Law Ren menghadiri CES, setiap orang ada satu kad rakaman suara DingTalk A1!

Baru-baru ini, Guru Liu Run bersama para usahawan Wen Dao Global telah membuat lawatan perniagaan ke Amerika Syarikat.

Mereka tidak sahaja melawat beberapa syarikat luar negara, tetapi juga merasai sendiri arus teknologi global di pameran CES. Dalam pertukaran perniagaan merentasi Pasifik ini, Guru Liu Run menyediakan satu alat pintar AI untuk setiap ahli pasukan — Kad Rakaman DingTalk A1 — dan menggunakannya sepanjang masa untuk merekod, berkomunikasi serta bekerjasama.

Mari kita dengar pengalaman langsung beliau:

Hari ini, saya ingin kongsikan secara jujur metodologi peribadi saya, serta seorang rakan istimewa yang turut kami bawa bersama dalam lawatan kali ini: Kad Rakaman DingTalk A1. Ia adalah kad rakaman suara, kad terjemahan, malah juga seorang pembantu peribadi AI.

Daripada mana hendak bermula?

Mari mulakan daripada perkara biasa ketika melancong — "penerbangan".

01 Input Berasaskan Nod

Memandangkan perjalanan kerja yang sangat sibuk, setiap tahun saya menghabiskan banyak masa di atas kapal terbang. Dalam perjalanan "Wen Dao Global", masa penerbangan menjadi lebih panjang lagi.

Oleh itu, selain rehat penting, masa ini biasanya saya gunakan untuk membaca. Di ketinggian sepuluh ribu meter, tanpa WeChat atau panggilan telefon, inilah peluang terbaik untuk fokus membaca buku-buku yang memerlukan pemikiran mendalam.

Tetapi bagaimana cara membacanya?

Ramai orang membaca secara "linear". Seperti mendengar kaset, dari muka A lagu pertama hingga muka B lagu terakhir. Ilmu akan masuk ke otak secara berterusan dan tertib.

Cara ini memang sesuai dengan tabiat semula jadi manusia. Namun ia juga menimbulkan satu masalah: sukar dicari balik. Apabila anda ingin mencari kembali bahagian tertentu, anda mungkin terpaksa mencari secara kronologi sekali lagi.

Oleh itu, saya lebih gemar kaedah lain — "input berasaskan nod".

Apa itu input berasaskan nod?

Ringkasnya, jangan anggap ilmu daripada sebuah buku sebagai satu garis panjang yang berterusan, tetapi sebagai rangkaian tak terhingga nod ilmu. Tugas saya bukan mengingat keseluruhan rangkaian itu, tetapi mengenal pasti nod bernilai semasa membaca. Kemudian tandakan dan simpan nod tersebut ke dalam "otak kedua" saya.

Kerana yang benar-benar penting bukan apa yang telah anda baca, tetapi apa yang boleh anda bangkitkan semula.

Rasanya seperti berjalan di dalam hutan. Setiap kali jumpa pokok menarik, keluarkan alat penentuan GPS, catat koordinat tepat, ambil gambar ciri utama, tambah sedikit refleksi peribadi. Simpan "pakej data" ini ke dalam sistem peta peribadi. Dari saat itu, pokok tersebut menjadi satu nod pada peta ilmu yang boleh diakses bila-bila masa.

Pada masa depan, apabila ilmu ini diperlukan — seperti menulis artikel atau membuat keputusan — ia boleh dipanggil dan digabungkan dengan pantas.

Contohnya, dalam penerbangan ke Amerika Syarikat kali ini, saya membaca beberapa buah buku.

Antaranya, pandangan-pandangan tentang AI memberi saya banyak ilham.

Begitu pun, bagaimana caranya menandakan nod-nod ini? Jika berhenti untuk mencatat menggunakan telefon atau komputer, aliran fokus membaca akan terganggu. Maka, saya capai kad kecil di belakang telefon, tekan dan tahan sebentar. Ia bergetar perlahan — umpan balik sentuhan yang mengesahkan "saya dah mula merekod". Sambil terus membaca, saya berkata kepada kad itu: "Buku ini menyebut pandangan menarik mengenai halangan teknologi dan penyebarannya. Begini katanya..." Tekan dan tahan sekali lagi, getaran kedua bermaksud "baik, telah disimpan". Dengan ini, tindakan "menandakan nod" selesai dilakukan tanpa gangguan besar terhadap proses pemikiran.

Kad kecil ini ialah Kad Rakaman DingTalk A1 yang kami bawa. Kerana sangat nipis dan dilekatkan magnetik di belakang telefon, penggunaannya hampir tidak dirasai. Selain itu, antaramuka Type-C juga menjimatkan satu kabel pengecasan.

Apabila mendarat, buka aplikasi DingTalk di telefon. Rakaman suara sepanjang penerbangan sudah diselaraskan secara automatik dan ditukar ke teks, tersusun rapi dalam kategori "Nota Buku". Panjang setiap rekod juga membantu saya menilai tahap kompleksitas maklumat dengan cepat.

Seterusnya, saya menulis petua tersuai (prompt) agar AI bertindak sebagai "pembantu membaca buku", membantu saya menyusun nota struktur yang mengandungi "tajuk buku, pandangan utama, pemikiran saya, konsep berkaitan".

Proses inilah yang dinamakan "input berasaskan nod" secara lengkap.

Saya hanya perlu fokus mengenal pasti "pokok mana patut ditanda". Tindakan "penentuan lokasi, pengambilan gambar, penyimpanan ke peta" diserahkan kepada alat.

Namun begitu, buku tetap merupakan ilmu yang tersusun dan statik. Apabila sampai ke pameran CES, barulah kita berdepan dengan cabaran sebenar — serpihan maklumat yang bergelora.

Jadi, apa yang harus dibuat?

02 Kaedah Dwi-Bentuk Digital

Pameran CES adalah medan arus maklumat yang sangat besar.

Ia sebesar mana? Gabungan beberapa dewan pameran bersamaan lebih 30 padang bola. Keras bagaimana? Anda hampir perlu menjerit untuk berkomunikasi jika tiada pembesar suara. Ketumpatan maklumatnya? Setiap beberapa langkah, tiga atau empat produk baharu dan konsep baharu muncul di hadapan mata.

Dalam persekitaran sebegini, otak kita akan aktifkan mekanisme perlindungan kendiri. Anda secara automatik menapis maklumat yang dianggap kurang penting, hanya mengingati fragmen paling mencolok dan baru. Dalam psikologi, ini dikenali sebagai "kesan parti koktel".

Tetapi bagi pemerhatian perniagaan, perlindungan kendiri sedemikian boleh menjadi maut.

Kerana banyak butiran sebenarnya berharga sering tersembunyi dalam "bising latar" yang anda saring itu.

Lalu, apa yang harus dibuat?

Kekuatan mental tidak mampu menahan arus maklumat. Memaksa otak supaya ingat segala-galanya juga tidak realistik.

Maka, saya menggunakan "kaedah dwi-bentuk digital".

Apa itu kaedah dwi-bentuk digital?

Perkataan ini datang dari industri. Ia bermaksud mencipta satu salinan maya 1:1 yang boleh diselaraskan dan dilacak semula bagi entiti dunia fizikal. Diterapkan dalam pemprosesan maklumat, maksudnya jangan cuba guna otak anda untuk "mengingat semua", tetapi guna alat luaran untuk mencipta "salinan digital" yang boleh dirujuk semula bila-bila masa bagi seluruh proses input anda.

Otak anda adalah pemproses pusat berprestasi tinggi. Keupayaan utamanya ialah berfikir, menganalisis, menghubung dan mencipta. Alat luaran pula ibarat cakera keras luaran — keupayaan utamanya menyimpan data secara setia.

Di tapak pameran CES, tugas utama otak ialah pemerhatian fokus, interaksi mendalam, dan pemikiran sensitif. Jika anda paksa otak melakukan tanggungjawab "menyimpan data" juga, prestasinya akan merosot teruk. Anda akan dapati diri terlepas tiga perkara penting selepas ini hanya kerana terlalu fokus mencatat perkara sebelumnya.

Oleh itu, apabila masuk ke pameran CES, saya keluarkan Kad Rakaman DingTalk A1 dari telefon, hidupkan, dan letakkan di dalam poket baju kemeja.

Kemudian saya abaikan sahaja. Biar ia melakukan tugasnya. Sejak itu, ia akan bertindak seperti span data, menggunakan enam mikrofon dan tempoh hayat bateri 45 jam untuk merekod semua bunyi di sekeliling secara senyap — termasuk penerangan saya, soalan usahawan, dan perbualan dengan pameran.

Saya pula fokus pada tugas saya. Kerana saya tahu segalanya akan direkod. Justeru, saya boleh lebih fokus.

Akhirnya, ia menghasilkan satu rakaman penuh yang saya namakan "CES: Rekod Lawatan dan Penerangan Pameran Teknologi". Transkrip puluhan ribu perkataan ini, yang ditulis semula oleh AI dengan penanda masa dan pengenalpastian pembicara, menjadi "dwi-bentuk digital" lawatan saya ke CES, juga sumber fakta utama untuk pemikiran dan output seterusnya. Ia kemudiannya menjadi salah satu bahan mentah untuk artikel [hari itu](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjM5MjQ4MQ==&mid=2651780487&idx=1&sn=e082c6571c8aaf3dead98d6fe3367c89&scene=21#wechat_redirect).

Sebagai contoh, petikan berikut datang terus daripada rakaman ini.

Di tapak pameran, saya nampak sebuah syarikat yang membuat "pengesanan keganasan". Kamera mereka tidak mengenal siapa anda, tidak mengenal senyuman anda, tetapi hanya mengesan tingkah laku ganas. Sekiranya seseorang mengeluarkan pisau atau mengepal tinju, sistem akan mengesan tingkah laku ganas tersebut, dan dalam situasi kritikal, boleh terus membuat panggilan kecemasan. Produk ini mungkin tidak berguna di jalan raya China, tetapi di kawasan-kawasan dengan keselamatan rendah, ia menjadi keperluan asas untuk menyelamatkan nyawa.

Ya. Hari ini, ramai orang sedang bersaing hebat dalam bidang AI.

Tetapi hakikatnya, tanpa data proses berkualiti tinggi, otak bijak mahupun AI terpintar tetap hanya dapat mengulangi pemikiran peringkat rendah.

Merekod dahulu, baru berfikir — mungkin itulah kemahiran asas zaman ini.

Penciptaan salinan digital menyelesaikan masalah penyimpanan maklumat. Tetapi di pameran antarabangsa seperti CES, wujud satu masalah lagi yang lebih biasa.

Iaitu, halangan bahasa.

03 Komunikasi Fideliti Tinggi

Di CES, peluang untuk berinteraksi dengan usahawan dan pakar teknologi dari seluruh dunia adalah peluang pembelajaran yang jarang didapati.

Tetapi komunikasi sedemikian sukar dijamin "ketepatannya".

Dalam perbualan harian, cukup sekadar maksud difahami. Namun dalam perbincangan profesional, kita menuntut ketepatan 100%. Terutama apabila membincangkan butiran teknikal atau model perniagaan. Kerana 99% pemahaman mungkin menyebabkan salah tafsir besar akibat hanya 1% kekeliruan.

Di tapak pameran CES kali ini, kami menghadapi situasi sedemikian.

Di salah satu gerai, kami bertemu seorang pakar Google Waymo dan berbincang mengenai pendekatan teknikal pemandu sendiri. Walaupun saya rasa kemahiran Bahasa Inggeris saya tidak buruk, tetapi dalam dialog padat dan pakar sedemikian, saya perlu pastikan apabila mendengar istilah seperti "ketumpatan awan titik LIDAR", "algoritma end-to-end penyelesaian visual tulen", "situasi ekstrem", maklumat yang saya terima adalah 100% tanpa kehilangan.

Maka, saya keluarkan telefon, buka DingTalk, dan aktifkan fungsi "terjemahan bersemuka".

Kemudian, saya letakkan telefon rata di antara kami berdua. Skrin telefon terbahagi dua. Separuh menghadap saya memaparkan teks Cina, separuh menghadap dia memaparkan teks Inggeris. Teks juga dipusing automatik 180 darjah agar mudah dibaca olehnya. Dengan ini, kami tidak perlu susah payah menghulur telefon secara berulang.

Saya katakan ayat Cina, dia terus nampak terjemahan Inggeris yang tepat. Sebaliknya, dia katakan dalam Inggeris, saya lihat terjemahan Cina yang lancar.

Kemudian, kami boleh fokus pada komunikasi. Keseluruhan perbualan dwi-bahasa ini juga direkod sepenuhnya oleh Kad Rakaman DingTalk A1 di poket saya, menghasilkan risalah mesyuarat dwi-bahasa. Risalah ini kemudiannya menjadi sebahagian daripada repositori ilmu "Wen Dao Global", digunakan untuk output pada masa hadapan.

Jadi, lihatlah.

Kewujudan teknologi bukan untuk membuat anda terasa kuasanya, tetapi untuk membuat anda tidak terasa kuasanya langsung.

Baiklah. Kini, semua maklumat sepanjang hari telah disimpan "dengan fideliti tinggi" ke dalam gudang data. Tetapi gudang ini terlalu besar dan huru-hara.

Sebagai contoh, malam itu kembali ke hotel, saya langsung tidak ingat siapa yang berkata sesuatu perbualan penting itu, dalam konteks apa, dan bila.

Apa yang harus dibuat?

04 Carian Berasaskan Perbualan

Dahulu kala, kita menggunakan tulisan untuk merekod pemikiran dan pengalaman, menentang kelupaan. Pemprosesan maklumat "berbentuk nota" ini adalah asas tamadun manusia.

Kemudian, kita alihkan nota ke komputer dan memiliki keupayaan carian yang kuat. Secara teori, selagi anda ingat kata kunci, pemprosesan maklumat "berdigit" ini boleh membantu anda mencari semula apa sahaja yang pernah dicatat.

Tetapi kini, satu bentuk pemprosesan maklumat "berbentuk perbualan" juga sedang tiba.

Apa itu pemprosesan maklumat berbentuk perbualan?

Pencarian berdasarkan kata kunci ibarat mencari buku di perpustakaan besar menggunakan kad indeks. Anda perlu tahu tajuk, nama penulis, atau nombor klasifikasi. Jika anda hanya samar-samar ingat "kelihatan seperti buku kulit biru tentang lengan robot, kelihatannya semalam petang", maka maaf, kad indeks mungkin tidak dapat membantu.

Tetapi carian berbentuk perbualan ibarat anda pergi terus ke pustakawan dan berkata, "Saya ingin cari buku tentang fleksibiliti lengan robot, kulitnya kelihatan biru." Pustakawan akan menggunakan kebijaksanaan dan pemahamannya terhadap koleksi perpustakaan untuk membantu anda menemui buku itu dengan pantas.

Maka, untuk menggunakan maklumat secara fleksibel, anda perlu memiliki repositori ilmu yang boleh "memahami bahasa manusia".

Sebagai contoh, malam itu di hotel, saya samar-samar ingat ada perbincangan tentang "tangan cekap robot" petang tadi semasa melawat zon robot. Saya ingin gunakan perbincangan ini dalam artikel.

Maka, saya buka DingTalk dan ajukan soalan kepada AI melalui kotak perbualan: "Siapa yang menyebut pandangan tentang tangan cekap robot tadi?"

Dalam beberapa saat, AI memberi jawapan. Ia pantas menjejaki perbincangan itu dalam dokumen "CES: Rekod Lawatan dan Penerangan Pameran Teknologi", serta merumuskan isi utama: "Tangan cekap robot adalah bidang penting penyelidikan, cabarannya terletak pada fleksibiliti tinggi dan deria tekanan yang mencukupi..." Malah, saya boleh terus bertanya, "Apa konteks perbincangan itu?" AI akan menjawab berdasarkan konteks sekeliling.

Inilah pemprosesan maklumat "berbentuk perbualan".

Ia menuntut alat menyesuaikan diri dengan tabiat manusia, bukan sebaliknya manusia menyesuaikan diri dengan ketepatan alat.

Oleh itu, saya juga menggunakan kaedah ini untuk menangani idea tercetus.

Sebagai contoh, suatu malam, saya hampir nak tidur. Tiba-tiba, satu idea melintas. Ramai syarikat kecil AI yang ditemui hari ini seolah-olah sangat sesuai dengan kerangka "deria - keputusan - tindakan".

Tetapi saya langsung tidak mahu menyalakan lampu dan mencatat menggunakan telefon. Sudah tua dan kurang tidur. Satu siri operasi begini mungkin membuat saya tidak dapat tidur.

Maka, saya capai butang pada Kad Rakaman DingTalk A1 di belakang telefon. "Vrrr", saya tahu ia dah mula merekod. Sambil mata masih tertutup, saya berkata: "Syarikat AI kecil, deria, keputusan, tindakan." Kemudian saya terus tidur.

Esoknya, idea itu sudah muncul sebagai nota suara dalam kumpulan "Ilham" saya.

Baiklah. Membaca, merekod, menyusun, mencari... Semua persediaan ini bertujuan akhirnya — output.

Lalu, bagaimana menukar semua ilmu ini menjadi artikel yang logik dan jelas?

05 Penulisan Rangka Sokongan

Saya rasa, hampir semua pekerja kreatif pernah mengalami situasi "menghadapi dokumen kosong, tidak tahu mahu bermula dari mana". Mungkin kerana tiada idea. Atau mungkin kerana terlalu banyak fikiran, tidak tahu mana satu mahu dimulakan.

Dan AI sangat berkesan untuk menyelesaikan jenis yang kedua.

Mengapa begitu?

Kerana banyak orang sebenarnya menggunakan kaedah "penulisan rangka sokongan".

Ibarat membina rumah. Di kepala anda ada beribu-ribu idea, kes, data. Ini semua umpama batu bata berselerak di tapak pembinaan. Tetapi akhirnya, anda perlu hasilkan sebuah rumah kukuh dan cantik. Daripada batu bata ke rumah, kerja paling meletihkan ialah membina rangka sokongan — iaitu kerangka tulisan dan struktur logik artikel.

Dahulu, rangka sokongan ini perlu dibina batang demi batang. Semua batu bata ini perlu diatur dan disusun semula di dalam kepala. Mana perlu diletakkan di depan, mana di belakang, semua perlu dipertimbangkan.

Tetapi kini, kerja kasar ini boleh sebahagiannya diserahkan kepada AI.

Tentu saja, AI tidak akan dan tidak boleh menggantikan saya sebagai arkitek utama rumah. Jiwa rumah — pandangan unik, wawasan mendalam, emosi menyentuh, naratif kreatif — semuanya datang daripada saya. Tetapi AI tetap boleh membantu banyak.

Sebagai contoh, sebelum menulis, saya boleh menyerahkan semua "dwi-bentuk digital" ini kepada AI. Melalui DingTalk, saya beri arahan: bukan sekadar "ringkaskan", tetapi "sila berperanan sebagai seorang analis perniagaan berpengalaman, analisis secara menyeluruh rakaman CES hari ini, kemudian ekstrak 20 wawasan paling penting, susun mengikut struktur trend teknologi - aplikasi perniagaan - pemikiran masa depan, dan hasilkan satu kerangka artikel terperinci. Di bawah setiap wawasan, senaraikan 2-3 kes atau data sokongan".

Dengan cepat, AI akan menghantar satu rangka sokongan. Kerangka ini mungkin masih kasar, ada pandangan yang perlu diperbetulkan. Tetapi ia membantu saya mengatasi masalah "daripada 0 ke 1".

Kemudian, saya boleh terus memperbaiki dan mengoptimumkan kerangka ini sehingga puas hati, sebelum mengisi hujah, mempolish ayat indah, dan menyuntik emosi...

Ya.

AI tidak boleh menggantikan pemikiran saya.

Tetapi ia boleh memendekkan jarak antara "pemikiran" dan "ungkapan" secara besar.

Dan saya boleh menumpukan lebih banyak tenaga kepada "penciptaan", bukan "pengurusan".

Perkataan Terakhir

Daripada input berasaskan nod, kaedah dwi-bentuk digital, komunikasi fideliti tinggi, carian berbentuk perbualan, hingga penulisan rangka sokongan.

Inilah metodologi kerja saya dalam perjalanan "Wen Dao Global".

Atau, anda boleh anggap ini sebagai satu set kaedah pembelajaran efisien.

Intinya ialah membebaskan otak daripada kerja berat "mengingat" dan "mengurus", supaya ia boleh fokus kepada "berfikir" dan "mencipta" yang benar-benar bermakna.

Dan Kad Rakaman DingTalk A1 adalah "entiti fizikal" yang membawa metodologi kerja saya sepanjang perjalanan ini. Oleh itu, hari ini saya kongsikannya sebagai satu kes, dengan harapan memberi sedikit ilham kepada anda.

Memandang Kad Rakaman DingTalk A1 di tangan, mengenangkan suasana di tapak pameran CES, saya seolah-olah faham mengapa ramai berkata 2026 berkemungkinan besar menjadi tahun kegemilangan perkakasan AI.

Kerana keupayaan model besar AI ibarat elektrik dalam grid. Ia wujud di mana-mana, berpotensi tanpa had. Tetapi anda perlukan pelbagai "peranti elektrik" untuk benar-benar menggunakannya.

Perkakasan AI adalah sejenis peranti yang membawa keupayaan AI ke sisi kita.

Maka, di CES, cermin mata AI dengan terjemahan segera, cincin pintar untuk pemantauan kesihatan tepat, rakan AI yang belajar tabiat haiwan peliharaan — semua ini bukan lagi konsep jauh. Sensor, cip, bateri — teknologi asas ini terus matang. Tema CES tahun ini bukan lagi AI sebagai perisian, tetapi AI sebagai entiti fizikal.

Dan perkakasan AI seperti Kad Rakaman DingTalk A1 adalah antara ombak kecil dalam arus besar ini. Ia bukan sahaja satu produk, tetapi juga satu tren — AI yang kini sedang membentuk badan dan tangan, masuk betul-betul ke dalam kehidupan kita.

Pada masa depan, perkakasan AI ini akan membantu profesional dalam setiap bidang terbebas daripada kerja berulang, untuk menyelesaikan tugas yang lebih kreatif.

Tetapi, had alat akhirnya ditentukan oleh imaginasi penggunanya.

Imaginasi saya terhad. Maka, kami memohon kepada DingTalk untuk mendapatkan 5 unit baharu Kad Rakaman DingTalk A1. Kerana saya benar-benar ingin tahu, jika anda yang menggunakannya, dalam skenario macam apa, dan menyelesaikan masalah macam apa? Sila kongsikan di ruangan komen. Kami juga mengalu-alukan interaksi anda melalui like, kongsi, dan tonton.

Sehingga 6 petang 19 Januari, kami akan memilih 5 rakan dengan jumlah suka tertinggi dalam komen "skenario dan masalah yang diselesaikan", dan hadiahkan 5 unit Kad Rakaman DingTalk A1 ini.

Baiklah, rakan saya.

Tahun baharu telah bermula.

Semoga tahun ini anda terus belajar secara efisien dan berkembang dengan tenaga tinggi.

Maju terus.

Pandangan / Liu Run Penulis / Er Man Editor / Ge Ping Susun Atur / Huang Jing

We dedicated to serving clients with professional DingTalk solutions. If you'd like to learn more about DingTalk platform applications, feel free to contact our online customer service or email at This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.. With a skilled development and operations team and extensive market experience, we’re ready to deliver expert DingTalk services and solutions tailored to your needs!