今日官方传递行业研究报告,《最后的三国2：兴魏之路的曲折与辉煌》

昨日官方更新最新行业动态,微软中国CTO韦青：警惕“朋友圈AI”神话，重视苦活、脏活、累活,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。自动化服务调度，智能匹配维修资源

洛阳市嵩县、重庆市荣昌区 ，玉树称多县、忻州市河曲县、广西梧州市苍梧县、鸡西市虎林市、宁夏吴忠市同心县、兰州市皋兰县、晋中市昔阳县、中山市三乡镇、玉树称多县、成都市大邑县、德阳市中江县、南阳市方城县、西安市灞桥区、榆林市佳县、黄山市黄山区 、绍兴市诸暨市、安康市汉阴县、五指山市番阳、本溪市明山区、绥化市望奎县、白银市靖远县、大连市西岗区、湛江市廉江市、重庆市秀山县、广州市从化区、泉州市洛江区、毕节市纳雍县

专家技术支援专线,今日行业报告发布研究成果,《最后的三国2：兴魏之路的曲折与辉煌》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：全国联保售后电话，服务有保障

鞍山市海城市、开封市祥符区 ，广西柳州市融安县、广西崇左市扶绥县、嘉兴市嘉善县、湘潭市湘乡市、万宁市山根镇、泰安市泰山区、广西柳州市柳江区、西双版纳勐腊县、文昌市翁田镇、永州市宁远县、梅州市平远县、西安市蓝田县、哈尔滨市方正县、内蒙古赤峰市元宝山区、岳阳市岳阳楼区 、东莞市横沥镇、广元市利州区、琼海市大路镇、泸州市江阳区、常德市津市市、忻州市河曲县、商丘市睢县、六安市霍邱县、酒泉市玉门市、洛阳市西工区、常州市新北区、赣州市石城县、果洛玛沁县、枣庄市市中区

全球服务区域: 株洲市茶陵县、南充市嘉陵区 、中山市横栏镇、黑河市爱辉区、嘉兴市桐乡市、衢州市江山市、琼海市潭门镇、双鸭山市岭东区、保山市腾冲市、吕梁市交城县、佳木斯市向阳区、温州市瓯海区、六安市金寨县、广元市昭化区、陇南市宕昌县、扬州市仪征市、广西梧州市长洲区 、南昌市东湖区、丽水市缙云县、汉中市城固县、德州市庆云县、怀化市洪江市

刚刚信息部门通报重大更新,今日研究机构发布行业报告,《最后的三国2：兴魏之路的曲折与辉煌》，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化监督平台，智能优化服务质量

全国服务区域: 荆州市松滋市、东莞市洪梅镇 、长治市潞城区、淄博市淄川区、直辖县潜江市、镇江市句容市、驻马店市上蔡县、六安市霍邱县、杭州市桐庐县、南充市营山县、广西南宁市横州市、临夏康乐县、苏州市吴江区、济源市市辖区、宁夏银川市贺兰县、青岛市市南区、黄冈市黄州区 、安阳市汤阴县、赣州市石城县、铜仁市松桃苗族自治县、中山市板芙镇、商丘市睢县、鞍山市铁东区、大连市西岗区、德州市禹城市、甘孜丹巴县、鞍山市台安县、通化市集安市、北京市房山区、临高县临城镇、黔西南安龙县、岳阳市华容县、菏泽市巨野县、荆州市江陵县、东莞市大朗镇、东莞市横沥镇、长沙市长沙县、上海市闵行区、果洛达日县、丽水市缙云县、内蒙古锡林郭勒盟阿巴嘎旗

昨日官方渠道公开新变化:刚刚行业报告发布新变化,《最后的三国2：兴魏之路的曲折与辉煌》

在波澜壮阔的历史长河中，三国时代以其独特的魅力和丰富的故事性，成为了无数人心中的经典。而在这众多传奇故事中，《最后的三国2：兴魏》以独特的视角，展现了魏国在三国末期的兴衰历程，令人叹为观止。 《最后的三国2：兴魏》讲述了魏国在曹操、曹丕、曹睿三代统治下，从鼎盛到衰落的过程。在这一过程中，魏国经历了无数的曲折和辉煌，最终走向了历史的尽头。 故事的开端，曹操凭借其卓越的军事才能和政治智慧，统一了北方，建立了魏国。在曹操的领导下，魏国迎来了空前的繁荣，文化、经济、军事都取得了辉煌的成就。然而，在曹操去世后，魏国的命运开始发生了微妙的变化。 曹丕继位后，虽然继承了父亲的基业，但在治国理政方面却显得力不从心。他沉迷于享乐，荒废朝政，导致国内矛盾不断加剧。与此同时，蜀汉和东吴的势力也在不断壮大，对魏国构成了巨大的威胁。在这样的背景下，魏国陷入了内忧外患的困境。 《最后的三国2：兴魏》中，作者以细腻的笔触描绘了曹丕时期的种种困境。在书中，我们可以看到，曹丕虽然有着卓越的文学才华，但在政治上却显得稚嫩。他无法妥善处理与兄弟们的关系，导致魏国内部矛盾重重。与此同时，他面对蜀汉和东吴的挑战，也无法采取有效的对策。 随着时间的推移，魏国的内乱愈演愈烈。曹睿继位后，试图力挽狂澜，但他所面临的局面已经不容乐观。在曹睿的统治下，魏国虽然取得了一些军事上的胜利，但整体国力却日益衰落。与此同时，蜀汉和东吴的势力也在不断扩张，对魏国构成了巨大的威胁。 在《最后的三国2：兴魏》中，作者通过对曹睿时期的描写，展现了魏国走向衰亡的过程。在这个时期，魏国内部矛盾愈发尖锐，百姓生活困苦，国力日衰。最终，在蜀汉和东吴的联合进攻下，魏国彻底走向了灭亡。 然而，尽管魏国最终走向了衰落，但在这漫长的历史进程中，魏国仍留下了许多令人瞩目的辉煌。在曹操、曹丕、曹睿三代统治下，魏国涌现出了许多杰出的历史人物，如曹操、曹植、司马懿等。这些人物在政治、军事、文化等方面都取得了卓越的成就，为后世留下了宝贵的财富。 总之，《最后的三国2：兴魏》以独特的视角，展现了魏国在三国末期的兴衰历程。在这部作品中，我们可以看到魏国在辉煌与衰落之间的曲折历程，感受到历史的沧桑与变迁。同时，这部作品也让我们更加深刻地认识到，一个国家的兴衰往往取决于统治者的才能和国家的内外环境。在历史的长河中，魏国虽然已经消失，但其留下的故事和人物，却永远镌刻在我们的心中。

当AI以惊人的速度重塑世界，朋友圈里每天都在上演新的"奇迹"，从vibe coding，到一段文字生成视频、一次点击完成设计。但微软中国CTO韦青老师却泼出一盆"清醒的冷水"。他提醒所有想用AI重构未来的创业者——技术只是表象。在他看来，AI真正的挑战，不是我们跑得多快，而是有没有人还记得，技术的起点是人。他用五个馒头的故事，颇为幽默地表达出，在AI落地的过程中，我们只想要华丽的演示，却不想在组织内进行漫长的打磨与修炼。"很多人只想吃第五个馒头——AI智能，却不想先吃文化、人才、流程、数据这些前四个。"前四个是你在无人区里还能不能走下去的精神免疫系统。他还提醒所有沉醉于智能幻象的人，当机器越来越聪明，人类更要回到初心、常识和本分。"把人的还给人，把机器的交给机器。"这是韦青老师在课程中反复强调的初心。以下仅为课程十分之一内容，更多精彩内容，请打开混沌app，观看完整版。上一堂课，我们讲完了AI时代"成长之树"的根和茎（上文回顾：微软中国CTO韦青：AI风暴席卷全球，别忘了，人类才是那个"沉默的主角"），这堂课讲叶。在植物中，叶子的作用是为整棵植物提供能量。我把叶子对应的部分归纳为"能力的建设"。尤其是当智能机器飞速发展的时候，当它把人类的那些行动能力、计算能力，甚至部分的思考能力、判断能力和决策能力都代替了之后，人剩下什么？人恰恰剩下的，是基本功，是初心、是常识、是做好人该做的本分。这也正呼应了我们最初讲的——把人的还给人，把机器的交给机器。我是以信息技术行业为例子来讲讲我们具体该怎么做。司马贺（HerbertA.Simon）是图灵奖和诺贝尔奖的双料获得者。他早在上个世纪，就曾与中国的科学家们深度交流人工智能的观点和实践。我们现在看到的很多人工智能话题，真的不完全是全新的话题。只不过我们现在由于技术的进步、数据的积累，以及通讯的完善，才将前人的这些愿景给实现了。但是在实现之后，我们还记不记得当初为什么做这件事？司马贺所预见到的就是：当信息过载的时代，就必然会出现注意力缺失的时代。以我们现在的生活、工作和学习方式为例，我们每天花费了多少注意力放在了那些其实并不值得我们关注的事情上面？这个现象，早在几十年前就已经被预料到了。正如微软公司CEO萨提亚（Satya Nadella）在微软技术大会上所讲的：1.让机器理解我，而不是我去理解机器2.让机器帮助我解脱信息过载的负担——萨提亚·纳德拉这两句话的意思是，机器应该不需要让我关注太多我不需要关注的内容，它应该让我作为一个人，能够有足够的精力、时间和能力，去关注、去处理我作为一个人，真正应该关注和处理的话题。这才是信息技术真正的本意和初心。如果这个本意和初心保持不住，它就可能会被滥用。所以，当AI飞速发展，我们更要思考自己的初心是什么，到底是什么人应该关注和处理的话题。什么是常识？常识之所以称之为常识，它背后的含义恰恰是：人类很难真正尊重常识。因为常识都是不以人的意志为转移的道理，不管我们喜欢不喜欢，它都在那儿。当前，我们是不是也应该质疑一下，我们的常识是不是真的常识？因为常识太冷静了，常识不会讨好人，常识不会给我们一种虚幻的成功，也不会轻易帮我们撇清责任。在智能机器飞速发展的时候，我们人类应该格外去尊重哪些常识？演示≠产品Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西），他是OpenAI的联合创始人之一，后来也投入到了AI教育行业。他在硅谷给很多初创公司交流时讲到，"演示很容易，但要成为产品要十年之功。"因为这些企业都热切地想用AI改变世界，而且AI的特点是很快就能做出一个所谓的产品原型。一个演示成功的产品或一次实验的实践，它真的就已经是一个能够给用户使用、没有问题的产品了吗？事实上，只有极少数成功的演示能够存活到成为产品的那一天。这就是所谓的演示和成功产品之间的巨大鸿沟。所以，我们对于技术的进步，应该保持一种敬畏之心。AI模型≠产品另外的一个常识，是微软技术大会上，包括微软CEO萨提亚和很多技术专家经常强调的。第一个观点是，萨提亚表示，虽然自己关注到的都是AI大模型——这个模型怎么样了，那个模型又怎么样了。但是，"模型不是你的产品，模型只是你产品的一部分。"大家天天说这个模型、那个模型，但具体到我们今天的主题，为我们每一个活生生的、具体的人服务的是被模型能力赋能的产品和服务。它的本质是：只要能帮我解决问题，它就是好产品、好服务。至于它底层是什么样的模型，大家真的那么在乎吗？当然它好用可能底层是因为有某种技术。但这两种思维逻辑是完全不一样的。此外，大家都在谈模型，就忽略到了最基本的常识——数据决定了模型的上限。技术落地的次第论另外一个常识，我把它总结为叫技术落地的"次第论"——"三有"。我们有一种惯性思维，想到流行技术（比如人工智能），就先想到花钱买下产品或服务。但是，越智能、越能学习的产品，它和机械化产品有一个本质的不同。行业中有一个不成文的公式，尤其在做预算时：从"有"到"有用"，大概需要两倍的成本（落地成本=技术本身成本X2）。也就是说，你要再花同样的成本（资金或时间），把它部署进企业内部的流程环境，让公司内部的制度、流程、评估标准，可以跟这种智能服务相匹配。一个组织拥有新的智能设备，就必须要求新的组织结构、组织关系和组织心智。只有做到"有用"这一步，你才会发现，我投资的东西真的有作用了。因为用户根本不在乎你用什么技术，他们只在乎：会不会用，好不好用，我喜不喜欢天天用。此部分还有更多精彩的讲解，打开混沌app观看完整版课程。什么是本分？大家看世界上所有伟大的公司，古今中外的伟人，他们的一生或者他们的发展过程，无不是把自己该做的事做好了！关于本分，我想从这个故事开始说起。1.五个馒头的故事我们现在来分享一个在AI落地的江湖里流传甚广的传说。故事里有两个主要角色，一个叫张三，一个叫李四。张三非常想寻找到一种能让他成圣成仙的食物，我们姑且称之为"馒头"，这个馒头叫做AI人工智能。他听说，李四家能够卖这种让人"成圣成仙"的馒头。在这个前提下，江湖的故事就展开了。据传说，张三就是因为吃了李四家的馒头，所以他就成圣成仙了！而实际上发生了什么呢？张三确实通过各种途径找到了李四家。李四热情接待了他，并确认："我们家的馒头是可以让你成圣成仙，但是，这馒头得一个一个吃，一口一口地吃。"李四给了他第一个馒头。张三吃完，没有感觉。他问李四怎么回事？李四说："别着急，这还有一个馒头。"张三吃了第二个、第三个、第四个……直到他吃到第五个馒头时，才感觉浑身神清气爽，终于达到了他的目标。这个故事，就以"张三吃了AI馒头成仙"的简化版本，开始慢慢在江湖中流传了出去。实际上，确实有一个被称为智能（AI）的第五个馒头，它很炫、很流行，但大家忽略了一个常识：这第五个馒头，是需要由前几个馒头一个一个吃完之后，产生的系统化效应才能涌现出来。在这个过程中，整体不等于个体之和。这五个馒头分别是：第一个馒头：文化第二个馒头：人才第三个馒头：流程第四个馒头：数据第五个馒头：智能这五个馒头的关系到底是什么？智能的前面是数据，你的公司或你个人，有没有代表你的品味、能力、喜好的优质数据？而这个数据又由能够随时生成这种数据的流程构成。这里有一个很重要的点：所有的数据，其实都是对过去行为和知识的一种总结。当数据被收集和机器学习完之后，那一刻的知识就停住了。任何之后新产生的、由人类参与社会变革而产生的异常值——那些新的知识、新的喜好、新的方法——都是需要新的流程来不断生成的。这就牵扯到：流程再造，也就是数字化流程再造。而要想实现数字化流程再造，你的人才就得到位，要具备理解并且重构做事业务流程的这批人才。事实上，大多数企业和组织，它原有的文化、制度、流程、评估标准，它并不足以支持这一类人才的产生。就算有这种人才，由于大家都只想吃那第五个馒头，只想给公司报业绩，谁都不想吃头四个馒头。如果公司的人事制度和制度安排不预先调整，它就没法去鼓励，也没法去培养出具有这样"饭要一口一口地吃，馒头要一个一个啃"这种文化风格。也就是说，真正的公司的文化，才是它核心的底蕴。谁都不想吃前面四个馒头，因为它们吃完没有显性业绩，全是成本和负担。但如果不建立积累和化学效应，你吃完第五个馒头还是会饿。这正是我们过去在信息化、数字化和智能化转型中所看到的通病。第一个馒头：文化我特别喜欢一个北欧学者写的诗，他说："通往智慧之路正是error，error and error。"很简单，偏，再偏，再偏一点。我们如何理解人生的真相、创新的真相、生活的真相、事业的真相、产品的真相？就是这样一个"不断试错、每次少偏一点"的过程。我们总说"苟日新，日日新，又日新"，说"周虽旧邦，其命维新"。新和旧，用现在新的标准看，过去的叫旧，从旧的眼光看，新就是偏差，就是错误，就是失败。没有"错"的空间，也就没有"新"的可能。我特别喜欢用概率来讲创新。很多人觉得创新是灵光一闪，其实它更像是贝叶斯思维。你用事件B不断去试探事件A的轮廓。每一次试探，你都得到一个反馈，再去修正你的认知。创新不是一下子就100%正确，而是通过一次次提高"分子成功的概率"，或者不断减少"分母的可能性"。你可以提高成功率，也可以缩小探索范围，两个方向都能让你更接近真相。所以，创新其实是一个不断试探、不断更新的概率问题。那创新怎么落地呢？靠"三错法"。我总结为：认错、知错、改错。更准确一点叫认偏、知偏、纠偏。创新的过程就是不断认偏的过程。这三错法是应对不确定性的心法、做法、组织力。第一次尝试的偏差要被允许，因为那是探索的代价；但不能让错误无限蔓延。要奖一错、防二错、罚多错。允许首错，不纵容多错。要给组织设置一个"可承受的多错冗余度"。不同的行业，对多错的容忍度不一样。比如安全、医疗这种领域，容错极低；但在创新型企业里，没有高容错，你根本找不到方向。这就是我说的第一个馒头：文化。创新的核心，不在工具，不在资源，而在一种允许试错、持续修正、以价值为边界的文化。第二个馒头：人才明白了文化这第一个馒头，我们自然就能理解第二个馒头——人才。我经常说，21世纪的新型人才，一定是一个愿意学习、会学习、以终身学习为愿景的人。不是"知道就够了"，而是"不断更新"。人才的学习方法，其实可以概括为一句老话：知行合一。学问、思辨、行动，三者合一。古人讲"博学之，审问之，慎思之，明辨之，笃行之"，这五步也是在不断自我优化的过程。在人工智能时代，"问"变得特别重要。机器学习其实就是"会问"的学问。人靠提问推动认知，机器靠数据去学习。它们的学习方式不同，但底层逻辑是相通的——不断试探、不断纠偏。机器的学习的反向传播，就是人类在教机器学习的过程中，知道哪里偏了，再纠偏，然后再探测，这样的过程。是不是很像我们的人生？"偏，再偏，少偏，再少偏"。其实，机器的学习方法，正好印证了人类智慧的循环。有了人才，还需要让人才得以融合。尤其是在AI落地这件事上，融合太难了。为什么AI落地总这么难？因为人没融合好，业务领域的人才和技术领域的人才之间，总是互相看不上。搞业务的嫌搞技术的"烧钱不挣钱"；搞技术的又觉得搞业务的"土、没远见"。几乎所有公司都有这种矛盾。其实，不只是他们的问题，连微软内部都一样。我不觉得这是制度问题，本质上是人性问题。那怎么办？人性问题，就要用人性的方式去解决。这就要靠一种心态，叫"成长型思维"。从"I know it all"（我全懂）变成"I learn it all"（我愿意学）。很多老板又问我：能不能帮我找一个既懂业务又懂技术的人？我说，理想很丰满，但想太多了。要是真有那样的人才，他早自己创业去了，哪轮得到你？所以，真正有智慧的管理者，不是去找"全能型选手"，而是去搭配团队。但团队搭配也不是容易的事。人和人之间有化学反应，也有排斥反应。有时候彼此"道不同不相为谋"，但更多的时候是"存同求异，存异求同。"在决策阶段，我们要允许不同声音的存在，要有认知上的冗余