为什么当今所有的科技几乎都离不开电子？

我们生活在一个几乎被电子技术包围的世界，从你早上用手机关掉闹钟的那一刻，到晚上通过平板追剧入睡，你接触到的一切智能设备，背后都有电子电路在默默工作。而这绝不仅仅是消费电子的范畴，几乎所有现代科技的发展，无一例外，都与电子技术密切相关。

电子是现代系统的“神经网络”

无论是火箭、手术机器人还是农业无人机，几乎所有复杂系统都需要“感知-处理-执行”的闭环，而这个闭环最关键的支撑就是电子系统。传感器把现实世界的物理量（如温度、压力、速度）转为电信号，交给处理单元（如MCU、FPGA、SoC）进行运算和决策，最后由驱动器或执行器产生相应的动作。整个过程离开电子，一步都走不通。

信息的核心，始终是“电”

当我们谈论“大数据”“人工智能”“云计算”这些听起来高大上的词时，其实它们的底层都是信号与信息的处理和传输。而人类目前最成熟、最高效的信息载体，依然是电。光纤可以传输远距离的信息，但它的发射端、接收端、调制解调过程，仍然是电子器件在发挥作用。我们之所以能实时视频会议、AI模型能秒出图，背后都是亿万个晶体管在纳秒之间进行高效地电子计算。

没有电子，就没有自动化

我们所谓的“自动”，其实是“电子自动”。工业自动化靠PLC，交通信号靠嵌入式控制，医疗设备靠高精度ADC和模拟前端。甚至一个咖啡机能根据你的选择调出不同口味，也少不了一个小小的MCU。

为什么不是别的？为什么偏偏是电子？

因为电子系统具有两个得天独厚的优势：速度和可集成性。电流以接近光速传播，电子芯片可以在几平方毫米的面积内集成数十亿个晶体管。这种规模和效率，是任何其他能量形式（比如液压、气动、机械）都难以比拟的。更重要的是，摩尔定律在几十年内持续推动电子技术的飞跃式进步，才造就了今天高度智能、紧凑且低成本的电子产品。

所以，学电子是为了搞清楚这个世界的“底层逻辑”

你不一定非要去做芯片或造电路板，但只要你关心技术、热爱创造，了解电子就是你进入一切科技领域的共同语言。无论是物联网、智能制造，还是未来的脑机接口、生物电子，电子系统的身影永远都在核心。

 

（一）人才发展的需求

这些年我在教育行业也算是通过身体力行，先后作为学生，教育者，工程师和创业者的多个角色的视角，形成了一些积累和沉淀，加上我从2022年Open AI内测阶段就已经开始接触生成式人工智能的体验，所以我想结合这些思考来聊一下，我们的教育如何与AI相结合，这也是我在参加一些教育研讨会时被问到过的最多的问题。

首先，我相信大部分人都认同，AI已经在方方面面都或多或少的渗入到我们的生活之中，而在众多行业里，我认为教育这块天然就具有和AI深度结合并发挥优势的属性，这是因为教育是以培养知识体系和思维认知为主，可塑性和创新新都非常强，而且容错率也比较高，因此相比于无人驾驶或者生物医药这些要求极为严苛的领域来说，生成式AI在教育领域是有非常大的想象空间的。

但事实上，当我和一些老师包括学生聊过以后，发现大家反而又会因为AI带来了许多新的问题。比如，学生干脆直接用AI去完成老师布置的作业和题目，然后老师为了检查这东西是不是拿AI做的，又要去找反AI工具去检查，然后就这么道高一尺魔高一丈的内耗，然后整过过程中，AI倒是没有闲着，吃进去一堆垃圾然后又倒出来一堆垃圾，导致学生的思考能力有没有提升不知道，但是老师和学生之间的博弈难度倒是提升了好几个档次。加上很多知识包括推理过程都可以由AI来完成，而且就论知识储备量来说，AI是远胜于人类的，于是很多老师教学的时候也没有信心，反而在教学上也产生了不少困惑。从学生的角度讲，由于AI在很多时候可以帮助他们快速获得答案，所以导致很多学生跳过了中间宝贵的思考环节而直接伸手要答案和结果。如果AI只是在这种出题做题模式下作为一种边角料辅助工具来使用的话，那么它不仅发挥不到应有的作用，而且很可能会适得其反，把学生原有的一点点思考过程也剥夺了，这其实就很可怕了。

（二）

之前说了这些，那AI在我们的基础教育阶段究竟应该发挥什么作用。比如说我看到市场上有不少做的很精致高大上的AI学习机，可以监督孩子学习，帮助辅导作业，划重点，归纳错题，写小作文，功能都很贴心，对于辅导娃做作业的家长来说真的是解决了很大的痛点，我估计对考试成绩应该也确实能起到帮助，所以从商业角度来说它肯定是一个有前景的产品。但是你稍微再想的远一点，如果这些事情AI都完全可以轻松做到，那么按照这个路径下培养出来的孩子他的独特价值在哪里？你要知道，现在国产最新的大模型deepseek可是开源免费的，就算之后收费，一个月最多也也就小几百块钱，那又有什么理由去聘用你的小孩呢？

所以你但凡用正常的逻辑思维，想的稍微远一点点，就可以得出一个再明确不过的结论：教育的重心一定不能是死记硬背的知识灌输，也不能是脱离实际的解题技巧，更不能是华而无实的文字撮合，因为这些东西在以半导体和数字化主体所构成的人工智能面前不堪一击，充其量就是喂进去的一个不起眼的数据而已。学生要培养的，不仅仅是在各种限定条件下按照既定思路和步骤去结题，更重要的是有能力在混乱和抱怨中发现需求，是有能力就某一现象提出更深层次问题，有能力把看似毫无头绪的复杂问题拆解成可执行简单模块，有能力根据对生活，社会，大自然的感知和理解形成的自己的独特视角，并通过准确的语言和表达共情力，将这些内容传达给有着同样热爱的群体。这些能力都是我们值得去学习和长期培养的，而且这些能力也是大模型AI不可能取代的。

但很遗憾，当前的教育体系作为工业化时代的杰出产物，这个庞大的机器已经运行了上百年，它的优势是在于可以快速批量的产出标准化的螺丝钉以适应工业发展的需求，但是当社会步入到了产能远大于需求的后工业化时代，这种模式注定就不再适合一部分人才的培养，所以目前很大程度上我们还是在拼记忆，拼做题，拼文字游戏，拼吃苦耐劳，拼标准化，最后再用一套统一的打分系统来给所有人进行一个公平合理的标签，完成教育的任务之后再一批批的输送到社会和企业，然后准备迎接现实的再一次教育。但这个时候，孩子由于已经脱离了学校的环境，会面临更多社会上的压力，很难再有一个长期集中且心无杂念的教育环境，加上过不久可能还要考虑找对象，结婚，生娃，中年危机，照顾老人等等，最后很可能就从一个意气风发的少年变成一个被生活磨平棱角的过来人。

（三）

我之前专门有一个视频聊过，根据现有的文化属性以及发展路径来看，短期内指望从国家层面对教育产生颠覆性的改革是不太现实的，而且即便是在美国加拿大这种老牌发达国家，他们的教育从大范围来说也是沿用着这种工业化时代的以教育者为中心的模式。但实际上，由于AI的普及，我们每个个体是完全可以被高倍率赋能的，前提就是有一个大体正确的方向来引导学生，让他们不仅仅是教育中的被动接受者，而是整过环节中最重要的中心点。学校应该想方设法引导学生去做一些有意义的项目，同学之间形成一个小团队，而AI工具则是这个团队里的一个类似大师兄或者辅导员的角色，也是他们的头号辅助工具。而在AI力所不能及的部分，比如图书资源，社交活动，高质量陪伴，目标培养，持续鼓励以及适当的指教，则借助老师，专业课程，系统化的教材和学校实验室设备等加以辅助。尽可能的让学生在教育阶段就真实的体会到如何发现问题，如何解决问题，以及如何展示并推销自己的成果。

而且我说的这些并不只是停留在理论层面，我们公司的一个很重要的业务板块就是做微创业项目，让我们的学员，尤其是青少年，可以在很早的时候就参与到产品的设想，定义，开发，团队合作，销售，文案，运输，售后等环节，而且不是纸上谈兵，是实实在在把东西卖出去的那种。因为当有人为他们的东西付费的时候，就是对他们价值认可的最好方式，所以这也会正向激励他们主动的进一步提升自己的知识和技能来实现更高的价值。

关于这块我这个视频就先不细说了，有兴趣可以私信询问。那么说到学校的部分，与其让孩子们花大量时间去卷一堆考完试就忘掉的东西，有条件的学校不如把一部分时间和资源整合起来，让他们组成一些团队，去找机会发现生活中的各种问题，然后去想解决方案，而且在这个过程中一定会有和课上知识有关的部分，带着这些问题去学习这些知识，并且最后做成一个解决方案，写一篇专题报道然后贴在学校走廊里，或者发在学校的社群里让大家互相点评。总之，创新的方法可以有很多，老师和学校最大的作用在于让学生燃起他们内心改变世界的那把火，这一点比学个三角函数重要得多。

 

 

（二）AI在普惠大众的同时也注定会带来马太效应

马太效应的典故是出自新约的马太福音，原文是“凡有的，还要加给他，叫他有馀；凡没有的，连他所有的也要夺去”。

 

因为最近基本上我已经被Deepseek各种刷屏了，而且很显然它做的也非常成功，在国内掀起了更大的一波大模型热度。实际上这个状态当时我在2022年底的时候就已经见识过了，正好也是国内疫情全面放开的时候。那时Open AI就已经有内测版了，后来正式上线后，不到两个月的时间，就先后超越了Fb, Instagram, youtube和tiktok，成为当时用户数量破亿最快的平台，而且还是一个非社交类的软件，所以这个速度绝对是史无前例的。然后从2023年开始，也很多人认为进入AI元年，就涌现了大量的独角兽公司，英伟达一跃成为全球市值最高的公司，美国和中国各大科技巨头纷纷入局，很多公司也是all-in AI，从融资的，到找金矿的，到卖铲子的，到卖课的，总之带动了一大片行业的增量发展。

我们先不提什么数据蒸馏，国家博弈，硬件算力，开源闭源这些东西，一方面是让子弹飞的更久一些，另一方面，这些东西其实对于社会上绝大部分普通人来说其实没什么影响，我们更应该关注的是作为普通人，如何能从中受益。

目前以open AI和国内deepseek，豆包，kimi这类生成式AI确实可以极大降低知识的获取程度。虽然我们绝大部分个体没有能力完成本地大模型的训练，但是使用已有的这些免费或者付费工具，不仅可以帮助我们取代很多重复性和低创新性的繁琐工作，甚至是一直相对专业的领域，比如推理分析，视频剪辑，文献搜索以及一些初级的编程代码工作也都可以由AI完成。所以对于很多人来说，一方面我们在享受着技术普及带来的便利，另一方面也难免陷入到一个根本层面的认知颠覆：那就是，人类是否还需要学习？或者说，学习所带来的边际收益会不会变成负的？

这几年我也算是经过了一些高质量的沉淀，身体力行以及深度思考，我可以很明确的告诉自己一个答案：不论AI发展到多么强大，人类一定是需要学习的。但学习的侧重点不再是灌输性的知识或者是文字撮合的技巧，更重要的是有能力就某一现象提出更深层次问题，有能力把看似毫无头绪的复杂问题拆解成可执行简单模块，有能力根据对生活，社会，大自然的感知和理解形成的自己的独特视角，并通过真挚的语言和表达共情力，将这些内容传达给有着同样热爱的群体。这些能力都是我们值得去学习的，而且这些能力也是由半导体材料构成的大模型AI不可能取代的。但很遗憾，当前的教育体系作为工业化时代的杰出产物，这个庞大的机器已经运行了上百年，还不可能快速的适应这种新的人才培养模式，所以目前很大程度上我们还是在拼记忆，拼做题，拼文字游戏，拼吃苦耐劳，拼标准化，最后再用一套统一的打分系统来给所有人进行一个公平合理的标签，完成教育的任务之后再一批批的输送到社会和企业，然后准备迎接现实的再一次教育。

对于以前来说，我们单独个体的教育成果基本和学校是深度绑定的，因为不论是教材，教室，老师这些重要的生产资料都是由学校提供的。所以，一个班里面有两类群体其实是最有可能从中获益的：一种是可以轻轻松松

 

AI更像是一个杠杆，对于学习能力强的人，AI是他们的工具，辅助成倍提升学习能力和价值产出，可以利用AI降本增效以及快速变现；而对于不具备学习能力的人，AI是他们的依靠，因为可以用最低的成本快速得到一个答案。有的时候这种方式确实很有效，但是长此以往，很容易变得对AI过度信任，丧失了大脑深度思考的能力，因为这个过程大部分都被AI 所替代了。久而久之就会发现，自己在各方面认知的巅峰就是AI的水平，但是不要忘了，虽然它可以抚慰或者无条件的服从，但同时这种也会带来一种假性的认知幻觉，甚至直接替代了他们的思考能力。所以，如果我发现自己对AI的依赖程度更多是方向性的而不是工具性的，那么也许要给自己提个醒，不要让它剥夺了我作为人类最重要的品质：思考与体验。

 

（一）

我这两天整理以前的旧书时翻到了一些以前课本和习题。我不知道现在是不是还这样，但以前的文科教育，不论是写作文或者是问答题，经常习惯使用那种模棱两可、含糊不清的词汇来填充篇幅，乍一看很有道理，实则禁不起深挖。诸如此类的有“某某起义或革命对当时社会产生了深远的影响，有着积极的历史用作”，还有什么“只要付出努力终将获得回报”这种鸡汤文。在相对早期的教育阶段，或者是一些非正式的语言场景，使用这些高度概括性的语句也没什么不妥，毕竟它至少可以通过给出一个大致方向来简化我们对复杂事物的理解，形成一个基本的价值观。但是如果我们想提升自己的思维方式，或者说让思想更加有深度，那么首先要避免的就是这种叙事和思考方式。就比如说，努力换取等额回报这个观念是源自于农业社会的，因为当时主要衡量回报的标准是粮食产量，而粮食产量和耕作投入基本上就是成正比的，所以这个思路基本没什么问题。但现在变量因素太多了，衡量努力和回报的标准也很多。就以我的这条视频为例，如果说把内容的长度作为努力的方向，而播放量作为回报的话，那么大概率我这条的播放量也是很低的，当然了这里唯一的变量就是你非要跟我杠，看完视频后还在评论区甩个留言，那么也许有增加播放量的机会。开个玩笑哈。这是因为大家看短视频往往都是通过碎片化的时间，平均来说，都不会在一个视频上停留过长的时间，而视频时间太长，则会导致完播率的数据下降，那么从这个维度来说，努力和回报并不一定呈线性关系，甚至方向错误的话，越努力越糟糕，凡是开过车的朋友都知道这话什么意思。总之吧，我们的文科教育中其实存在着大量这种听上去似乎有道理的范式化的观点，偶尔拿出来侃个大山或者鼓励一下心态是没问题的，但是不要把这些内容上升到深度思考层面，否则我们大脑的思考能力可能连国产大模型的免费版都不如。我也得适当控制控制视频长度了，所以就先聊到这里。

（二）

不要把它不过也许有点用，但是我们头脑里要很清楚什么是。

以前我学习语文时，老师也是经常把那种华丽辞藻或者是小清新文笔的作品拿来作为典范给班里读，不时来一个金句或者名人名言之类的，引得大家各种拍手叫好。但实际上，我觉得这种内容往往是通过华丽的语言弥补思想上的空白而已。首先，我不是说华丽的语言没有用，优美的文字和语言永远可以放大表达的美感和氛围，在很多实时交流的场合下是非常加分的。但这些本质上属于工具，就像是衣服和化妆品，它们可以帮助你变美，但是不可能塑造出一个有内容的灵魂。

写作的核心是表达，表达的目的是传递精准的信息和价值。所以教育阶段更加应该训练的，是培养学生通过准确的语言去表达清晰的观点和思想的能力。观点和思想一定是基于知识储备之上的。我虽然是理工科背景出身，但是我认为文科教育至关重要，而且最应当培养的能力是提出有效问题，寻找事实与论据，通过清晰的逻辑链条去支撑观点的能力。文科写作并不是追求绝对的对错，而是看自己的思维体系，观点和论据能否形成自洽的逻辑闭环，而基于这种思考产生的内容才是高质量写作的基础。在整个过程中，语言的确是一个环节，但更多的只是一个技巧。

二十年以前互联网没有这么发达，我们似乎还可以用文字游戏蒙混过关，但在现在这个知识普及的时代，我们的认知水平已经大大提高。再加上人工智能的发展，它可以迅速处理和组合大量的数据，所以，如果没有思想作为支撑，那些所谓的文字游戏，只能是空洞的信息堆砌，根本没有灵魂。

我的观点是，培养出高质量的写作可能需要多方面的能力，但总的前提条件一定都是需要有相应的知识与内容输入。当然，以前我上学的时候，学校也会给我们推荐很多书，绝大部分都是虚构类的文学作品，比如《钢铁是怎样炼成的》《巴黎圣母院》《骆驼祥子》等等。但我想说，没有足够的阅历是根本读不懂这些文学经典的，充其量当个故事听个乐子，或者看看别人怎么解读的然后感慨一下。小时候我也很喜欢读这些文学作品，每周不是跑图书馆就是去西单图书大厦去弄一堆书回到家里，尽管很多内容看不懂，但是还很也喜欢摘抄，背下来装作有文化，那时候还写了一本二十多万字的小说，还自己出版了，就这本。但现在回看，有些书其实应该是现在的我，或者是十年二十年后的我再去读才不会浪费。过早的读这些作品很容易对世界产生一种建立在幻觉之上的认知，就好比看到水中的月亮就以为月亮随手可及一样。实际上，我的绝大多数的思考，思想，理解，认知，表达和写作能力，都是建立在知识水平的积累之上的，而积累这些知识的方法就是通过大量的阅读，尤其是那种科普类或者是非虚构类的作品。这些作品也许从趣味性上比虚构类文学差一点，但它们其实才是骨干。尤其是那种知识体系庞大且跨越大量交叉学科的作品我觉得更值得去读，都是可以帮助我们拓展视野，提升思维深度的。以后有机会我也可以分享一些我喜欢的书籍，当然了，读书的过程中可能也会有一些方法可以帮助我们更好的理解和吸收，也许之后会再录一个视频去展开，这次就先聊到这里。