辅导员说 | 聚焦前沿科技,洞察行业趋势

近日，清智资本、好耶科技、盛景嘉成、NVIDIA等行业大咖齐聚，共探2026中国AI市场发展趋势，围绕AI模型技术、商业化落地、行业应用风口等核心话题展开深度分享，为我们揭开了AI智能体和物理AI浪潮下的创业与产业发展新图景。

张煜（清智资本创始合伙人）：大语言模型文字逻辑推理已成熟，在智能客服、AIGC影视广告等领域实现商业价值，但多模态融合仍面临技术瓶颈，存在生成效率低、成本高及物理一致性不足等问题。他提出“AI First”理念，认为AI应从被动问答转向主动探知，未来潜力方向是世界模型结合强化学习，看好具身智能、生物医药、端侧AI及智能硬件赛道，并将AI发展分为降本增效（已实现）、能力增强（进行中）、范式突破（未来）三阶段，预言AI将与人类形成“生产力共生体”。

吴杰茜（好耶科技创始人兼CEO）：2025年生成式AI在视频领域实现跨越，从“玩具”升级为专业工具，AI动漫已成风口，多模态模型在动漫、风格化领域达到“影视工业级”水平。但真人领域、长镜头复杂动作仍存在稳定性不足等问题，需人工筛选。展望2026年，她预测AI视频门槛将进一步降低，产能指数级提升，实时交互内容将迎来爆发，内容生产将转向用户共同创作，体验更具沉浸感。

刘昊飞（盛景嘉成创始合伙人）：以蒸汽机历史类比，认为算力成本下降将催生更大市场需求。当前AI模型进化迅速，生态激活，但智能上限探索才刚起步。他强调产业AI化是核心机会，看好围绕头部模型的生态型、细分领域公司，以及既懂AI又懂行业的“跨界人才”价值。重点关注具身智能在医疗、养老等刚需场景，及自动驾驶特定路段的爆发，建议投资人聚焦细分领域，寻找“长坡”机会，2026年AI商业模式需以“极致结果导向”解决客户痛点。

裴晟（NVIDIA初创加速计划经理）：引用黄仁勋观点，将AI发展分为Generative AI → Agentic AI → Physical AI三阶段，2025年智能体已实现商业化突破，视频模型从“玩具”升级为专业工具，降低创作门槛。他指出，当前模型在文本、简单图片领域已足够智能，但空间智能、世界模型仍有较大发展空间，强调模型与行业结合的商业价值。观察到AI正从线上走向线下，与物理世界结合创造新价值，鼓励创业者抓住2026年模型能力溢出带来的产业机会。

从行业发展来看，AI的商业化规模运营已实现突破，ChatGPT、豆包等多领域AI产品付费会员高速增长，机器人领域也迎来技术与融资双爆发。2025年更是生成式AI的关键跨越之年，多模态技术成熟，视频生成从“玩具”升级为专业工具，AI动画、IP改编频出爆款，甚至能完成影视工业级的漫剧、广告制作，专业创作者纷纷将AI作为核心创作助手。2026年被称作“AI商业化落地”的关键之年，这意味着AI正从实验室里的探索尝试，蜕变成产业生产中得心应手的实用工具。

中国社会科学院学部委员蔡昉在《A智荟》中讲到，人工智能不是简单的工具升级，它是对整个劳动力市场的重塑，在人工智能时代，我们的唯一出路，就是找到自身的比较优势，实现与AI的差异化互补，而不是在AI擅长的领域去和它竞争。

机器人学者汉斯・莫拉维克提出的“莫拉维克悖论”，恰恰印证了人类的独特性：AI能轻松成为围棋世界冠军，但是却难以模仿人类“绕过桌椅把一杯水端给别人”这样一个简单的动作。人类在进化过程中，积累了大量难以言传的“隐性知识”和“实践智慧”，这些是AI不具备的。比如自我控制的能力、团队协作的能力、社交沟通的能力、艺术感知的能力，还有共情能力——AI不会为莎士比亚的悲剧流泪，也无法真正理解人类的情感共鸣，这些都是人类不可替代的核心能力。

这就说明AI从来不是我们的对手，而是我们的伙伴，唯有拥抱变革、提升自我，才能在技术浪潮中站稳脚跟。

那么就让我们一起来唠一唠，这股AI新风，北印人该如何稳稳接住、用好抓牢？

2026年AI商业化落地加速，这股科技新风并非对传统专业的替代，而是为出版、新传、印刷、包装、设计等专业的就业赛道，打开了全新的升级与融合空间。不同专业的北印学子，都能在AI时代找到属于自己的就业发力点，将专业优势与AI能力结合，成为行业急需的复合型人才。

AI写作、AI内容生成的发展，并未让出版编辑类专业的就业空间缩水，反而推动了行业人才需求的升级。未来出版社、文创机构等就业场景中，单纯从事资料搜集、初稿整理、格式调整的基础编辑岗位需求会逐步减少，但懂内容、懂读者、懂出版全流程，且能驾驭AI的跨界型编辑，将成为行业争抢的香饽饽。掌握GPT、DeepSeek等工具辅助梳理想法、调研资料，甚至能独立训练AI完成出版基础工作，将成为出版编辑类专业学子的就业必备技能。

新闻传播类专业的就业，在AI时代迎来了内容生产模式的重构，AI能完成资讯整合、图文初稿生成、短视频剪辑等基础工作，推动行业对人才的需求从“单一内容生产”向“深度创作+技术融合”转变。未来媒体机构、新媒体平台、品牌运营等就业方向中，懂新闻传播规律、能做深度选题策划、打造有温度的原创内容、擅长内容传播运营，且能运用AI工具提升内容生产效率的学子，将更具就业竞争力。

印刷、包装类专业并非与AI“脱节”的传统专业，反而因贴合实体产业，成为2026年“物理AI”爆发下的就业隐藏王者，相关就业场景也将向智能化、数字化深度延伸。当AI从虚拟屏幕走向现实世界，成为能自主调节参数的智能印刷设备、可交互的智能包装、能实现场景联动的实体产品时，行业急需既懂印刷包装专业知识，又能对接AI技术落地的复合型人才。能让印刷机实现AI故障自诊断、让包装盒搭载AI传感器实现人机互动、让包装设计方案与AI生成技术结合并落地生产，这些都是印刷包装类专业学子的专属就业优势，也是行业智能化升级中的核心岗位需求。

材料、机电、信息工程等工科类专业，是AI从技术走向实体应用的重要“技术桥梁”，相关就业场景将深度融合AI智能化技术，岗位需求也更偏向“专业技术+AI适配”。在印刷设备智能化、智能包装研发、文创科技产品生产等就业方向中，懂材料特性的学子能为AI智能硬件匹配合适的生产材料，懂机电的学子能实现印刷设备、智能生产器械的AI改造与维护，懂信息工程的学子能为物理AI产品搭建数据交互、智能控制的技术框架。这类专业的学子，将成为制造业、文创科技产业、印刷包装行业智能化升级中的核心技术人才，就业核心在于将专业工科知识与AI技术落地结合，打造实体产业的智能化解决方案。

艺术与科技、设计类专业的就业，将在AI时代实现“效率升级+价值聚焦”，AI成为设计的高效辅助工具，而专业人才的核心竞争力，体现在设计方案的落地性、创新性与审美性上。未来设计类就业场景中，AI能快速生成上百个设计初稿，大幅提升前期设计效率，但懂得判断哪个方案符合生产标准、能顺利开模制作、适配实体使用场景，且能在AI初稿基础上进行审美升级、创意优化的专业设计人才，才是行业的核心需求。不管是文创产品设计、工业产品设计还是视觉设计，掌握AI设计工具，能让AI成为设计辅助，同时坚守专业的落地设计能力、审美把控能力，将让工美、设计类专业学子在就业中更具优势，适配文创企业、设计工作室、科技产品公司等更多元的就业场景。

数字媒体、视觉传达类专业的就业，在AI时代实现了创意与技术的双重融合，AI能快速生成视觉设计素材、完成基础的数字内容制作，而专业人才的就业核心，在于创意构思、视觉审美与AI工具的结合运用。未来新媒体视觉设计、文创数字内容制作、出版视觉装帧等就业场景中，能运用AI工具生成设计素材，同时独立完成视觉创意策划、画面审美把控、数字内容全流程设计的学子，将更具竞争力。掌握AI绘画、AI视频制作、AI视觉排版等工具，结合专业的视觉设计知识，打造有创意、有质感的数字内容与视觉作品，能让这类专业学子适配数字文创、新媒体、出版装帧等更多元的就业岗位，成为AI时代的智能视觉创作人才。

经管、文化产业管理类专业的就业，在AI时代的核心竞争力，转变为“懂产业规律+能布局AI商业化”。未来文创产业公司、出版传媒集团、文化科技企业的运营管理岗位，急需能看清AI商业化趋势，能将AI技术融入产业运营、成本控制、商业变现的管理人才。这类专业的学子，凭借对产业运营、市场分析、商业策划的专业认知，再掌握AI时代的产业发展逻辑，能为企业制定AI赋能的运营策略，比如规划出版行业的AI内容生产流程、设计文创产品的AI商业化落地路径，成为连接AI技术与产业运营的关键，就业场景也将更偏向文化科技融合、AI文创商业化等新兴领域。

蔡昉老师提醒我们：不要在AI擅长的领域与其竞争。张煜老师和刘昊飞老师都提到，AI擅长的是"被动应答"，人类的优势是"主动定义"。

未来最危险的不是被AI取代，而是沦为"提示词打字员"——那些只会给AI下简单指令、然后机械执行产出的人。你要训练的是"AI First"思维：让AI成为你的"数字实习生"，你负责战略判断和审美终审。比如出版专业，不是让AI替你写稿，而是训练一个专属Agent帮你整理资料，你专注选题策划；设计类专业，让AI生成100个草图，你负责挑那个最能打动人心的。

我们要记住：与AI差异化互补的第一步，是掌握指挥权而非被指挥。

刘昊飞老师反复强调，2026年的机会属于"既懂AI又懂行业"的跨界人才。这与蔡昉老师说的"找到自身比较优势"高度契合——AI是横向的通用能力，你的专业是纵向的深度壁垒。

不要被"AI万能"的炒作迷惑。吴杰茜老师提到，AI视频在动漫领域已能"一键成片"，但在真人影视还需人工"抽卡"筛选；张煜老师指出，AI在物理规律理解上仍有缺陷。这些"AI搞不定的地方"就是你的机会。

这告诉我们：要在本专业选一个细分领域扎下去（比如包装印刷中的智能材料、出版中的古籍数字化），同时横向掌握AI工具。你的比较优势=行业know-how × AI放大器。没有垂直深度的纯AI使用者，很容易被下一个版本的AI模型取代。

裴晟老师提到AI正从线上走向线下（AI照片机、文旅场景），张煜老师预言"Physical AI（物理AI）"是2026年热点。蔡昉所说的劳动力市场重塑，关键战场不在虚拟空间，而在AI与实体经济的结合部。

纯数字内卷严重，但"原子世界"（物理世界）的复杂性是AI短期内难以完全攻克的。学印刷、包装、工业设计的同学，你们懂材料、懂工艺、懂实体产品的落地逻辑——这正是AI需要借助的"肉身"。

我们要抓准机会点：智能包装、可交互的印刷品、带传感器的标签设计、智能硬件的外观与结构……这些领域需要"能摸得着"的专业知识。别把自己局限在屏幕前，去成为那个帮AI"落地"的人。

吴杰茜老师观察到，2025年AI内容爆发的关键是"专业创作者开始用AI"；张煜老师提到未来需要"审美模型"和"价值模型"。这与蔡昉老师的警示呼应：当所有人都能用AI生成80分的作品，90-100分的稀缺性反而增值。

AI会迅速拉平"技术门槛"，但会放大"人味儿"的差距。劳动力市场重塑后，最珍贵的将是这些反AI同质化的能力：审美判断力、情感共鸣力、伦理与价值权衡。

因此，在专业课中，那些看起来"枯燥"的训练——艺术史、设计理论、人文阅读、田野调查——反而成了你的护城河。AI可以模仿风格，但难以复制你的价值立场和生活体验。

辅导员说