我用 AI
把事做成。
不训练模型,也不谈概念。正在做四件事:让大棚的数据自己跑到屏幕上、 把一本书做成一条视频、把重复的活交给机器、把复杂的产品讲清楚。
我在做的四件事
共同点是:原本要花很多时间、或者根本做不了的事,交给 AI 之后变得可做。
大棚监控
六个大棚的温湿度、土壤含水量、光照,实时上屏,异常自动告警。
书单短视频
把一本文学作品拆成一个具体问题,做成三分钟竖屏视频,从文案到成片一个人完成。
代做与陪跑
把上面的能力变成能交付的服务:视频代做、脚本代写、账号陪跑、环境搭建。
选购与科普
把参数翻译成"你该买哪个",讲清楚什么人适合什么系统。
AI 正在落进哪些行业
19 个行业、46 个已经在跑的真实案例。从内到外四圈依次是感知控制、预测决策、内容知识、客户交互, 颜色越深说明这条业务线被 AI 嵌得越深,浅灰表示这个行业在这个环节还没有公开的规模案例。
主流大模型,
按能干什么分类
不按厂商排,按你想让它干什么排。同一个模型常常横跨好几类, 所以下面的名字会重复出现——这很正常。
通用对话与写作
你说人话,它给成品。写邮件、改文案、做总结、当参谋,日常用得最多的就是这一类。
深度推理
先想一遍再回答,数学、逻辑、复杂决策明显更稳,代价是慢一点、贵一点。
写代码
补全、重构、写测试,或者按一句需求改动整个项目——这一类现在能自己跑完整条流程。
长文档与阅读
一次读完整本书、整套合同、上百页报告,还能指着某一段追问。
看懂图片和视频
丢给它截图、照片、监控画面,让它告诉你画面里发生了什么。
画图
一句话出一张图,做封面、海报、商品图,或者把现有照片改个样子。
生成视频
文字或图片,变成几秒到几十秒的视频片段。现在主要用来做素材,还很难一次成片。
语音
实时对讲、录音转文字、配音和声音克隆。做视频的人基本离不开这一类。
检索与知识库
一种给你带来源的联网答案,一种把你的资料喂进去做内部问答,企业里常用的就是后者。
能自己部署的开源模型
有服务器就能跑起来,数据不出内网。做私密数据、做长期成本控制,都走这条路。
模型版本迭代很快,这里按"能干什么"划方向,不追具体版本号。整理于 2026 年 9 月。
大棚环境实时监控系统
六个大棚的实时数据、三十分钟走势曲线、阈值告警记录、设备开关状态。
一套跑在云服务器上的完整系统,手机和办公室大屏都能看。
我的做法
执行交给机器 AI 负责把活干完,做什么、为什么做,仍然得自己想清楚。
一个能点的 不写方案文档,直接在真机上跑起来给人看。
做不到的事 能做的说清交付物,不能做的当场讲明白。