AI技术演进关键路径 - AI发展进入从“能聊”向“能干”转变的关键平台期，需从聊天机器人进化成能实际完成任务的实干家 [5][8][15] - 实现“能干”需突破三大技术重点：提升记忆力以避免复杂任务出错、具备自主任务规划能力、学会操作现有工具而非重新发明 [11][12][13] - 具体应用场景包括让AI助理能像真人一样操作订票网站完成购票等实际任务 [14] AI产品体验优化方向 - 产品设计重点从强调技术参数转向提供可见过程，如展示PPT制作步骤让用户清楚AI工作流程 [16][17] - 需提供进度条和状态提示增强复杂任务处理时的用户体验透明度，界面需像手机App一样友好易用 [18][19] - 国内产品如字节豆包、腾讯元宝正朝此方向发展，目标是让非科技爱好者用户也能信任并使用 [20][21] AI基础设施需求 - 需解决AI与现有软件兼容性问题，通过“翻译官”类工具让AI理解如何操作微信、淘宝等给人设计的界面 [22][23] - 需建立跨AI协作协议，使写作助手、日程助手等专项AI能相互通信协作完成任务，如谷歌推出的协作协议 [24][25][26] - 基础设施成熟将催生大量新应用和服务，类似移动互联网催生App生态的机会 [31] AI对工作模式的影响 - AI擅长重复性劳动如整理Excel数据、生成新闻稿，人类更擅长创意情感类工作如客户谈判、营销设计 [33][34] - 应把AI视为提升效率的工具而非竞争对手，例如设计师用AI生成草图后优化创意，老师用AI批改作业后专注备课 [35][36] - 在医疗领域AI可辅助分析CT片子，在教育领域可帮助学生制订学习计划，特定领域落地速度更快 [37][38] 课程内容框架 - 课程覆盖技术趋势、人机协同应用及行业赋能三大模块，包括AI技术主线、落地路径及中美创业风口对比 [58] - 实战应用部分涵盖家庭教育辅导、职场效率提升及个人智能体开发三大场景 [58] - 行业赋能专题探讨AI在营销、教育、医疗等领域的实际应用案例 [53][59]