最近越来越感觉：AI 时代缺少的，不是会用 AI 的人，而是懂业务的人。
技术员往往是第一个敢于吃螃蟹的人，新模型一发布，他们就能上手，提示词也写的特别的快。在 AI 时代的早期，这种熟练度确实有很大的优势，就像当年最早会用搜索引擎的人，总是能比别人更快地找到答案。
但蜜月期应该快要过去了。
现在市面上各种教大家做的 AI 场景，大多集中在自媒体、文案、日常助理这类领域。不是因为这些领域有价值，而是因为这些领域的门槛比较低。写一篇文章，回一个邮件，做一张海报，这些事情不需要任何的行业积累。任何一个人都可以很快的利用 AI 做出来，甚至做的还很不错。
但深水区不应该是这些，而应该是更深的生产场景。
拿工业场景来说。
你想让 AI 在工厂里真正落地，光会调模型远远不够。
就像鄂维南院士在"首届 AI 赋能工业软件创新生态大会"上说的：工业 AI 不能只靠数据驱动，必须做到数据驱动 + 原理驱动双向结合。
大模型已经做到了很强的数据驱动，但工业落地还需要了解产线为什么这么设计，什么是良率、什么是稼动率、什么是工艺窗口，更要知道一个异常从发生到处理要经过哪些环节。
而这些，不在任何一个模型的训练数据中，而是藏在那些深耕多年的老师傅的脑子里。
所以我越来越相信，AI 的下半场属于"老师傅"。
AI 的技术平权还在深化，甚至出现了很多速成的路径，但没听说老师傅可以速成的。
看来，"老师傅"又要再次成为香饽饽了。
历史好像真的是个循环。