WAIC 观察笔记：那些活人感的笨功夫，是 AI 时代最重要的护城河
- 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/-QmSX3jEbQ3uaVvXEWgdfA
- 来源：微信公众号「快刀青衣」2026-07 推送（WAIC 2026 观察笔记最后一期）
- 获取时间：2026-07-21 21:08 GMT+8
核心结论
AI 不是先替代一个人，而是先拆开一份工作：4 大趋势（共同基础设施 / 评价尺子变稳定 / 一块块接走 / 长出新任务）+ 能力鸿沟 + 3 类动作自检 + 笨功夫护城河。AI 跑得越快，笨功夫越贵。
知识节点
1. AI 成为共同基础设施
- 瑞幸 / 伊利 / 欧莱雅 / 国家电网 / 南方电网 / 气象局都来 WAIC 2026
- AI 是每家公司都要有的能力层——”每家公司都是 AI 公司”
- 机会藏在原行业里：”最了解真实业务 + 最早把 AI 接进去 = 那个行业的新物种”
2. 评价尺子变稳定
- 词从”模型多大 / 跑分多少”变成”能不能稳定运行 / 能不能进生产 / 失败能不能自恢复”
- WAIC 2026：65 家做 Agent/智能应用 vs 18 家做基础大模型 ≈ 3.6 : 1
- “聪明决定上桌，稳定决定敢不敢把事交给它”
3. 工作拆开，一块块接走
- 工程师配方 60 天 → 2-3 天（橡胶/聚氨酯）
- 货代 2 月培训 + 2 小时/单 → 2 分钟/单（高货值仍需人担责）
- 医生口述病历 → AI 生成 + 另一模型检查（诊疗决定 + 责任在医生）
4. 工作拆开，长出新任务
- 灵初智能：数据采集师（戴数据手套 + 教机器人动作）+ 数据审核师（验证数据有效性 + 动作标准）
- “游戏打得好 / 手稳 / 操作灵活”反而特别适合
- 联合国 7/19 论坛：”能力鸿沟”已不是”能不能接触技术”——而是”制度 + 技能 + 基础设施 + 专业知识”4 要素差距
5. 能力鸿沟
- 同样 AI 工具：一个人偶尔改文案 vs 另一个人把全部业务接进去
- “表面上看两个人都在用 AI，真正形成的能力差距可能已经不在同一个量级”
- 来源：联合国工业发展组织 杰森·斯莱特 7/19 论坛
6. 3 类动作自检
- 重复动作 → 直接交 AI（模板代码 / 重复数据 / 格式转换）
- 专业判断 → AI 先做参考（数据分析 / 报警阈值 / Bug 定级）
- 关系/信任/责任 → 必须自己（客户沟通 / 决策 / 风险签字）
- 核心问题：”我是执行动作的人，还是定义任务的人？”
7. 笨功夫护城河
- 5 类：① 行业长期理解 ② 真实现场经验 ③ 客户信任 ④ 失败复盘 ⑤ 把数据和洞察组织成 AI 可用形式
- “这些活人感的笨功夫，AI 从其他地方根本找不到”
8. 我是执行还是定义任务
- 工作拆开后人的位置从”执行动作”转为”定义任务”
- 数据采集师 / 数据审核师 / 提示词工程 / 反馈回路设计 = “定义任务”新岗位
- Seetong 团队每季度 1 次自检 workshop 价值
9. 现实世界改造特别慢
- 物理世界 + 法律责任 + 安全制度 + 出错代价 = 现实世界比聊天框难 10 倍
- 机器人先接手：环境固定 / 动作重复 / 危险性高（高压线补插销 / 火场探路）
- “AI 进入物理世界，光靠模型变聪明远远不够”
关联图谱
上游（来自）
- WAIC 2026 现场观察（流水席直播 + 论坛实录）/ 联合国工业发展组织 7/19 论坛 / 一手嘉宾：瑞幸 / 伊利 / 欧莱雅 / 国家电网 / 南方电网 / 灵初智能
下游
- 个人 AI 时代定位 / 团队能力分配 / 职业转型规划 / 能力鸿沟监测
同级（横向）
- [[快刀青衣-OpenAI高管教练四层能力]] 同作者”AI 时代软实力”主线
- [[LaterCast-Netflix产品技术负责人-AI时代更需要系统型人才]] 系统型人才 + 平台 80%
- [[AI组织进化论-Codex负责人-AI原生工作法]] AI 原生团队工作法
- [[笔记侠-十布-这-是以后的工作方式]] AI 原生组织 + 招聘 5 步
- [[深思圈-思考外包能动性]] 外包苦役 vs 外包判断边界
6 个对 Seetong 借鉴动作
- 3 类动作自检：Seetong 团队每位成员把自己的工作分成 3 类 — 重复动作（可自动化）/ 专业判断（AI 辅助）/ 关系信任责任（必保留）；每季度 1 次 30 分钟 workshop
- 能力鸿沟 → 知识体系优先：Seetong 成员用 Seetong AI 助手前先”把自己的资料/经验/工作步骤/验收标准接进去”——MyAIWiki 不仅是知识库，更是把 Seetong 团队”工作步骤 + 验收标准”沉淀为 AI 可执行流程
- 数据采集师 / 数据审核师新岗位：Seetong 4G IPC + SDK 训练数据 + 报警消息样本 = 海量原始数据 → 加 1 个”数据清洗师”岗位（专门把现场手感标准化成 AI 可用数据）
- 3 个行业案例映射 Seetong：① 工程师配方 60→2 天 ↔ SDK 配对/规则测试 ② 货代 2 月→2 分钟 ↔ 4G IPC 跨地区 ③ 医生病历 ↔ 4G IPC 监控告警；3 类都有 Seetong 对应场景
- “我是执行还是定义任务”自检问卷：每月 1 次 30 分钟 workshop，团队成员把本周做的事分类，统计”执行动作 vs 定义任务”比例 → Seetong AI 助手 Skill 优先级
- “能力鸿沟”反推 Seetong 培训体系：把”会用 AI 工具”升级为”能把 AI 接进自己业务”；每月 1 次真实案例复盘
备注与相关链接