梁敬彬梁敬弘兄弟出品

应用程序大模型化之路——从12306未来畅想看预设模式颠覆与AI就绪的数据觉醒（原文链接）

5. 未动意先至，智能上九天（五阶段：全场景的主动智能伙伴）

推演抵达终局：第五阶段，早已实现大模型化的应用程序，彻底完成从工具到伙伴的蜕变，进入主动智能期。它不再守株待兔，而是未雨绸缪。

试想这样一个场景：当你接到紧急差旅任务，你的智能伙伴早已在后台悄然启动。所有的复杂计算都在毫秒间无声完成：

当它监测到你的航班延误两小时，落地虹桥将错过原定高铁时，它没有惊动你，而是基于对你“深夜不愿奔波”的偏好理解，瞬间做出一连串决策——自动退掉高铁票以规避改签费，光速预订了机场附近的酒店，并同步预约好落地专车，甚至体贴地向明早的客户发送了行程变
动通知。做完这一切，它并未邀功，只是轻弹一条消息告知结果，让你在深夜能安心休息。

这一幕看似科幻，但请大家清醒一点：市面上那些所谓的AI买票助手、豆包手机自动操作，离这个阶段还差了十万八千里！

大家不要有错觉，认为现在的APP能串联几个指令就是实现了第五阶段。那是大错特错！目前那些所谓的智能，本质上还是在执行预设好的简单脚本——它们只能在规则内跳舞，一旦遇到航班延误、跨平台改签、个人健康状况（如腿脚不好）等多变量冲突的非预设复杂场景，立刻就会趴窝。一言以蔽之：表面看起来高大上，其实还停留在最原始的预设阶段，因为底层架构根本没变！

真正的第五阶段，是打破了APP的边界，跳出了单一应用的孤岛。这就不得不提我以前在中盾安信研究院工作时的一个核心研究课题——可信数字身份（后续考虑专门写一篇文章）。
未来的计算将真正实现以人为中心。当数据确权问题解决，基于可信数字身份，你的健康、出行、金融等数据将在用户授权下合理合法地互通。只有当数据不再是航空公司的私产，也不再是铁路局的孤岛，而是真正属于用户自己的数字资产时，那个全知全能的智能伙伴才能真正诞生。

有了这个基石，我们再回看12306春运一票难求的死结，就会发现一种全新的解法。以前的春运是数亿人同时发起的脉冲式攻击，是一场盲目的混战，瞬间压垮服务器。而在第五阶段，应用程序从被动响应走向主动统筹。在数据安全的保障下，系统对你和你的家庭了如指掌，它会在放票前与用户完成多轮主动协商，绘制出一张精准的全量需求地图：有的人时间灵活，这三天内出发都可以，系统将其平滑安排在波谷；有的人为了省钱愿意坐慢车；有的人因为严重的神经衰弱，在车上绝对失眠，必须避开所有过夜车次；而有的人则偏爱夕发朝至的卧铺，睡一觉到家还能省下白天的时间。

更重要的是，分配逻辑将变得极具人性化：稀缺的直达票会优先锁定给孕妇和行动不便的老人。进一步延展，当铁路运力饱和时，系统能瞬间联动航空和公路系统，给出性价比最优的替代方案，将压力平滑地分散到整个交通网络。这种全局统筹的结果，不仅是让大家更容易买到票，更是买到自己满意的票。真正的智能，不是让你抢得更快，而是让你根本不需要抢，这才是应用程序大模型化给社会带来的最大红利。

这才是终极的觉醒。但这不仅仅是为了让人偷懒，更是一场关于释放人类认知盈余的深刻变革。当人类不再需要把宝贵的脑力浪费在查攻略、对账单这些琐事上时，我们将拥有巨大的精力去攻克真正的难题。这种脑力的解放，将直接打破学科与创新的壁垒。当交互效率提升到极致，数据获取门槛降为零，奇迹就会发生：原本被封锁在各个专业软件里的知识与数据，将彻底打破藩篱，实现自由流动。这意味着，物理、化学、生物、材料、数学、医学等的融合将不再被技术鸿沟阻隔，史无前例的科研突破将由此诞生。

正如蒸汽机曾把人类从繁重的体力劳动中解放出来，应用程序大模型化旨在将人类从体力和脑力的桎梏中彻底解放，并反哺于人类文明的进化——这，才是科技进步的终极意义。

用应用程序大模型化的标准来衡量，我想，此时应该可以拿到100分了吧（你说什么？总分1000分？！）。应用程序大模型化至此彻底完成，预设的围墙被推倒，数据的觉醒带来了质的飞跃。

6. 代码似尘土，数据值千金（写给行业人的未来启示）

文章最后，我想对纯软件开发人员和数据库从业者聊聊职业护城河。

正如我们在前文所推演的，当应用程序大模型化后，从预设阶段进化到意图驱动和自进化阶段，核心竞争力已经从写出逻辑转移到了掌控数据。但现在很多做纯应用开发的朋友非常焦虑，因为AI抹平了写代码的技能门槛。以前觉得逻辑写得快是核心竞争力，现在AI几秒钟就能生成漂亮的代码。在单纯的构建程序这件事上，纯开发的技能优势确实在消融。

但如果你读懂了应用程序大模型化的终局，你会发现一个惊人的反转：在未来，当全世界所有的应用程序都参与大模型化转型改造时，万亿级的蓝海市场将彻底爆发。

还记得在第二阶段，我们提到的那个残酷现实吗？——效率提升，10个程序员被裁得只剩2个。但在大模型化的终局里，这剩下的2个程序员根本不够用，那被裁掉的8个人不仅回来了，整个团队的规模甚至比先前大得多！为什么？这里有两层巨大的机会空间：

第一，是存量改造的工程红利。
全球数以百万计的传统APP都需要进行“大模型化”的彻底重构，这相当于要把数字世界的地基全部翻新一遍。构建数据资产、设计反馈闭环、搭建向量数据库，工作量不可谓不巨大。

第二，是增量创新的生态红利。
当数据打通、智能觉醒后，会诞生出全新的商业模式和创新应用——就像4G网络催生了短视频和外卖一样，大模型化将催生出我们现在还想象不到的超级应用。这些新物种的诞生和维护，需要海量的技术人才去支撑。团队里不仅需要写逻辑的架构师，更需要懂得利用AI就绪数据库去处理向量、融合多模态数据的工程师，需要设计人机交互新范式的产品经理。甚至，正如我在第四阶段留下的伏笔：我妈，以及千千万万个像我妈一样的普通用户，因为被系统引导参与了反馈和点赞，其实都成了这个庞大团队的隐形编外成员。

未来的应用程序，不再是几行代码的堆砌，而是由技术团队和亿万用户共同喂养出来的智能生命体。在这样宏大的产业重构下，传统的职业边界正在消融，但一个更底层的真理却浮出水面：数据资产的稳定性与治理能力，将成为一切智能的压舱石。

当所有的智能都建立在数据之上时，数据的崩塌就意味着智能的毁灭。这时候，数据从业者的核心价值被无限放大了。它从来不是写SQL，而是对数据资产的极致掌控力。当
系统瘫痪，如何做精准恢复？在极端高并发下，如何保证数据强一致性？如何设计高
可用架构，确保数据不丢？

这些涉及数据安全与治理的命门，AI不敢打包票，纯开发更是一头雾水。因此，AI时代出现了一个有趣的现象：代码生成变得廉价，而数据治理变得昂贵。

随着热数据进模型成为必然，懂得利用AI就绪数据库去处理向量、融合多模态数据的人，将是未来的架构师人选。而那些只会写if-else却不愿向数据领域转型的开发者，恐怕将面临严峻的职业挑战。

7. 慈母惊叹日，吾辈圆梦时（结语）

2026年，是一个新的起点。

尽管目前全世界都还没有实现真正的应用程序大模型化（哪怕是那些巨头，也还在摸索的路上，因为大模型的先天缺陷和数据融合的复杂性），这注定了这是一场艰难之旅。但请相信，这一定会成功。因为方向是确定的，而像PolarDB这样的AI就绪数据库，正在为我们铺平通往终局的道路。

我希望通过这篇未来畅想的文章，让你看到一个不一样的未来。在未来，12306不再是一个考验眼力和手速的战场，而是一个温情的出行管家；应用程序不再是冷冰冰的功能堆砌，而是懂你、爱你、甚至能预判你的智能生命。

这一路走来，从预设到觉醒，需要的不仅是算法的突破，更是底层数据架构的革命。
我妈妈或许搞不懂什么是AI就绪，什么是热数据。但当她有一天拿起手机，惊讶对我说：这手机成精了，它咋知道我想坐这儿呢？

那一刻，就是我们所有技术人奋斗的意义。

未完待续：我们的下一代，是AI原生的一代。当他们步入职场时，世界将是“应用程序大模型化”的完全体。该如何教育孩子，才让他们成为驾驭时代的主人？这一宏大的话题，留待下篇再聊。

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