新的时代已经来到，AI革命势不可挡。
前言
在体验过有深度思考能力的AI agent之后，对于一直从事技术相关工作的我来说，我有一种未曾有过的强烈感觉，就是这个东西很颠。
无论以前的所谓智能家居，物联网，元宇宙，区块链等概念，我都没有过这么强烈的感觉，忠于自己的感觉，我希望自己也能追上这一波的浪潮不掉队。
目录
1. 我眼里的AI
不同人眼里AI都有不同定义，在这里就把它看成是一个广义的概念好了，下面提到的都是我眼里的AI。从接触到的社会媒体中，我感觉到AI无处不在，也许是信息茧房的原因，也许真的就这样。一开始是出于好奇好玩，我开始尝试，还好一发不可收拾，现在已经是我一个不能忽视的生产力工具了。
1.1. chatgpt
我认知中接触的第一个AI应该是chatgpt，原因是好奇心，我有用来生成过天马行空的诗词，又或者给一个莫名其妙的前提，让它生成一些段子，有点意思但不多。再后来，每次在外吃饭，有服务员来推好评有奖活动时候，我都会拿它出来用，明显它很擅长这个，每条都是大众点评的优质点评。
1.2. midjourney
这是我用midjourney生成的图，我很满意效果，甚至想要去开始做漫画切片的冲动，但是这大概花了一周时间研究prompt，最后产出2幅图，ROI感人，他的一致性真的一言难尽，所以我开始寻找其他工具。
1.3. stable diffusion
stable diffusion更加自由一些，代价就是学习成本也高一些，但是从实用性上，明显是比midjourney更好，而且在社群里已经有一些广告业的从业群友开始用来提高自己的工作效率，我开始意识到AI真的不只是个概念。
短暂体验一个月，以几张龙年贺卡作品收尾。
1.4. 端点AI
毕竟我所处行业不是做这种云端的大AI，我更关心在端侧AI效能会有什么改变，但认知是第一步。上一年Q1，带着问题，我开始上youtube去自学相关的课程，相对系统的了解到机器学习的一些概念和深度学习的一些概念。我是看codebasics频道，StatQuest with Josh Starmer频道和3blue1brown频道的相关科普，感谢作者以及这个时代给予的学习自由。
我们公司有现成硬件和软件demo，结合学到的AI知识和chatgpt老师的配合，脚本中的数据清洗增强，特征提取，选模型，训练，量化，最后部署到硬件上整个过程，也能看懂个大概。
依赖edge impulse这种轻代码的工具，用陀螺仪和小风扇做了一个档位检测和异常转动监测demo，通过实践来求证我的一些理解是对的。
如果是在端侧做推理的话，主要发挥在视觉，听觉，异常检测等，其实原则上我觉得“传感器类”的项目，都有AI应用的潜力。就我所知，很多半导体厂商，早已在暗流涌动。
纯粹的端侧AI未来潜力很大，但应用的方向仍需探索，但我也是充满信心。
1.5. 深度思考的AI
deepseek r1和chatgpt o3-mini-high现在是我的生产力工具，主要体现在：只要有问题，都可以找他，任何问题，而且答案绝对是令我主观满意。
比如：解一切电脑上发生的异常行为的报错、写代码+review、概念解释、小工具脚本、资料查找和分析等等。
2. 我想象中未来的AI
我现在对AI的认知，让我产生了一种做10年的规划是没有意义的想法，而任何现在我能想到的场景，我觉得都会发生，自动驾驶，载人无人机，机器人管家等等。AI会一直迭代，唯一不变可能是人性，如果从这个角度来看，那么AI在不失控的情况下，应该是被制造出来围绕人性来发挥它的效能。
3. AI带来的产品革命
我是主观认定：AI会在某些电子产品的已满足或者未满足的需求中赋能，使得产品的效能或各种成本，产生质的改变，以至于那些没有AI能力的产品成为历史。
我觉得这是一场产品革命，而我又很感兴趣，在看过俞军的《产品方法论》后，决定再立一个系列博文，记录这次的跨学科学习。
