本月官方发布行业研究成果,九浅一深左右研磨的调法：传统技艺中的美学追求

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在中国传统木工技艺中，研磨是一种重要的工艺步骤，它不仅关乎木器的表面光滑度，更体现了工匠的技艺和对美的追求。其中，“九浅一深左右研磨”是一种经典的研磨调法，它要求工匠在研磨过程中，掌握好力度和节奏，以达到最佳的研磨效果。本文将详细解析“九浅一深左右研磨”的调法，以及如何在实际操作中运用这一技艺。 ### 一、九浅一深的含义 “九浅一深”是指在研磨过程中，先轻柔地研磨九次，再用力研磨一次。这里的“浅”和“深”并非指研磨的深度，而是指研磨的力度。轻柔的研磨称为“浅”，而用力的研磨称为“深”。这种研磨方式可以使得木器表面更加光滑，同时避免因为过度用力而损伤木材。 ### 二、左右研磨的技巧 在研磨过程中，除了“九浅一深”的力度调整，左右研磨的技巧也是至关重要的。左右研磨，即研磨时手部动作要左右摆动，而不是直线移动。这种摆动可以使得研磨更加均匀，避免因直线研磨而造成的局部磨损。 ### 三、如何调整研磨力度 1. **浅研磨**：在九次浅研磨中，要轻柔地握住研磨工具，让研磨面与木材表面接触，轻轻来回移动。此时，力度要适中，不宜过重，以免损伤木材。 2. **深研磨**：在最后一次深研磨时，可以适当加大力度，但仍然要避免过度用力。此时，研磨面要紧贴木材表面，用力均匀地来回移动。 ### 四、左右研磨的节奏 在研磨过程中，左右研磨的节奏要掌握好。一般来说，左右研磨的频率不宜过快，以免影响研磨效果。同时，左右研磨的幅度也要适中，过大或过小都会影响研磨质量。 ### 五、实际操作中的注意事项 1. **研磨工具的选择**：选择合适的研磨工具对于研磨效果至关重要。一般来说，研磨砂纸的粗细程度要适中，不宜过粗或过细。 2. **木材的干燥程度**：在研磨前，确保木材已经干燥，以免因木材含水量过高而导致研磨效果不佳。 3. **研磨过程中的观察**：在研磨过程中，要时刻观察木材表面的变化，及时调整研磨力度和节奏。 总之，“九浅一深左右研磨”是一种传统而精湛的研磨技艺，它不仅体现了工匠的技艺，更展现了传统美学追求。在实际操作中，我们要用心体会这一技艺的精髓，才能在木器制作中展现出独特的艺术魅力。

2021 年，一家叫 Jasper 的公司，用 AI 写文案，短短一年就成了资本的宠儿，年收入高达 4000 万美元，毛利高得惊人。所有人都觉得，这是一个完美的生意。然而，仅仅一年多后，另一个 AI 产品—— ChatGPT ——横空出世。随之而来的是，Jasper 的网站访问量在一个月内骤降 40%。半年后，这家曾经的明星公司开始裁员、转型，渐渐淡出了人们的视线。这听起来像个警告，但并非所有人都被 AI 浪潮吞没。另一家笔记公司 Notion，同样拥抱了 AI，结局却完全不同。AI 非但没有伤害它，反而成了它的 " 助推器 "，用户数从 3000 万一路狂飙到了一亿。同样站在 AI 的浪尖，为什么一家石沉大海，一家却扬帆远航？为了搞懂这个本质问题，混沌今天请到了前智谱 AI 的 COO、混沌学园 6 期学员张帆老师，为我们带来《大模型的商业新范式》主题分享。张帆老师对这场变革有一个非常精辟的比喻：" 我们把模型看成一个大海……最糟糕的做法，是在上面辛辛苦苦建一座灯塔，它看起来很稳，也够高。但你要知道，海平面每半年就会上升一次，每一次都可能把你费尽心血的建筑吞没。因此，在这个时代，我们不该建灯塔，而要造一艘能浮在水面上的船。"以下内容是张帆老师课程的精华笔记，希望能帮你找到属于自己的 " 那艘船 "。AI 大模型重构了产品范式人机交互的演变我们先来聊聊大模型对产品范式的影响。什么叫产品范式？本质上就是人机交互的范式。简单来说，就是人怎么跟机器对话、怎么下指令，机器又怎么给我们反馈。而解决这个问题的核心，就看两个关键要素：学习成本的高低，以及交互带宽的大小。回顾一下我们经历过的历史，人机交互的变革是一次次大的范式跃迁。最早是命令行时代，那时候学习成本极高，交互带宽又非常低，你得记住几十条特定的指令才能跟机器交流。到了 PC 时代，鼠标和图形界面（GUI）的出现，让学习成本快速下降，交互带宽也跟着提升了。再看移动互联网，它进一步强化了这一点，触控操作非常符合人类本能，你把 iPad 丢给一个小孩，半小时就能玩得特别溜。而且，这个时代还加入了多模态能力，让交互带宽再次跃升。那么 AI 又是怎么改变这一切的呢？我认为，它对整个交互带宽和学习成本又是一个极大的跃升。AI 的交互方式极其简单，就是对话，而且几乎不用学习，因为它没有标准答案，你通过互动的交流就能搞定。它的表达力变得极其丰富，只要你能想到的，语言能表达的，都可以输进去。所以，比起 GUI 时代，AI 时代的信息量是一次巨大的跃升。AI 第一次解决了表达力和易用性并存的问题，你几乎不用学习，任何人都可以轻松表达。产品范式的重新发明AI 时代远没有结束，特别是多模态能力的出现，将交互带宽进一步提升，学习成本进一步降低。你可以想一想，语言是需要学习的，但用眼睛看世界几乎是本能。如果我们用一段文字来描述一支笔，每个人的想象可能都不一样，这说明信息在文字转达中已经产生了衰减。本文仅占课程内容 1/6，扫描海报二维码观看完整课程但如果我直接把笔拿出来给大家看，大家脑子里的图像一定是完全相同的。这证明了多模态的信息传输效率和带宽比语言还要高。AI 时代，我们整个学习成本和交互带宽的变化，是指数级的。我们再反过来看，人类的需求其实从来没有变过，所谓 " 太阳底下没有新鲜事 "。但随着人机交互方式的变化，满足这些需求的产品正在被重新发明。你发现没有，需求没变，只是因为交互模式和带宽的变化，让我们的需求被重新发明成了不同的产品。如果沿着这条轨迹看，如何利用好今天带宽的提升、交互范式的变化和学习成本的下降，我们就会发现，每一个需求都可能被 AI 重新发明一遍。而今天，我们还处于这个进程的非常早期。我们可以看看一些例子。全球知名的 AI 投资公司 Andreessen Horowitz（A16Z）每半年都会发布 AI 应用 Top 50 榜单。从这些榜单中，我们可以得到一个重要洞察：AI 产品的发展速度丝毫没有减慢，依然在快速迭代。从 2024 年 3 月到 8 月，有 30% 是新面孔；而从 2024 年 8 月到 2025 年 3 月，又有 40% 是新面孔。每半年都有大量新产品涌现，同时也意味着有很多产品离开了榜单。这表明，我们依然处在一个非常早期的阶段，现在还很难说谁会成为这个时代的 " 杀手级应用 "（killer app），但我们可以从底层的思考出发，来探索我们该如何行动。AI应用的范式变化接下来，我们来聊一个特别重要的命题：智能本身是一个好产品，但离真正的生产力还有相当大的距离。作为业务从业者，我们该如何看待这个问题？我认为，一个好的 AI 产品，模型含量既不能太高，又不能太低。如果你做的产品完全依赖底层模型，那壁垒就很低。模型每半年一次的巨大升级，很可能就会把你的业务模式彻底颠覆。但如果你离模型太远，又会跟这个时代脱节，缺乏竞争力。正确的做法，应该是借助模型的能力，去放大我们业务本身的核心价值。我们来看看两个典型的例子。第一个是 Jasper，一个曾经估值 15 亿美元的独角兽。它利用大模型帮助企业写广告文案，模式看起来很完美：用极低的成本调用 API，再以高价卖给客户，毛利高、增长快。然而，转折点在 2022 年 11 月出现了。ChatGPT 发布了，Jasper 的访问量在一个月内骤降 40%，半年后开始裁员转型，商业模式几乎崩塌。为什么？因为它过度依赖模型，模型含量太高，导致壁垒极低，一次底层技术的变革就让它无力招架。另一个正向的例子是 Notion。这是一款文档编辑工具，它在 ChatGPT 发布前就已经推出了自己的 AI 功能。我们可以看看它的数据：2022 年，营收是 6000 万美元，用户数是 2000 万；而到了 2023 年，营收飙升到 2.5 亿美元，涨了将近 5 倍，用户数则增至 3000 万。你会发现，在用户规模没有大幅增长的情况下，收入却实现了惊人的增长，主要就来源于它的 AI 功能升级。更重要的是，ChatGPT 的发布不仅没有伤害它，反而加速了它的用户增长。为什么？因为 Notion 有自己的核心业务，AI 能力只是作为辅助，用来放大其原有业务的价值。它把模型能力和自身业务深度结合，而非完全依赖模型。asper 和 Notion 这两个案例，形成了鲜明的对比。它们告诉我们，成功的 AI 应用，不是简单地把模型能力 " 嫁接 " 到业务上，而是深入理解 AI 的底层逻辑，将行业的 Know-how 和数据以结构化的方式融入其中，构建一个 AI 驱动的增长引擎。所以，今天每个企业家都应该去思考：你的核心业务能力是什么？如何利用模型来加速它，并将这些能力沉淀为自己的竞争壁垒？AI 大模型重构了商业范式工作方式的变革聊完产品范式，我们再看看大模型对商业范式会有什么影响。首先，是工作方式的变革。以前我们做很多事，其实某种程度上，我们的技能限制了我们的创造力。我们可能脑子里有很多很棒的点子，但因为不会编程、不会画画，这些 " 能力墙 " 就限制了我们把创意实现出来。而大模型的出现帮我们把这堵墙打破了。一个九岁的小朋友，借着 AI 可以写出图文并茂的科幻小说。AI 变成了我们每一个人的 " 外骨骼 " 或 " 外大脑 "，强化了我们的能力，让我们不再受限于技能，可以更轻松地把创意落地。在这个时代，我们每个人的能力都会被放大，聪明的人会变得更强大，" 超级个体 " 很可能会成为未来工作的一个重要形态。组织形态的变化有了 " 超级个体 " 后，我们的组织会发生什么样的变革呢？我曾看到一个很有意思的观点，有人说 AI 不是下一次工业革命。为什么？因为工业革命的本质是分工的细化，把一件事分给不同的人来完成，目的是提高效率。而 AI 恰恰相反，它把原来分散到各个工种的任务重新收回到一个人身上，在不降低效率的同时，极大地提升了创造力。我觉得这个观点非常有道理。当每个人都变成 " 超级个体 " 时，我们的组织形态是不是也要变？今天那些很火的 AI 公司，人数都不多，可能二三十个人就能打造一个估值几亿甚至十几亿美元的公司。如何借助 AI 重塑个人和组织的协作方式，是今天每一个企业都应该去思考的。用户体验的变革再来说说用户体验的变革。虽然现在很多人认为手机依然是 AI 时代最好的载体，但我觉得这不是绝对的，还有新的可能性。AI 的出现，让我们处理数据的能力大幅提升。以前我们不收集大量非结构化数据，比如录音和视频，是因为收集了也没用，谁有时间去看呢？但今天，AI 的处理能力让这些数据都变得有价值了。市场上出现的各种 AI 硬件，比如挂在胸前 24 小时录音的设备，都是为了捕捉这些数据，让它们变成我们的 " 外挂大脑 "。比如你可能想不起来去年八月份看过的那个卖沙发的网站叫什么，但如果 AI 帮你记录了所有信息，它就能轻松帮你找回来。我觉得在这个时代，我们必须保持足够开放的心态，未来还会有很多变革会快速出现。商业模式的变革商业模式的变革总是随着技术迭代而来。比如最简单的广告模式，在搜索引擎出现前，只能做品牌广告，效率很低。而搜索引擎的出现，让广告从 " 品牌 " 转变为 " 效果 "，实现了流量的无限细分和精准匹配。到了 AI 时代，这个模式又变了。AI 可以进一步细分流量，甚至能直接把 " 信息 " 转化为 " 动作 " 和 " 结果 "，让广告和用户需求无缝融合，创造更高的商业价值。一旦做到这一点，在现有的流量体系下，整个商业价值可能还有一个数量级的提升空间。竞争优势的变革最后，我们还要思考竞争优势的变革。大家都在努力把自己的 " 护城河 " 挖得越来越宽、越来越深。但在 AI 时代，很可能当你挖完一条很深的护城河，扭头一看，发现 " 城 " 没了。因为今天的竞争维度都变了。就像大家说，" 打败康师傅的不是另一个方便面，而是美团外卖 " 一样，AI 可能直接把你赖以生存的竞争壁垒。比如几十万律师提供的法律服务，变成一个模型，让你的 " 护城河 " 瞬间崩塌。所以，每一个身处这个时代的人，都必须思考如何应对这种变化，这也是为什么我们今天需要来学习 AI，因为这些信息都可能对我们的业务产生直接影响。AI 重构千行百业案例前面我们聊了产品和商业范式的变化，接下来我跟大家分享一些我们看到的实践案例。过去两年，大模型的能力正在快速落地，为各行各业实实在在地创造着业务价值。从最开始很浅层的应用，到现在已经开始解决一些基础问题，我个人认为，未来 AI 能够重塑我们的业务链路，而这个过程正在发生。无论是汽车、医疗、消费还是其他领域，都已经有不少落地的案例了，我简单给大家挑几个讲讲。我们先看看海外。最近 AI+ 法律是一个非常火的赛道。我重点讲一个叫 Harvey 的公司，这是 OpenAI 投资的，它把整个法律问题分成了不同深度，用 AI 来解决。你会发现，在起草文件、房地产尽职调查这些相对标准化的业务上，AI 已经能达到人类前 25% 的水平。这个公司 2023 年才成立，到 2024 年收入就达到了 5200 万美元，商业价值非常大。更重要的是，它证明了垂直领域的 AI 助手，通过加入海量的法律数据和定制化技术，表现要比通用的模型好得多。这告诉我们，一定要把自己的行业 Know-how 融入到 AI 里，才能创造真正的价值。再来看看医疗行业。我们看到了一些新公司，比如 Hocritic AI，它定义了各种各样的 AI Agent，把医院、药厂、医保机构等环节都串联起来，甚至推出了首个医疗 AI Agent 应用商店，估值已经达到 16 亿美元。但也有像 Tempus 这样的老公司，它成立于 2015 年，本来是做医疗数据整合的，在 AI 时代焕发了第二春，通过将多年积累的数据与 AI 结合，成功从 to B 的数据销售商转型为 to C 的个人健康管理服务商。所以你看，AI 时代不仅给了新