都更接近产业核心——因为决定AI革命终局的，不再是实验室里的参数竞赛，而是生态系统中每一个创造性的连接。

现在，是时候抛弃对单一模型的崇拜，投身于构建智能体协同网络的星辰大海了！

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是《当AI走进课堂：在创新与诚信之间寻找教育的平衡》

今天我想和大家聊一个正在深刻改变校园的话题——当AI从实验室走进课堂，它究竟是助力学习的代码救星，还是威胁诚信的作弊工具？Anthropic公司通过分析100万条学生与Claude的对话记录，为我们揭开了AI在高等教育中的真实应用图景。

一、AI：正在重构学习生态的“数字伙伴”

当计算机专业的同学在凌晨三点对着报错的代码抓耳挠腮时，Claude能在30秒内定位逻辑漏洞；当文科生为论文结构发愁时，AI会建议用“比较分析模型”重构章节框架；甚至自然科学的学生，也会让AI生成分子运动的3D模拟图辅助理解。数据显示，超过60%的理工科学子每周至少使用AI工具3次，计算机专业学生的对话量更是达到全美学位占比的7倍之多。

这些对话勾勒出四种典型交互模式：28%的学生直接索要答案快速解决问题，26%要求AI直接生成完整内容，24%选择在对话中逐步协作解决问题，22%则通过多轮交流共同创作成果。这意味着，AI早已不是简单的“搜索工具”，而是演变成兼具“解题助手”“创作伙伴”“思维协作者”多重身份的学习伴侣。

二、数据背后的双重图景：创新之光与诚信之问

让我们看看这些充满张力的数据：在认知任务分类中，AI承担的“创造”与“分析”类高阶思维任务占比高达70%，远超过“记忆”“理解”等基础能力。计算机专业学生用AI调试代码、实现算法的对话占比33.5%，而商科学生让AI润色商业文案的记录仅8.9%。这既展现了AI在STEM领域的强大赋能——比如帮学生理解复杂算法时，Claude会用“快递分拣”的生活案例进行类比，让抽象概念具象化；同时也暴露出潜在风险：12%的对话涉及直接获取测试答案，9%存在改写文本规避查重的痕迹。

更值得关注的是“协作式学习”的边界模糊性。当学生让AI“逐步解释量子力学波函数”时，深度对话确实能促进理解；但如果直接提交AI生成的完整证明过程，就触碰了诚信红线。这种“合理辅助”与“学术不端”的灰色地带，正是我们需要共同面对的挑战。

三、构建AI时代的教育新范式

面对这场静默的教育革命，我们需要建立“三维应对体系”：

第一维是认知升级。教师要转变“防AI作弊”的对立思维，像加州理工学院那样开设“AI辅助学习”工作坊，教导学生用AI进行文献综述时必须标注技术辅助，培养“数字时代的学术透明度”。学生要明白，AI生成的代码就像计算器，正确的使用方式是通过它验证思路，而非直接复制结果。

第二维是制度创新。高校应制定“AI使用白名单”，明确课程作业中允许AI参与的边界——比如编程作业可借助AI调试，但核心算法必须自主设计；论文可让AI润色语言，但观点提炼必须独立完成。麻省理工学院正在试点的“AI协作声明”制度，要求学生在提交作业时注明AI参与的具体环节，值得借鉴。

第三维是能力重构。当AI已经能完成70%的信息处理工作，教育的核心价值应转向“不可替代的人类能力”培养：批判性思维——比如让学生分析AI生成的法律案例分析存在哪些逻辑漏洞；创造性思维——在AI提供的10个营销方案基础上，要求学生提出第11种颠覆性创意；伦理判断力——讨论“AI生成的医学诊断报告是否应该具有法律效力”等前沿议题。

各位朋友，当我们看到计算机专业学生用AI开发出帮助视障者“听”论文的辅助工具，当我们看到文科生通过AI快速建立跨学科知识图谱，就会明白：AI不是洪水猛兽，而是照进教育的一束强光，既照亮了创新的可能，也投射出需要修补的阴影。让我们以开放的心态拥抱技术，以审慎的态度划定边界，共同培育一个“人机协作而不失人类本真，技术赋能而坚守教育初心”的学习新生态。

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是，《拥抱AI专才时代，做不可替代的通才》

今天我们聊聊AI领域的最新动向——当DeepSeek、Nvidia、字节跳动等巨头接连甩出技术“王炸”，我们会发现：AI正在加速告别“什么都会但不够精”的通才阶段，一个让AI成为“专业能手”的时代，真的来了。

一、三家巨头的技术突围：AI正在 becoming “专才”

先看DeepSeek的突破。他们和清华联合推出的“自律批判调优”技术（SPCT），就像给AI请了一位24小时在线的“私教”。过去的AI训练像“填鸭式教学”，老师提前设定好答案，AI只能在数学题、编程这些“标准答案”领域打转。但SPCT让AI学会了“自我迭代”：通过动态生成评判标准和评价内容，哪怕是复杂的开放性任务，比如职场决策、创意写作，AI也能像人类一样边做边反思，自己给自己“改作业”。测试中，270亿参数的小模型居然超越了千亿级的GPT-4o，这意味着“小而精”的AI也能在细分领域成为高手。

再看字节跳动的Seed-Thinking-v1.5，专注攻克“逻辑推理”硬骨头。他们给AI打造了一套“特训营”：混合专家架构让AI能像人类大脑一样分工协作，定制的强化学习框架和双层奖励模型，专门训练数学解题、逻辑分析等“烧脑”技能。数据显示，它在多个基准测试中逼近谷歌Gemini和OpenAI的顶尖模型，虽然还未上线，但已经预示着AI在STEM领域的推理能力即将迎来突破。

Nvidia则另辟蹊径，在“效率革命”上做文章。基于Llama-3.1优化的2530亿参数模型，通过神经架构搜索，让AI能在单个GPU上高效运行，还能根据任务需求切换“推理模式”——简单对话用“极速模式”秒回，复杂计算开“专业模式”深度思考。参数比DeepSeek小一半，性能却旗鼓相当，这说明AI正在从“堆数据拼算力”转向“聪明高效干活”。

二、三大趋势：AI专才时代的底层逻辑

这三场技术突围背后，藏着三个改变未来的趋势：

第一，“会思考”比“知道多”更重要。过去AI靠“记忆”回答问题，现在DeepSeek让AI学会“批判”，字节跳动让AI专注“推理”，Nvidia让AI懂得“取舍”。顶级AI的竞争核心，已经从“知识储备”转向“思维能力”——就像人类社会，死记硬背的学霸不再吃香，能解决复杂问题的“谋士型”人才才是刚需。

第二，“降本提效”成为技术刚需。字节的混合专家架构、Nvidia的推理模式切换、DeepSeek的小模型超越大模型，都在证明：AI正在告别“土豪式发展”。未来，用更少的算力实现更强的能力，会让AI像智能手机一样普及，每个行业、每个普通人都能用得起“专属AI助手”。

第三，“高质量数据”才是核心燃料。三家公司的论文都反复强调：数据不是越多越好，而是越“精准”越好。就像医生需要临床病例，律师需要法律文书，未来AI的专业性，取决于我们能不能给它“喂”进某个领域的结构化、高质量数据——这意味着，掌握垂直领域数据的人，将掌握AI时代的“石油”。

三、AI成为专才，你的机会在“通才时代”

当AI越来越像“专业顾问”“超级助理”，人类的优势反而回到了“通才能力”。这里有三个建议：

首先，把AI当成“协作搭档”，而非替代对象。比如，用DeepSeek类AI做方案优化，用Seed-Thinking类AI做逻辑验证，人类则负责“定方向、做决策、搞创新”——就像建筑师用CAD画图，但设计理念永远属于人类。

其次，深耕“AI难以复制的软技能”。AI能算数据、写报告，但永远学不会共情沟通、战略远见、跨领域整合。比如，老师用AI备课，但和学生的情感连接、个性化引导，才是教育的核心；管理者用AI分析报表，但凝聚团队、洞察趋势，才是领导力的本质。

最后，成为“领域+AI”的跨界者。如果你懂法律，就研究如何用AI处理合同审查；如果你懂医疗，就探索AI辅助诊断的落地场景——未来最值钱的，不是单纯的技术专家，也不是传统行业从业者，而是能把AI工具嫁接到具体领域，解决真实问题的“翻译官”。

结语：未来属于“人机共生”的通才

今天的AI，就像工业革命时期的蒸汽机：有人害怕它抢走工作，有人抱怨它不懂人性，但更多人选择驾驭它，让它成为提升效率的工具。当AI在专业领域越来越“专精”，人类反而获得了回归“通才”的机会——我们不需要和AI比计算速度、记忆容量，而是要发挥独一无二的创造力、判断力和情感连接力。

记住：AI的终点不是取代人类，而是让人类从重复劳动中解放出来，去做只有人类能做的事。现在，让我们张开双臂，拥抱这个AI专才崛起的时代，努力成为掌控未来的“通才”——因为最好的未来，永远属于那些懂得和技术共舞的人。

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好！

今天分享的主题是《用AI让学习更高效：从低效努力到精准成长》

今天我想和大家聊聊一个困扰无数人的问题——为什么我们每天刷视频、报课程，忙得像陀螺，却总感觉“学了个寂寞”？昨天刚背的单词今天就忘，刚听懂的知识点转眼就模糊，问题的核心其实藏在两个字里：效率。

先给大家讲个真实的故事。1993年出生的丹·科伊，如今个人资产超过5000万美金，2023年以98%的利润率创造了420万收入，他的“一人公司”模式震惊硅谷。但很少有人知道，他曾在多个领域跌跌撞撞，最终发现：学习不是拼时长的苦役，而是可以像工程师优化代码一样精准打磨的技能。他在YouTube上分享的系统化成长法，正是我们破局的钥匙，而这把钥匙，如今有了AI的加持，将释放出更强大的能量。

一、跳出“学习陷阱”：让目标成为指南针

你是否说过这样的话：“我要学AI”“我想懂音乐”？这种模糊的目标就像在迷雾中开车，油门踩得再猛也找不到方向。丹·科伊告诉我们：学习从来不是目的，而是达成目标的工具。真正高效的学习者会先问自己：“我学这个到底要解决什么问题？”比如同样是学AI，有人是为了“完成公司的数据分析项目”，有人是为了“帮孩子做一张活动海报”，这样的目标像灯塔一样，让每一次学习都对准具体的应用场景。心理学研究表明，带有强烈目的性的学习，记忆留存率会提升40%以上，因为大脑天生喜欢“有意义的连接”。

二、让AI成为你的“战略军师”：从记录开始重构学习系统

接下来这个方法，我称它为“给大脑装一个GPS”。首先，请大家拿出手机，从今天开始记录一周的“时间账单”——精确到每15分钟你在做什么。吃饭、刷手机、开会、学习，全部如实记录。一周后，把这份账单交给AI，输入这个神奇的提示词：“你是我的个人战略顾问，请分析我的时间分配，找出低效环节，并制定3个可落地的改进方案。”

这里有两个关键：第一，必须对自己绝对诚实，不要漏掉任何“摸鱼时刻”，因为AI不会评判你，只会像镜子一样照出真相；第二，不要期待一次成型，要像和军师对话一样，不断追问：“这个方案具体怎么执行？遇到XX情况怎么办？”如果你发现，每天有2.5小时浪费在无意义的信息浏览上，AI帮会帮你制定“碎片时间听播客+整点切换任务”的策略，一个月后学习效率提升了3倍。

三、在实战中“浸泡式成长”：项目就是最好的教科书

有没有发现，学生时代学的知识总觉得“用不上”，而工作中逼出来的技能却记得最牢？这就是“项目学习法”的威力。丹·科伊说：“不要等学会了再去做，而是为了做好而去学。”比如学AI绘画，与其把时间花在研究软件参数，不如直接接一个真实任务——“帮朋友设计生日贺卡”“为社团做宣传海报”。当你盯着画布发愁时，自然会主动去查“如何调整光影”“怎样用关键词生成特定风格”，这种带着问题的学习，效率是被动听课的5倍以上。更重要的是，完成的作品会成为你看得见的成长坐标，每一次点击“保存”，都是对自信心的一次强化。

四、破解拖延魔法：用“小启动动作”降低心理门槛

你有没有过这样的经历：明明计划学习，却在打开书本前刷了半小时手机？这是因为大脑对“启动困难”有天然的抗拒。这时候，我们可以用“齐格尼克效应的平方”——先做一个微小到不可能失败的动作。比如收拾书桌、泡一杯咖啡、在纸上写下第一个问题，这些动作就像给大脑发送一个信号：“我们要进入学习模式了，但不会很累。”

如果你不知道该设计什么启动动作，AI可以帮你拆解。比如对AI说：“我每次学编程前都会拖延，请帮我设计3个简单的启动步骤。”它可能会建议：“第一步，打开编译器并新建一个空白文件；第二步，写下今天要解决的具体问题（比如‘让按钮点击后变色’）；第三步，播放5分钟白噪音。”这些动作就像一个个台阶，让你不知不觉登上学习的山坡。

五、科学编排时间：让大脑在“专注-吸收-整合”中循环升级

关于时间管理，丹·科伊有一个“黄金90-60-30”法则：每天先花30-90分钟推进核心项目，这是大脑最清醒的“深度学习期”，只做与目标直接相关的事，比如写代码、做设计、写文章；接下来30-60分钟“带着问题查资料”，把项目中遇到的困惑集中解决，这时可以用AI快速检索信息，比如“用Python实现XX功能的最佳实践”；最后留30分钟做轻松的事，散步、听播客、画思维导图，让大脑在放松中整合新知识。特别建议大家在散步时打开有声书或行业播客，很多灵感都是在这种“不刻意”的状态中迸发的，记得随时用手机记下闪现的想法，这些可能是未来突破的关键。

六、以教代学：写作分享让知识“长”在脑子里

最后一个秘诀，是把自己变成“知识传播者”。每周花2小时，把这周学的东西写成一篇小文章，或者在朋友圈分享一个知识点。不要觉得“我还没学透怎么敢教别人”，恰恰是这种“半懂不懂”的状态，最能倒逼你深入理解。这就是著名的“费曼技巧”：如果你能用简单的语言给一个小学生讲懂AI算法，那才是真的学会了。同时，当你公开分享时，“学徒效应”会发挥作用——为了不被读者问倒，你会主动查漏补缺，这种正向反馈会形成强大的学习动力。举个例子，如果你坚持每周写学习笔记，3个月后你可能会意外收获到了合作机会，这就是“输出带来的复利”。

各位，AI时代不是“要不要用AI”的选择题，而是“如何用好AI”的应用题。丹·科伊的故事告诉我们，即使没有名校背景、没有团队支持，只要掌握对的方法，每个人都能让学习效率指数级提升。今天分享的六个方法，核心其实就三个字：“目标感”——用目标锚定方向，用AI放大效率，用行动验证成果。

最后送大家一句话：“真正的学习不是装满水桶，而是点燃火焰。”愿我们都能借AI之力，把低效的“知识灌输”变成高效的“成长进化”，让每一次学习都指向那个更强大的自己。

好的，谢谢大家！

各位朋友，大家好 ！今天分享的主题是《中国科技的“隐形翅膀”：从义乌农场到深圳路灯杆的启示》

最近的新闻头条是不是让大家有些焦虑？特朗普政府突然加征关税，外贸企业面临前所未有的压力，连股市都跟着震荡起伏。但今天，我想带大家跳出这些纷扰，看看中国经济真正的“定海神针”——那些被忽视的科技应用创新，正在悄然改变我们的世界。

一、义乌“3D打印农场”：一场静悄悄的产业革命

2024年底，央视报道了义乌一家神奇的“农场”。这里不种庄稼，却“长”出数万件玩具。3500台桌面级3D打印机昼夜运转，每个员工管理数百台设备，每天产出数万个定制化玩具，订单排到2025年末。单台设备成本仅1700元，是行业平均成本的一半。这些玩具通过TikTok直播，以5.88美元的价格热销欧美，龙蛋模型一周销量破万件，连海外仓都紧急追加30%库存。

这不是简单的制造业升级，而是一场技术民主化的革命。当西方还在追求“全球领先”的3D打印技术时，中国企业早已用成熟方案实现规模化应用。就像碳纤维最早用在高尔夫球杆，如今才能在高端汽车上普及。这种“用得起、用得广”的智慧，正是中国科技的独特优势。

二、深圳路灯杆：重新定义城市治理

在深圳，一场“空中革命”正在上演。普通路灯杆化身无人机起降平台，小型无人机自动起飞巡逻，实时监控交通、消防隐患，甚至能识别违规停车。相比传统巡逻，效率提升5倍，成本降低60%。更令人惊叹的是，这些无人机不仅是“眼睛”，还能通过AI分析异常情况，将信息同步到城市大脑，实现从“事后处置”到“事前预防”的跨越。

这种“润物细无声”的创新，正在重塑社会治理。无人配送车穿梭在校园和科技园区，解放末端配送人力；智能垃圾桶自动报警满溢，减少环卫工巡查时间。这些看似微小的改变，背后是中国在5G、物联网、AI等领域的深厚积累。正如《哈佛商业评论》所言，科技产品的高度融入，为中国赢得了创新优势。

三、被忽视的真理：技术应用比技术领先更重要

为什么OpenAI的GPT-4技术领先，却面临用户增长乏力？因为他们忽视了应用场景的打磨。而中国企业正相反：义乌的3D打印农场用低成本设备满足个性化需求，深圳的无人机巡逻用成熟技术提升治理效率。这印证了经济学家迭戈·科明的观点：经济体的强弱，不在于引入科技的速度，而在于使用科技的深度。

中国的独特优势，在于将“中科技”与“高设计”结合。以家电行业为例，海尔通过工业互联网平台，将用户需求直接导入设计端，研发周期缩短30%，不良品率下降26%。这种“需求驱动创新”的模式，让技术真正落地生根。正如华为手机以极简设计与自研芯片突围高端市场，大疆无人机用颠覆性设计占据全球70%份额，中国正在用设计力撬动全球产业链。

麻省理工学院教授迭戈·科明的研究表明，一个国家的经济强弱不在于引进新技术的速度，而在于技术应用的深度。中国有全球最大的应用场景试验场：每天4亿件快递催生物流机器人革命，2000万家企业数字化转型孕育工业互联网生态，14亿人的生活方式变革推动人工智能落地。这种"技术-市场-技术"的良性循环，让我们的无人机植保技术通过数亿亩农田的实践迭代，最终反超了先行十年的日本企业。

四、黄金时代已至：AI浪潮中的中国机遇

今天的中国，正站在AI革命的风口。DeepSeek等大模型引领技术突破，“杭州六小龙”等初创企业加速应用落地。但更重要的是，中国拥有全球最大的应用市场：415家国家级工业设计中心、5000多家省级设计中心，构成庞大的创新网络。当扫地机器人还在被吐槽“智障”时，中国企业已通过千万级用户反馈迭代技术，预计2025年市场规模将突破300亿元。

这就是中国的底气：不是追求单点技术的极致，而是构建“技术-市场-应用”的良性循环。从义乌的3D打印农场到深圳的无人机巡逻，从碳纤维的民用普及到扫地机器人的迭代升级，中国正在用“中科技、高设计”的智慧，书写新的工业文明篇章。

当我们为外部环境波动焦虑时，更应该看到：在长三角的智能工厂里，柔性生产线正以分钟为单位调整产品规格；在川藏铁路的施工现场，北斗定位系统精确控制着毫米级工程误差；在社区便利店的冷链柜里，光伏供电系统让生鲜配送半径缩短了80%。这些每天都在发生的技术创新，构成了中国经济的韧性网络。

当前，全球正站在AI技术爆发的临界点。有人担心我们与顶尖水平的差距，但我更看到中国独特的优势——我们有世界最大的应用场景、最完整的产业配套、最具活力的创新生态。就像20年前谁能想到，二维码这个日本人不愿应用的专利技术，会在中国孕育出移动支付革命？今天，当特斯拉在北美艰难推广自动驾驶时，中国车企的智能驾驶系统已在复杂路况中积累了百亿公里数据。

各位，真正的黄金时代不是等待技术突破的时刻，而是将技术转化为改善生活的千万种可能。当我们的路灯杆变成智慧终端，当乡镇企业的3D打印机编织着全球孩子的玩具梦，当每个普通人都在享受科技带来的便利

朋友们，当特朗普的关税战硝烟弥漫时，中国科技的“隐形翅膀”已经展开。让我们拥抱这个黄金时代，用技术的力量创造更美好的未来！正如中国商飞的超音速客机C949，用设计重新定义行业标杆，中国正在用创新向世界证明：真正的强国，不仅要有仰望星空的勇气，更要有脚踏实地的智慧。

好的，谢谢大家！