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2026-06-14 zhejiang-records
浙江
学习记录

本文共 4115 字 · 预计阅读 14 分钟

浙江学习记录2026年6月13日—14日

摘要本文客观记录了2026年6月13日至14日在浙江省杭州市参加的两天学习活动。内容按时间线组织6月13日上午在浙江大学聆听章丰老师讲授《AI驱动的产业发展新逻辑》下午赴科大讯飞参观并听取李心博士关于大模型技术的讲座6月14日上午由厉敏老师讲授《数字浙江创新实践—数字经济“一号工程”》。文中如实记录课程内容、关键观点及个人实践观察并对部分概念补充背景信息。


6月13日浙江大学课程与科大讯飞参观

上午浙江大学课程《AI驱动的产业发展新逻辑从杭州六小龙谈起》

时间地点2026年6月13日9:20浙江大学教室。 主讲人:章丰老师。

章丰老师以“杭州六小龙”为引探讨AI驱动产业发展的新逻辑。他推荐了书籍《有为与有效》并引用了阿里巴巴技术委员会主席王坚关于“黑土地、牧场与蓝天”的理论——该理论将数字基础设施比作黑土地产业应用比作牧场而创新生态则是蓝天。

关键观点

  1. 智能体Agent的深度应用章丰老师举例说明9个智能体可组成一个团队分别承担选题、素材收集、审稿等角色形成自动化协作流程。这与听课者此前已深度使用的智能体实践相呼应。
  2. AI录音卡的价值老师强调了AI录音卡的使用场景建议将其作为日常记录工具。听课者决定购买并投入使用计划将每日录音整理后纳入个人知识仓库。
  3. 人机协作模式:老师讲述了“老铁匠与年轻学徒”的故事,提炼出四句话:请他进来、他不会打铁、找到协作模式、快速反馈久久为功。这一模式被解读为人机协作的核心理念。
  4. AI取代的边界所有结果容易被验证的工作AI将快速取代。工业时代的教育体系与AI时代的就业需求之间存在巨大矛盾值得深思。

案例补充

  • 蚂蚁阿福:在垂直医疗领域精准度极高,据称比三甲医院专家号更可靠。听课者计划尝试使用。
  • Yuri数字偶像作为AI驱动的虚拟偶像案例展示了数字内容生成的新可能。
  • 2024年诺奖时刻Demis HassabisDeepMind创始人因预测蛋白质结构获得诺贝尔化学奖彰显AI在基础科学中的突破。John JumperAlphaFold团队核心成员亦参与相关工作。

个人实践观察 听课者与章丰老师互加微信,老师评价其“有程序员的开发习惯”。听课者提出疑问:在“养好几只虾”(指管理多个智能体)的场景下,如何解决助理模式与工作空间的问题?当前的办公室和部门模式是否适配?老师未当场给出具体方案,但问题被记录待后续探讨。

当日工作流程优化 听课者于凌晨2:31至9:20期间持续调整个人服务器上的AI交互模式。关键发现包括

  • 大模型仅能处理问答,执行文件操作必须依赖智能体。
  • 已部署个人问答页面,但需确保信息安全。
  • 计划将Obsidian笔记和交易日报接入服务器以扩充语料库。
  • 遇到技术问题本地更新推送至Gitea失败双链索引失效。计划修改提示词要求AI输出时使用Markdown引用格式以保留上下文。

心流状态听课者记录当日心流状态超过8小时凌晨时段连续工作7小时认为AI时代正在推动个人进化。


下午:科大讯飞参观与座谈会

时间地点2026年6月13日14:23科大讯飞展厅及会议室。 主讲人:李心博士(科大讯飞)。

展厅参观 介绍人展示了多款翻译机、阿尔法蛋等翻译工具,并提及各级领导的认可。明星产品为办公本和学习机。当前同声传译技术仍存在延迟问题,无论耳机还是智能眼镜形态均未解决。

行业应用

  • AI+能源:与国网公司、能源局有广泛合作。
  • AI+医疗科大讯飞的AI系统参加执业医师考试成绩超过96%的考生。目前已在600多个县市医院及社区医院广泛服务。
  • AI+教育教育板块是讯飞营收最大的板块。改作业机器可批注、分类统计题目进行针对性辅导去年销量增长9倍。该设备被认为能有效为基层教师减负。未来每个孩子可能拥有自己的AI老师。学校和教委亦使用讯飞的AI评价体系。

座谈会内容 李心博士讲授大模型技术发展及热点。

  1. 人工智能的四次浪潮1970年符号主义、1990年统计学习、2006年深度学习、2022年大模型爆发
  2. 技术路径:深度神经网络+GPU。衡量AI能力的指标是“参数”参数越大通常能力越强。
  3. 机器学习与深度学习的区别:深度学习是机器学习的一个子集,通过多层神经网络自动提取特征。
  4. 可解释性困境开发人员并不完全清楚AI智能的来源每一点可解释性的进展都足以发表论文。但AI确实已被“造出来”。
  5. 未来确定性:电力+算力是未来唯一的确定性,建议持续关注投资机会。
  6. 关于Skill听课者记录“关于Skill的理解”是近期未关注的方向需加深学习。

个人补充 听课者反思,上午首次使用零散化记录效果良好,但下午的记录应更体系化,经过人脑第一次处理归纳。单纯记录关键词不如形成脉络印象深刻。同时,决定购买录音卡以替代手动输入。


6月14日数字浙江创新实践课程

时间地点2026年6月14日9:04浙江大学教室。 主讲人:厉敏老师。 课程主题:数字浙江创新实践——数字经济“一号工程”。

一、科技革命、产业变革与数字经济

四次重大科技革命与产业变革

  1. 蒸汽机(机械化)
  2. 电力技术(电气化)
  3. 信息通信技术(信息化)
  4. 新一代信息技术(数字技术,即当前阶段)

人工智能技术发展脉络

  • 1946年电子计算机诞生。
  • 1956年达特茅斯会议标志AI学科诞生。
  • 辛顿Geoffrey Hinton深度学习神经网络先驱。
  • AI教母李飞飞推动计算机视觉与ImageNet数据集。
  • Ilya SutskeverOpenAI联合创始人推动大模型发展。
  • 黄仁勋NVIDIAGPU算力推动AI突破。

关键节点

  • 大数据、神经网络、算力提升共同促进AI在2020年后全面爆发。
  • 2025年伊丽莎白工程奖多位AI重要人物与华人有关系。
  • ChatGPT2022年底发布引爆大模型浪潮。
  • Sora2024年2月15日发布OpenAI的文生视频模型被认为已理解物理场景具备世界模型能力。听课者补充Sora是“世界模型”能力提升的标志。
  • Seedance另一AI视频生成工具背景信息由国内团队开发专注于视频生成
  • 奇点临近雷·库兹韦尔提出的概念指AI超越人类智能的临界点。厉敏老师指出智能涌现现象连科学家也不完全理解其原因与李心博士观点一致。听课者记录“人类成为了神”。
  • AGI通用人工智能被视为终极目标。

美国计划厉敏老师提及美国为赢得AI竞赛制定的计划具体名称未记录

结论:技术呈现革命性突破的先兆,需抓住先机,抢占未来制高点。

数字经济概念引入

  • 数字产业化:数字技术本身形成的产业。
  • 产业数字化:传统产业应用数字技术实现升级。
  • 案例:浙江(领先)、贵州(大数据产业崛起)。听课者补充:陕西发展较慢,但潜力大。

二、数字经济发展趋势与特征

  1. 新生产要素驱动市场竞争模式变化:数据成为新生产要素,改变竞争逻辑。
  2. 新生产要素激发创新创业活力:数据要素吸引人才流入与资本聚集。
  3. 数字未来产业作为新质生产力发展的主阵地
    • 什么是未来产业?十大赛道包括:量子科技、脑机接口、人形机器人、智能体、具身智能等。
    • 需精准识别技术前沿趋势,因地制宜发展未来产业。

个人补充:听课者想到为个人导航页增加头条新闻模块,逐步将其打造为个人信息数据入口,甚至成为每日第一件事的起点。

推动服务业转型:数实融合是主攻方向。 重塑制造业:重新定义行业竞争力。 重塑科技发展竞争力:数字技术全面渗透。

三、浙江的探索与实践

(课程内容未详细记录,但主题明确:浙江在数字经济领域的先行先试经验。)


个人实践与反思(穿插记录)

6月13日工作流程

  • 凌晨建立灵感收集、AI分析、输出文章至Gitea的模式认为效果“远超预期”。
  • 关注服务器备份问题,担心崩溃造成影响。
  • 计划将此前学习内容如清华企业战略课通过Memos逐步录入。

清华企业战略课回忆

  • 价值网依赖:逻辑模型、造塔模型。
  • 战略转折点模型。
  • 推荐书籍部分《只有偏执狂才能生存》《创新者的窘境》《精益创业》《创造性破坏》《技术的本质》《基业长青》《熵增定律》《领导力与新科学》《禅者的初心》《亚马逊逆向工作法》《卓越基因》《权力与预测》《反脆弱》《第二曲线》《What Technology Wants》《Young Men and Fire》《盲眼钟表匠》《隐形冠军》《艺术与恐惧》《测试的力量》。
  • 案例亚马逊Lab126硬件创新实验室、诺基亚失败“大哥吃小弟”成功历史太厚重
  • 模型演变:弹道模型(预备、瞄准、开枪)→制导模型(瞄准、预备、开枪)→当前模型(开枪、开枪、开枪,即快速试错迭代)。

6月13日晚餐:在西湖店李百蟹蟹黄面用餐,在松果脱口秀看了我人生第一次的现场脱口秀感觉不错。

6月14日灵感

  • 课堂分析、灵感分析、工作记录、待办跟进等功能需继续研究,尽快推进。
  • 读到王纯的故事,引用《人类群星闪耀时》中一句话:“人类最幸运的事就是在自己年富力强时遇到了自己的使命。”听课者为之动容。

简要总结

两天的学习聚焦于AI技术发展、数字经济趋势及浙江实践。核心收获包括智能体深度应用、人机协作模式、大模型技术原理参数、可解释性、算力确定性、数字经济四阶段划分、未来产业十大赛道。同时听课者在个人工作流程中实践了AI辅助知识管理并计划进一步优化。技术革命带来的“奇点临近”感贯穿始终而“找到使命”的感悟则为学习赋予了个人意义。