创新民主化.pdf

今天这个话题，估计是一个要挨骂的话题。咱们来讲一讲，当年风光一时无二的Lily无人机众筹失败，背后居然还有这样的故事。咱们要讲一下山寨与创新之间的争议。

大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲Lily无人机那个悲伤的故事。

2016年的6月，Lily Robotics，也就是Lily机器人公司的联合创始人兼CEO安托万·巴拉雷斯克，在伯克利哈斯商学院做了一次演讲。他在演讲的时候放了一个视频，视频一经放出，大家一下就惊呆了。大家想，2016年当时的大疆无人机还应该是早期的版本，像咱们现在使用的这些可以折叠的无人机还没有发明出来。当时的无人机还是一种白色的，有四个桨叶，飞起来很可爱的东西。

那种无人机已经开始有飞控系统了，但避障和跟踪这些功能当时还很弱。为什么呢？因为它没有很好的算力，也没有很好的算法，可以把图像直接进行识别，再根据识别的图像进行各种操作。

当时的Lily无人机长什么样呢？它像两个盘子扣在一起的一个圆柄，像个飞盘一样。你在需要使用的时候，只需要把这个桨叶掰开，它就可以起飞。平时的话应该是可以收起来的，你可以把它塞在背包里，不怕把它压坏。当时的大疆无人机还是支棱巴翘的一个东西，也没有折叠，也没有任何的收纳能力。

当时Lily就是可以做这样的工作。而且，Lily的无人机是可以在手上起飞的，你可以把它扔出去，扔完了以后它就飞起来。Lily无人机还可以在无遥控器的方式下工作，它可以自动地去跟踪骑行者或者运动者。你就可以一个人去操作这个无人机，不需要一边跑步、一边滑雪、一边骑车，还要操控遥控器，不需要这个。它可以自己跟着你走。

还有一个特别有趣的点是什么呢？因为它是一个像飞盘一样的形状，它掉水里会漂着，不会沉下去。你可以到时候再把它捞回来。

但是，当时这个东西呢，有点太超前了。现在我们回过头来再看这条视频，除了在水上漂这个功能还没有实现之外，其他的产品形态上基本上都已经实现了。现在有一个新的产品叫大疆Neo，我在视频底下应该会放这个产品的销售链接。这个产品是199美金，非常小巧，可以直接把它收纳到一个包里，可以在手上起飞，可以不用遥控器直接跟着你飞，还有一点点简单的避障。

但是，唯一的区别就是它的形状不是碟形的，而且掉在水里以后会沉。当时的Lily无人机发布出来以后，开始了众筹，因为这个视频一下封神了嘛。它这个无人机是499美金一个，众筹就是大家先去给钱，他们收到这笔钱以后，再去把东西做出来，然后再给大家寄，是这样的一种形式。多少人参与呢？6万人参与，就是多少钱？300万美金。

但是，好景不长。2016年6月发的视频吧，开始了众筹，到2017年1月份，Lilyrobotex这个公司呢，就直接宣布破产，倒闭了，就没了。当时对外大家可以看到的，这个悲伤的故事就是这样。当时大家的猜测是什么呢？就是这个东西实在太先进了，实现不了，做不出来。他们把研发经费烧掉了以后呢，就直接宣布破产了。

当然，也有人猜测说，这是不是就是个PPT造车。当时的技术条件根本就做不了，是不是他们就直接把钱骗了，揣兜里就跑掉了？当时也有人这么想。现在我们回过头来看当时这个设计，怎么说呢，就是有一些夸大是肯定的。因为在当时的这个芯片算力以及当时的算法能力下，实现这样的跟踪，实现这样的飞控呢，并不是说完全实现不了，但它的效果应该并没有宣扬那么好。

就像现在大疆讲的说，我可以跟踪，可以飞控，可以避障，但时不长的还是会炸机的。就是你可能飞着飞着，这边没看见，那边没看见。因为你每多做一个避让，你就需要增加摄像头，增加算力。你要想所有的方面都要把避让都做上，那你就需要增加非常多的摄像头，非常多的这种算力进去，你才有可能实现。

都是要成本的，不是说你靠这个499美金就可以做到的。所以呢，当时的技术可能能够部分实现功能，但一定不会像他演示那么好。最近，我去龙泉参加班夫户外越野跑的一个跨界活动时，见到了一位开源界的老前辈，给我讲了一个背后大家不知道的故事。

当时，欧美有很多公司去参加众筹，就是我们先把产品设计出来，然后再去到众筹网站，最大的叫Kickstarter，把项目发布到Kickstarter这样的众筹网站上去，等着其他人去买你的产品。参加众筹就是买你产品，收到足够多的钱以后就去做产品，再给大家发货，就是这样的一个过程。如果筹不到足够多的钱，就没法去启动这个产品制作，会把这个钱退回来。

现在，众筹其实依然在进行，Kickstarter还有很多其他的网站都在做。在国内，小米网站上有很多东西在众筹，就是说我们准备做一什么东西了，你们来买，买够数了以后我就真做，买不够数的话，我把钱退回去，这产品我就不要了。他们有时候也会干这种事情。

当时的欧美这些众筹英雄在Kickstarter上众筹完产品以后，会干嘛呢？他们都会跑去华强北去做这个产品。你真的以为这种东西能够在美国做出来吗？或者在欧洲做出来，包括日本，这都是不可能的。要想把这种产品做出来，一定要去华强北。

我记得2016年、2017年的时候，我每年会跑去深圳参加制慧节，制造的智，智慧的慧，叫Maker Fair这样的一个名字。就是一帮工厂、一帮小的手艺人，还有很多创业者在那里去摆摊，告诉大家我们能做什么，我们想做什么，我们做出什么来了。Maker Fair也是从国外传进来的，最早应该是在美国那边传起来的。到中国的Maker Fair就完全变味了，变成了一种创投的活动，大家都是惦记来创业的。很多老外就在深圳，好像基本上是在蛇口那附近居住，做各种创意相关的设计。

就近就可以找工厂帮他们去加工，可以把他们的东西做出来。那你说，中国的像华强北这边的施工厂，把这种东西做出来以后，难道就真的比欧美做的好吗？这个肯定没有，或者说大部分情况，质量其实并没有那么好。但是呢，也依然可以实现他们的要求。还有一个是什么呢？就是很快我就可以把东西做出来，而且呢，可以在很小批量的情况下给你做。你要到欧美去做的话，第一个就是很慢很贵，然后呢，你必须要给我起一个比较大的批量，否则我不给你做，会有这样的事情。

所以很多的做硬件创业的人，当时都是集中在深圳的。Lily无人机的这两个创始人吧，就刚才咱们讲的这个安托万算其中的一个，还有一个创始人，这两个创始人当时拿到300万美金以后，就去深圳了。所有人都是这么干的。

那么华强北的这帮工厂是怎么看Kickstarter上的这些英雄们呢？他们也很有意思。就是这些工厂，或者叫电子厂吧，我们说他们是跟计算机、跟什么相关，都属于抬举他们了。这帮电子厂的老板呢，他们有一个总工俱乐部。很多的这种电子厂里的工人、老板什么的，其实学历也不是很高，他们有制作能力，但是你让他设计或者原创很多东西，这个事其实有难度。但是他们还是有一些懂技术的人，或者有一些高学历的人，这就是这些电子厂的总工，总工程师。

这些人呢，有一个小的联盟聚会，他们会经常进行线下挑战。挑战什么呢？他们每天去看Kickstarter上到底在卖什么，到底有什么新的创意出来。一旦有创意出来以后呢，他们就会去比赛，谁先把这东西做出来。到下一次说，你看上面Kickstarter上这个东西出来了，我们第一个做出来的，做的功能跟他们还差不太多。这个总工吧，在下一次总工聚会的时候，他请客吃饭，这是一个很大的荣誉。就是谁能够去结这个账，说明你的能力很强，或者你整头背后工厂的能力很强。

2016年6月，这个视频放出来以后，深圳的华强北总工程师协会就看到这个东西了，说这个玩意很漂亮，很帅。

这种出圈的视频，一定会带来这种总工程师协会的关注的。没什么好说的，他们就开始做了。就有一家公司把这东西做出来了。下一次呢，非常荣幸的，可以去给总工程师协会聚餐去结账。这故事讲到这里了，你说这不是挺好的吗？这个事情不是大家一拍即合，这东西就做出来，就可以实现一个很完美的交付，没准就有二代、三代，这个产品就可以做下去了。

那怎么到2017年1月份，这个Lily机器人公司就破产了呢？继续往下讲。Lily机器人公司的两个创始人，也是像其他的他们的同行同事们一样，在众筹了300万美金以后，开开心心揣着钱就去深圳了。到了那以后呢，就找到了刚才我们遇到的这位前辈，就是在班夫活动上给我讲故事这位前辈。说您在这个圈子里头很有名，我们原来都是做开源软件，他做开源硬件，在这个圈子里头名声很响亮。说您能不能帮我们去介绍一下，应该谁能够把这个产品给我做出来。

因为深圳是一个特别长条的城市，所有这些小厂都在这两头上，厂跟厂之间的距离也都很远。你要挨个去都走访一遍，这个事你是受不了的。所以他要找到领路人，找到我们这位算是老哥吧，岁数应该比我大一些。这个老哥还挺开心的，说：“哎呀，你们真来了哈！我给你看一下视频。”就拿出了某一次深圳华强北，总工吃饭的这个饭局上，别人演示的这个Lily无人机仿品的这个视频，说：“你看，他们已经做出来了。而且他们这个BOM成本，就是把所有的硬件加一块的成本，搁一块多少钱呢？100多美金。你可以按这个100多美金的价格，就拿到这个无人机了。你拿回去以后，自己再去做一些软件调教，做一些其他东西，你就可以拿去交付了。”

这个事就一拍两合，这不挺好的吗？人家所有都给你做完了，模具什么的可能都有现成的，你就只管上去做就完了。这个本来是一个皆大欢喜的事嘛。但是到这就出事了。到这出什么事了呢？这两个创始人一看，说：“哎，你居然敢抄袭我的创意，我要起诉你，我要去找律师。”这玩意就不欢而散了嘛。

这两个小伙子怎么办呢？说你也搞不清到底是谁抄了你的东西。因为这帮工厂的人把东西做出来，他不会去卖的。深圳这帮人，他们的分工很明确，工厂就只管做。谁做出东西来，我有这个能力，我会把它摆在我的展室里面。你下次如果想要这样的东西，就上来展示里去挑一个，说：“哎，我要这样的，我要那样的，你照这样给我做。”或者说：“在哪个地方给我改。”他是这样来工作的一个方式，他不会自己去卖这个产品。

所以你告，你也告不着你，你都找不着到底是谁抄了这个产品，人家也没卖过。所以现在我们也没在市面上见过长得像伶俐无人机的东西。但是我们这位开源圈的前辈呢，一看说：“你们怎么上来就是IP，就是起诉，就是律师？这个事咱就甭谈了，你自己爱找谁找谁去，咱们这事到此为止了。”

这两个小伙子呢，出去转了一圈，找了一些ABC，就是在美国出生，讲英文的这种华人，找了这么几个人，说：“来，你们带我去找这个工厂吧。”然后，他们就开始在一些ABC的陪同下，在深圳这样的一个巨大的消青窟里头，开始去花他这个300万美金了。

那么，看工厂打样本身你是要有成本的，比如看着一工厂：“哎，这工厂还行，那咱们是不是打个样，先做一两个试试？”那这个你是要花钱的嘛。这些工厂呢，其实也是先看看你是不是外行。如果你是内行呢，大家就会上来说：“我们去给你做一些，价格比较实在。”如果你是外行的话，那我就按规矩给你来呗：“你要先起量，给我押金，然后我才能给你去做出一个样品出来。”他就会变成这样。

所以这两个哥们跑到深圳去，第一个先给这ABC，就是他们叫顾问费，给了10万美金。然后呢，就带着他们在全深圳就开始找工厂了。他们这些顾问本身也不懂工厂，也不懂生产，压根就不是圈子里的人，走到哪被人骗到哪。在这个过程中呢，就七差八叉，可能把这个接近一半多的钱吧，可能接近2/3的钱就这么消耗掉了。东西也没做出来，或者也没有拿到真正能玩的稳定的这种Lily无人机的样品，也没法去真正的起量生产。

但你说剩下的钱哪去了呢？深圳是一个大的萧金窟，除了工厂之外，还有KTV呢。两个年轻气盛的小伙子跑到深圳这样的一个布满了KTV、灯红酒绿的地方。别看他们从美国来的，这个东方温柔乡，他们也是没见识过的，所以他们还把大量的钱消耗在这上面。

但是你说，他们比如说跟这些他的ABC的顾问们去沟通的时候，可能也就在KTV里边了。请这个工厂的厂长们去沟通、聊天的时候，可能也在KTV里面了。所以他们在这边混了半年的时间，基本上把手里边的300万美金就消耗一空了。因此，他们只能宣告破产。宣告破产了以后，手里应该还剩一点钱，但具体剩多少不太确定，因为这个故事到这还没结束，还有一个小后续。

因为我们当时在一圈人沟通的时候，叫龙泉开源不眠夜。这位开源界前辈在讲这个故事的时候，就讲说什么傻人去买这种东西。然后马上有一个人举手说：“我，我买了，你不要骂人。”后来他就给我补充了一个故事的最终结尾。说呢，Lily机器人公司宣布破产之后，有一个律师给他写邮件说：“你好，我们现在准备起诉他，然后你要来签名。”实际上就是，美国有很多这种集体诉讼的案子，你只要签完名以后，最后赔到了钱，你还是可以拿到一部分的。他就去跑去签名去了，最终可能还给他退了100美金左右。

当然我们并不是说500美金花了其中五分之四，剩下的退回来，不是。能够联络到最后去参与这个官司的人，应该也没有那么多。最后还是到此，这个故事就算有一个结尾了。Lily无人机，绝对是划时代的，让人眼前一亮的这样的一个产品。那你说这个产品，它在技术上会有很多的难关需要去克服，需要去创新。但是这个产品真正的创新和意义在什么地方？是在于这样的一个交互方式。我在手里可以起飞，可以把它扔起来起飞，起飞了以后不需要遥控器，它可以直接跟着我走。我就可以一个人出去，骑车去做各种的极限运动的时候，它就可以跟着我。

我的一些影片给我拍下来。他可以做这样的事情，这其实是一个非常好的交互设计。这个交互设计到现在2024年，也就是八年之后，大疆终于把它做出来了。也就是现在大疆的这个产品，还没有把它完全做出来，搁在水里会沉底。这个产品当时就如此夭折了，是非常非常可惜的。

那么，咱们讲到这位开源界的前辈，他叫李大为，这个台湾人，台湾高雄人，一直致力于开源事业，从1990年就开始在国内的一些开源基金会里边去运作，非常非常早。他主要后来在做创客空间，创客空间主要是做硬件开源的，不是做软件的。因此，他跟深圳这些工厂的总工们都比较熟。总工们吃饭的时候，他经常可以去蹭饭，这就是这样的一个原因。

他机缘巧合地参与到这个故事里面来。为什么会讲起这个故事呢？因为他正好现在在美国的一所大学里头，跟一些美国的教授在研究一个事情，就是山寨与创新之间的关系。当时他讲了这样的一个开头以后，我们就去问他说：“你来给我们讲一讲，到底怎么个山寨法，怎么个创新法？”因为我们一旦讲到创新的时候，都很鄙视山寨。因为一旦山寨了以后，创新的人就没有得到收益，而山寨的人，你总觉得他好像是偷盗了别人的东西，应该被唾弃的一种行为。

但是他讲，实际上不是这样的。到现在这个时代，其实IP的整个管理制度就已经落后了。甭管这东西是谁的，我先把它做出来，然后快速地往前做，才可以最快速地创新。如果上来每一件事情都找律师，都去谈，你就做不了创新，你就没法往前走了。

在这个基础上，他就给我们讲讲Lily无人机的事情。这Lily无人机，其实是我们在那一代就经历过的，那个时间段的人都是心中的痛。这么伟大的产品，居然就如此销声匿迹了。当时到底是怎么翻的车？它到底是PPT的，就是完全没有任何能力制作呢，还是说遇到什么样的问题？当时大家都不知道，直到这么多年以后，七八年之后，才终于解惑，原来背后还有这样的故事。他以华强北的电子产业为例。

阐述了草根创新和底层创业的价值，认为这种开放合作竞争性生态环境能够促进真正的创新和产业发展。他的意思是什么呢？你比如说，这些华强北的总工们，到底是不是抄袭，是不是山寨，肯定是，这个事一定不能否认。人家Lily把这个视频放出来了，把所有的交互过程、交互方式都想清楚了，把产品形态也想清楚了。虽然没有实现，但是呢，人家把前期定义做好。

但是你说，从讲清楚这件事情，到最后把东西做出来，依然需要克服很多工程上的问题，这一定是如此的。那为什么Lily最后，那两个创始人拿着所有原创的图纸、原创的这些设计，找到各种的工厂以后，他自己做不出来呢？一方面因为他们的情商很低，被人坑了；另外一方面是什么呢？就是他们自己其实也没有这种工程能力。

在这个过程中，双方的创新都非常可贵。我给大家举另外一个例子，像我们以前写很多的基础算法代码的时候，会去请科学家来写，真的是科学家。科学家跟工程师是有区别的，科学家只管算算法，就是一些很复杂的这些算法，他们能搞定工程师搞不定的。但是呢，他们写完的程序我们是不能用的，我们需要找工程师把他们的程序整个重新写一遍，要继续使用他们的算法，但要符合工程要求。

在这个过程中，双方离开谁都搞不定这个事。但是呢，这里头有一个是什么呢？就是科学家是不可替代的。如果没有这个科学家把一开始那个算法想出来，那后边多少工程师都搞不定这事。工程师是可以替代的，你说这个工程师不行，我换一个工程师也可以。但是呢，该有沟通协调的一个过程，你不是说随便摸脑袋找一个工程师，随便转码来一个人就可以把这事搞定，这事也不行。

所以还是需要顶尖的工程师，而且需要有很好的沟通协作、相互尊重，才有可能把这个产品做出来。所以我觉得，前面Lily这帮人很伟大，他把产品定义了。但是后面做出这个产品的这个人，或者第一个能够把他的产品做出来、能够抢到结账权的这个总工也很厉害。

他其实已经把Lily整个团队可能都没有想明白的各种各样的工程难点都给克服掉了。他把东西做出来了，而且这个东西呢，可能在软件上并没有那么聪明，没有那么智能，但是呢，各种的物理指标和硬件指标都是可以实现的。而且还把BOM的成本压得很低，它的BOM成本是100美金。那你拿出来以后，按照这个499美金去把它卖掉的话，那你在深圳再多花天酒地一段时间，也不是不可以。但是如果你在深圳花天酒地了半天，东西没做出来的话，那你被人起诉去退钱，这个也没什么可说的。

咱们总结一下吧，现在的IP管理制度呢，对于快速创新以及制造其实是有一定的阻碍的。它可能适用于某些特定的领域，但是现在新的，无论是软件还是硬件领域，其实都不适合原来那套IP体系了。如果不愿意脱下长衫走出象牙塔，这些天真的孩子呢，走进后厨就会出现Lily当时的故事。

什么意思呢？咱们现在比如说到饭馆吃饭，吃得很香，当然让你到后厨看看，你会觉得“哎，我要告他，这个东西不够安全、不够卫生，那些东西看着好像不够新鲜。”所以这个过程，就像是从来没下过厨房的人，你到了这个饭馆后厨的感觉是一样的。

抄袭这件事情呢，本身其实并没有那么容易。虽然我觉得直接抄袭这个事情，你肯定是需要有一些新的规范。我们并不是说抄袭就一定是罪大恶极，它肯定是一个负面的事情。但是呢，还是应该在相应的一个规范，一个更适合创新、更适合产品快速迭代的社会协作与分工的范畴内，要一些新的规范，来规范到底怎么去使用这些信息，怎么去使用这些创新的内容，这个是需要的。

但是呢，抄这事并不容易。像我们以前做软件也是这样的，很多能够自己做出软件的人，你让他去抄别人的软件，他抄不出来的。抄的话，你需要有很好的观察能力，还要思考人家到底是怎么做的。我记得原来咱们最早的时候讲抄袭，讲的是温州鞋。正好我这次去龙泉山，也是来回分飞温州。当时呢，大家有一个这样的传说。

就说这个温州的老板，跑到意大利米兰去参加人家国际时装周。参加完了以后呢，打电话，真的是电话语音的，电话打回来国际长途，通过电话里边进行描述，说这个鞋长什么样。然后呢，在国内在做出来这个鞋，就跟米兰时装周上展的那个鞋一模一样。

但是这个对于我们来说，算都市传说了，我并没有验证过这个事情，但是非常恐怖。跑到现场看，看完了以后就往回打电话，说：“我告诉你，这个鞋有一个扣，那有一个眼，后边是怎么弄的。”他可能连这个鞋的样品都没有，量都没有量，他可以通过完完全全电话口述的方式，让国内的人把鞋做出来。

这件事情，咱们在批判他可耻之前，请每一位想去骂我的人，自己想一想，你们有这能力没有？你能够说拿着一个电话，在有限的时间内，把一双鞋描述清楚，让对面老家的亲戚，中国的工厂都是这样的，都是亲戚把这双鞋一模一样造出来。有这能力没有？

所以抄袭这件事情本身并没有那么容易。在抄袭的基础上，如果再进行改进，并且能够做出被市场所接受的产品，在这个过程中呢，其实也是需要创新，或者我们叫微创新、小创新，甭管你怎么叫他，但是他依然是一种创新。而这些创新呢，本身其实也是值得尊重的。

就像刚才我们讲Lily的故事一样，前面设计出Lily无人机的这种交互方式的人，他们值得尊重，这个是要去肯定的。但是第一个能够把Lily纸无人机只通过一个视频就把它做出来，因为你像我没有图纸，没有任何的结构图，也没有内部的，我到底用什么电机、什么元器件、什么都没有。他只是看了个视频，就能把东西做出来。而且做完了以后的各种的物理性能和指标，基本上可以达到视频的这个状态。

至于最后你说我怎么去遥控、怎么去避障、怎么去跟随，那是软件的问题。我们只需要给你留出来足够的耗电，给你留出一个芯片的接口，剩下的事情我们就不管了，你自己搞定就好了。我们可以放好摄像头，你只管在后面把飞控系统加进去就完了。两边都是有创新的，我觉得这件事情还是要承认的。

你不能说：“哎，前面那个是创新，后边这个就是可耻的山寨。”如果你不要他，你就永远不要想着说：“我能把产品做出来。”就像咱们去登山，登喜马拉雅峰，他有向导。这些人从来都不记忆，谁是冠军，谁是亚军，都是说一个向导背着东西带着人上去。最后这个登顶的，甭管是中国人还是美国人，还是任何一个探险家，他们是登顶的英雄。这个向导是不算的。但是如果没有这些向导，这些人自己也上不去。

IP管理和知识产权保护这件事呢，肯定是越来越不适合现在快速创新的市场环境。上得了厅堂的东西，未必就能够下得了厨房。有些东西在厅堂上就可以了，特别是现在很多的IP管理制度，你在厅堂上就行了，没必要到厨房里再去搅和一下。

就像刚才咱们讲这个Lily的故事，当他发现这些工厂已经把东西做出来的时候，他完完全全可以坐下来跟人谈。如果这个工厂自己不惦记卖这个东西，其实也没有伤害到他什么。你只需要在人家已经做出的这个结果上，再进行一定的调整和相互的妥协，一定是相互妥协。因为这些人在做的时候，一定有很多工程上的事情是没想明白的。在这个时候，他需要跟这些工厂的师傅们一起去谈，问：“这个东西有没有更轻的材料？或者是不是应该把它做得再结实一点？”他是要去谈这个事情的，要去碰撞的。

他们没有工程经验，也没有工程能力。在这样的过程中，才有可能快速地把东西做出来。哪怕说最后不是100美金的BOM，而是150美金或者200美金的BOM，因为他毕竟收了499美金嘛，还是有很高的利润，还是可以把东西做出来的。

但是如果你上来就要求这个厨房长得像厅堂里边一样干净的话，那么可能你就快要饿肚子，吃不上饭了。你说也有一些饭馆是名厨名档，这不是也很漂亮吗？但是大家要想清楚一点，明厨明档它有两个作用。第一个作用是什么？就是增加成本，你一定是成本上升很高的。你想，他这衣服得穿得干干净净的吧，得戴个大白帽子吧。

你要想去快速地把菜做出来，那肯定是浑身上下没有特别干净的地方。就算是衣服洗好了，你这个上头还是会有印的。所以，这个明厨明档的成本一定是很高的。而且呢，效率一定会下降，因为“萝卜急了还不洗泥了”。如果每次做完菜都要把这个都打扫干净的话，这个效率一定不高。

但是呢，明厨明档的好处是什么呢？就是可以带来流量。你可以看到后边在干什么，心里有个底。而且呢，跟这个厨师之间有一些参与感，这盘菜是我的，那个切的鸭子是他的。你在这个过程中是更愿意去买单的，这是有好处的。

所以，明厨明档这件事呢，还是要衡量投入产出比。我增加的成本、降低的效率，跟我带来的流量和转化率之间，到底划不划算？当然，现在技术发展呢，会让明厨明档这个事成本下降，传递的效果也会上升一些。比如说，我在后边做着菜的时候，我拍着抖音直播着，没准就有好多人上我这来订外卖来了。

但是呢，这依然是一个工程成本问题。咱们最终讲的是什么？就是山寨与创新。它本身并不是0跟1之间的关系，而是一个过渡的过程。而且，他们可能对于很多人来说，是一个完整产品的不同部分，离开谁都不行。但是这个过程呢，可能最一开始能够想出Lily无人机的人是不可替代的。2016年失败的，到现在2024年过了8年了，大疆最新推出的产品只完成了当时一部分的功能，还有一部分的功能没有实现。后边工厂的那部分贡献虽然可替代，但也很重要。

在这两边进行合作的过程中，需要更多的沟通、更多的尊重、更多的协作，才有可能真正做出好的产品来。这就是咱们今天要讲的故事。咱们讲到最后呢，再跟大家说一本书，也就是前面这个李大为他们去一起协作的一本书。这本书呢，叫《创新民主化》，也是在讲如何去IP，如何快速创新。

现在咱们在国内，或者很多中国人，都觉得山寨是一个纯贬义词。但是现在甭管是剑桥、MIT，很多的大学里面呢，都在去开设课程，或者有教授设立课题，再去研究山寨到底是怎么把中国的制造业推起来的。

就是我们做的很多东西，确实是震惊到他们了。他们也需要去研究，这背后到底是怎么回事。研究之后，他们有了这样的一本书，这本书也是开源的，大家是可以去下载的。我会把这本书的下载地址放在我的文字版链接里边。我应该会在视频更新以后，在这个视频简介里头贴这个文字版链接。大家点进去以后，能够找到这本书的下载地址，是个PDF文件，大家可以去看一下，看看他们说的对不对。

好，这个故事跟大家讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞，点小铃铛，参加Discord的讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。今天，我们来讲一讲AIGC如何改变我的工作与生活。之所以录这个视频，是因为我应邀参加了一个访谈，题目就是“生成式AI如何改变我的生活与工作”。

啊，我是从什么时候开始接触到AIGC的呢？或者叫生成式AI的呢？应该说，第一个产品是Github Copilot，啊，一个自动生成代码的产品。第二个产品呢，是Midjourney，啊，一个可以画图的产品。这应该是在2022年，5月6月左右的时间。大家注意啊，那个时候，ChatGPT 还没有爆火。应该是在2022年11月左右，啊，GPT 3.5突然爆火，大家才知道，说有AIGC这样的一个东西出来。在这个之前的话，一般管这个叫做生成式AI。当时呢，我还录了节目啊，有节目为证。Github Copilot如何震惊到我了。我们觉得，有了这样的一种生成式AI以后，程序员的工作与生活会变得多么不一样。Midjourney刚刚发布的时候，当时Midjourney应该还是啊3.0的版本，还没有到4.0版本。现在我们使用的是Mijourney的6.0版本了。当时我们已经可以画出很多很有趣的图画出来。我记得啊，Midjourney最早改变我生活的是什么呢？就是我生成了一个自己的迪斯尼风格的3D头像，把这个头像发布到了推特上去。呃，我正常一个推特的阅读量，应该是几百条，因为当时的推特的关注数还比较少。这一条推特发出去以后，阅读量突然飙升，我收获了成千上万的点赞和评论，这让我意识到生成式AI的影响力，以及它如何迅速地融入并改变了我们的生活和工作方式。

我的这一条推特的阅读量，应该可以达到几十万，甚至还要更高一些。到不到百万，这也算是改变我生活的一个案例吧。原来，一个不会画画的人，一个只能在推特上用他匮乏的言辞去表达自我思想的人，可以通过一幅画得到这么多的流量，得到这么多的关注啊。这深深震撼到了我。再到2022年的11月份啊，DALL·E横空出世，AIGC这个名头就算彻底火了。对于我来说，流量才是AIGC天生的组合。你说我用AIGC生成了内容，这些内容我拿它去做了科学研究，拿它去做了各种各样的伟大的事情，其实意义没有那么大啊。对于我来说，AIGC可以获得流量，可以被更多的人关注，可以被推荐算法所推荐，这才是AIGC真正有价值的地方。AIGC极大地降低了内容创作成本，提升了生产质量，提升了生产效率。当有了更多内容之后，下一件事呢，就是要争夺更多的用户时长。在DALL·E刚刚发布的时候，我就已经预见到了这一点。我们的用户量没有上升，我们的用户使用时长没有上升，那么当内容不值钱了以后，人和流量就会变得越来越贵。经过了两年啊，我觉得我当时的猜测和预言吧，逐渐在被证实。我们讲一个小故事啊，以前经常有很多饭馆和包括一些酒店，会去做抽奖啊。怎么做呢？就是往一个盒子里头，不透明的盒子往里去扔名片。等这个饭馆的老板或者酒店的老板，从这个盒子里头摸出某一张名片的时候，你就可以免单啊，或者是得到一些住房券。怎么能够提高中奖的概率呢？

大家有没有思考过这个问题？方法很简单啊。多放几张——你想啊，一大家都在往这个盒子里头放名片。如果你只放一张的话，比如说这盒子里有啊，100张名片，你中奖的几率就是1%。当我放两张的话，就是2%啊。当我一次把一整盒名片，一整盒应该是100张名片，把都扔进去，那我不肯定中奖吗？

AIGC来了以后，我们可以往盒子里多放一些名片了啊。你中奖的机会就会上升。而且呢，AICC给我们赋能，让我们拥有了一些原来没有的能力。一个不会画画儿的人，现在可以去画画儿了。而画儿对于用户的点击，对于情绪的感染，绝对是比文字高非常多的。所以，AIGC呢，可以让我们创造更大量的内容，在推荐算法，在流量的洪流里边去获得更多的流量，获得更多的关注，也就是说，获得更多的金钱。这是AIGC对于我来说最大的改进啊。

让我来还原一下，一个日更科技、创投、互联网、流量方向的博主，每天是怎么工作的啊。然后我们再去看，说AIGC到底怎么改变这个工作。我每天的工作是从阅读和选题开始。我先要看看今天有什么新闻，然后选一些题目来进行个人的演绎。对于我们来说呢，讲的永远是叫大众话题的小众观点，对吧。你说我如果讲一个很小众的话题，没人听。如果我也讲一个很大众的观点啊，大家都这么讲，我也这么讲，也没有人听，而且讲的也没意思。那么一定是大众话题的小众观点。所以第一件事呢，我们先要去筛选话题啊。那你说，你不能自己去讲一些独特的东西吗？人生短短几十年。

你要是讲自己的人生经历，估计一个礼拜就讲完了。啊，所以每天第一件事是阅读和选题；第二件事是撰稿。撰稿的话，就是具体要讲什么，还是要去写一个简单的稿件呢？对于我来说，写的是提纲，对于我，逐字稿是不适用的啊，因为阅读起来有一些障碍。然后呢，是录制，就是真正拿设备也好，拿手机也好，把整个的稿件讲出来。再下一步呢，是剪辑——你录完了以后，肯定还是有一些不是那么满意的地方，要把它剪掉。再下一步呢，是进行点击率和SEO优化。什么意思？呃，就是YouTube也好啊，TikTok也好，任何这种视频平台，想去推荐我们的内容，或者想去理解我们到底在说什么，其实是有难度的。那在这种情况下，我们就需要给他一些信息，说我们今天到底想什么，通过标题，通过简介，通过分段信息，通过标签，把这些东西呢，告诉YouTube也好，告诉TikTok也好，告诉这一些推荐算法啊，推荐引擎，然后呢，他们才可以啊，根据我们提供的这些信息，去将我们的内容，推荐给他们认为应该看的人。这一块呢，是有很多需要优化的地方，包括用户看完了以后，如何提高点击率，比如说，YouTube把我的视频给一些用户看了，然后看的过程是展示在这个页面上，用户到底点不点，这是我要关心的事情。用户点击率上升了，那么YouTube认为说，哎，这是一条很好的视频啊，我应该推荐给更多的人看。如果用户去搜索了，那我怎么能够让这些搜索关键词，命中我的视频，而且在最后。

YouTube给出的视频搜索结果里头，排的性可能是靠前一些。而这也是我们需要去思考的问题。这个是我们录完剪辑完视频以后，要去干的事情。做完这个事情以后，我们就可以把视频发布到平台上去。然后呢，进行数据回收。啊，什么叫数据回收？就是到底有多少人看了呀，点击率怎么样啊，评论都是什么样的，有多少人点赞了呀。然后呢，再进行新内容的调整。我下次怎么吸取经验教训，把它做的更好一点。总之呢，要形成一个闭环。当我总结了一定经验教训以后啊，我再去选题的时候，我看选一些什么样的题目。这是一个完整闭环啊。

那么，从一个Youtuber的角度上来看，让我们来看看AIGC到底是如何来提高我的效率的。先说错误的选项啊，首先，要告诉大家啊，他到底什么不能干。因为AIGC现在有很多课程，很多人上来去告诉你啊，这个东西无所不能，你什么都不用干，就可以躺在这挣钱了啊。首先，要告诉你他不能做什么。第一个，要放弃AIGC肯定是不可取的。你说别人都用，我不用这事肯定不行。为什么呢？逆水行舟，不进则退。AIGC是提高我们创作效率的。你创作一条，我可以创作10条。就像我们在一个名片箱子里头，去抽奖的过程中一样，这个箱子里头有你一张名片，有我10张名片啊。那么，抽出来我的名字的几率，一定是更大的啊。所以，一定不能放弃。第二个呢，叫不劳而获，也是错误的。任何人告诉你说哎，你使了AICC以后，你就可以自动起稿，就可以自动生成稿件。请注意，这里应该是AIGC，不是AICC。

在当今的数字时代，确实存在一些关于数字人或虚拟人物能够自动创造收益的神话，你或许会听到这样的话：“拥有一个数字人，你就可以躺着挣钱，无需任何努力。”然而，对于这些言论，你需要保持警惕，因为它们往往出自那些意图收取智商税、推销课程的骗子之口。切勿轻信这些承诺，它们通常都是虚假的。

在构建个人品牌或内容创作的过程中，我有一套完整的闭环策略，特别是在作为Youtuber的旅程中，我巧妙地结合了人工智能生成内容（AIGC）的应用。这一切的起点是阅读和选题。为了提升阅读效率，我自建了一个RAG系统，亦即个人知识库。这个系统能够存储我从网络上筛选出的大量信息，随后，我通过向知识库提问的方式，快速获取所需知识，极大地提高了阅读速度。这样一来，我不必通读整篇文章，特别是针对那些为了吸引点击率和延长阅读时间而采用夸张标题的文章。这些文章往往利用夸张的标题吸引点击，一旦点击量增加，推荐算法就会给予更多曝光。同时，为了在文章中插入多次广告，一些写手会将关键信息放在文章后半部分，迫使读者阅读冗长的无关内容。面对这样的文章，阅读体验无疑是痛苦的，浪费时间且信息重复。

因此，在这个信息泛滥的时代，构建高效的信息筛选和处理系统，显得尤为重要。通过使用RAG系统和AIGC技术，我能够更高效地获取和利用信息，避免时间的浪费，专注于创造真正有价值的内容。

没有意义的内容啊，但是，我一旦把它扔到这种个人知识库里，以后我就可以通过AI搜索，直接找到相对应的重要信息出来啊。这是我用的第一个工具。第二件事呢，是撰稿——就是我还是要去写这个提纲。现在呢，我也用AI提示词做了一个专门的保健，或者说提纲优化的一个过程。在这一块呢，我觉得AI起到的作用还没有那么大，因为AI给我的结果并没有那么让我满意。经常是它出了一个稿件之后，我最后会扔掉重写啊，这个没有办法，因为我没法确定，到底是自己直接做的稿件更好一些，还是AI写的稿件更好一些。因为这种内容的结果回收周期太长，污染因素太大，所以没有办法简单地做A/B测试啊。但是，作为一个视频博主，我是要坐在这讲这个故事的，只有我自己写的稿件，我可能讲得更痛快一点。做视频博主很重要的一点，不是说有多少人看你，你自己先得把自己讲开心了。如果你讲得越讲越痛苦，越讲越难受啊，那么听的人也会感受到这一点的啊。所以在撰稿这一块，我虽然使用AI，但是并不依赖它啊，而且我觉得AI在这块还有待提高吧。录制这一部分呢，我只能说，我的各种设备都号称使用上AI了，但是具体怎么用的我也搞不清楚，就据说是有各种AI优化美颜啊。对，你们看到了我吧，这个还是有一定的AI参与。在剪辑这一块的话，AI其实是帮了大忙的。现在呢，各种的剪辑软件，都有专门的AI剪口播的这种功能啊，他会先把我们讲的内容，整个识别成文字，然后根据内容的连贯性和重要性，自动剪辑成一段流畅的视频。这个过程大大提高了我的工作效率，让我有更多的时间专注于创作本身，而不是技术细节。虽然AI在某些方面还有待提高，但在剪辑方面，它的表现确实令人满意。

然后，再将其中的重复语气词删掉，把空白时间直接自动删掉。我们还可以直接根据文字去剪辑视频。原来剪辑视频是很麻烦的，你需要看这个地方说重复了，需要找到这句开始的地方，一句结束的地方，再把它删掉。现在，已经完全不用了。现在，你只要在文字上去删删改改，就可以得到最终的视频了。但是，这一块还不是那么成熟，就是你删是没问题的。你说，我想改几个字，这事就费劲了。因为改的话，它需要重新平衡你的语音，重新生成你的口型。在这块，有一些工具在做，但是成本很高，效果也还没有那么好。我相信，可能在不久的将来，这一块也可以补上。

至于说自动配音和数字人，我尝试过，效果一般。我可以写一段话，它就自动的给我配音去了。也找了一个人在那给我稍微演绎一下。这个有，但是不喜欢。至于说自动的字幕优化、翻译和高亮这一块，这是现在剪辑软件最新的功能。原来，这些字幕会自动的给你识别出来，但是这个识别，是做的传统语音识别。传统语音识别的话，就有一个很严重的问题，就是一句话，它其实很难去判断里头每一个字具体是什么，所以它错误率很高。那你说，AI怎么这么笨。这个跟AI没关系，我们如果是人的话，去听别人单独的说某一句话或者某一个单词，你可能识别正确的几率也是不高的。但你说，我们没感觉，听人说话听不明白，那是因为什么？有上下文，以及有各种生活习惯。你把它这些东西综合在一起，进行考量的时候。

识别的准确率就会上升。所以现在，在AI识别字幕的这个板块里头，也应用上了这些知识和功能。现在的字幕识别已经相当准确了，但不是完全准确。然而，准确率已经上升很高了。而且，AI识别完字幕后，还会自动地将它认为相对重点的地方标注成比较明显的高亮，让用户看到字幕的时候知道这一块相对来说重要一些。它还可以进行自动翻译。其实，翻译对于它来说相对容易，就是它可以把我们的内容变成中英双语字幕。只是，现在这个交互的过程还有一些问题。你想让它再提高准确率，其实已经挺难的了。应该是什么呢？就是先去识别，然后呢，有一个跟用户交互的过程，让用户去进行错误修改，或者告诉它说哪一块你没听清楚的词应该如何去纠正。这样的话，可以慢慢地让AI熟悉我们的语气语调，熟悉我们各种口头禅，熟悉我们的各种发音，然后可以逐渐提高准确率，也可以进行一些特定的修订。应该在这个之后再去做翻译，否则的话，就是属于完全单纯的浪费算力了。所以，很多跟AI相关的操作，不是AI有多厉害，而是我们的交互应该如何设计的问题。这一块呢，也有待提升。

待字幕处理完了以后，我现在的整个拍摄环境还是相对比较杂乱的。所以呢，我会进行AI抠像。这也算是多模态识别吧，把人抠出来。后面呢，用me journey再去画一幅跟我们今天讲的话题相对来说比较贴近的背景，再把人放上去。哎，也算是一个AI应用。

这是关于剪辑相关的内容。再往后，点击率和SEO优化也全都是AI干的事情。封面很重要，因为用户在决定是否点进去之前，先要看封面。这个时候，Mijourney又大显神通了。我们现在能够使用到的画图软件，基本上是三个：第一个是Mijourney，第二个是Open AI的DALL·E 3，第三个是Stable Diffusion。国内使用的，诸如“同1,000问”、字节跳动，基本上都是Stable Diffusion的各个版本。

在这三个画图软件里头，Stable Diffusion的特点很明确：稳定性非常好，但是艺术性差一点。操控要稍微麻烦一些，而它的优点就是稳定性。你要求它按照统一的风格，出连续的内容的时候，它相对来说要好一点，所以更适合工业生产。DALL·E 3是Open AI的这个产品，它语言理解能力非常强。当你跟它说我要画什么的时候，它是所有这些工具里头理解能力最强的一个。但是它的艺术性要稍微差一些。但是看各取所需吧，有些人说我不需要那么精细、那么艺术的这种内容，但是我希望我讲的所有东西都给我画出来，那么在这个时候，DALL·E 3会更适合一些。

我也在用，Stability AI我用的很少。最后一个就是我常用的Mijourney。Mijourney的最大好处是什么？就是它的艺术性最强，感染力也最好。但是它的缺陷是什么呢？就是稳定性可能没有Stable Diffusion那么好，而语言理解能力可能没有DALL·E 3那么强。不过，如果你追求的是艺术性和感染力，Mijourney无疑是最佳选择。

稳定性没有那么好啊。你每次让他画的时候，他未必会出来统一风格的内容啊。第二个是什么呢？就是他对于文字的理解能力呢，也要稍微差一些啊。他毕竟不是一个语言模型，对吧？他是一个画图的。你给了他太复杂的描述了以后，他可能理解不了啊。这是它的各自优缺点啊。对于我来说呢，啊，最主要的是用me journey，用me journey画封面了以后啊，再加上一些其他的工具，做出视频的封面来。再下一步是做标题啊。标题这个东西呢，呃，我现在基本上都是让AI去声称标题。要注意啊，前半截，或者说前面十几个字是给人看，后面呢是给机器看的。它什么意思？因为人会会看到标题，然后他看到标题以后，会决定点不点进来。对吧？所以前面是给人看的。那为什么人不看后面的呢？因为我们的标题后面的部分，都变成点点点了。甭管是YouTube还是TikTok，后面都是点点点啊。TikTok你可能连标题都看不见啊，直接划过去了。YouTube是可以看到标题的。那你说我就写前面这个简短标题，不就完事了吗？啊，不要这样啊。当你去搜索的时候，比如说吧，我今天要搜索open AI这个词，你的视频里它出现了，我的视频里也出现了，那么谁排前头呢？如果我这个open AI这几个字，出现在标题里头，我这排前头。如果是出现在简介里头，也可以排的相对靠前一些。你说我标题简介里都没出啊，我只是出现在啊标签里面了。因为它是允许我们在里面去打标签的。那这个呢？

就会出现在最后，或者可能压根对这个搜索结果排序影响就会比较小。它是有权重的，所以，我们要利用人看不到的这个部分标题，尽量呢把一些搜索高频的词放上去。这样的话啊，在用户使用搜索的时候，我们可以占到一些小便宜。那么你想去啊，写出这么复杂要求的标题来，你还是让AI去干吧。甚至呢现在还有人去总结出经验，比如说这种咆哮体标题啊，我不能允许你不知道，99%的人都不知道，就属于咆哮体。包括像小红书，二极管式标题也是这样的啊，只有我知道的秘密这个事情，难道你还不知道。反正有很多这样的标题风格啊，这个也是允许我们直接写提示词，让AI来替我们生成的。这是标题啊，简介呢也是如此的啊。简介我们会呃给机器看，你说有没有人去看那个简介，有啊但是很少。绝大部分的简介是机器看的，在谷歌啊，或者在其他的这种平台上，在搜索推荐的时候，由机器来去读取这些内容，来决定把我们的内容推荐给谁。所以简介呢，我现在完全是由机器生成的啊，我的标题，我一般是机器生成完了以后，会人工去改。简介基本机器生成完了我是不改的。

再往后呢，是做分段信息。AI呢，也可以去自动的给我生成分段信息，我这个视频第从哪个时间点开始讲哪一段，从哪个时间点开始讲哪一段。这个呢是盖码史啊。如果用户点开你的视频以后啊，他不想从头看，他想从中间哪个地方开始看，他可以直接点击分段信息往后走。另外呢，所有分段信息是先加入搜索的。用户搜完了以后说。

我想搜一个什么什么内容啊，你这里的写好分段了。我的视频是从几分几秒以后讲，这一段内容，你有可能直接被搜索命中啊。搜索命中了以后，一点就进去就可以看了。然后是视频的标签啊，你可以给视频打很多很多标签啊。那么这些呢，通通都是由AI自动生成的。我呢，自己写了一个AI agent啊，写了一个很长的流程。这个流程输入什么？输入的是字幕。刚才我们讲了，我们在剪辑的时候，已经生成了字幕了。我把字幕扔给这个AI agent，它会一步一步的去完成，刚才我们讲的所有工作：生成标题，生成简介，生成标签，生成分段信息啊，生成一个完整的博客。最后我还会把所有内容，生成一个完整的博客。这些博客呢，我也会贴到一些博客网站上去啊。为什么呢？啊，有些人说我不，我不能给你字幕。你给了你字幕以后，你们就不好好看我的视频了。啊，你都用YouTube GPT啊，或者说Tube GPT，用这样的工具去看。我不开心了，你让我没有挣到广告费啊。千万别这么想，哈哈，为什么？就是，当你提供更多的内容到网上去以后，啊，真正能够看到这些内容的，其实不是人啊，而是搜索引擎的爬虫。当他爬到了以后，我们就又有被谷歌，搜索引擎去命中的机会了。比如说我写了一篇博客，把我的一个视频录完了以后，把博客贴到我自己的网站上去了，那么就有可能会被谷歌搜索命中啊。命中了以后呢，用户大概率还是会回来看视频的。永远不要跟流量过不去。我们到啊这一步了。

是后期点击与SEO优化啊，再下一步是数据回收与再优化。这一块呢，基本上目前还是人工在处理啊。未来是不是有机会改成AI处理呢？啊，那是未来的问题了，现在还搞不定啊。我每天还会去看数据啊，看评论，然后来决定未来的内容怎么做。下一步说，我们可以如何更进一步的使用AI来改进我的工作呢？前面是我现在已经做到的，未来的是，以后边是一些未来畅想。

第一个呢，内容收集和整理还可以进一步优化。那我现在的处理方式是先去阅读啊，然后录入到机器的数据库，或者本地知识库里头。以后再通过AI智能搜索，得到我所需要的信息。但是我们真正去做研究的时候，会怎么样呢？会进行延展的阅读。那么我可能会再去写一个更复杂的AI侦探流程啊。当我搜索结果之后，然后我会在搜索结果中啊，自动的，再去生成进一步需要去探索的信息啊，进一步需要去收集的数据。把这些东西拿出来以后，再进一步去搜索，再进一步啊，结合我内部的个人知识库，或者是外部搜索的一些结果，得出更复杂的或更完整的调查结果出来啊。这是可能未来要做的事情。

我的评论内容啊，应该会自动的阅读，至少要统计，这个事还是应该去做的。现在呢，并没有做啊。我现在是人工去阅读所有的评论啊，找有趣的去回复啊。以后的话，我会去啊，让AI去读所有的评论，但我不会让AI去回复的啊，因为AI回复的话，是对所有给我发评论的人不够尊重啊。但是我会让AI去统计啊，哪些评论特别有趣。

在评论区中，一些明显的风向或思潮正在流行，这是AI可以自动总结的。下一步的目标是自动总结评论中的主流观点或情感倾向。至于短视频的自动剪辑，这是一项我尚未着手的工作，但我认为这是应该去做的，也希望AI能在这方面给予我一定的帮助，或是提供剪辑建议。不过，这可能还需等待AI剪辑软件的进一步进化。我自己直接完成AI短视频剪辑，可能仍有些许难度。

AI视频生成，以及音乐和音效的智能生成，这些领域我正在尝试，但尚未找到实际应用的方法。之前我提到过，AI在内容生成、代码编写、图片生成方面，我都有所涉猎。对于AI生成视频，我试用了目前几个较为领先的产品，但使用方法仍需探索。我曾尝试将用majority画好的图交给AI视频生成软件，让它生成动图，再将这些动图作为视频背景，但用户反馈不佳，他们认为太过杂乱，甚至不如静态背景图，这样他们可以专心听我讲故事。

当前AI视频生成的可控性和艺术性尚未达到理想状态，我们还需等待其进一步进化。至于音乐生成，我尝试过几次，但生成的音乐连我自己都难以忍受，因此未敢拿出来“污染”大家的耳朵。期待未来AI音乐生成能有更合适的发展。

技术，或者更进一步说，技术的进步，有了更好的商业模式。有的时候，其实跟技术没关系。就是当大家都生成了很好的AI音乐，因为它成本降低了，决定把这些音乐无版权的开放出来，给大家用。然后再有一些筛选的机制，能够自动的筛选出来，我应该用的音乐的话，可能我以后会去用这些音乐。但你让我自己去生成音乐，短期内应该不会去做。至于更进一步的剪辑呢，比如说AI的一些，呃，阿巴塔，不是说数字人，而是什么呢？我可以跟AI的一些虚拟形象进行问答。这个，可能是未来我希望有的一些功能吧。至少现在还做不了运营数据，或者说，我视频播放数据的回收，以及优化建议呢。嗯，未来应该也还是会用AI agent，再去做一个。目前还没有开始做这个，工程量稍微大了那么一点点。这也是未来需要去思考的一个问题。还有一些什么可以用AI来做的呢？就是更多的，人与人之间沟通的润滑剂，也是很适合AI去在里边去尝试的一个方向。什么叫人与人之间沟通？比如很多的博主，我们经常会一起去录一些节目。那么在这个过程中，AI可以去给我建议说，哎，这个话题你去找谁谁谁去录，其实会更好。包括他可以帮我去看一些别人的视频。因为我现在每天自己去阅读，撰稿，录制，剪辑，上传，优化等等，这个过程的话，没有那么多的时间去看其他人在做什么。嗯，这一块的话，AI其实是可以给我一些帮助。其他人都在做什么？哪些话题更有趣？哪个话题更受欢迎？

技术的进步，尤其是AI技术的发展，正在改变商业模式和人与人之间的沟通方式。AI音乐的低成本生成和无版权开放，使得音乐的使用变得更加便捷。AI的筛选机制能够帮助用户快速找到适合的音乐。未来，AI将不仅限于音乐领域，还能实现与虚拟形象的问答互动，提供更个性化的体验。在数据分析方面，AI能够回收和分析运营数据及视频播放数据，为优化提供科学建议。此外，AI还能在人与人沟通中发挥润滑剂的作用，例如，为博主提供话题建议，分析他人视频，节省时间，提高效率。AI技术的广泛应用，正逐步改变我们的工作和生活方式。

你可以跟谁谁谁去讨论一下啊，或者两个人一起去做一些联合直播。这是AI可能能够大展身手的一个地方吧。总结一下，AIGC或者叫生成式AI呢，肯定是一场革命。在AIGC时代呢，一个人就是一支团队啊。像刚才我分享了我工作的整个过程啊，所以你们看看啊，我基本上是按照一个整个团队在工作的啊。与AI在一起呢，主要是要卷那些不用AI的人啊。有一些人说我就不使啊，那我们就卷死他，不用AI的人。最后呢，只会留下来很少的一部分精英，作为文化遗产传承下去也就可以了。给大家表演一下，就跟日本这个寿司仙人一样，你就去看一下他的表演。但你说所有日本人吃寿司，都是需要那么做吗？这个事是不行的。找到自己的定位啊，做人适合做的事情，让AI去做AI适合做的事情。这是非常重要的啊。就是在我们去使用AI的时候，一定要注意：AI不是无所不能的。里头怎么去让他干他擅长的事情啊，这是我们需要注意，需要不断尝试和碰撞的地方。永远不要相信不劳而获啊，这个一定要大家记住啊。大家都在寻找新的机会与定位，社会是不允许不劳而获的啊。为什么呢？因为如果不劳而获可以在社会中生存的话，整个社会会发生崩塌的。这会破坏社会的稳定性与发展啊。所以千万不要相信不劳而获，所有对外宣传不劳而获的人都是享受智商税的人。好啊，这就是这一期的内容啊。这一期内容里边提到的各种的流程，我一般会在付费频道里头跟大家分享。

说：“哎，这个流程具体是怎么做的，对吧？或者有人希望说：‘啊，我希望了解一些很特殊的流程，应该如何去做。’你也可以跟我讲，我会在付费频道里去录出来。好，啊，这一期就跟大家讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞，点小铃铛，参加Disco讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我的付费频道。再见。”