ai发动机现在已经使用了吗

你可能无法相信， ai 竟然接管了人类工程领域最难的任务之一，火箭发动机设计。过去我们一直以为，就算 ai 再强，至少创造力和设计还是属于人类最后的堡垒。但万万没想到，现在堡垒也崩塌了。 这个叫 noen 的 ai， 居然在没有任何人类工程师参与的情况下，仅凭输入的参数就独立完成了火箭发动机方案生成、结构优化、 金属三 d 打印和点火验证。原本几百位工程师通宵几十万小时才能完成的设计， noin 只用几天就搞定了。这也意味着，关于人类创造力的神话正在被彻底粉碎。 更炸裂的是， noin 不 止做得快，还彻底跳过了人类工程师赖以为生的经验法则。他直接用流体力学、热力学把物理世界从头算了一遍。要知道，火箭发动机最难的从来不是把它点着，而是怎么在几千度高温下不被烧穿。 人类工程师的解法是几十年试错总结出来的经验公式，但脑隐根本不走这条路。比如他在发动机内壁自动生成了密如血管的再生冷却通道， 让燃料先吸热再燃烧，还在内壁涂了一层燃料膜当隔热盾。这些都不是人类教他的，而是他自己推演出最优解。他还挑战了航天工程的圣杯气动塞式发动机， 这种理论结构能通吃地面到真空，但极难实现。过去工程师只能妥协，而 ai 选择硬钢换合金提导热，把冷却通道做到发丝级密度，用极致精细对抗极端条件。最终，这个在人类眼里几乎不可能制造的结构被一次性打印了出来，没有焊缝，没有拼接， 六百毫米喷柱头一体成型，点火十五秒，结构纹丝不动。更可怕的是，脑影并不止步于一次成功， 每次测试的数据都会被未回模型继续学习再生成再打印。他不需要会议也不写报告，试错就是训练，失败就是进化。这已经不是设计效率高不高的问题了，而是设计逻辑都彻底变了。 当算法开始接管火焰，当代码直接塑造现实，人类的创造力也开始变得可替代，那人类的角色还剩下什么？

大家都听说了吗？有一家公司用 ai 设计出来的火箭发动机，其形状纹路跟人体的器官一模一样，难道我们真的要自己动手做出来外星生命了？又或许我们自己就是被制造出来的呢？ 要知道我们目前的科技，严格来说都只是发现人们对这些自然规律排列组合，才有了现在的科技，这不禁让人细思极恐。 ai 这两年突然就爆发了，就跟短视频一样， 你点个推荐点个赞，我们的流量也会爆发了，爆发之后犹如滔滔江水般连绵不绝。如果把人体看作机器的话，那脊椎就是我们的主，电，桥架 加中疏系统，神经就是电缆，大脑就是芯片，心脏就是发动机。 这么说的话，其实人体结构在未来被 ai 做出来也并不是天方夜谭。如果说这是巧合的话，我反正是不信的，那也太巧了，比七巧板还要巧。 该公司的航天器是 ai 利用特扑优化的理念设计出来的，即性能远超现存的发动机，而且造型跟人体器官十分相似，有点像动漫阿基拉。现存的航天器发动机，比如 spacex， 可以说是线路极其复杂，但是经过 ai 拓扑优化的话，就简洁的多了，而且推力更大， ai 把原本不受力的区域全部挖空，受多少力就堆多少的量，这跟人体的骨骼原理一模一样， 而且其散热系统跟人体毛细血管异曲同工，这是模拟了生物的分歧分叉系统，原来机器最终的形态就是生物胎， 而且人体的寿命可比机器要长寿多了。这么说你可能要反驳，但是仔细想想，什么机器能使用长达五十年呢？人类百岁并不罕见， 也许不久的将来，就会出现一个叫做女娲的超级智能体，那就是最终的答案。

以感谢人类耗费了上百年心血钻研迭代出的火箭发动机技术，如今却被 ai 彻底颠覆。这款发动机已经打破了人类百年的设计常识，外观怪异奇特，根本不像传统的工业机械，反倒是像一件外星生物的身体 器官。机身内部布满了扭曲缠绕的精密流道，纵横交错，如同人体血管结构，复杂到极致。哪怕是全球顶尖的航天工程师，面对这款发动机是一 一脸茫然。不少专家潜心研究数月，却没能完全吃透它的构造和工作原理。这台 ai 发动机最恐 怖的地方在于它极致的冰火两重天的极端的工作模式，发动机燃烧室、工作室温度会飙升至三千多度，这个温度足以融化 绝大多数的金属。在传统发动机思维里面，都是靠着常规降温隔热方式来维持运转，保守且稳妥。但 ai 的 设计思路完全颠覆了认知，堪称反向玩命操作。它在发动机内部循环零下一百八十三度的超低温液氧进行 急速降温，同时在机身外部利用煤油来持续加热。一边是极致的极寒，一边是超高温的灼烧冰火，两种极端环境在同一台设备上同时存在。在人类工程师的认知里面，这种设计完全违背了工业常理，大概率会 直接炸裂报废。但令人大跌眼镜的是啊，这台发动机运行极其稳定，它仿制了生物心脏的气动结构，轻松扛住了几十吨的巨大推力和超高压力，直接淘汰了沿用百 百年的传统喷管设计。除了性能碾压， ai 的 研发效率更是降维打击过去啊，人类团队研发一台全新的火箭发动机，从画图、建模、测试、迭代、优化最少需要数年时间。而 ai 实现了全流程的闭环设计，自主完全三 d 建模、 模拟、测试参数优化，短短两天就能完成一次完整的版本迭代。人类还在熬夜改图纸， ai 已经完成了数轮升级，甩开人类数个时代。目前呢，全球多个科技强国都在 全力攻坚 ai 发动机技术，它真正的可怕之处不在于性能更强，效率更高，而是它彻底跳出了人类的技术经验框架。以往所有的工业设备都是人类思维的产物，原理、逻辑都有据可依，而 ai 创造的新技术、新结构，完全超出了人类的认知。我们智能被动的反向研， 就这，就像原始人面对精密的芯片，只知其强，不知其理。未来最大的科技危机，从不是 ai 取代人类，而是人类跟不上 ai 的 进化速度。或许几十年后啊，人类工程师将不再负责发明创造，唯一的工作就是拼命地解读 ai 留下的技术天书。

这波 ai 数据中心到底能不能给国内供应链带来源源不断的新订单？大家是不是都在琢磨，除了光刻机和夜冷算力中心背后的电网和能源缺口到底谁能先填上？如果你现在还把大马力发动机当成一个只能提供备用电源，没有后期维护利润的传统板块， 是不是说明我们对美股巨头最新的动作还没看透？我们来看康明斯和卡特比勒这两家海外巨头，他们最近在上调指引的时候，透露出了一个非常核心的信号， 大马力发动机正在从以前的备用电源变成主用电源，整个行业的估值和订单逻辑正在向燃机靠拢。你可以发现，以前大家总觉得备用电源没有后市场的耗材和维保逻辑， 因为设备买过去之后，全生命周期大概也就运行两千到三千小时，基本上不用做大的维护。但现在因为电力持续短缺，数据中心开始大量使用天然气发电机组作为主用电源，这种主发电机组运行个三到四万小时就必须大修， 每年可能就要跑八千小时以上。这么一来，他就具备了高利润的后市场逻辑，像是燃油系统、后处理、 驱轴这些环节的更换需求全部被释放出来了。卡特比勒自己也说，这种七乘二十四小时运行的主用电源，他带来的服务机会大概是传统柴油发电的四十倍左右。正因为看到了这个趋势，巨头们都在疯狂的扩产。比如康明斯， 他直接重新投入了五亿美元，计划把总产量从二零二五年底的三十五级瓦，一路拉到二零三零年的五十五级瓦，甚至最终目标是摸到九十级瓦， 这五年间等于翻了快三倍，他的数据中心相关收入也要从今年的五十亿美元，增长到二零三零年的九十亿美元以上。卡特比勒这边也差不多，他把大马力发电发动机的产能规划从原来的两倍直接上调到了近三倍，积压的订单已经有六百三十亿美元了， 里面有一半以上全是能源与交通板块，这两家巨头都提到自己的订单，甚至能排到二零二八到二零三零年去，这确定性基本上已经跟燃机差不多了。 这些大厂在北美和国内疯狂扩产，对国内那些配套的供应链其实是个特别大的利好，尤其是那些在海外有产能布局的公司。我们把具体的供应商和联德股份。英普是卡特比勒和康明斯的传统老供应商了， 在钢铁毛坯件里面占了很高的份额，而联德股份是刚切进去的，现在也拿到了天然气主用电源的壳体制造订单。 另外，因为重庆康明斯是重庆机电和康明斯各占一半股份的合资公司，今年重庆那边的产量也要翻倍，所以港股的重庆机电也是个挺核心的配套。再看曲轴环节，天润工业在全球的合计份额大概能占到百分之十到百分之十五， 现在他的位置和估值都还算比较低的。后处理环节还有银龙股份，他在北美本身就有产能，海外产能上的快的厂商，后续能知道更多份额。而在下游成套设备这块，主要是太豪和苏美达，苏美达在康明斯这边的体量今年据说是要翻倍以上的， 而泰豪则是传统国内数据中心出货量最大的成套机组供应商。其实说白了，现在美股的卡特比勒估值已经给到了三十六倍到四十倍，而康明斯现在的估值还在传统的二十倍出头。随着他们把整个行业的产能和后市场蛋糕做大， 国内这些低位配套核心的标的很容易被市场重新移，整个板块的估值上行空间其实是被巨头给强行拉开了。后面三到六个月，随着大马力发动机订单像燃机那样越排越长， 供应链上这些位置低的标的大概率会迎来挺不错的业绩兑现。整个行业的结构变化其实就是被 ai 逼出来的能源转型，买设备的钱变成长期的维保钱，这条链后续的催化看起来是挺有后劲的。

星耀七呢，是有一个雷神 ai 电混二点零的，然后我们怎么激活这个系统呢？我现在来教大家一下，首先我们要把这个导航设置好路线，你看这里是设置好导航的啊，然后呢，我们的驾驶模式要选到智能，一定要选到智能啊， 你看我现在这个已经是亏电状态下了，这已经没有电了，只要掉到百分之十五以下呢，他就会强制的介入这个发动机。 好，然后这两步做完之后呢，第三步是最重要的啊，现在看我一下这个驾驶模式，这里是智能啊，好，接下来最重要的一步啊，大家一定要记住了，在驾驶这里把这个保电给它关掉，好关掉了，然后我们注意看这里有什么变化啊， 哎，出来一个绿色小飞机，看到没？那这个时候呢，就说明已经激活了这个雷神 ai 电混的这个智能调节了， 这个时候我们就正常去驾驶就可以了，然后他这个系统呢，会自动根据我们的这个导航路线，他会去看一下你这个在整个行程过程中 有没有什么堵车的地方，比如说这啊，那他可能会快到这个堵车的地方的时候呢，他提前就会系统给你输出动力的同时呢，又给你把这个电给他补上去啊，然后等到堵车的时候呢，他就会给你用纯电来行驶啊，这样综合下来就会给你省不少的油了，学会了没有？

人工智能到底是如何在极短的时间内完成一个火箭发动机从设计到制造的整个流程，并且通过这样的一个方式来推动工程领域实现一个真正的突破？是的是的，这个话题最近真的是太火了，那我们就直接开始吧。首先我们要讨论的呢是 ai 驱动的这个火箭发动机的研发到底有多么的高效？ 你有没有听说过有一个项目，它能够在短短的十四天内就把一台火箭发动机从一个概念变成一个可以实际点火测试的硬件。我当然知道了，这个就是最近非常火的那个迪拜的一个初创公司 leap 七一，他们就是用了自己家的这个 nobel ai 系统， 然后就用了不到两周的时间，就把整个从需求到可制造的设计全部都做完了。然后他们在英国的那个韦斯特试验场一次点火就成功了，而且推力达到了五千牛顿 啊，这个速度真的是让人炸舌啊。那跟传统的一些大公司，比如说蓝色起源的 b e 四，还有 spacex 的 猛禽这些发动机的研发周期相比的话，是不是就完全不是一个量级的？没错没错，你看 b e 四和猛禽都是花了超过十五年或者将近十年的时间才做出来的，而 lep 七一它们用 ai 就 用了十四天， 就把这个从无到有的整个流程全部都走完了。而且传统的话，你可能要几百个工程师，然后不断地去做这种设计仿真修改，设计，仿真修改，而现在的话就是一个 ai 系统，它把整个流程都打通了，工程师只需要去提需求和审核结果就可以了。明白了， 那我就很好奇了，就是这个 ai 设计出来的火箭发动机到底是不是真的有实用性，真的有科学性？就是它到底用的是什么燃料，它的设计标准到底是什么样的？然后它到底能不能够做大？你问到点子上了，其实它们用的这个燃料就是液氧和煤油，就跟 spacex 早期的那个梅林发动机是一样的， 然后所有的这些部件，比如燃烧室、喷注气、冷却通道，全部都是按照真正的火箭的标准去做的，所以他们不是说只是做了一个小玩具。哇，那我想知道这个东西到底测试的结果怎么样？关于测试结果嘛，他们就是二零二五年还要去测试更大推力的版本， 然后英国的航天测试机构也说他们的这个发动机的性能是很稳定的，然后所有的参数都是符合预期的，燃烧状态也非常的好。 所以就是 ai 的 这种设计方法，其实是可以很容易地就扩展到更大的，或者说不同的火箭发动机上面的。确实，我们再来讲讲就是这个 ai 到底是怎么去解决传统的工程设计里面的这三大痛点的。首先第一个痛点就是知识孤岛， 就是以前那些分散在论文里，分散在专家脑子里的这些经验， ai 到底是怎么把它们整合起来，并且变得可以重复使用的？是这么回事儿，其实以前的话就是这些知识都是散落在各个地方的。对，然后有了 ai 之后呢，就相当于把所有的这些物理的和工程的知识全部都翻译成了一个规则库， 嗯，然后这个规则库你在做每一次新的设计的时候，都是可以随时去调用的，所以就把这些隐性的经验变成了一个显性的算法的资产， 所以就可以极大地去提高你这个知识的利用效率。好，那这个设计迭代慢，然后设计人员又容易受限，不敢创新，这个问题 ai 又是怎么去打破这个囚笼的？就是以前的话，你每改一个东西，你都要等上很久的时间去计算，所以大家都倾向于说我就只做一些比较稳妥的小的修改。 但是 ai 的 话，它可以在很短的时间内就帮你把这个非常非常大的一个设计空间全部都搜索一遍，然后它甚至可以给出你一些 完全超出人类常规思维的一些新的方案，并且他会告诉你这个方案在理论上是完全可行的。听起来确实很不错，那在解决设计和制造脱节这个问题上面， ai 又有哪些独特的做法呢？关于这个问题嘛，其实传统的模式下经常会出现，就是你设计都快结束了， 你才发现这个东西根本就造不出来，然后你又要从头再来。但是 ai 的 话，它在一开始设计的时候，就已经把这个三 d 打印的这种制造的限制都考虑进去了， 所以它出来的那个模型就是直接可以去打印的， ok， 你 就真正的做到了设计及制造。既然如此，我们就来看看 ai 驱动的这种设计，它到底会带来哪些连锁反应， 以及它会在哪些工程领域引发变更。比如说在航天、能源汽车还有制造业会带来哪些颠覆性的影响？影响真的是太多了。就比如说航天领域，现在你看到就是因为 ai 的 这种高效的设计，就会让很多这种小型的公司也可以去坐火箭， 所以就会有这种所谓的车库火箭公司的出现。然后包括在能源领域，像一些涡轮机啊、热交换器啊、核反应堆啊这种非常复杂的热流藕合系统， 以前可能你要去做一个优化是非常难的，但是现在有了 ai 的 话，就可以非常轻松的去找到它的最优解，这么说的话是不是连汽车和制造业也会迎来一场彻底的洗牌？没错没错，就汽车行业的话，可能未来你的整个动力系统，包括你的电池组的结构， 全部都是 ai 帮你全新打造的一个设计。然后包括制造业的话，因为 ai 可以 帮你非常快速的去按需设计，然后加上三 d 打印这种及时制造的话，可能未来就没有库存这个概念了，就你真的是想造什么就造什么，并且是随时可以造出来。 确实，那我们现在要讲的这个话题呢，其实是很多人都非常关心的，就是 ai， 它在工程设计里面大规模应用之后会遇到的三大挑战，第一个挑战就是可能性和极端环境的适应， 这到底难在哪里？其实就是你这个发动机能够点一次火，和你这个发动机能够在比如说是高温、低温强烈的震动这种反复的情况下还能够稳定的工作，这中间还是有非常大的差距的。 所以这也是为什么很多公司就是在实验室里面取得了突破之后，到了实际应用的时候就会遇到各种各样的问题。我想知道的是 ai 设计的这个黑箱问题 为什么会让工程师觉得头疼？因为就是 ai， 它有的时候设计出来一个东西，它的推理过程是非常难以理解的，所以一旦这个系统出现了问题，你想要去追溯说到底是哪个环节出了问题是非常困难的。 对，尤其像航天医疗这种领域，就是你对安全性要求极高的这种领域，如果说你没有办法去解释他为什么要这样设计的话，大家是很难去完全信任他的。那这么说的话， ai 这么深度的参与到设计当中，工程师是不是就该失业了？这个问题问得好， 其实未来的工程师他如果想要不被淘汰的话，他肯定就不能只是会画图，他要变成一个设计指挥官，就是他要能够去设定目标，整合知识， 然后还要能够去做这种复杂的决策。 ok， 我 有一个问题，就是这个工程设计的范式，因为 ai 的 加入到底会发生哪些根本性的变化？然后它会对研发的周期、成本和流程会带来哪些冲击？就是以前的话，可能整个研发是非常依赖于个别的专家的经验的， 然后可能整个的研发周期要以年为单位来计算，并且还要投入非常多的钱，而且整个的流程是非常按部就班的，不敢去有一些大的变动的。但是现在因为有了 ai 的 加入，就变成了人和机器一起去主导这个设计， 然后整个的周期也会从年直接缩短到周，同时成本也会下降好几个数量级，整个的流程也会变成一个快速循环，不断地去验证的这样一个过程。那我们现在就来看一下，这个 ai 到底是怎么让那些曾经被认为是天方夜谭的事情变成现实的。 举个例子吧，就比如说一九六一年的时候，肯尼迪说我们要在十年内登月，那个时候其实大家连很多技术都没有，但是现在到了二零二四年， ai 可以 在两个星期的时间就设计出一个可以实际工作的火箭发动机， 就真的是让你觉得旧的不可能正在变成已完成。哎，那是不是就是说未来的这种创新就会越来越变成这种人类和 ai 共同创造的这种模式？对，没错，就像有人说的， ai 不 会取代人类探索宇宙的梦想，但是它正在彻底地改变我们实现梦想的方式。 那未来的话，那些最激动人心的科学和工程的杰作，一定是由人类的智慧和机器智能一起携手创造出来。

你是说人类工程师研究了半个世纪的发动机，被 ai 用两周时间做出来了？迪拜一对夫妻用 ai 系统输入要求后十五分钟生成设计，三 d 打印，一体成型，全程没有一颗螺丝，一条焊缝。这台发动机长啥样？外观像外星生物的心脏，内部全是扭曲缠绕的冷却流道， 燃烧室一度飙升到三千多度， ai 用液氧当枯萎，硬是扛住了金属融化。 nasa 当年也搞过类似的方案，最后因为太难放弃了。但现在 ai 不 但做出来了，还一次点火成功，稳稳烧了十五秒， 推力于二吨，成本只有传统的十分之一。更恐怖的还是它的进化速度，每燃烧一次，它就迭代一点，两三天就能推出更强的新版本。 我们还在做第一轮测试，它已经开始下一轮迭代了。当 ai 设计的东西让人看不懂时，往往说明一个新的工程时代要来了。我们能做的，只有抓紧学习，加快布局，自己掌握主动权，才能把工业 ai 用好。

你肯定想不到，现在在你面前的是 ai 用了仅仅两个星期研发出来的发动机。迪拜一对夫妻让 ai 担任发动机总工程师，结果搞出来的东西，全球航天工程师看了都得集体沉默。不是它不好，而是根本看不懂。这玩意儿的外观就像外星生物的器官，里面不走直线，全是弯弯绕绕的流管。 有人研究了几个月，愣是没搞明白它是怎么工作的。人类设计一台火箭发动机要好几年， ai 只用了十五分钟出方案，从图纸到三 d 打印，再到点火成功，满打满算，两周时间，燃烧室的温度飙到三千多度，正常金属早就化成水了。 ai 用零下一百八十三度的液氧在内部循环降温，一边是火海，一边是冰窖，结果一点儿事都没有，成本不到传统研发的十分之一，迭代一次只要两三天。别人还在改图纸时， ai 已经跑完一轮测试了。当 ai 都开始造发动机了，留给我们的时间还有多少？工业 ai 真的 要跑起来了？

别划走，就在刚才，人类工程师的最后堡垒塌了。过去造一台火箭发动机，需要几百个顶尖大脑，熬几十万个小时，试错几十年。但现在，一个叫诺尔曼的 ai 没要一张图纸，没开一次会，甚至没有一个人类参与，仅仅输入参数，十五分钟生成设计，两周完成三 d 打印并点火成功。这不是科幻，这是发生在迪拜 l e a p 七一实验室的真实新闻。 最恐怖的不是快，而是他彻底抛弃了人类的经验法则，我们靠公式，他靠暴力计算。你看这个内壁密如血管的再生冷却通道，还有内层自动生成的燃料隔热膜， 这些连老法师都想不到的结构，是 ai 直接解算流体力学和热力学，从物理底层推演出来的最优解。 人类还在纠结怎么画图纸，他已经用发丝级的精度把不可能变成了现实。他甚至挑战了航天界的圣杯气动赛式发动机，这种能通吃地面到真空的结构，因为太难制造，被人类妥协了六十年。 但 no rio 不 管那一套，换合金提导热，把冷却通道做到极致密度。结果，六百毫米的喷柱头，一次性三 d 打印成型，没有焊缝，没有拼接，点火十五秒，结构纹丝不动。 那一刻，火焰不再是毁灭的力量，成了代码的牛力。更让你背脊发凉的是，他不需要休息，每一次测试的数据直接未回模型，试错就是训练，失败就是进化。他不写报告，不开复盘会， 当你还在睡梦中时，他已经完成了第一百次迭代，性能又提升了百分之一。当算法开始接管火焰，当代码直接塑造现实。 我们曾引以为傲的创造力似乎成了一种低效的旧时代遗物。如果设计不再需要灵感，只需要算力，那么人类的角色还剩下什么呢？

国行 iphone 可以 去看一下你的系统设置，目前我在用 ios 二十六点四系统，现在设置里面 siri 已经变成 apple 智能与 siri 了，也就是说我们等了将近两年的苹果 ai， 现在终于支持了国行机型。进入这个页面之后就可以直接开启 ai 智能，系统会提示下载相关功能组建， 等进度完成以后就可以正式使用。我这边下载完成，先来带大家简单看一下。首先是全新的 siri 界面，相信很多小伙伴们可以在本地生成一些 ai 图片， 相册里面也终于有了消除的能力。首次使用时会下载一个本地模型，之后就可以直接在设备上处理图片。不过因为是本地 计算，它的优势是隐私和安全，但消除效果相对来说没有云端的 ai 那 么激进。再来看写作工具，在输入界面右下角会多出一个 apple 智能的入口，可以调用 ai 进行改写、润色等操作。比如我现在输入一段文字，让它更夸张一点， 就会直接帮你声成表达。不过目前我还没有确定国内的苹果 ai 具体是哪一个模型，这一点后续还需要进一步观察。 ipad 智能支持的机型是 iphone 十五 pro 以及之后的机型，同时支持的 ipad 和 mac 机型也可以通过系统更新来使用苹果 ai 了。关于 ipad 智能更多的玩法，后面我深度使用一段时间后再分享给大家。

保养周期啊，拉长了三倍，理想这一刀呢，砍下了谁？不知道最近大家有没有注意到，理想汽车最近宣布啊，今年二季度会推出的一款全新一代的理想 l 九 levis， 它的发动机的保养周期呢，要大幅拉长到三年或者是三万公里， 这意味着什么呢？就按照现在理想的 l 九小保养七百九十九块钱来算啊，保养周期从一万公里拉成了三万公里，车主在前三年就可以直接扫过两次保养了，也能省下一千六百块钱。对照来看呢，传统车企的利润啊，其实是越来越依赖售后这一块的贡献， 理想这个动作呢，相当于主动给自己砍刀了，如果按照一百万台来估算的话，大概是放弃了要十六亿的售后的收入，但是另一边它换来的是自己的产品，在市场上可能会有更强的竞争力和吸引力。那理想凭什么能做到三万公里才保养一次呢？ 首先是全智研的增程器发动机，其次呢，它首次搭载了智研的叫 ai 机油智能保养系统， 他的核心逻辑是把汽车行业沿用多年的定期和定里程的保养变成了按需保养。过去呢，我们做保养是一刀切，要么一年，要么一万公里，哪个先到算哪个。但是呢，每个人的用车场景和驾驶习惯是千差万别的， 这个突发的标准呢，其实在当下其实已经过时了。根据我们了解情况，理想的这套 ai 系统呢，它会实时的动态的监测多方面信息，包括用户的驾驶习惯，包括你的路况特征，你是长期在市区拥堵的路况下开呢，还是在 跑高速更多，以及增程器的实际工作负荷和温度工况？综合这些数据之后呢？ ai 能精准的评估机油真实的物理和化学的老化的状态，然后再判断什么时候该换油了。所以呢，这样一来呢，就是可以实现最长三年或者三万公里的超长的保养周期。所以呢，这里面呢，其实还透露另外一个信息， 你想在这个车型刚立向的时候呢，就把超长保养周期定位的核心目标，那我围绕他呢做产品定义和技术公关。我们分析市场趋势的时候经常说啊，混动和增程汽车增速很快，售后这一块呢，仍然需要定期的做。发动机的保养这块市场依然还存在， 但是呢，新技术突破呢，往往会倒逼同行会跟进，一旦你想把保养周期拉到三万公里，其他车型会不会跟进呢？所以整个行业的发动机的保养周期在未来都有可能会被拉长。所以威真正威胁我们的 从来不只是眼前的困难，未来每一次的技术突破和迭代都可能会带来更深层次的挑战。

还是要给人留点上班的机会 𠮿。 机会都没得。我们重庆太卷了。成都也卷了。都卷了，哪儿不卷？你不干有人干。 兄弟们，今天又是接发动机的一天。这是一辆来自水土的粉丝朋友送来的一辆奥迪 q 七搭载的 c 二 c 的 发动机扳手哥正在进行车辆检查。 你平时也看过视频啊？从头到尾，从头到尾啊，老粉丝哦。啊，那必须的，嘿嘿，上次我不是给你打电话了吗？丢路上了吗？嗯，但是他没在重庆，晓得不嘛？ 啥问题啊？车子漏水了嘞。哦，然后弄了，我正好在重庆，我就跑你那儿来噻，我还走哪去，肯定烧机油。这车子烧了呀。嗯，今天虽然是下雨天，但是车间依旧也是停满了要修的发动机。 粉丝说他在高速行驶的时候发现后面冒黑烟，但大概检查一番没有看到粉丝说的问题，白首哥立即决定上路行驶检查出发 检查到一半发现前面也有一辆奔驰也是冒烟，后面回去发现也是到我们家来修。但是我们现在这个行业没电 不是主流号，高科技我们也搞不来哒嘛。 a p 七二，我靠，你说机器人磨灰贴砖儿这些哦，牛逼得很， 你一个人贴砖儿贴得恼火不嘛，一天给你个五十个平方贴，别个基地儿一天贴几百个平方啊，生意几倍？你只需要给他上灰，放上砖儿，完了斗没得事了，横平竖直风缝隙都是一模一样大的，牛逼得很。 接地冷了，这高科技行业的，修车的机器人修了要把我们搞垮。真的是机器人修车还是不得行。一样的啊，诊断问题啊，给你直接数据设计好啊或者电脑搭配啊，啷个修啊，真的真的有了呀。诶对呀， 我觉得还是要不得啊，打螺丝还得必须得有人打螺丝还是要给人留点儿上班儿的机会，机会都没得。我们重庆开局 终于出现粉丝说的高速行驶烧机油冒黑烟的问题，找到问题直接回电落发动机开整， 跟顾客沟通好价格细节及其他问题。依旧还是修发动机质保两年，为保三年，今天工作就圆满结束。修发动机质保两年，今天工作就圆满结束。修发动机。板手哥有发动机问题关注重庆板手哥，谢谢大家。

聊到混动技术，大家公认日系双擎是标杆，这没问题，人家确实做得好。但是今天咱们从专业的角度客观的看一看吉利的 i s e v 智情混动，为什么说他已经是当下最强的混动技术？三个维度啊，节能、性能、智能，一个一个来。 先说节能，吉利 i s e v 发动机的热效率已经做到了百分之四十八点四一，全球量产车第一， 百公里实测油耗最低二点二二升，打破了丰田普瑞斯在美国创下的二点五二升的记录，拿到了吉尼斯世界认证，同时获得了国家一级能效认证。行车、空调驱动全有 数据摆在这节能的维度，它确实更强。再说一说性能， i s e v 搭载的大功率电机，功率是日系混动的一点七二倍，零到三十公里每小时的加速只要一点八十八，动力响应只要十毫秒， w l t c 功况下，百分之八十以上的时间都是纯电体验，发动机工作比传统的混动减少百分之二十七，启动噪音也只比纯电车多一分贝，又安静又有劲，性能 同样领先。最后说一说智能，这是真正拉开代际差距的地方。日系双擎的核心是精密的机械逻辑，几十年不断优化， 确实很成熟，但吉利的 i s e v 已经进入了 ai 时代。搭载着 g e a 三点零电子电气加速手刹的星锐 ai 云动力二点零大模式，能实时感知温度、海拔、路况，自动匹配最优的油电策略，综合节能再提升百分之十以上。这不是机械的迭代，而是技术代替的本质不同， 从机械到智能，从单一省油到三 v 一 体，节能更强、性能更强、智能更强，三大维度全面超越，再加上技术待机的领先，说吉利 suv 是 目前最强的混动技术，一点不夸张。

朋友们，现在全网疯传的外星心脏，连马斯克都得看呆啊！事情是这样的，德国一家公司让 ai 去设计火箭发动机，万万没想到，他只用了十四天，就干完人类几千名顶尖工程师几年的活，直接进化出一台完整的火箭发动机。 之所以说是进化，是因为他抛弃了所有人类的设计蓝图，甚至用了一种人类大脑难以理解的结构设计。 他没有直线，全是像针织内脏一样的特殊曲线，只为追求热力学性能的极致。但这都不是最恐怖的，最恐怖的是，人类拿三 d 打印机把它打印出来后， 居然一次性点火成功，性能还稳如老狗。那一刻，人类几千年的工程学尊严，被这台机器按在地上疯狂摩擦！

你现在看到的这台酷思外星科技的铁疙瘩，是完全由 ai 独立设计的火箭发动机。过去，一款火箭发动机的设计制造 需要上百位顶尖工程师协同攻坚，而这台发动机的设计者，名为 noren 的 ai， 能精准模拟真实世界的物理规则，深度理解材料特性、燃烧原理与流体力学。他彻底抛弃传统设计思路，从零开始推演，仅用两周就完成了人类眼中的终极火箭发动机设计。 为了压制发动机启动后高达三千度的极端高温， noren 还借鉴生物结构，设计出精密的螺旋式冷却通道，内部流淌着零下一百八十三度的液氧，外部包裹的燃料能让发动机快速降温、稳定运行。尽管测试中 发动机仍会因高温出现融化现象，但这些实时测试数据会立即反馈给 ai， 成为优化迭代的核心依据，助力下一版设计更趋完善。未来，我们身边的一切产品，都有可能出自 ai 的 设计之手。

你有没有发现，很多人用了 ai 以后反而更忙了？不是不会用，也不是模型太差，是他把一个本来就乱的流程交给 ai， 跑得更快了。 你看这个画面，以前自己写总结，现在让 ai 写。以前自己整理表格，现在让 ai 整理。 以前自己翻资料，现在让 ai 帮你翻，听起来是不是省事了？但你真正累的地方没少，你还是要找资料，你还是要判断版本，你还是要改格式，你还是要核对事实，甚至还多了一件事，你要判断他刚才那段看起来很顺的话，到底能不能用。 所以今天这期我不讲哪个模型更强，我讲一个更要命的问题，为什么你用了 ai， 工作还是没有变少？先看第一个场景，你把客户聊天记录、客服截图、邮件、表单一股脑丢给 ai， 然后说帮我总结一下， ai 很 快给你一段文字， 结构很完整，表达也很顺，但你一看，真正该处理的东西没有出来，哪个客户最急，哪个问题影响续费，哪个要交给研发，哪个只是普通吐槽， 哪个上周已经处理过。如果这些字段一开始没定义， ai 不 会自动替你建立业务标准，他只会给你一段更像结果的文字。注意，这不是自动化，这是把混乱包装的更像结果。那怎么改？我建议你先别急着换模型，先固定四件事。 第一，输入固定这个任务从哪里来？是邮件，是表单，是群聊，是客服记录，而是一个固定文件夹。如果每次开始之前，你都要到处翻资料，那他还不是流程？ 第二，资料固定。 ai 应该看哪份产品说明，哪份报价规则，哪份客户名单，哪份历史处理记录？ 很多错误不是 ai 不 聪明，是你把过期资料、新资料、草稿资料混在一起，然后让他自己猜哪份是真的。第三，输出固定。不要只说帮我总结一下， 你要规定他交付什么。比如客户反馈整理，就输出六列客户名称、问题类型、紧急程度、证据、原文、建议动作负责人。你看，这就不再是一段漂亮文字，它可以直接进入任务表。 第四，验收固定。哪些结果可以直接用，哪些必须人工看，哪些必须回到原文确认，哪些结论必须标证据。 如果没有验收规则， ai 输出越多，你的判断压力就越大。你以为省了执行时间，其实你把时间花在了反攻、核对和怀疑上。所以判断你有没有进入 ai 工作流，标准非常简单，下一次做同样任务时，你还要不要重新解释一遍？ 如果每次都从帮我总结一下这句话开始，那还不是流程，那只是临时求助。流程的标志是任务可以重复运行。 举个例子，客户反馈整理差的用法是把一堆聊天记录丢进去。让 ai 总结。好的用法是，固定输入来源、固定分类字段、固定优先级判断、固定输出到任务表，下周再跑的时候不用重新想 再看内容。选择题差的用法是让 ai 给我想十个选择题。好的用法是，先读取最近爆款产品、重点用户问题、禁用表达，再按固定格式输出选择题、勾子证据、风险、发布角度。 这时候 ai 才不是聊天工具，它开始向流程里的一个岗位。很多人为什么越用越累？因为所有中间管理工作还在自己手里，自己找资料，自己判断版本，自己改格式，自己验收事实。 ai 只负责生成一段文字，那当然不会轻松。真正的改法不是把所有事都塞进一个聊天框，而是把一个重复任务写成一张任务卡，这张卡只写四栏， 输入从哪里来资料，看哪几分输出，按什么格式，谁来确认结果。先选一个每周重复三次的任务，连续跑七天，不要急着全自动，不要急着扩大范围，不要急着把公司全改掉， 先让一个小任务稳定起来，因为稳定才是 ai 工作流真正的开始。如果流程不稳定， ai 只是让你更快的制造混乱。如果流程稳定， ai 才开始真正替你省时间。所以这期你只记住一句话，模型只是发动机，流程才是方向盘。