可以2025年度知识关键词

天呐，我的学习视频又又又被新华社转发了！这已经是第二次被官媒认可。作为一个一直在研究怎么多拿分的博主，我出过很多有用的学习方法视频，但我发现大家其实最痛苦的一点就是，明明很努力，但还是陪跑。 如果你一学习就走神，效率超低，苦背几小时和书就忘难题，没思路，错题反复错，永远无效刷题。那你必须要知道这些堪比邪修的投分大法，用上巧劲，学会借力，用非常贵的手段走上学习的捷径。 今年有一个关键词在学习圈子里面特别火，叫邪修学习法。如果你从小听惯了悬梁刺股，吃得苦中苦，那么这种不靠死磕、靠技巧、不拼时长拼效率的方法，确实挺邪修的啊！我想给二零二五年的邪修正个名， 不是让你偷懒，而是教你高效拒绝假努力，用更科学的手段博取更高的回报率。真正的邪修，就是利用大脑 bug 骗过大脑，把枯燥的学习变成一场有趣的游戏。准备好了吗？全网最全的邪修学习法盘点他来了！第一招，自我奖励学习法，只需两步，就让你对学习上瘾。 学习时穿插喜欢并擅长的科目或者环节，让自己有学的得心应手的超爽时刻。遇到难搞、恐惧的科目，在负面情绪达到顶峰之前， 先转换到擅长科目，情绪平复后再继续学习。结尾时以快乐的方式结束。别学最难的东西，别在纠结焦虑中结束，这样就能让大脑认为学习是快乐的，对学习越来越上瘾。 第二招，睡觉背书法换个背书时间，暴涨记忆力，利用睡前一小时背书睡前学习的内容会在睡眠中被大脑主动加工，海马体会，将信息转移到大脑皮层的长期记忆区。 难来说就是把睡前背的内容从临时文件转存为永久文件，睡觉背书，一觉封神，再难的内容都能牢牢背下。 第三招，倒序学习法，小小调整学习顺序，效率暴涨每次学习前，先把书本合上，努力回想今天的学习内容，想不起来千万别马上翻书，回想的越艰难越吃力，就会记忆的越长久和牢固。 学习时不要反复阅读和背诵，要多回想和测试，比如做题、做试卷，按照这个方法调整一下学习顺序，学习效率和记忆力都能大幅提高。第四招，星流学习法只需四步，就能让你进入可怕的星流状态！第一步，学习前十分钟，列出具体任务清单， 建议从喜欢或简单的任务开始。第二步，将所有需要资料备于手边，杜绝一切可能让你离开书桌的借口。 三步，物理隔绝手机，将手机静音并放在视野之外。第四步，设置 d d l d d l 会让人有紧迫感，更加容易进入专注状态。按照这四步，你就能越学越投入，注意力高度集中，正确率大幅提高。第五招，博主学习法也 小动作暴涨自律性，学习时对着自己拍摄，假装自己是学习博主，大脑就会自动进入被观察状态。从心理学上讲，被观察时任务完成率能提升近百分之三十。最后想跟大家说几句心里话，其实做这些盘点并不是为了让你更绝，而是希望你能用更少的时间搞定那些必 需要完成的任务，然后把省下来的时间去睡一个好觉，去看看窗外的晚霞。学习很重要，但快乐的你更重要。这才是写修学习法真正的奥义。

聚生智能是二零二五年的最大泡沫吗？这一年啊，机器人感觉突然就从只会走路，迅速学会了做家务，跑步、篮球、足球、乒乓球，还有跳舞功夫等等，感觉进展惊人啊，我听说国内也是各种卷，这不，语数马上就要上市了， 所以人形机器人真的马上就要来到我家了吗？哎，不好意思，我们可能要给大家泼盆冷水啊，冷静冷静！聚生智能，大家看这个词啊，前面是机器人硬件，后面是机器人大脑， 这两个方向各有各的难，而把两者拼起来，还要要求准确性和稳定性，还要追求商业落地，那就更难了。那这期视频我们采访到了硅谷最明星的几家机器人公司，也去到现场走访了不少前沿的实验室， 与业内大佬们聊聊机器人行业到底是资本炒作的泡沫，还是真的有着技术突破呢？跟着我一起来解读二零二五抖音知识年度关键词，具身之能。 二零二五年的人形机器人行业发生了几件让人惊呼不可能的事。 年初啊，语数突然放大招，发布了五千九百美元的 r one 人形机器人。要知道，就在一年前，国内普遍认为人形机器人的成本底线还在两到三万美元，那么语数这一招，相当于把整个行业的价格预期直接打碎。 紧接着， fga 的 估值呢，就从二零二四年的二十六亿美元达到了十五倍的增长。 投资方名单读起来哈，就像科技圈的奥斯卡颁奖典礼，微软 openai、 英伟达、贝索斯、英特尔、三星等等，资本市场疯狂压住，仿佛呢，置身巨能的未来近在咫尺。 但与此同时呢，特斯拉喊出要生产五千台的 optimus 的 豪言壮语，实际上只组装了大约一千台就按下了暂停键，面临重新设计。马斯克那句特斯拉八成的价值都将来自于 optimus 的 豪言，在现实面前显得有些尴尬。 这一冷一热实在是让人有点困惑啊，聚生智能到底发展到哪一步了？我们这个视频呢，就会从算法、硬件、数据、资本以及呢主要大玩家路线等等这几个方向一一给大家展开解读。 那么先说结论啊，答案是，二零二五年，聚生智能正在从先锋亮相的 demo 秀，转向有分寸的摸索前进的务实阶段 行业开始任性，现实不再只画大饼，而是在真实场景中一步步去验证能力的边界。 demo 视频依然精彩，但是落地变得更加谨慎，技术突破让人兴奋，但是商业化的每一步都在计算成本。而好消息是啊，这种转变恰恰是机器人走向落地的标志。 那么接下来我们就来详细拆解聚生智能。 那么在聊行业的现状之前啊，先说清楚什么是聚生智能。 如果说 charge 背题是会说话的 ai， 那 么聚神智能就是会动手的 ai， 它的核心是 vla、 vision、 language、 action、 视觉、语言、动作、模型。它把三个东西啊，统一到了一个神经网络里面， vision 视觉看到当前的场景， language 语言理解、任务目标和常识。 action， 动作输出、具体的控制指令。简单说呢，就是三个能力，看得懂环境，听得懂指令，做得到动作。那这和传统机器人有什么不同呢？ 打个比方哈，传统的工业机器人就像只会背固定台词的演员，你给他编好程序，他就按部就班的执行。 但是聚生智能机器人更像即兴表演的演员，他能理解环境变化，自主做决策。比如说你让他叠毛巾，传统机器人啊，需要毛巾，每次摆放位置完全一样，但是呢，聚生智能机器人就能够识别哦，这次的毛巾皱了偏了，那我调整一下动作轨迹，照样能够叠好。 那 dana robotics 呢，是硅谷炙手可热的聚生智能公司啊，一年前刚成立，那如今的 a 轮融资就达到了一点二亿美元，估值六亿美元， 投资人呢，就包括了英伟达而别毛巾这个任务正是让戴纳最先火出圈的 demo。 那 vl a 啊，简单来说就是我们拿了大模型领域 vl m 作为所谓的 backbone， 但是呢，我们会在最终输出结果的时候把这个结果转化成啊，在机器人领域可用的 action， 那 action 你 直观理解就是你可以把它转化成 比如说我要把这个手臂移动到某一个坐标点的这一些命令。 v l a 其实大家诟病最多的是为什么我们需要 l language， 因为其实在过去传统的机器人算法里面很多都是纯基于视觉，但是你仔细去想呢，其实你大脑其实会产生类似于语言的东西 啊，去告诉你，在一个长线任务中，到底你第一步做什么，第二步做什么？ l 的 作用就在于，对于一些非常复杂的任务的时候，它是 可以通过在大语言上面已经训练出来很多逻辑性的东西，他知道，比如说你要喝水，那你需要找杯子或者找瓶子，对吧？这个是通过大语言模型已经直接可以给你的一些东西。那做利用 v l a 的 主要目的 其实就是如何把 language 跟 vision 能够更好地结合起来，否则你如果只有 vision， 你 能做的任务可能就都是短线的，你做不了任何长线的，需要去做推理的一些任务啊。所以这是我们为什么去非常专注地引入这个语言这部分的主要原因。 那这就是智的飞跃机器人呢，不再只是执行固定程序的集合，能够理解、能规划、能适应的智能体。 那聚生智能其实不是新概念，为什么在二零二五年突然爆发呢？在这里也有三个因素在。那么第一呢，就是大模型本身已经趋近于成熟。 无论是 openni 还是其他公司，近期发布的大模型，能力提升已经更多体现为增量式的眼镜，而非早期从 gpd 三点五到 gpd 四那样的跨越式的跃迁。在这一背景下，大模型的整体能力正在趋于稳定，且足以作为聚生智能系统的可靠基础能力。层 叉 gbt 证明了大语言模型能够理解复杂的指令，做规划推理这套能力可以迁移到机器人上，你说帮我做早餐，他能够规划出先拿鸡蛋再打蛋，然后开火煎这样的多步骤系列。 那第二呢，是算力价格要占再要占，整体算力水平正在持续的提升。随着芯片厂商不断推出性能更强的新一代芯片，等效算力的单位成本呈现长期的下降趋势。 往往每隔几年啊，获得同等算力所需要的成本就会降至此前的一半，二零二三年租一张 nvidia h， 一 百 gpu 还是天价。那现在呢，云服务的算力价格愈战愈激烈，训练大模型的成本大幅度降低。 以前呢，只有头部公司玩得起的游戏，现在创业公司也能上桌了。那第三呢，是硬件供应链成熟，机器人硬件整体的零部件成熟度以 经相对较高。尤其是过去一年的人性机器人热潮的推动下，大量资本和工程资源被投入到核心基础部件的研发中，包括电机、减速器等关键的组建，使得相关技术持续成熟的同时呢，成本也在不断下降。于是我直接把价格打到了五千九百美元。 此前行业普遍认为两到三万美元的区间已经能够实现规模化生产，成本曲线的陡降，让商业化不再是天方夜谭。那么这三股力量叠加，把居胜智能从时间式推向了商业化的前沿。 但是这不是盲目的乐观，而是基于技术成熟度的理性判断。所以呢，目前居胜智能的能力边界在哪里？他又能够做什么呢？ 我们先来说说能做到的事情哈，那工业和商业场景其实已经有实际的应用了，叠毛巾叠衣服，听起来简单哈，但是 dino 的 机器人能够做到二十四小时叠七百条毛巾， 成功率百分之九十九点四，这在酒店洗衣房呢，已经是实打实的生产力了。而且它们的基础模型里面包含了各种各样的场景数据， 切菜呀，切水果，准备食物，早餐清扫和物流分拣。在宝马集团 bmw 的 工厂里，啊， fager 的 机器人在做简单的装配和物料搬运， agility robotics 的 dj 在 仓储物流场景搬箱子， one x 也向瑞典巨头 e q t 交付最多一万台 one x neo 型机器人， 主要应用于制造、仓储物料等工业场景。更别提亚马逊已经部署了一百万台专用机器人，几乎要超过其一百五十六万人类员工的数量了。 这些都不是 demo， 是 真实在跑的商业项目。那这就是理性前行，不求全能，但求实用。那目前有什么还做不到头部公司正在攻克的任务呢？ 比如说啊，中等难度的任务。像做早餐，这是一个长线任务哈，需要规划多个步骤，拿食材、切菜、摆盘、开火、翻炒，每一步都需要精准执行，还得控制力度，不能把鸡蛋捏碎，也不能切菜切到手。那么单量的最新单目已经显示功课了，做早餐这个长线任务。 而 faker 也展示过两台机器人协同工作的 demo， 一 台递工具，一台操作。那么这在家用场景很有用，但是稳定性还在打磨。而最难的是家务， 为什么呢？因为每个家庭环境都不一样，光照变化、物品摆放、家庭成员走动，这些都是非结构化环境的挑战。 相对来说啊，工厂是结构化环境，光线固定，物品位置固定，流程标准化，但是家里面则是完全另一回事。而且家务还有一个致命的要求，就是零容错。 机器人在工厂打碎个零件，损失可控，但是在家里面打碎碗伤到人，那就是事故。比如说你机器人执行任务的时候，比如说你桌布上有一个小的褶皱，你的杯子可能放置不稳， 可能有一个透明物体反光，它刚好干扰了你的相机等等。这些微小的物理变化，人类其实可以凭直觉和丰富的经验去瞬间适应的，但由于非常依赖于数据驱动啊， 该大冒险，他面临这些新的挑战，他不一定能真正去感受到。所以啊，机器人进家庭技术门槛要比进工厂高的多，但这不意味着遥不可及，我们是觉得最先肯定是在像我们当前在 taco 的 一些这个人工的部分， 去和人工一起去完成一些任务这样的一些场景。但是我们觉得家用其实也没有那么遥远，并不需要完整的非常通用的 agi 啊。你可能只需要几个任务就可以进入到家庭的场景里，先让机器人在家里面干起活来，然后逐渐地通过模型的迭代，让它产生更多的能力。那当我们的硬件成本降到普通家庭可承担的范围内，那我们可能就会优先， 比如说我现以叠衣服的这个功能啊，卖给家庭，然后逐渐去拓展一些其他的功能。对，所以这个时间线应该也不遥远，可能也就在一到两年左右吧。那么这就是立新前进， 不是说等到机器人变成科幻电影里面的全能管家再推向市场，而是呢，从一个明确的用户真正需要的功能去切入，逐步的迭代。那接下来我们来聊聊二零二五年的技术突破。为什么今年这个行业一下子就爆火了？ 那虽然挑战重重啊，但是二零二五年确实有几个值得关注的技术突破，内地人士啊，很坦诚的就告诉我们，每一个突破啊，都不是革命性的，但是都是实实在在的进步。那么第一个进步呢，就是架构， 那很多公司呢，开始采用所谓的 system one 加 system two 的 这种架构， system 一 是快思考，负责反射性动作，比如说抓取移动参数量小，反应快，可能只有八千万的参数。 那 system two 是 慢思考，负责复杂规划，比如说做早餐这种多步骤人物餐数量大，可能有七十亿的餐数，那这种分工啊，就很像人类的大脑了，你伸手接球是本能的反应，但是要规划一顿饭，就需要仔细的思考了。 figure ai 的 halex 模型就是这个架构的代表作，他们在和 openai 分 手之后啊，两周之内就迅速推出了这个字眼模型。那么这种架构的成功证明了机器人基础模型和大语言模型的 scaling log 可能不一样，不是越大越好，而是要找到合适的参数分配策略。 那接下来我们来说一下数据上的突破， 那机器人数据为什么这么贵呢？原因也很简单哈，因为人类一天只有二十四个小时要收集真实操作的数据，太慢太贵， 因为它的解决方案是啊，用模拟器生成合成数据，他们展示过十一小时内生成了七十八万条操作轨迹，相当于六千五百个小时或者连续九个月的人类演示数据，但是至少解决了数据荒的燃眉之急。 但是呢，这里有个关键的技术权衡，因为我们之前有聊过挺多做大语言模型的这些人，他们其实有提到像语言方向的 这个数据，现在他们已经发现，哪怕你用很多低质量数据，就是你可能一堆文本，然后中间插了一段广告，然后再是接着这个文本，就这样的数据，他一样能训练出比较好的模型，因为模型他看的数据足够多之后，他自动就会 过滤掉广告。但是机器人当前，我们觉得 skinning 更多的是来自于需要比较高质量的数据，你如果囊括了很多很繁杂的数据在里面，机器人模型可能就不知道我要 pay attention 在 哪一个地方，所以最终它其实出来的效果并没有那么好。二零幺五年呢？还有一个突破点叫做跨界模型，开源的 open v l a 模型都能够控制多种不同的机器人， 同一套模型或者策略，不需要为每一种机器人重新训练，就能够在不同形态、不同硬件配置的机器人上有效工作，这就叫跨机器人泛化能力， 这很重要哈。那么以前的每种机器人都需要单独训练，模型成本高昂，但是现在一个模型适配多种机器人，数据可以共享，成本就能够大幅度的降低。 但是技术难点也很明显，不同机器人的动作空间差异巨大，手臂长短不一，关节数量不同，那么怎么让一个模型都能够控制好呢？这种在完全陌生环境也能够工作的能力，不是以百分之百完美，但是已经是实质性的进步了。 最后的一个突破是多机协同，那么 figer 展示过用单一神经网络协调两台机器人协助 创新性的用单一神经网络控制整个上半身的三十五个自由度，同时还能够控制两台机器人写作，听起来简单哈，实际上难度很高，两台机器人需要互相的配合，持续力度、位置都需要精准的同步，这在未来工厂场景会很有用，但是现在还处于早期的验证阶段， 那么这些技术的突破没有一个是颠覆性的，但是每一个都在扎实的推进，这正是二零二五年的特点， 不再追求炫酷的 demo， 而是在可验证、可量化、可赋现的方向上稳步的前进。而我在开头说要给大家泼泼冷水啊，是因为在居深智能的方向还有很多没有去解决的核心难题， 那么技术突破是一方面，但是行业呢？还有几座大山没有翻过去。清楚的认识到这些难题恰恰是理性前进的前提，也是让现在的居深智能来到了大爆发的前沿。 首先啊，是数据困难，叉 g p t 训练用了万亿级的偷啃，相当于把整个互联网的文字都喂给他了。但是机器人操作数据极度的稀缺， google 训练 rc 模型是花了十七个月在真实厨房里面收集了十三万条的数据，场景泛化能力依然有限。 为什么机器人数据那么难收集呢？那是因为需要真实机器人在真实的环境里面操作每一条数据都要花钱，花时间，出错还有可能会损坏设备。那这不像文本数据哈，爬虫跑一跑就有了。 所以呢，目前大多数机器人的基础模型依然是依赖于少量的知识数据，再加上大量的模拟合成数据在强化学习或者自监督方法，那我们采访到了在硅谷的机器人大脑领域明星创业公司 physical intelligence 的 研究员，那他呢，就有一个大胆的预测啊， 我想说一个人的一生假设是一百年的话，大概我们很粗略很粗略的算就是一百万个小时。 我觉得现在在我的目所能及或者我公开信息看到的范围里，好像没有人有一个一百万小时的数据集吧。我是这么猜想的，我会觉得什么时候我们能够收到一百万小时等同于一个人一生的物理经验的数据？我觉得可能我们才开始后面的探索。 如果说数据是机器人的石油，但是现在这口井呢，还没有打出来。而难题之二就是虚拟世界到现实世界的 红沟。在虚拟世界训练机器人很便宜，同时可以跑几万个模拟器啊。但是虚拟世界永远不等于真实世界，就像你玩赛车游戏很厉害不代表真的会开 f 一 吧。但真实世界的摩擦力、柔软度、光线变化太复杂，仿真只能还原部分的真实物理特性， 剩下的就是机器人从模拟器到真实世界的水土不服的根源了。因为大家的 genesis 和 isaac 模拟器在努力地缩小这个 gap， 但是完全消除还需要时间。 那第三个上代解决的难题叫做 embodiment gap。 人手啊，有二十七个关节，能够感知压力、温度、质底。机器人的灵巧手通常呢只有十五到二十二个关节，转换器呢，也没有那么精细， 即使完美模仿人类的动作轨迹，效果也不同，人类能够轻柔的拿起鸡蛋，机器人呢，可能一用力就捏碎了。第一是啊，人类的手和机器人的手， 如果你想让他能力迁移的很好，需要做的非常接近，这也是为什么现在有好多人在做很灵巧的灵巧手，就是非常接近人的这个自由度啊，那这件事本身是一件非常困难的事情啊。那第二就是你再接近他不是完全一样，所以在机器人 的数据和人的数据中间还是会有一个鸿沟，就我们所谓的 embodiment gap， 那 这个 embodiment gap 在 当前学术界也好，工业界也好，大家都是公认的，是一个比较难解决的问题啊，所以这样的数据的迁移的效率会比较低。 就你可以想象，哪怕你采集了很多数据，如果只有百分之三十或者百分之五十可用，那其实你的总数量就会需要去乘以可能性的那个数字。对，所以这个是它的一定的局限性。 这就意味着特斯拉想用 youtube 上面海量人类视频训练 optimus 的 策略面临着巨大的技术挑战，这也是为什么特斯拉在生产了一千台之后就暂停要重新设计。理想很美好，但是现实很骨感。 而第四个难题是可能性， gpt 回答错了，用户呢？笑笑就过去了，机器人动作错了，可能会砸坏东西，伤到人，那么这就是质的区别， 居胜智能必须要达到极高的可信，才能够真正的走进工厂，走进家庭，这个标准啊，要比大圆模型苛刻的多。第五个难题是成本困境， 那这是一个鸡和蛋的问题，目前人性机器人价格需要降到两万美元左右，才能够在物流等场景啊，形成足够的吸引力。但是价格下降需要规模化生产， 规模化生产需要大量订单，大量订单需要价格足够低，那么这是一个循环困局啊，需要有人先打破僵局，但能否引发价格战，带动整个行业降本，还需要观察。 那认清这些难题，不是悲观，而是理性。这是因为目前初创公司们都很实在的去承认这些瓶颈的存在，巨胜智能才能来到了爆发的前沿啊。那最后呢，我们再来聊聊目前巨胜智能的主要玩家，以及呢他们去选择的路线。 那么面对这些难题啊，各家的公司选择了不同的路线。 这一派公司包括了特斯拉和 figure， 它们的策略是软硬件一体化，打造数据闭环。特斯拉利用 f s d 自动驾驶基础的积累，把视觉感知、路径规划的能力迁移到 optimus 上，还能用工厂的生产线积累数据。 前工程主管 milan kovacs 说得很直白， we're just moving from a robot on wheels to a robot on legs。 但是现学的比喻其复杂，五千台的目标只完成了五分之一，又不得不暂停重新设计。 这说明啊，即使是特斯拉这样的巨头，在 embodiment gap 面前啊，也要低头。 faker 则是在和 open ai 分 手之后啊，独立开发了 halex 模型，自己掌控技术路线，展示了它们确实有技术能力啊，十五倍的估值涨幅也证明资本市场对这条路线的认可， 但它们真正商业化部署的也就几十台。那 demo 很 精彩，规模化还在路上。那第二派呢？就是我们刚才提到的 physical intelligence。 还有呢， skilled ai 与多家同时押注硬件的机器人初创公司不同，这些公司的策略是模型先行，跨平台适配。那 physical intelligence 的 判定模型不绑定特定的硬件，能适配多种机器人， 它们的逻辑是先把模型能力做强，硬件呢，可以后续选择最优方案。而另外一家则是 skilled ai， 一 家专注于构建机器人的基础模型的软件公司。 skilled ai 的 核心方向同样是打造一种与 具体机器人形态无关的通用基础模型，可根据不同机器人平台和应用场景进行适配和定制。在今年七月， skill ai 发布了其通用机器人系统 skill brain， 并且公开演示视频， 展示机器人完成拿取餐具、上下楼梯等操作能力。近期软银与英伟达政计划对它投资十亿美元，把它的估值提升到一百四十亿美元。那第三类呢？是主打生态的平台， 英伟达提供模拟器和算力的基础设施，推出 groupon one 并且开源，但是你要用就得用全套的英伟达生态。 谷歌则是在学术研究上持续地投入 r t 系列模型，是影响了整个学术界，他们为整个行业提供水电煤，谁能够制定行业标准，谁就掌握了生态控制力。 那这三种路线都在前进，没有哪一派已经占据绝对优势，大家都在试错、迭代和调整。 那回到开头的问题啊，巨胜智能是泡沫还是未来呢？答案是二零二五年，巨胜智能正在从先锋亮相转向理性前行 技术上啊，大模型加机器人的结合呢，已经跑通，但是远未成熟，数据泛化啊，可信这些核心难题还没有解决。那如果用 gbt 时刻来类比哈，那自变量机器人 cto 王浩认为说我们现在是 gbt 二的水平，我会觉得现在就是在 gbt 处的这个阶段。 其实我们现在基本上已经知道规模化，它是唯一的一个可靠路径了，所以我们就是要在这个阶段去疯狂地积累数据，提升模型规模， 同时去搭建知识群生的这种基础设施。所以我的预测会在一到两年的时间，我们完全可以达到 g b d 三的这个水平。 注意啊，是 g b d 三，不是 g b d 四，这就是毫不花哨的一个判断。那由于研究员们看到了这种规模化带来的提升哈，所以路径和目标就更加明确，也更加的唯一。而在商业上啊，工业场景开始试点， 仓储制造服务线呢，都有落地的案例，但是大规模的商用可能还需要两到三年的时间，我们自己的目标，其实在明年，我们至少希望在商用场景有比较大规模的部署， 那在家用我们会择机看，所以这个时间线应该也不遥远，可能也就在一到两年左右吧。那么在投资上呢，可以说泡沫和机会并存，有公司的估值飙升，也有公司呢暂停生产，也有公司钱收光了而破产。康源机器人公司 k scale labs 融资失败倒闭， facebook ai 拿钱拿到手软。那么这两个极端同时存在，说明市场正在分化。虽然聚生智能的长期趋势稳定，但是短期波动剧烈，而聚生智能第一个杀手级的应用场景会是什么呢？ 有可能是家务任务，也有可能是仓储物流或者是餐饮清洁服务。而无论是哪个场景啊，都已经有重量级的玩家在布局了。 巨深智能不是会不会发生的问题，而是什么时候发生？二零二五年，我们正站在这场革命的起点，行业不再只展示酷炫的 demo， 而是开始脚踏实地的验证技术，打磨产品，寻找场景。特斯拉暂停生产，不是失败， 是在重新设计，寻找更可靠的路径。 figure ai 估值飙升，不只是资本炒作，而是他们交出了 halex 这样的实质成果。 莱娜从叠毛巾切入，不是格局小，而是在积累数据。飞轮培养模型的学习能力。菲特口音，他的卷丝部分开元拍零，不是不够开放，而是在商业利益和技术分享之间寻找平衡。这种在现有基础上稳不提升，恰恰是行业走向成熟的标志。 二零二五年，聚生智能行业呢，已经从换大饼进化到了卷起袖子和面团，那么这个饼啊，正在一点点的 分寸的变成现实。那感谢大家收看这期的硅谷幺零幺，我是联合创始人陈倩，也感谢大家对我们二零二五年的支持和陪伴，希望二零二六年我们能够创造出更加精彩的内容。那我们就下期视频再见了，拜。

哈喽，如果让你用一个关键词来总结自己的二零二五年，你会用哪个词呢？来三二一，大家可以打在公屏上啊！我不知道会不会有朋友跟我一样，想起了今年这个特别热门的词，如何呢？又能怎 啊？一开始我觉得这无非就是个抽象梗罢了，但是到了年底，我细细的品味起来，发现这个词其实暗含了三层意思，而且特别巧妙的是，它刚好就对应了我今年特别重要的三条 我觉得在成长上给我非常大启发的感悟。那今天呢，也一起分享给大家，我相信会对那些跟我一样非常敏感，其实也很努力，但是经常又觉得很无力的朋友一些 啊，很重要的启发。首先这个词教会我的第一层意思就是，没有哪个问题是一定要在此刻被解决的啊。咱们回想一下这个词当初是怎么火起来的啊？因为确实成年人的世界有太多情况，咱们只能说这句话了，大学毕业了，只能进厂打螺丝，怎么办？如何呢？又能怎？ 想？看书又卷不动，只想躺在沙发上，怎么办？如何呢？又能怎？想谈恋爱又担心真心被糟蹋，就只能一直单着，怎么办？如何呢？又能怎？总之我就这样了，生活，你能拿我咋地？ 其实我非常欣赏这个词背后的逻辑，就是没有哪个问题一定要在此刻被解决啊，先活着吧，其他的我再想办法。 大家还记得我们之前聊过诺奖小说逃离吗？里面的女主人公，她当时是有机会逃离不幸的婚姻，却主动回去了啊，其实她就跟我们困在原地的每个人一样，如果我们此刻还不具备改变现状的能力的话，那至少我们还有跟生活和解的智慧，这样难道不好吗？ 除了第一层呢，我觉得这个词还有第二层意思，也是更值得跟我一样普通家庭出身的朋友关心的，那就是请丢下你的面子和羞耻心，那真的只会影响我们拔刀的速度。试着去丢脸一次，你会发现如何呢？又能怎？ 我不知道有多少朋友跟我一样，就是不管干什么事，第一反应就是担心让别人失望，担心自己丢脸。工作里有了机会也是不敢主动争取交朋友，怕别人嫌我烦，想做自媒体，怕认识的人笑话我。 可是等我到了三十多岁，我真的发现这个世界属于不要脸的人，敢冒险，敢出丑，敢充分的暴露自己，我们才能真正的进步啊。别的不说，我最近就刚出了一个大丑。相信关注我的朋友可能也看到了我前段时间跟陈丹青老师有一个对谈 啊，说实话，我到现在都没敢打开那个评论区。我在去之前，其实就已经做好了充分丢大脸的准备。往能力上说，我从来没有做过对谈。往外貌上说，我这么爱开美颜的人啊，忽然要这么真实的面对大家。我知道我去了之后，整体上无非是一场丑陋的自我暴露， 对我这样一个特别容易破防的人来说，这确实是一个很艰难的决定。但我还是决定去了啊，表面上看，那结果上肯定是挺丢人的哈。确实，我还有很多不足的地方，但实际上我得到了更多更多。 首先，我积累了第一次对谈的经验，用一个不怎么优美的姿势，但是站到了一个更亮的地方，而且更重要的是，我还收获了很多真心的朋友， 大家真的不知道，他们真的是怕我难过，专门一次次的给我发私信，甚至还有朋友专门跑到我的小号去告诉我说，小辣，我怕你没看到，我想说，其实你做的不错， 真的差评，是我没看哭，但是这些安慰我的，我真的是看一个哭一场。爱你的人会因为你的失败和勇气更爱你，是不是很神奇呢？所以丢脸就丢脸好了，如何呢？又能怎能得到这些东西不就够了吗？ 而且趁这个机会，我一定要再多说一句啊，就是尤其像我一样很敏感，害怕让别人失望，害怕丢脸的朋友啊，要相信我，别人能看到的，我们只是我们的一部分， 就像大家此刻隔着镜头看到的我，也只是我的一部分。即使有一天周小辣这个账号可能对大家没有价值了，他消失了，但是尽头后的小辣还是会好好的生活下去的。人生只是一场体验，丢个脸换来自己的一份成长，真的是赚大发了啊，如何呢？又能怎？ 这个词啊，我理解它其实还有第三层意思，就是我们不仅可以勇敢的像我刚刚说的一样去突破，去争取，更可以勇敢的放弃。比如说一份体面但是消耗你的工作，一个光鲜但是没有爱的婚姻，一个很熟悉但是渐行渐远的朋友， 其实这些人就算离开了，我们也不用太担心，不用害怕失去任何人和任何东西。当然我这么说显得我好像非常的冷酷无情啊，但是我真的是这么想的，因为我曾经无数次试着去抓住那些不属于我的东西，最后只是搞得自己心力交瘁而已。 就拿最近的一个例子来说吧，有一个我非常喜欢的辩论节目邀请我去参加海选，我真的是拼命准备，拼命努力，拿出了小郑做题家这个干高考的精神，但是 我就发现我做不到，我的稿子就是写的很差，我怎么都改不出那个感觉，然后我就一再的跟导演去推迟参加的时间，我不舍得放弃。 可是就在我正式参加的前一天晚上，我当时一个人走在回家的路上，我终于承认了这其实是一个不属于我的机会， 此刻我不管是心力还是能力都做不到，我不喜欢跟别人争辩，我也不擅长做临场的反应，我也不知道怎么去做出一个让大家觉得有意思的镜头上的效果。现在的我只会用很傻的办法，一篇稿子会写好几天，然后对着镜头逐字逐字的跟大家去聊，所以 我当时就是忍痛放弃了。其实放弃的那一刻，我忽然就觉得浑身轻松了啊，如何呢？又能怎？我们的生命其实是很丰盈的，难道我就承受不起这一点点的失去吗？很多东西到底是我们真的需要，还是一种虚荣，一种执念呢？ 好了，以上三点就是我今年根据这个关键词衍生出的各种重要的收获，希望也能对大家有点用。二零二六年呢，更希望可以跟大家一起继续进步，当然了， 不进步也没关系，停在原地也很好，按照自己的节奏来就行了。年份也不过是一个技术方式而已，毕竟如何呢？又能怎。

来猜一猜，二零二五年全中国有多少人在用 ai？ 答案是五亿多。也就是说现在国内走在大街上，每三个人里就有一个是 ai 用户。那全世界有多少人用过 ai 呢？三二， 答案是十二亿。也就是说，全球八十三亿人口中，百分之十四点四的全球人口都在用 ai。 那 如果数字大家感受不明显，我们从时间的角度来看， 达到同样的渗透率，互联网花了整整十五年，移动互联网花了九年，而 ai 才第三年， 这说明 ai 已经不再是研究室里的研究， ppt 里的概念。今年就是货真价实的 ai 应用源年。 那我也受抖音知识的邀请，来跟大家聊聊二零二五年知识年度关键词之一的 ai 应用源年。 这一年到底发生了什么？大家都在用 ai 干什么？他是怎么从玩具变成了工具？又有哪些值得我们注意和警惕的地方？ ok， 我 们发车。 先说说我是怎么理解这个 ai 应用原理呢？我给大家总结两个非常有意思的现象，第一个是我们对 ai 态度的巨变，大家可以看这条海外博主的演绎， can you please write an essay on the jurassic period of course here you are this is incredible thank you okay！ undergraduate level article on the energy consumption of ai this article investigates the high energy demands imposed by artificial intelligence with an emphasis on the intensive processes。 是 不是很贴切我们今年对 ai 的 严苛程度，搞的 deep sea 都说出这种 哎这种话了，但是这背后的逻辑呢？非常有意思啊。回想两年前，我们大家都是尝试用 ai 写一首打油诗，画个奇形怪状的猫，或者是调戏 ai 两句。 那个时候呢， ai 对 我们来说是找乐子的，他就像个街头艺人啊，演杂了呢，大家哈哈一笑，演好了呢，哎，我们赏个硬币。 但是今年 ai 在 我们生活中的角色，尤其是对于相对深度的用户来说，他变成了一个非常密切的帮手，和副驾驶帮你写代码，帮你出方案，帮你处理复杂的表格等等。在他还是个小丑的时候，演杂了，那是幽默， 但你的副驾驶要是报错了数据，指错了路，那就是事故了。 我们已经期望 ai 在 工作中形成生产力了，我们期望他在生活中也能帮到我们，他已经不再是来搞笑的，他得是有价值的。 那第二个小事是我经常在评论区看到的一种评论啊。有人说，天呐，都不知道你们以前没有 ai 的 人是怎么毕业的，不敢想象，没有 ai 的 辅助，就要敲到哪年哪月。我相信这类评论不是夸张，不知道大家有没有类似的感受啊，这背后对应的其实是 体验的一种不可逆性。对于这一批先用 ai 的 人，我们称之为 ai 原著名。 对他们来说， ai 并不是可有可无的一个插件。在有些事情上， ai 甚至像电力，像网络一样成为了基建， 这是一种生理性的依赖。一旦你习惯了这种 ai 给你的高效反馈，你对一些旧的、低效的一些工作方式就会产生一种本能的排斥。就像我们现在已经没法想象如果没有汽车，没有飞机、高铁，人都要怎么跨越城市一样。 所以今年 ai 不 再是一个酷炫高深的科技，而是开始被人们当成一个实用的工具，被广泛应用。但这是刚刚开始的第一年。 today， finally， we're launching gpt 5 gmi 七点五 f。 那 为什么是今年？ 因为恰恰是今年， ai 满足了技术走向普及的三个基础条件，简单、好用、还便宜。 首先是简单，今年的 ai 呢，是真的非常流行，一句话就怎么怎么样。你想，我们去年要想 ai 给出我们一些满意的答案，都得写篇小作文了。有这样的，这样的，甚至这样的复杂的结构化提示词， 比较早接触过 ai 的 朋友应该都知道哈，可能你还学过一些什么 a， b， c， d， e， f， g 各种提示词框架，定义过长长的 workflow， 那 个时候呢，基本上是我们在伺候 ai 妈妈洗脚。 那深图领域就更明显了，在 s d 的 时代，我们想生成一张好看的图，提示词那都是这样的，什么 one go， red hat， white dress， 八 k roll 这种非人类的写法。如果你还想要达到什么人物一致，物品一致，那可能就需要我们去训练一个 laura， 做一个复杂的工作流，结合各种各样的插件和小模型的。这个时候呢，基本上叫做操作参数的时代。 那再看今年，图像生成以 nano banana 为代表，都是朝着原生多模态的方向发展。我们真就是一句话，把图二放到图一里啊，他就把图二给放到图一里了。我的天呐， ai 跟我们之间的交互呢，是真的能理解，我们的意图变得越来越简单了。所以今年已经到了操作意图的时代。 但是光简单还不行，关键还是得有用。去年的 ai 呢，大多数都停留在 demo 很 震撼的一个阶段，真要干活的时候全是问题。但是今年部分领域的 ai 能力已经突破了专业与止， 比如编程，去年的 ai 编程，大家都还在做网页，做贪吃蛇，那今年的 cloud code codex 那 些 elegant ide， 很多都是能自己跑通整个复杂项目了， 这都不是程序员想不想用的问题了，已经成了很多人的标配。那再看逻辑，比如那些顶尖人类数学家都在头疼的精准测试 i m o 大 模型，都开始去拿金牌，这种推理能力的跃升，其实是连激进派的人都没有想到会这么快的。那图片视频就更是了，这几个视频，你能看出哪条是 ai 生成的吗？ 答案揭晓，这个这个这个，这你不是列文虎克，我估计是很难看出来的。另外我还想说一个真的很强劲的领域音乐， 今年苏诺这样的 ai 音乐生成质量真的已经超过了很多水平一般的音乐人了。你像网上大火的美猴王、黑人跳楼机，他都是真的好听才火的。而且大家可以现在就打开音乐软件试一试，你会发现上面有大量的都是 ai 音乐， 关键是他还很好听，甚至好听过。你随便搜一盘比较中流的真人歌手的专辑啊，必须给大家听一点， 那这些都已经不是象征的了，这在感官上就是真的，它是真的开始帮助一些专业人士解决一些专业问题了。 那最后也是最关键的一点，便宜，简单好用，但如果死贵，那也是富人的玩具了。但很巧，今年 ai 的 价格也被狙击了，这方面呢，中国企业是功不可没的。不是说简单的价格占了，而是在全球算力封锁的背景下， 中国企业被逼出了一条极致优化的创新血路，就是用更少的资源、更低的成本实现了顶尖的性能。关键是中国还流行上了开源。哎，你便宜我便宜，大家都一起便宜。 这就造成了全球的 ai 使用成本在持续的被往下拉。所以，简单、好用还便宜， 这三个要素一叠加，这就几乎让任何人都可以通过极低的成本、极简单的操作去创造出质量足够好的内容和结果。这是 ai 评权的第一步，也是 ai 应用原理最坚实的底层逻辑。 ok？ 那 你说这么好用，又便宜又简单，大家都在用 ai 干嘛呢？ 我们可以简单粗暴的先分为三类人，第一类是基数最大的通用用户。根据 openai 的 报告显示， chat gpt 里面最庞大的使用场景其实非常集中，百分之八十是在做这三件事，使用指导、信息查找和写作支持。 它覆盖了从学生学习、生活建议、白领周报查新闻，到给朋友写一段祝福语。本质上呢，是接管了日常生活中所有基于文本的琐事。 那在这层，其实还有个巨大的行为变迁， ai 正在实质性的替代搜索引擎和知识问答社区。 大家回想一下，以前我们想查一个怎么做红烧肉或者头疼是什么原因，第一反应都是打开搜索引擎，在一堆广告里面去翻找一些有用的信息。但现在呢，绝大多数用户已经习惯了直接去问 ai 了，我个人的体感是非常明显的，不知道大家是不是也一样。 那第二类专业人士，他们大量调用 ai， 基本上都是当成了生产力工具在干活了。比如 openroot， 作为最大的 api 调用平台，它的数据报告显示，在所有的 api 调用里， 做编程任务就占了百分之五十左右。另一个数据也挺有意思，在开源的模型里，百分之五十二的调用都是用来做角色扮演的， 我把它称之为情感计算。那这一方面呢，因为开源模型啊，可以比较好的避免审查，或者还可以做一些定制的赛训练。另一方面呢，一定程度也说明角色扮演这一类 ai 产品的用户还是比较稳定的，这一类用户的粘性甚至比写代码的还要高。 那第三类企业，企业用 ai 的 目标就比较直接了，数字员工，根据 iso 的 数据报告显示， 百分之七十七的企业调用 api 都涉及到自动化的任务，就是那种一个指令下去，不需要人工干预就能自动完成的一些重复性比较强的任务。也就是说，企业基本上在用 ai 替代高成本、重复性强、价值明确的窄领域流程， 或者说可以理解为替代外包，比如说客服数据提取、文档处理、知识解锁等等等等。当然在现实中，这三类身份往往是叠加的，那在公司，你是用 ai 写代码做自动化的专业人士， 下班回家你就是用 ai 查攻略的普通用户，大家也可以在弹幕打上自己平时用 ai 最多的场景是什么，我也比较好奇。 那看完以上这些数据，你会发现 ai 应用原理真正观念的并不在于今年的 ai 有 多强，而在于从今年开始，这个世界会默认你本来就该用 ai， 它不会通知你，不会给你缓冲期，也不会因为你还没准备好就暂停这场变化。这也是为什么有人会觉得 ai 还没有带来繁荣，没有带来财富，反而让人觉得焦虑和疲惫。 更让人不安的是， ai 本身已经跑在了高速公路上，但是我们的法律、论语、教育、社会规则都还需要时间，像版权隐私问题、深度伪造、身份边界这些问题还都悬而未决。在这些问题被解决之前呢，我们每个人都会无可避免的 踩在那个新旧世界的断裂带，偶尔的颠簸、迷茫、混乱。不是因为你做错了什么，只是因为我们正在清理一次操作系统的更换。 然而我们在回顾开头那个数据，十二亿人很多了，可是十二亿 ai 用户之外，还有更多的七十亿人，他们对这场已经发生的变化几乎毫无察觉。 这也是为什么我要反复的讲 ai、 拆 ai、 用 ai， 因为我真的不希望等大多数人终于看清这场变化的时候，选择权已经不在我们自己手里了。 当然，幸运的是，今年是 ai 应用元年，也就是第一年，这艘通往新大陆的单程大船刚刚起航，我们每个人都还身逢其时，这张船票就在你眼前。 好了，感谢看到这里的朋友们，过段时间呢，我也会出一个更详细的基于现有技术和应用的明年趋势预测。现在最后一个问题留给你， 到现在为止， ai 给你的生活带来最大的改变是什么？欢迎在评论区分享你的故事，也记得点赞收藏关注我们，下次见了。

如果我们编辑两条信息，一条想要找一个一起进步的朋友，一条想要找一个上海健身达子，每周两次同时发布到社交平台，然后你就会得到一个零回复的评论 区和一个充满时间地点的问答。如果说二零二五年的社交有什么共识，那就是找个达子高速流动的环境，让达子彻底升级为全民社交方式，也成为二零二五年的年度知识关键词。想要了解新时代的社交论理，就要搞懂达子， 首先我们就要重新认识一下这个概念。印象中的搭子就是找个伴呗。而实际中呢，搭子的精细化程度已经远超想象，他可以是场景精细化，环球影城搭子和迪士尼搭子是不能互用的，像最近流行的沙糕局，找一批陌生人在一起，就是为了吃蛋糕。 情感精细化分享打字，互夸打字，甚至包括人生阶段精细化逆袭打字，同时处于人生低谷，想要翻身家里蹲打字，在豆瓣的家里蹲小组呢，有超过十万人加入，大家互称蹲蹲，唯一的目标就是走出家门。这种精细化要求人们极端自治，在注册所有的交友 app 前，都需要填写详细的个人信息和问卷， bumble 的 交友板块直接将朋友分成了十四种。如果你不知道你是来干什么的，那么你是来干什么的呢？需求的经济化代表着关系的去暧昧化。在找搭子中，有一项广泛的需求叫做睡觉。搭子睡觉呢，本身是一个极端暧昧和模糊的活动， 但在找搭子的关系里，它可以被拆解为体温高还是低，喜欢厚被子还是薄被子？会不会起夜？能不能接受抚摸或者更进一步的亲密行动？ 这些原本依靠非言语信息和心照不宣来传递的后台行为，直接被立到了前台。费孝通在描述国人的社交论语时提到插叙格局，意思是说，国人讲求亲、疏远近关系的深度决定了互动的广度。而搭子社交是以需求为中心， 它是一种模块化社交，只要需求匹配了，就能社交。我可以和你一起逛街，但我也可以不知道你的名字。 如果你以为哒子只是听见人发明的新玩具，那你就小看它了。哒子的流行是二零二五年社会情绪的集中显现，它是一种在双重束缚下寻找解法的实用主义智慧。一面是资源有限，一面是孤独男人。人们不再寻找完美解法，而是开始学习使用辩论法。 问卷调查里有百分之四十九点三的认为不会和哒子发展为朋友。讨论友谊的小组里，绝交是高品质。友谊的离开需要理由， 而在讨论达子的小组里，找是高品，离开是达子的默认前提。维系才需要利用。传统观念中，临时等于不安全，如今逻辑倒置， 固定等于沉没，成本大，等于不安全。而越临时，代表越可以被替代，代表越不担心被替代。发布一条找达子的消息只用六十秒，如果你复制粘贴只用十秒。华玩交友 app 的 二十一个，每日配额只用一分半。 一个盲盒饭局的报名费是五十九元。这是情感领域的零工经济，这与二零二五年的零工时代不谋而合，副业重包，零工越来越成为职业选择 职业对中产来说是致命的，但对保安、销售、客服来讲啊，白白下一个，反正都搬砖。除了临时性，搭子也很少能被转化为社交资产，它很少能变成我们的人脉资源和社会支持系统， 这也是社会上流行的一种轻资产化趋势。传统观念里，一无所有等于失败，但在当下呢？越一无所有代表越拥有一切。既然我谁都没有，那就代表我谁都可以不需要。 在某交友 app 的 年终报告里，青年人的交友标签从我有什么转向？我是谁？不是房车存款，而是状态感受。同样有意思的是媒体采访大学男神，他们的理想不再是成为 成功人士，而是成为搏击男。一切的毛点都在回收，回收到身体感受。当下，临时性和不拥有共同构成了一种游牧式的智慧。退无可退的时候，人们没有变得更紧绷，反而更松弛了。 不可预测，反而自由。没有未来，反而活在当下。前阵子有一个梗很流行，叫做如来，他来了没呢？如来，那他到底来了没？如来这种智慧被青年人挪用，你单身吗？如单，你快乐吗？如乐， 生活其实挺快乐的，除了生活不如意以外。五年前我说这话，你肯定觉得我有病。现在我说咱们相视一笑。这种辩论法在心理学领域也被叫做心理弹性。既然问题不转身，那么逻辑就转身。生活如此艰难，何苦上青天？ 如果你近期因为不知道该不该做出某个选择而犹豫，或者因为没有坚持某个原则而内疚，我建议大家学一下达子的智慧。 达子的流行提醒我自我发展无需受到审判，你无需时刻假想一个他人的视角来给自己的行为大分归类评价。在外部视角看来，达子是一种社交降级。但等我真的采访过找达子的人，自己找了达子后，才发现这是一种自助式的智慧。 一九六五年社会众长理论提出，在有观众在场或者和别人一起做事的时候，我们的动力会提升。大家应该都有过这种体验，你在咖啡厅、图书馆学习，比你一个人在家效率更高。就算这些人你不认识，他人的在场也提供了一种专注的氛围，给我们提供了能量。这种存在并不需要他人真的做什么。 你和闺蜜合作，俩人在不同的房间工作，也会感到莫名的安心。参加考试或者面试，你知道结束之后可以给某个人发消息，也会变得更有底气。甚至有时这个人他都不需要现实的存在。你只要感觉心里装着某个人，你就需要的只是一种我不是一个人的感觉。 有太多的事情使我们飘零。事业家里蹲，自由职业、大公司体制的区格，城市化的区格搭子，就是在这些区格中深仇出身。 也许有人会担心，那我依赖别人会不会显得不够独立呢？那我再给你提供一个研究，心理学家克夫特提出一个概念自体课题体验。他指出，他人的陪伴、支持、认可是维持我们内核稳定的重要组成。人不能且不需要只依赖自己存在。 一个人愿意开放自己的边界，发出一条找搭子的消息，他本身就是一种积极行为，生活有时会陷入负循环。这个人看起来好像不行了，但不是他真的不行了，他只需要喘一口气，搭子就是这种气口。 在这种关系里，没有永恒，没有完满，也不诉求永恒，不诉求完满，我们一起看过落日，一起吃过饭，一起吐槽过生活的烦恼，一起互发过抽象表情包。在某一个时刻，我和你真真实实的，不可磨灭的相互陪伴过。这就算不是爱，他也约等着爱了。 二零二五年，你又找过哪些达子呢？新的一年，你又想找哪些达子呢？我先许愿啊！新年呢，我想找一个在上海能跟我一起上戏剧课的达子。开放这条视频的评论区，大家可以留下自己的需求，一起来找达子。达子会离开，但它在中国。

我不知道你有没有这种感受啊？工作以后，生活突然间就变得没有意思了，上班痛苦，不上班焦虑，讨厌上班的请反复看这个视频。那今天我在跟人大哲学副教授流畅对谈的时候，聊到一个很有趣的概念，停止自我牛马化这个概念火了，甚至成了二零二五年抖音知识的年度关键词之一。 那这个就让我开始思考一个事，你看我们父母辈，他们其实是很热爱工作的，那在他们那个年代，工作是身份，是光荣，怎么到了我们这一代，年轻人上班这个事变得那么难以忍受？有人说是性格问题， 年轻人太脆皮了。我可以非常确定的告诉你，不是这样的，是因为我们身处的这个时代变了。那最近我刚好在看社会学家暴曼的工作，消费主义和新穷人可以说是提供了一个非常深刻的视角来理解我们的处 境。欢迎来到多二的工作周记，那这期节目呢？我们就好好聊聊这个话题。暴曼说我们在的这个社会正处在一场从生产者社会到消费者社会的根本性转变。我们要先来看一下什么叫做生产者社会。举一个我挺喜欢的电视剧里的例子， 漫长的季节里面的妄想，那他是化钢的老火车司机，妄想一辈子的骄傲都来自于他是一个好工人，按照我们现在的话说，他是一个非常合格的牛马。那在那个年代，社会的规则很简单，你勤劳，你技术好，你听指挥，你就是有价值的。共产者社会就像一个巨大的工厂，主流规则就是大家比谁能干，谁能吃苦，谁能延迟。满足 你的身份认同是由你作为生产者来标记的。但是呢，当工厂倒闭，王享失去了生产者这个身份时，他天塌了。我爸妈是六零后跟七零后啊，我至今记得我刚开始参加工作的时候， 他俩天天给我打电话，就嘱咐，对领导要尊重啊，你要感谢人家给了你这个工作的机会，对于能获得一份工作是特别感恩戴德的。但是你看我们现在生活的这个时代，游戏规则就彻底变了，我们进入了一个消费者社会，在这个新版本里，衡量你价值的标地不再是你生产了什么， 而是你消费了什么。假设有两个年轻人毕业了都躺在家里不工作，一个呢是富二代，周围的人就会说啊，没事，人家家里有底气，这个叫体验生活，只要不创业败家就行。那另外一个呢，是普通家庭的孩子，那周围人可能就会说， 这孩子废了，啃老没出息，以后肯定找不着对象。你看这两个人，他的行为是一模一样的，评价为什么天差地别呢？因为在消费者社会，评价一个人的标准不是你的品德，也不是你的劳动，而是你背后的消费潜力。如果你没钱消费，社会不仅会忽视你，还会把责任全都推给你。他会告诉你， 穷是因为你懒是因为你不够努力。如果你内化了这套逻辑，你就会拼命的工作，不断的提升自己的消费能力。人们就将工作视为暂时忍受的痛苦，以换取未来虚幻的自由。如果你买不起或者不想买，会发生什么呢？爆满在书里边就给了一个很残酷的定义，叫做新穷人， 就是说有缺陷的消费者。我聊一个特别微小但是特别真实的心理活动。我有个朋友呢，他是做自由职业的，经常去咖啡馆。马自他跟我就讲他自己个困境啊，他每次走进咖啡馆，如果手里呢，不买杯咖啡，就会觉得特别不好意思，觉得自己没有资格坐在那，虽然呢，位置很多，也没人注意他。 更有意思的呢，他还有一种很微妙的心理，他喝的是星巴克，再配个几万块钱的苹果电脑。他心里就会暗暗觉得，嗯， 我好像是那种月入好几万的比较成功的自由职业者。我不知道你有没有注意到，现在的商场他修的越来越豪华，但是呢，能够让你免费坐下的椅子却越来越少了。那些光鲜亮丽的橱窗，还有精致的灯光，他好像都在无声的传播一句话，不买别摸，没钱别来。 如果你不消费，你在物理空间上就已经被温和的驱逐了，不花钱就有羞耻感，你必须先证明你是一个合格的消费者，你才被允许存在于这个空间里。如果你不消费，你就是不受欢迎的，这就是消费社会给所有人的一个暗示。我不知道你有没有遇到过类似的经历啊，可以在弹幕分享一下 像我这种小镇青年那一代看的文学作品啊，也充斥着这种对消费符号的向往。我们今天吃的漂亮饭，去过的网红景点，读过的热门书，看过的风景，你可能都会精心策划和发布。 那些时候，你真的是在分享生活吗？很多时候呢，我们在努力的扮演一个有趣有品味的理想消费者形象，但是消费社会最厉害的就在于，他会永远制造一种还不够，永远无法停下的感觉。 就像书里说的啊，欲望不求被满足，恰恰相反，欲望永无止境。所以这里边的话呢，就有个规则怪谈，想要提高消费者的消费能力，你就不能让他休息，他们需要不断的接受新的诱惑，持续的处于永不枯竭的兴奋当中，持续的处于怀疑和不满当中。 不知道你有没有发现，自己在追求最新的商品的时候，其实旧的还挺好用的。最近呢，我男朋友买了一辆车，车其实是一个耐用品啊， 开个十年八年没问题的。但是现在呢，新能源车已经快消品化了，新车一年一个改款，刚买的车马上就过时了。那虽然你也知道性能区别不大，但你立刻就感觉自己的不香了，然后像手机啊，护肤品这些就更别说了，就是迭代的非常的快。 我才听到这。有很多人可能会想到今年一个很火的话题叫做被资本做局了，因为我作为博主，经常要跟很多品牌打交道，所以我会看到一个幕后的视角，大家口中的资本家反而也会被卷入这个消费螺旋。 这里没有广告哈，我认识一个护肤品牌 a， 他 们呢，是科研团队出身的，进入市场时一心想着我把产品做好，结果后来发现压力很大，因为友商每个月都在搞营销事件，就私下聊天的时候，他们跟我吐槽那些新品根本就没有什么核心成分的变动，就是换个包装，改个名字罢了。 但是呢，消费者喜欢新的，别人的品都已经迭代到十代的时候，他的品只迭代到了三代，就显得他落后了，所以当大家都在卷的时候，你不卷就成了落后，他们也不得不加入这个游戏。所以你看他是一个死循环。人呢，天生就是喜新厌旧的，品牌呢，就得制造更新的，然后大家一起在跑步机上狂奔，谁都不敢停下来， 它是一个集体的求图困境，所有的人都在车上，但是没有人在开车，这不是某个人的阴谋，它是一个系统的惯性。但是今天聊这个，我不是说要举大旗去反对消费啊，我觉得我们的生活，社会发展，甚至你我的就业，其实都离不开这个庞大的消费系统。 但是呢，我想你在下一次感到消费羞耻或者落后焦虑的时候，可以停下来告诉自己，我不一定非得要按照这个系统的惯性走到极致。我们聊到这的时候呢，你可能会说，消费者社会太残酷了，我想要以前的生产者社会， 很遗憾，我们过去的那个生产者社会的规训呢，其实也是反人性的，他会告诉你，只有你投入工作才是神圣的，休息是可耻的，你要让你的生命持续的爆发在生产力当中。那像我之前的裸辞视频里面就分享过，我有那种简历空白的恐惧症，我当时工作好几年了，累的半死， 我就想辞职歇一歇，但是我不敢，我每次跳槽都必须要先找好下家，而且我还要掐着十四号左右离职，因为我怕社保断缴啊，我主要是害怕失去了在职场系统的在场证明， 如果有人跟我一样的，可以在弹幕上扣一。就我身上的这个牛马惯性太强大了，以至于我后来裸辞了，我也没有跟我想象的一样开着房车啊，全国去旅行。 我注册了公司，给自己交社保，然后开始干访谈，现在我稀里糊涂，公司也开起来了，团队也开始打起来了，我变成了周更博主。以前呢，我干活只需要对我老板有交代就行了，现在我可能要同时对几百万个观众有交代。所以我知道，就是很多人他其实跟我一样，就 不是不想休息，而是他不敢休息啊。现在的年轻人都爱自嘲自己是牛马，你看，前面是消费主义的皮鞭告诉你，你不花钱，你就是失败者，你拥有了这个物，你才是一个更好的人。那后面呢，是工作轮里的皮鞭告诉你， 你不工作就是废人，你要是休息，你就是懒蛋蛋。那我们呢，就在这个夹缝当中，一边拼命的干活，一边又抠抠搜搜的花了很多的钱，这个逻辑挺好玩的，为了买金马鞍而拼命的挣钱，挣来的钱都买了金马鞍，这个是不是就叫做旋转木马呢？ 那然而呢，我们探讨生产者社会跟消费者社会两种规训，对我们的影响，不是为了让你绝望，而是想告诉你，当你感觉到累的时候，先别急着责怪自己。因为这个游戏规则呢，它本来就不是为了你的幸福快乐设计的， 它是为了系统本身的扩张和延续。你看清了这个牛马无限流的荒诞规则，才能真的做到我们在开头提到的停止自我牛马化，我们当然不用一直活在这种焦虑里，那我觉得出路的话呢，特别刺骨。 首先第一步呢，觉察，看一看自己。觉察呢，意味着一个很简单的事情，就是你要问问你自己的感受，比如你最常感到焦虑羞耻的是什么？他可能主要来自哪个规训呢？是工作规律还是这个消费规律？ 如果你觉得不工作就是废物，那很有可能你被工作轮椅绑架了。那如果你觉得买不起奢侈品、好房好车，你就是废物。而你买完后呢，可能又会感觉到空虚，那很有可能是受到了消费轮椅的绑架。当你发现我自己的真实感受和外部的评价不一致的时候，你需要重新审视一下这个外部的标准，他是不是真的对你好。 第二步呢，就是你要去接纳，我无法满足所有的标准，我们还没有完全告别生产者社会很多地方还保留着那种工作轮椅， 所以你看，就是两套轮椅对你进行双重绑架。如果你去当老师，当公务员，老一辈觉得你体面了，但是你可能买不起大房子。在消费者社会里你是失败的， 那如果你去创业搞钱，那在消费者社会里你成功了，但是在老一辈眼里，你还是一个不稳定的边缘人。所以不管你怎么选，总有一套标准在等着判你输。眼下的职业困境就来自于一种很掉鬼的逻辑，他们希望同时取两套逻辑，这意味着你同时被两套标准审判，而这两套标准呢，又往往打架的第三步呢，就是要选择。 我要用什么样的标准去定义自己，不是说你要去拒绝所有的标准，你可以问自己，什么样的生活对我是有意义的？这个答案很多时候只能由你自己来回答。很多时候呢，你的选择不会得到所有人的支持，但是你必须要有勇气做你自己认为对的事情。正如暴漫在书中所说的，真正的自由不是拥有更多的选项，而是不被选择所奴役。 可能有人会说啊，这会不会又是一种新的归训呢？我自己有一个体悟啊，我觉得就被归训了又怎么样了呢？其实我们生下来就活在不同的文化意识还有规则当中，不然的话没法生存。而 而且你也不太可能发明一套你没有见过的规则，活在真空当中。我觉得真正的觉醒是一种看破，就像罗曼罗兰说的，世界上只有一种英雄主义，那就是看清生活的真相后，依然热爱生活。比如我看到了这些归讯，但是在我内心深处，我依然想选择做一个勤奋的工作， 然后认真创作的人。然后呢，我依然会选择买各种各样我喜欢的东西，但是我在做这些选择的时候呢，他不会影响我的自我价值判断，我知道他们只是游戏的一部分，当我想休息的时候我就休息，当我想买更加高性价比的东西，我就买，当我想买贵的东西的时候我就买。我不会把它套到我自我价值的这个审判上。自由，他不是愤怒，也不是虚无， 自由是一种看破，我看清楚了游戏规则，我也尊重这个边界，但是呢，我会选择怎么玩？那如果你在选的时候呢，你可能也会害怕选错，我的感觉呢？是，我们做选择是为了找到一个你愿意为之出发的理由，也 许上路后你会发现，原来我选的可能不一定最适合我，但是你也获得了新的数据。第四步呢，我觉得就是跳出这个排名游戏，用一种更创造性的方式，就是让你一直光光干活的公益。就有点像那个手艺人的感觉， 工作本身是可以有意义的创造性的自我实现的过程。你可以想象一个传统的手工艺人，木匠、陶艺师、裁缝，他们的工作不是在流水线上重复同一个动作，而是从头到尾创造一个完整的作品，让他们在劳动当中倾注了自己的记忆和心血，表达自己的审美和个性。他们看到自己的创造从无到有，感受到了这个作品的成就感。对他们来说， 工作本身就是目的，而不仅仅是赚钱的手段。他是邀请你跳出来，不要再去参加那个永无止境的排名游戏，而是自己定义我这一生最想做的事情是什么。我想到前段时间我跟纪年聊天，然后他说其实这一切都是虚构，建构 城市就像是一个巨大的动物园，然后呢，我们为了搞点蛋白质，每天搞够两三千大卡，然后的话，在动物园里面有各种各样的表演。我们的价值真的由工作所定义吗？我们的成功真的由消费定义吗？其实不是的，就像那句话说的，人这一生其实怎么过都可以， 但我还是想说，这样的选择需要一定的胆量，因为每一个人成为自己的道路，他注定是一条人际罕至的小路，这条路也许充满了困难、风险，不理解，你 跳出来不是莽撞，而是你相信自己，我这一生，我可以走一条不一样的道路。好，希望这一期关于停止自我牛马化的解读，帮你在二零二六年卸下一点点包袱。好，以上就是我们本期的内容，如果你觉得还不错的话，那欢迎给我点赞、收藏、评论，我们下周再见！

关注心理健康，成就幸福生活。朋友们，还有几天时间就离开二零二五年，不如二零二六年，而二零二五年这一年里我们有很多的感动，但要说知识的关键词，我个人认为，只有 自信、自立、自强、自爱、自律及良好的情绪状态才是二零二五年永远的关键词， 也可以作为一生自己学习工作的一个指明灯。一个人只有自信，才能迈出去第一步，走向未来的阳光大道。一个人只有自立，才能让自己变得 坚强强大，这里的强大是内心的世界和身体两方面共同结合的强大。 一个人只有自爱，爱自己，才能有能力爱别人，爱这个美好的世界。人世间所有一切美好的开始是自爱、自信，让自己生活快乐，进而 才能为人类做出贡献。成功的首要条件是良好的情绪状态，给人一种稳定的情绪价值。最后就是在自律的陪伴下， 定好自己的目标，迈向自己人生的金字塔。那么我问各位屏幕前的同学，你们二零二五年的关键词是什么？

有没有发现现在的大家很多人都有松弛焦虑症，非常离谱啊，就是完全相反的，两个词都能够传到一块，拼到一块，成了一个毛病，而且呢，这个毛病几乎可以说是二零二五年社会气氛当中的一股底层的暗流了，你就可以见到大家现在活的有多纠结。我们就单从一个松弛感切入啊， 就是我先说松弛感是什么意思，最开始松弛感，它原本的意思只不过就是说你不要那么紧绷，一切都要真实一些，这个就是松弛感嘛，不要去做作。 但是你觉不觉得松弛感现在已经经历了几波变化，甚至可以说这个松弛感也是我们二零二五的年度翻车之一了 都最开始啊，松弛感都是我们大家最追捧的一个东西，就是最表面的最有松弛感的着装，松弛感的发型，后来就发展发展成了松弛感的气质，然后就有了，可是妈妈，人生是旷野， 就是一时间打开手机，所有人都在旷野里面，常见的 tag 就是 从旅游发展到了多少多少岁，裸辞重启人生等等等等，就是简直像从一个紧绷的内卷的世界里面突然解脱起来，解脱了出来，松了一口气。 然后我们似乎发现了另外一种活法，就是在标准之外的，也可以有一种积极美好的生活方式，淡速很快，松弛感翻车了，这个翻车最直接的原因其实就是松弛感，它作为一个 因为没有目标而形成的自由，如今也有了目标。拍照有一套松弛感的流程，比如说就有那么一段时间嘛，大家就都要坐在马路牙子上喝咖啡，要么就是外滩附近，或者是安抚路上随处可见那种松弛感穿搭的人做出各种各样的松弛动作，然后对面就全是镜头， 每个人都在极力的捕捉一个经过精心设计的不经意。但是呢，这样也就罢了，人生是旷野，似乎永远是消费消费，消费， 也因此呢，我们渐渐的有种感觉，就好像松弛感，好像旷野这种东西都是有钱有闲人的玩具，就是相对的有钱有闲啊，也许，也许并不是富豪啊，富二代什么的，但起码得是有经济基础的。 但是要知道，这个松弛旷野是摆在年轻人们面前的，年轻人的一大特点就是还没有来得及拥有经济基础，于是呢，就松弛感焦虑了， 也就是全世界都想的挺开，说放手就放手了，全世界都过得挺惬意的，动不动就 ct walk 了。但是怎么好像就我一个人想松弛松不下来呢，要内卷，我又卷不动了，就这种感觉。所以呢，下面我想说一个真正意义上的松弛焦虑的推理。 这个松弛焦虑是真的有科学依据的啊，是正儿八经的有这样的研究的。最后的结果就是，当一个人被要求放松的时候，他的皮质醇反而会上升，也就是说他的压力会更大， 最后形成的效果，甚至就有点像我们学生时代出现的那么一个现象，我不知道你们身边有没有，就是有的人在被窝里面打手电，没日没夜的去学，但是天一亮就说自己从来都不学习，回头一考一个第一名，就是超觉松弛感，就这种， 所以呢，就是松弛感发展到了最后，反倒成了一种自尊，就是同样的成绩，谁更松弛，谁好像就更有能力。所以呢，松弛感这么一个非常单纯的东西，发展到了今天这个让人左右为难的地步，其实他也是必然的，就当一切都用来比较， 目光总放在别人身上的时候，一切就变成了竞赛。松弛感当然也有松弛感的竞赛了，松弛感的竞赛，这个就很离谱呀，这就是为什么上次我去大学演讲的时候，会有同学问我说到底该躺平还是该内卷了？这个问题其实是我被问的最多的问题之一， 当时我的回答就是，你仰卧起坐就好了，我的意思是，当你疲惫，你就躺下，当你焦虑你就卷起来，如此循环完全可以的。 所以呢，这个就是应对这种弥漫在空气当中的纠结的最好的办法。归根结底就是你会发现，我们解决一切问题的基础都是看见自己，察觉自己，然后做出最适应自己的当下的真实的反应。 为什么年轻人总是有各种各样的问题呢？其实在我看来就是看到的成品太多了，就是每一个互联网上面的精彩瞬间都是别人的成品经过包装的，然后呢，我们就把别人的成品当做是我们自己的目标，迷茫、困惑、疲倦之际，还会用别人的建议去当信条。 所以为什么在松弛感这样一个字面意思就是松弛的质感面前，我们还会生出来一个焦虑呢？ 归根结底，其实就是我们不关注我们自己，我们也不观察我们自己，我们也不爱护我们自己，这个就是我的一个对于氛围和趋势的小观察。而这种大面积的焦虑解决方式其实也非常简单，就是你多看看你自己，我们真的平时要多看自己，多问自己，你到底是什么样的感受，然后你再根据你自己当下的感受，做出相应的动作就好了。 那那个时候呢，你就会发现，你的目光终于来到了他该在的感受。做出相应的动作就好了。那那个时候呢，你就会发现，你的目光终于来到了他该在的动作就好了。那你也终于会发现，原来人是流动的， 一天松弛，一天紧绷，完全是有可能的。在任何事情上，面对别人，对自己，你似乎也都不需要一定要选一边站，你允许自己流动和变化，那这个时候呢，你整个人的僵结也就打开了。所以呢，告别二零二五，二零二六，我们就允许自己流动，我们共勉吧。嗯。

哎，等等，我是魔法师，不是超级英雄片头改一下， ok， 大家好，我是小诗科技。魔法师是抖音知识二零二五的年度关键词，也是大家对我的爱称。今年我用作弊器和一级运动员打了一场羽毛球比赛，虽然惨败，但还是很开心。 我更新了魔杖二点零，遥控家里的家具，和腿腿斗智斗勇。但他的体力还是太充沛了。因为懒得遛他，我坐了一辆遛狗车，和他一起在没人的公园里赛跑，还做了一台专门帮我整理鞋子的小毛怪。为了配合他工作，又做了一家立体停鞋厂。 我还把家里的大门换成了屏幕，通过这扇任意门就有沙漠和雪山。就差去霍格沃兹报道了，视频里用到的这些魔法，都来自我小时候学到的一个方程， e 等于 mc 平方。这是爱因斯坦发现的智能方程，他描述一个简单的物理定律，物体的能量等于物体的质量乘以光速的平方。 高二那年，我学到了这个方程。讲完他，物理老师又说了一句话，就去讲别的了。而这句话成为了日后为数不多常存于我记忆里的人生瞬间。 他说，所以大家看看我们的身体里有多少能量。我帮大家计算了一下，如果你的体重是五十公斤，那你的能量是四点五乘以十的十八次方交，约等于七万一千七百颗原子弹。其实这样表述并不严谨，这些能量藏在我们的原子核里，我们无法释放。但在那一刻，严谨好像也并不那么重要。 因为在这一刻，物理变成了哲学，为当时我的少年心器提供了一个支点，我的能量是无限的，他可以光速作为细数，无边无际。爆裂成五之后，我开始时常被科学的魅力所吸引。 今年我也站上了讲台，以相同的方式把这个方程交给了一群同样需要支点的小朋友，希望他们也能这样相信自己。在这里，我想把这个公式送给大家，无论遇到什么样的困难，在我们的能量面前，他们不值一提。

二零二五年度知识关键词，首先登场的是深度求索。第二个关键词，人形机器人技术的突破性进展。第三个关键词， 稳泰医学带来的健康新范式。知识探索永不止步。二零二五，我们继续前行，二零二五年度知识关键词，与你一同探索未来。