在正确的河流里，等待正确的浪潮

最近重新思考了一个问题——技术的传导为什么从来不是均匀的?

就像春天来临,冰雪消融的顺序总是从向阳坡开始,然后是平地,最后才是背阴的沟壑。不是阳光有偏心,而是不同的地方需要不同的热量积累。AI的产业渗透,其实也遵循着类似的物理规律。

从营销到工业,从医疗到软件,从动漫到物理仿真,这个序列看似随意,实则暗含着三条底层逻辑。

第一条是数据的可获得性。营销数据最容易标准化,用户行为天然就是数字化的,所以AI最先在这里开花。工业数据则复杂得多,藏在各种传感器、生产参数、材料特性里,需要时间去清洗、标注、建模。物理仿真更是如此,那些关于材料形变、流体力学、电磁场的数据,有些至今还在实验室的笔记本里。

第二条是容错空间的大小。推荐算法错了,用户划走就是,顶多影响点击率。但工业设计错了,可能是几百万的模具报废;医疗诊断错了,关乎人命;物理仿真错了,飞机可能掉下来。越往后的应用场景,对准确性的要求呈指数级上升,