最近在学 AI 时，被老哥一句话点醒：“先搭框架再填细节，不然就是乱学。”
这让我想起做网络安全时的误区 —— 总试图造一个“终极全景图” 覆盖所有信息，结果反而成了 “花名册”，越看越乱。
学 AI 也是如此：没有框架，学的都是碎片；没有细节，框架只是空壳。
今天就聊聊：AI 浪潮下，普通人该怎么搭建自己的知识体系，避免 “学了白学”？
1、 怎么看待 AI 浪潮？
“AI 不是突然颠覆行业，而是像水一样慢慢渗透”，本质是技术与产业的融合过程。传统业务团队通过AI技术提效，AI团队用KnowHow的理解赋能传统业务，双向奔赴过程中完成了工作模式的迭代，其中淘汰掉一部分人，新增了一部分岗位，也有人因为 “会用 AI 解决问题” 被提拔，技术迭代历来如此。
从用户角度来说，这个融合代表了普通人能用更低的成本获得更好的生活体验。对于职场人士来说，这个融合代表两端向中间挤压的过程，掉队意味着淘汰，要尽快调整心态，核心是 “适应规则” 而非 “对抗变化”。
2、 AI项目和传统软件有什么区别？
传统软件时代，工程化能力是 “人力施工队”（开发、部署、维护），业务理解能力是 “设计师”（需求、业务逻辑、体验） ，两者结合就能做出可用软件。
AI 时代，工程化能力升级成“机器人建造师”，得搞定AI 模型工程、算力调度、模型部署；业务理解能力升级成“机器人设计师”，得清楚AI能创造什么价值、在哪里创造新价值；而优质数据则是AI 的“能源”，缺少优质数据，AI 应用就是“破铜烂铁”。
3、 怎么搭建 AI 知识体系？
从AI用户和AI从业者的角度，基本就是下面这张图的框架，基于这个框架去细化就行了。
在工具使用级，AI用户主要是普通职场人、生活体验者，只需要会点按钮就行，不用懂技术，比如用豆包写文案、用 AI 绘图做表情包。这里有一些所谓的AI从业者在割韭菜。 在工具搭建级，AI从业者能使用Coze等AI SOP平台搭建个人助手，为用户提供个人助手、效能助手等单点解决方案。我们也得会用低代码平台完成一些简单工具。 在应用建设级，AI从业者搭建专业的AI SOP平台、建设特定领域小模型来解决行业复杂问题，为各类用户和企业组织提供行业解决方案。这里关键是拆解业务流程，利用各种AI工具实现业务目标，初期可借助开源工具降低难度。 在模型研发级，AI从业者主要研发模型算法，专注模型研发与迭代，为应用层玩家提供有力工具。这个一般人也接触不到。
这里有几个观察。
用户与从业者分布：AI用户整体呈漏斗状，越往下玩家越少；AI从业者呈钻石型，机会集中在应用侧。下层对应级别的产品，上层所有级别都是用户。 预算纬度：预算随 AI 发展阶段上升而大幅增长，通用模型预算超 100 亿 + ，反映出越往深水区探索，资金投入门槛越高，小规模玩家很难触及高端模型领域。 能力要求纬度：从工具使用到通用模型，工程化能力、行业Know-How、优质数据的要求逐步提升，应用建设有门槛、难度适中，是集中竞争区。
其实对普通人来说，前两个层级足够应对职场需求，企业业务线负责人、AI负责人、垂直领域开发者需要在第三个层级有自己的理解，成为一个2.5级的小专家，重点是 “先会用，再学深”，到了这一步，就已经充分享受到AI浪潮的红利了。
最后，AI分类不是目的，普通人不用追求 “终极全景图”，能帮我们“解决问题”才是最终目的，也希望每个人都能建立起自己对AI的框架认知。
