我始終相信,步履不停,便是得救之法。
所以,2026一開年,我就和“問道全球”小組的企業家們一起,馬不停蹄地趕往了美國西海岸。
為什么要來美國西海岸?
因為,很多人都在說,2026年,很可能會是AI硬件的大年。
所以我們此行,除了參訪暴雪娛樂、SHEIN、京東、TikTok、亞馬遜、微軟等等企業之外,還有一個重要的目的。那就是,親眼看看以“定義AI的物理邊界”為主題的,2026CES國際消費電子展。
同時,我們也把所見所聞、所思所想,整理成了文章,與你分享。
就像,之前每一站“問道全球”那樣。
很多人留言說,挺好。可以通過這些文章,看看外面的世界。但也有人好奇,怎么做到的?這么多的信息,怎么記住的?又要參訪,又要梳理信息,還要提煉,甚至整理文字,哪來這么多時間?
當然不能光靠腦力和記憶力。還要靠方法和工具。
這樣吧。今天,我就斗膽與你分享我個人的一套方法論。以及這次,我和同行的企業家們帶上的,一位特殊的朋友:釘釘A1錄音卡。它是一張聽記卡、翻譯卡,也是一位隨身的AI小助理。
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從哪里開始呢?
就從出行經常需要的“飛行”,開始說起吧。
01
節點式輸入
因為高強度的出差,每年,我都會有大量的時間,是在飛機上度過的。而“問道全球”的路上,飛行的時間就更加漫長了。
所以,除了必要的休息之外,這些時間,通常會被我用在閱讀上。在萬米高空,沒了微信和電話,正好可以啃一啃那些需要專注思考的書。
但是,怎么啃?
很多人的閱讀方式,是一種“線性閱讀”。就像聽一盤磁帶,從A面第一首,聽到B面最后一首。知識,會按順序進入大腦。
這種方式,很符合最自然的習慣。但是,也會帶來一個問題。那就是,難以檢索。當你想要找出其中的某一部分知識,你可能又得按順序去找。
所以,我更喜歡的,是另一種“節點式輸入”的方式。
什么是“節點式輸入”?
簡單來說就是,不再把整本書的知識,看成是一條連續的線,而是看成一張由無數個知識節點組成的網。我要做的,不是記住一整張網,而是在閱讀的時候,識別出那些有價值的節點。然后,打上標記,存入我的“另一個大腦”。
因為真正重要的,不是你讀過什么,而是你能喚醒什么。
這種感覺,就像走進森林。每遇到一棵有趣的樹,就立刻掏出一個GPS定位器,記錄下精確坐標,拍下核心特征,甚至附上一點感悟。然后,就把這個“數據包”存入個人地圖系統。從此,這棵樹,就變成了知識地圖上,一個可以隨時傳送的節點。
未來,需要使用這些知識的時候,比如寫文章,比如做決策,就可以隨時調取,快速組合。
比如這次,在飛往美國的航班上,我就讀了一些書。
其中,一些關于AI的觀點,就給了我不少的啟發。
那么,怎么給這些觀點,打上節點呢?停下來,用手機或電腦做記錄,那沉浸的閱讀心流就斷了。于是,我把手伸向手機背面的小卡片,長按一下。它會輕微震動。這是一個確認“我開始聽了”的觸覺反饋。然后,我繼續看書,順便對它說,“這本書里,提到了一個關于技術遏制和擴散的觀點,很有意思。是這么說的……”。再次長按,震動,相當于告訴我“好的,已保存”。這樣,“打上節點”的動作,就在盡量不打擾思考的狀態下完成了。
這個小卡片,就是我們這次帶上的,釘釘A1錄音卡。因為很薄,靠著磁吸貼在手機背面,所以“無感”。Type-C的接口,也可以讓我少帶一根充電線。
落地之后,打開手機上的釘釘。飛行途中的語音備忘錄,已經自動同步進來,并轉成了文字,安靜地躺在“讀書筆記”這個分類里。每一條記錄的時長,也能讓我快速判斷記錄的復雜程度。
然后,我還寫了一段自定義的提示詞,讓AI來扮演一個“讀書助理”的角色,幫我整理出包含“書名、核心觀點、我的思考、關聯概念”的結構化筆記。
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這個過程,就是一次完整的“節點式輸入”。
我只負責識別“哪棵樹值得標記”。“定位、拍照、存入地圖”的動作,都交給工具。
當然。書本,畢竟是結構化過的,“不會動”的知識。踏進了CES展館,那些排山倒海的信息碎片,才是真正的挑戰。
怎么辦?
02
數字孿生法
CES展館,是一個巨大的信息洪流場。
它大到,幾個展館加起來,相當于30多個足球場。吵到,身邊如果沒有擴音器,你幾乎要靠吼來交流。信息密度高到,每走幾步,就有三四個全新的產品、全新的概念進入你的視野。
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在這樣的環境里,我們的大腦,會啟動一種自我保護機制。你會下意識地,過濾掉你認為不重要的信息,只記住那些最刺激、最新奇的片段。在心理學上,這叫“雞尾酒會效應”。
但是,對于商業觀察來說,這種自我保護,是致命的。
因為很多真正有價值的細節,往往就藏在那些被你過濾掉的“背景噪音”里。
那怎么辦?
意志力,是對抗不了信息洪流的。強迫自己過耳不忘,也不現實。
所以,我用了一種“數字孿生法”。
什么是“數字孿生法”?
這個詞,來自工業界。它指的是,為物理世界的一個實體,在數字世界中創建一個1:1的,可以同步、追溯的副本。把它用在信息處理上就是,不要試圖用你的大腦,去“記住”一切,而是要用一個外部工具,為你的整個輸入過程,創建一個可以隨時回溯的“數字副本”。
你的大腦,是一臺性能超強的中央處理器。它最擅長的,是思考、分析、連接、創造。而外部工具,是一塊外置固態硬盤。它最擅長的,是忠實地儲存數據。
在CES現場,大腦的核心任務,是專注地觀察,沉浸地交流,敏銳地思考。如果你再強迫它同時承擔“儲存數據”的任務,那它的性能就會急劇下降。你會發現,自己為了記下當下的這一句話,錯過了接下來可能更加重要的三句話。
所以,進入CES展館,我就把釘釘A1錄音卡,從手機上取下來,開機,放進襯衫口袋。
然后,我就不管它了。它干它的。接下來的時間里,它會像一塊數據海綿,利用它的6個麥克風,和45小時的續航,默默地記錄著周圍所有的聲音信息。比如我的講解,比如企業家們的提問,比如和展商們的交流。
而我就干我的。因為我知道,一切都會被記錄下來。所以,我反而能更加專注。
最終,它形成了一份,被我命名為《CES:科技展會參訪記錄與講解》的完整錄音。這份由AI自動轉寫的,帶著時間戳和發言人標記的,數萬字的文稿,就是我參觀CES的“數字副本”,也是我進行下一步思考和輸出的“事實來源”。后來,它也成了前天的原始素材之一。
比如,文章中的這么一段話,就來自這份錄音。
在現場,我看到了一家做“暴力偵測”的公司。 他們的攝像頭不識別你是誰,也不識別你笑沒笑,它只識別:是不是有暴力行為。只要有人掏出刀,或者揮起拳頭,系統就會檢測到暴力行為,如果情況危急,還能直接報警。這東西,在中國的大街上沒什么用。但在某些治安不好的地區,這就是保命的剛需。
是的。今天,很多人都在卷AI。
但其實,沒有高質量的過程數據,再聰明的大腦和AI,也只能進行低水平的重復思考。
先記錄,再思考,可能才是這個時代的基本功。
創建數字副本,解決了信息儲存的問題。但是,在CES這樣的國際展會,還有一個更加常見的問題。
那就是,語言不通。
怎么辦?
03
高保真溝通
在CES,可以和來自世界各地的創業者、技術專家交流。這是難得的學習機會。
但是,這種交流,很難保證“保真度”。
日常交流,意思到了就行。但在專業交流里,我們追求的,是100%的精確。尤其,是在討論技術細節、商業模式的時候。因為,99%的理解,可能就因為那1%的偏差,導致了巨大的誤判。
這次在CES現場,我們就遇到了這種情況。
在一個展臺,我們遇到了一位Google Waymo的專家,和他聊起了自動駕駛的技術路線。雖然,我恬不知恥地覺得自己在英語交流上沒有障礙。但是,在這種高密度、高專業度的對話中,我必須確保,當聽到“激光雷達的點云密度”、“純視覺方案的端到端算法”、“極端場景”這些術語的時候,我接收的信息,是100%無損的。
于是,我掏出了手機,打開釘釘,啟用了一個“面對面翻譯”的功能。
然后,我把手機放平在我們兩人之間。手機屏幕,會一分為二。朝我的那一半,會顯示中文。朝他的那一半,會顯示英文。同時,文字也會自動翻轉180度,方便他閱讀。這樣,我們就不用尷尬地遞來遞去了。
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我說一句中文,他立刻就能看到精準的英文翻譯。反過來,他說英文,我也能看到流暢的中文翻譯。
接著,我們就可以專注于交流。而整個雙語對話的過程,也會被我口袋里的釘釘A1錄音卡完整地記錄下來,形成一份中英文對照的會議紀要。這份會議紀要,也會成為“問道全球”知識庫中的一部分,用在未來可能的輸出中。
所以,你看。
技術的存在,不是為了讓你感受它的強大,而是為了讓你感受不到它的強大。
好了。現在,一整天的信息,都“高保真”地存入了數據倉庫。但是,這個倉庫,太大太亂了。
比如,晚上回到酒店,白天有一段關鍵的對話,我死活想不起來是誰在什么語境下說的了。
怎么辦?
04
對話式檢索
很久很久以前,我們用文字,來記錄思考和見聞,對抗遺忘。這種“筆記化”的信息處理,是人類文明的基石。
后來,我們把筆記,搬進了電腦,并擁有了強大的搜索能力。理論上,只要你記得住關鍵詞,那這種“數字化”的信息處理,可以讓你找到任何你記錄過的信息。
但現在,一種“對話式”的信息處理,也在到來。
什么是“對話式”的信息處理?
關鍵詞搜索,就像是按照索引卡,在巨大的圖書館里尋找書籍。你得知道書名,作者,或者分類號。如果,你只模模糊糊地記得“昨天下午好像看到一本封面是藍色的,關于機器人手臂的書”,那對不起,索引卡可能幫不了你。
而對話式檢索,就像你直接去找圖書管理員說,“我想找一本關于機器人手臂靈活性的書,封面好像是藍色的”。然后,管理員會憑借他的智慧和對圖書館的理解,幫你快速地找到那本書。
所以,想要靈活調用,先得有一個能聽懂人話的知識庫。
比如,晚上在酒店,我隱約記得,下午在逛一個機器人展區的時候,有一段關于“機器人靈巧手”的討論。我想把這段討論,用在文章里。
于是,我就在釘釘上,通過對話框向AI提問,“今天,是誰提到了關于機器人靈巧手的觀點來著”。
幾秒鐘之后,AI給出了答案。它幫我在《CES:科技展會參訪記錄與講解》里快速地定位到了這段討論。同時,幫我總結了核心內容。“機器人靈巧手是重要的攻關領域,其核心難點在于足夠多的靈活度和壓力傳感……”。甚至,我還可以繼續追問,“當時的討論背景是什么”。它會結合上下文,繼續給我回答。
這就是“對話式”的信息處理。
它在要求工具適應人類的習慣,而不是要求人類做到工具的精確。
所以,我也用這種方式,來處理一閃而過的靈感。
比如,有天夜里,我正準備要睡覺。突然,一個念頭閃過。今天見到的不少AI小公司,似乎都很吻合“感知-決策-行動”這個框架。
但是,我實在不想開燈,再拿手機記錄了。本來就年老缺覺了。一套操作下來,可能就睡不著了。
于是,我伸手去摸手機背面釘釘A1錄音卡的按鈕。“嗡”的一下,我知道,它開始聽了。我閉著眼,說“AI小公司,感知,決策,行動”。然后接著睡覺。
第二天,這個念頭,早就作為語音筆記,出現在了我的“靈感”分組里。
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好了。閱讀,記錄,整理,檢索…… 一切的準備,都是為了最后的輸出。
那么,這些知識,最終要怎么變成邏輯清晰的文章?
05
腳手架寫作法
我想,幾乎所有文字工作者,都遇到過“面對空白文檔,不知如何下筆”的情況。可能是因為無話可說。也可能是因為千頭萬緒,一時間不知道從何說起。
而AI,專治后一種原因。
為什么這么說?
因為很多人的寫作方法,本質上是一種“腳手架寫作法”。
就像蓋房子。你腦子里有無數的靈感、案例、數據。這些,都是散落在工地的磚塊。但你最終要交付的,是一棟結構堅固、裝修精美的房子。從磚塊到房子,這中間最耗費心力的工作,就是搭建腳手架,也就是寫文章的大綱和邏輯框架。
過去,這個腳手架,需要我們一塊鋼管一塊鋼管地焊。所有的磚塊,都在我們腦子里反復排列組合。哪塊放前面,哪塊放后面,都有講究。
但現在,這個體力活,可以部分地交給AI去做了。
當然。AI不會,也不能替代我成為房子的總設計師。房子的靈魂,比如那些獨特的觀點,深刻的洞察,動人的情感,巧妙的敘事,得靠我自己來完成。但是,AI依然可以幫上不小的忙。
比如,動筆之前,我可以把所有的“數字副本”,交給AI。然后,通過釘釘,發出指令。這個指令,不是“總結一下”,而是“請扮演一位資深的商業分析師,綜合分析今天這幾份關于CES的錄音,然后,為我提煉出20個最重要的洞察,并按照技術趨勢-商業應用-未來思考的結構,生成一份詳細的文章大綱。每個洞察下,請列出2-3個支撐的案例或數據點”。
很快,AI就會向我交付一份腳手架。這份大綱,也許還很粗糙。有些觀點,也需要修正。但是,它幫我緩解了“從0到1”的煩惱。
然后,我就可以在這個基礎上,不斷調整,不斷優化,直到形成一份滿意的大綱,再開始填充論據、打磨金句、注入情感……
是的。
AI,不能代替我的思考。
但是,它能極大地縮短從“思考”到“表達”之間的距離。
而我,就把更多的精力,用在“創造”上,而不是“整理”上。
最后的話
從節點式輸入,到數字孿生法、高保真溝通,再到對話式檢索、腳手架寫作法。
這就是我在“問道全球”路上的工作方法。
或者,你也可以把它當成是一套,高效學習的方法。
關鍵在于,要把大腦從繁重的“記憶”和“整理”工作中,解放出來,讓它專注于真正有價值的“思考”和“創造”。
而釘釘A1錄音卡,就是這趟行程中,承載我工作方法的那個“實體”。所以今天,我也把它作為一個案例,分享給了你,希望能給你一些啟發。
看著手中的釘釘A1錄音卡,回憶著CES的現場,我似乎也明白了,為什么很多人會說,2026很可能會是AI硬件的大年。
因為AI大模型的能力,就像電網里的電。它無處不在,潛力無窮。但你需要各種各樣的“電器”,才能真正使用它。
AI硬件,就是一種把AI能力帶到我們身邊的電器。
所以,在CES,實時翻譯的AI眼鏡,精準監測健康的智能戒指,學習寵物習慣的AI伙伴,都不再是遙遠的概念。傳感器,芯片,電池,這些基礎技術也在不斷成熟。今年,CES的主題,也不再是作為軟件的AI,而是作為物理實體的AI。
而像釘釘A1錄音卡這樣的AI硬件,就是其中的一朵浪花。它是一款產品,也是一種趨勢。一種,AI正在長出手腳,真正走進我們生活的,趨勢。
未來,這些AI硬件,也會幫助每個領域的專業人士,從重復性的勞動中解放出來,去完成更有創造性的事。
但是,工具的天花板,最終是由使用者的想象力決定的。
我一個人的想象力,非常有限。所以,我們向釘釘,爭取到了5臺全新的釘釘A1錄音卡。因為我真的很好奇,如果是你,會用它在什么樣的場景下,解決什么樣的問題?歡迎你在留言區,告訴我們。同時,也期待你通過點贊、轉發、在看等方式,和我們互動。
截至1月19日下午18:00,我們會在這些“在什么樣的場景下,解決什么樣的問題”里,找出留言點贊量最高的5位朋友,送出這5臺釘釘A1錄音卡。
好了,我的朋友。
新的一年,開始了。
希望在這一年里,你可以繼續高效學習,高能進化。
加油。
觀點/ 劉潤主筆/ 二蔓編輯/ 歌平版面/ 黃 靜
這是劉潤公眾號第2833篇原創文章。未經授權,禁止任何機構或個人抓取本文內容,用于訓練AI大模型等用途
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