给王大卫的
专属AI 应用教学课件
AI 已经会这么多了，那你还剩下什么？
这不是让你学编程，也不是让你追热点。我把 2026 年 AI 真实做到的事摆给你看，再告诉你每件事背后对应哪个专业。看完你要是有一个方向想多问两句，这页就没白做。
全篇 20 分钟。你现在唯一的主线任务是高考分数，这一点我不会跟你商量。
每个数字下面都写了来源和时间。你可以不信我，去查原始出处。
可以点开看，不用客气。它们不是我的作品，是 AI 替我写的、我负责判断对不对的东西。
怎么读：默认往下翻就是阅读模式；点右上角「▶ 演示模式」会变成一页一页的幻灯片，适合你想快速过一遍的时候。深色适合夜里看，浅色适合打印。
2026 年的 AI，已经不是"聊天机器人"了
你可能在短视频里看了无数遍"AI 要改变一切"。我把话说具体：用官方口径的几个数字，和一条你自己也能记住的时间线。
六个硬数字全部标注来源与时间
来源：工信部副部长柯吉欣在 2026 世界人工智能大会主论坛发言（2026-07-20，新浪财经）；IDC 与浪潮信息《2026 年中国人工智能计算力发展评估报告》（2026-09-21，新华社经济参考网）；中金公司《AI 制药》行业报告（2026 年初口径）；教育部《普通高等学校本科专业目录（2026 年）》发布报道（2026-04-28，人民网 / 央广网）。
一条时间线从"AI 会说话"到"你大学毕业"
时间线里 2026 年之后的部分是趋势推测，不是承诺。我把它画出来，是想让你算一下：你还有 3 年进大学、7 年毕业。你现在学的东西要撑到 2033 年以后仍然值钱。
AI 能力地图它现在到哪一步 · 上：会读 / 会写 / 会画
几十万字一次吞下，帮你从一份年报里挑出风险点，把一份 PDF 变成一套问答。你爸那个 腹地洞察 就是靠这层在自动读每周的行业文件。
"窗口够长"不等于"注意力够长"。塞给它 20 万字，它可能抓错那两页，而且不告诉你它抓错了。
给要点就能成稿，改语气、压字数、换文体都不在话下。格式规范的通知书、方案、汇报材料，基本能一次到位。
它写的是"看起来对的话"。判断哪些话你们单位不能写、哪句会被追责——这活它接不了。
一句话出图、一句话出十几秒视频。你爸的 AI 短剧工作台 和 视频模型全景 2026 玩的就是这层。
手指、字幕、品牌一致性、同一个角色的脸在第十个镜头里长得不一样。所以它需要人逐条挑。
AI 能力地图它现在到哪一步 · 下：会算 / 会动手
独立写完一个能跑的网站；帮药企在亿级分子库里筛候选物；做蛋白质结构预测。你爸这些站点的代码几乎全是它写的。
幻觉。它算错的时候语气和对的时候一模一样。能不能发现它错了，取决于你的功底。
人形机器人整机企业超 140 家、产品超 400 款；Robotaxi 在迪拜跑商业单。但真正进入制造、医疗、能源核心业务闭环的比例，IDC 给的是 0%。
差真实的实验、真实的产线、真实的人。0.3 秒设计出 1000 个分子，化学家合成验证一个要三个月——行内叫"计算快如闪电，实验慢似蜗牛"。
来源：工信部 2026 世界人工智能大会发言；IDC《2026 年中国人工智能计算力发展评估报告》行业智能体成熟度评估；中金《AI 制药》报告关于合成验证瓶颈的判断。绿条长度为本文按上述公开口径的相对示意，非量化评分。
最反直觉的一张表现在能看到的 ≠ 未来有机会的
IDC 今年第一次把各行业智能体分成两个维度评估：现在用得爽不爽，和未来被重构得深不深。结论是两件事不同步。
| 行业 | 现在成熟度 | 长期生产力影响 | 为什么 |
|---|---|---|---|
| 代码开发 | 已规模化 | 高，但门槛在降 | 任务边界清楚、结果当场可验证，所以最先跑通。也正因为跑通，人人都会用。 |
| 办公任务 | 快速普及 | 中 | 高频、门槛低，但替代的是"写材料"这类动作本身。 |
| 制造 / 医疗 / 能源 | 核心业务闭环 0% | 很高 | 有物理世界、有实时性、有安全责任边界，AI 进得慢——但这些位置是留给懂行的人的。 |
| 教育 / 科研 / 医疗健康 | 目前有限 | 最突出 | 知识密度高、专业判断占比大，可被 AI 重构的环节最多，所以现在最不好落地、将来变化最大。 |
来源：IDC 与浪潮信息《2026 年中国人工智能计算力发展评估报告》，2026-09-21 发布，新华社经济参考网报道。原文口径：制造、医疗健康、能源/电力等行业进入核心业务并形成"执行—反馈—优化"闭环的比例仍为 0%；运营商已接入部分业务流程的比例 70.0%，进入核心业务闭环的仅 3.3%。
AI 能力越强，这三件事就越贵
我不是来劝你"早点学 AI"的。我是来告诉你：AI 抢不走的那部分，恰好是高中这三年在练的东西。
它不能替你做的三件事
1 · 判断它说得对不对
它算错的时候，语气和对的时候完全一样。谁能看出错？只有本来就会的人。这项能力的名字叫"基础学科功底"，不叫"AI 技能"。
2 · 承担责任
签字的人是你。药能不能上市、桥能不能通车、这份法律意见交出去谁挨告——AI 不能被追责，所以它不能替你做决定。你爸写的那份关于司法解释的建议函，最后落款只能是他自己。
3 · 亲手把东西做出来
AI 能在 0.3 秒给出 1000 个候选分子，可化学家合成、纯化、表征其中一个要三个月，生物学家用细胞和类器官验证要六个月。会做实验的人，现在是稀缺资源。
来源：2026 张江药谷大会"AI 驱动创新专场"对谈实录（2026-09-17）；中金《AI 制药》报告关于合成与验证瓶颈的表述。
如果这页你只记住一句话那就记这句
AI 让"看起来很会"变得便宜，让"真的会"变得很贵。
以前一个人能不能干活，靠简历、靠术语、靠他把 PPT 做得漂不漂亮就能糊过去一阵。现在这些他都能生成。糊弄的成本掉了，真本事的溢价就上来了。
而高考，恰好是极少数还只认"真会"的评价——你不会就是写不出来，写出来了也不作数，判卷的不知道你是谁。这一点在你未来十年里会越来越珍贵，而不是越来越过时。
所以我的立场很直接：你要考更高的分，去更好的大学，因为只有那样，下面这 15 个方向才会真的向你开放，而不是只向你展示。这一页不是高考的替代品，它是高考之外那点"你得知道自己为什么考"的东西。
每个方向，我先给你看 AI 在那儿真干成了什么
顺序按"AI 带来的变化有多硬"排，不按冷热排。卡片下方标了它对应 2026 年本科专业目录里的新名字、你需要盯紧的高考科目，以及我手里有没有你能点开看的东西。
怎么用这个筛选先按科目，再按性格
看"科目"，别只看"兴趣"
兴趣会骗人，科目分数不会。你说喜欢人工智能，但数学排不进年级前列，那这条路你会走得很吃力。先承认自己哪几门课是武器。
看"能力组合"，别只看"专业名字"
2026 年一下新增 38 种专业，"十四五"期间撤停 1.22 万个布点。名字五年一换，数学 + 化学 + 会做实验这种组合二十年都值钱。
看"十年后"，别看"今年热搜"
你 2033 年前后毕业。判断标准不是现在哪个专业分数高，而是哪一层能力在 AI 手里最难被替代——上面那张能力地图的第 5 层。
A · 生命与智能前沿最硬的一批 · 方向 01–02
AI 真干成了什么：针对特发性肺纤维化（这个病确诊后中位生存期只有 3 到 4 年）的药 Rentosertib，靶点是 AI 从大规模组学数据里找到的，分子是 AI 从头设计的，从确定靶点到提名候选药只花了约 18 个月；现在已经进到 III 期临床，在北京协和医院开始给受试者用药。IIa 期数据登在《自然·生物技术》上：最高剂量组患者的蛋白质组学"生物学年龄"逆转了 3 到 4 年。这就是你说的"改变人类生存质量"——不是修辞，是论文里的数字。
A · 生命与智能前沿最硬的一批 · 方向 03–04
AI 真干成了什么：写代码智能体是 2026 年第一个真正规模化落地的 AI 场景——你爸这些站点就是这么来的。人形机器人整机企业超 140 家、产品超 400 款。今年 9 所高校首批开设"具身智能"专业，包括哈工大、北航、北理。
AI 真干成了什么：大模型本身就是一个概率与优化的产物；AI 制药那套"衰老时钟"、那些基准评测榜，底座全是统计。这是唯一一个"AI 再强也需要人来定问题"的方向。南开大学 2026 年新设"数据资源与数据智能"，文理兼收。
B · 能源、材料、空天物理世界的活 · 方向 05–06
AI 真干成了什么：AI for Science 里科学计算已占中国算力消耗的 12%（蛋白质预测、气象模拟、药物发现都在里面）。同时"人工智能 + 能源"是一体两面：2026 年中国智能算力 2576.5 EFLOPS，这些机器全都得用电，算力供给被能源直接卡住。
AI 真干成了什么：虚拟电厂要靠模型预测负荷、聚合上百万千瓦的分布式资源来交易电力；算电协同（让数据中心跟着绿电走）现在还是探索试点阶段——IDC 给能源电力行业智能体进入核心业务闭环的比例是 0%。0% 意味着这里全是空位。
B · 能源、材料、空天物理世界的活 · 方向 07–08
AI 真干成了什么：阿斯利康的 AI 平台把早期苗头化合物的优化周期压到 11 周，比传统快 4.8 倍；AI 设计的分子胶降解剂在动物模型里几天就把疾病活动指数打下来。而最"卡脖子"的那一层——芯片、HBM 存储——是化学和材料问题，不是软件问题。
AI 真干成了什么：百度萝卜快跑在迪拜拿到全无人测试许可并开始商业化，通过 Uber 接单；自动驾驶累计里程 2.4 亿公里。载人变形机甲、双臂人形机器人已经按万元级价格量产。2026 年新增"低空经济与管理""低空安全管理"两个专业。
C · 地球、农业与健康被严重低估的一层 · 方向 09–10
AI 真干成了什么：气象大模型已经把中期预报的可用精度推到接近传统数值模式；碳汇计量（一亩林子一年吸多少碳、能卖多少钱）从算不清变成可复算的公式。2026 年新增"盐碱地科学与工程"。
AI 真干成了什么：AI 育种从表型图像直接推基因型选择，把选育周期从十年缩到几年；田里的农业机器人开始量产作业。2026 年新增"农业机器人"（江苏大学全国首设）、"盐碱地科学与工程"。同时 AI 制药那套平台已经在往农业、营养产品、兽医药物扩。
C · 地球、农业与健康被严重低估的一层 · 收束
AI 真干成了什么：用患者纵向蛋白质组学数据反推"生物学年龄"变化，把疗效评价从"感觉好点了"变成可量化的时钟；呼吸道疾病的传播预测已是模型的常规应用。这个方向是"既懂医学又懂统计"的中间人，人极少。
一个判断题，替你把上面 11 张卡收一下
如果 AI 明天把所有"只需要写文字、算现成公式"的活都干了，剩下的活有什么共同点？
答案是：要碰真实世界的那些。做实验、下田、上产线、看病人、盯电网——有物理约束、有责任人、错了要出事的活。
所以选专业时最该问的不是"它是不是风口"，而是"这里面有没有一件只有手能做的事"。有的话，AI 是给你打工的。
D · 文科、社科与创造选科没选物理也一样有牌打 · 方向 12–13
AI 真干成了什么：智能体在办公与数据处理类任务上已规模化，金融风控、反欺诈、信用评估、量化交易占了算力消耗的 5%。2026 年新增"数字金融""数字贸易"两个专业，都明确要文理交叉的人。
AI 真干成了什么：合同审查、案情速记、类案检索、法规语义检索已经能自动跑；工信部 2026 年启动"人工智能伦理审查先导计划"，新领域的规则正在等人来写。AI 越普及，"谁负责、怎么算侵权、证据怎么定"这些问题越多。
D · 文科、社科与创造选科没选物理也一样有牌打 · 方向 14–15
AI 真干成了什么：机器翻译把"能不能看懂"解决了，但把一件事讲到让日本人愿意买、让欧洲人愿意信，仍然靠人。哈尔滨工业大学 2026 年首创"语言智能"专业，走"语言 + AI"的交叉新文科；同年新增"国际数字传播""数字文旅"。
AI 真干成了什么：一句话出图、出十几秒视频已是常规动作；教育、科研这类知识密集型行业当前落地慢，但 IDC 判定其长期生产力影响最突出。2026 年新增"艺术治疗"（中央美术学院首设）、"数字文旅"。
这些站点的代码，几乎不是我写的
我不打算跟你讲道理。我把东西摆出来，你自己点，自己判断"这个我能不能做、我想不想做"。
先说清楚分工这很重要，别误会
AI 干的
- 写代码，包括我看不太懂的那些部分
- 排版、配图、把 PDF 变成能看的网页
- 把一份散乱材料整理成结构化表格
- 反复改，改三十遍也不烦
我干的
- 想清楚到底要解决哪个具体问题
- 判断它写出来的东西对不对、能不能交出去
- 找权威数据、核对口径和出处
- 决定不做什么，以及出事了我负责
看清楚了吗——AI 负责"怎么做"，人负责"做什么"和"对不对"。后面那两件事的能力，全在高中这些课里：读得懂材料、算得清账、写得明白话、经得起别人挑错。
第一组 · 解决一件具体的麻烦事工具与算账
第二组 · 做内容、做系统，还有纯玩点最后三个
最后三个提醒你可以直接跳过。但"掼蛋宗师"那一个我想让你看一眼——它是从"我想打牌赢"这个最没用的念头开始的，里面的出牌算法比很多正经项目都认真。真正做得久的东西都是这么起的头，不是从"这个专业有前途"起的头。
一个不算诊断的小测评
它测不出你聪不聪明，也不给你答案。它只做一件事：把你已有的偏好说出来一遍，然后你自己判断——像不像你。
所有计算都在这台设备的内存里完成，不联网、不上传、关掉页面就没有了。这本身也是我想让你记住的一件事：任何要你填东西的网页，先问它数据存哪。
怎么用它，才不会毁在高一
这一节是我最想让你认真读的。它不是限制你，是帮你把 AI 变成加分项而不是麻醉剂。
三条清单切换看
不是让它讲题，是让它扮演老师反过来问你："你这步为什么这么想？"被追问三次，你就藏不住不会的地方了。这是效率最高的一种用法。
要求它"先用一个比喻、再用一个公式、再指出这个理解在什么情况下会错"。第三层最关键，它能把你的"以为自己懂了"照出来。
语音对话练口语是 AI 对高考最实在的一项提分。作文让它给结构对比和论点反面，不给成文。
让它列一个专业在哪些学校开、选科要求、深造率、行业口径。但每个数字都必须让它给出出处，你亲自去核。这件事最适合寒暑假做。
一次月考完，把试卷情况告诉它，让它只提问、不建议。你自己说出来的原因才是真原因。
一个网页、一个计算器、一个自动整理的表。要求是：不超过 4 小时，做完能给别人玩。这一条对判断你适不适合某个方向，比任何测评都准。
整理得比你漂亮十倍，代价是你脑子里没留痕。手写笔记那点"笨办法"，恰恰是记忆形成的过程。可以用它做检查，不能用它做替代。
看懂和会做之间隔着一整个高考。规矩是：先自己写到写不动为止，再打开它的解法，然后关掉，自己从头再写一遍。
它给的计划看起来永远合理，但它不知道你今天几点睡、上周哪一科掉了、你的数学到底卡在哪一小节。计划要你自己排，AI 只能帮你检查漏没漏。
它永远耐心、永远站你这边——这正是问题。它会把你的一点委屈放大成"你说得对，是他们的问题"。真正难受的时候，找人，找我。
高考是手写、限时、无人可问。你平时用 AI 代写一次，就是在骗自己一次"我会写了"。这条没有例外。
法条、公式适用条件、历史时间、人物评价——它会非常自信地编。它编一次，你在考场上就没人能救你。
这一条我尤其要跟你讲。刷 AI 资讯、看模型测评、跟人聊哪个模型更强，这些不是学习，是消遣，跟刷短视频的区别只是让你心里好受一点。判断标准很简单：你有没有做出一个能给别人看的东西。没有，就是没做。
这条比上面所有的都重要。睡眠不足一小时，第二天两节课就废了，AI 帮不回来。
任何在线 AI 你都要假设它会被存下来。这是习惯，不是怀疑。
三条硬规则违反就别用了
先复述，再用
AI 给的任何东西，你要能合上屏幕用自己的话说一遍。说不出来，就等于你没用过它。
没出处，不进答题纸
数字、法条、引用、结论，找不到原始出处就不许用。这一条你现在养成习惯，将来能救你的论文和案子。
20 分钟，且在真题之后
每天 AI 相关不超过 20 分钟，并且必须排在当日该做的题做完之后。顺序反了，你会开始"先用 AI 找灵感"，那就是逃避的开头。
这三条我自己也贴在桌上。它不是因为你自控力差——是因为这些东西被设计成让人想一直用下去的样子，成年人也扛不住，我用得比你久，我知道。
你每周只有 40 分钟，怎么用
我把话说死：从现在到高考，你的主线只有一个。这件事不能挤那条线，所以给它一个明确的上限。
如果你只做三件事点一下打勾，纯本地
高一高二
每周 40 分钟封顶，放在周末。寒暑假才给整块时间，那时可以做第二个东西。
高三
停。这一年除了志愿填报，其他都不做。你会有 4 年大学时间去做那些东西，一点都不迟。
什么时候可以加码
只有当你最近的排名在上升的时候。掉名次就是信号，说明你在用"了解 AI"逃避做题。
最后说两句
大卫，我不指望你看完这页就爱上某个专业，那不现实，也不是我的目的。
我只想让你早一点知道一件事：AI 不是你要去追的东西，它是你手上已经有的工具。真正的问题从来不是"要不要学 AI"，而是"你想用它做什么"。前面那个问题，2026 年的任何一个高中生都能回答；后面那个问题，才需要你想。
而"你想做什么"这件事，恰好不能靠 AI 帮你答——它会给十五个听起来都对的答案，但那不是你的。你得先在某门课上、某道题上、某次自己动手做成的小事上，感觉到"这个我想再多弄一点"。那个念头才是起点。
高中三年不会白过。你现在做的题，不是为了让 AI 输给你，是为了让你将来提的要求它听得懂、你交出去的东西你敢署名。
这页的东西如果你觉得哪句不准确，也来指出来，我改。—— 你爸 王钢
2026 年 10 月 24 日 · 本页所有事实与数字均在正文标注来源与时间；页面离线可用，不收集你任何数据。