AI发展到什么程度了？AI编程、智能驾驶、人形机器人，三个方向冷静评估

1. 进入2026年，感觉AI的火爆程度又有新的发展，焦点转向具体的业务应用了，有“重大突破随时发生”的感觉。例如AI编程，最近硅谷就出现了狂热，认为Claude Opus 4.5有本质不同，程序员工作范式真的改变了。马斯克对智能驾驶和人形机器人的宣传，支持特斯拉股价创新高。这三个方向需要冷静仔细分析下情况。

2. 基座大模型应该就这样了，2025年中国开源路线和美国闭源路线，共同确认了AGI一时半会实现不了，中国大模型不断进步，祛魅效果很好，不太好猛吹了。焦点转向智能体，如何在具体应用中发挥基座大模型的能力。这方面确实有新的想象力，AI编程、智能驾驶、人形机器人，无论哪个突破都是惊天动地的科技大革命。程序员被取代只能算小事，白领工作都危险了，AI自我改进“硅基加速”的意义更大。智能驾驶如果真的有L4水平，可以取消方向盘和刹车踏板了，这会是汽车工业的大变革。人形机器人冲击蓝领就业市场，成为经济学终极挑战了。2026年这三个方向，真的会立刻突破么？

3. 在AI编程方向，主要是Claude掀起了一波浪潮，Anthropic估值来到3500亿美元，成为AI界风头最劲的公司。有人说自己不编程了全让AI来做，有人说一周干完一年项目， Claude Code创造者声称"100%代码由AI编写"。可以完全相信的是，人类回答编程问题的Stackoverflow网站已流量归零被AI取代，我们向AI学习编程、解决工程中的系统、编译、调试问题与过去确实有本质不同，AI是革命性的“辅助编程工具”，这100%确认了。用Vs code + cline + deepseek_api这类搭配，确实可以让AI自动编程，如编俄罗斯方块等python游戏很简单了，让它加五个格子的方块只要一句话。屏幕上代码自动滚动的感觉，乍一看会有点震撼。

4. 但如果真的想完全自动化，让AI包全部代码工作，就会有一堆问题。我自己试用感觉是，AI与真实的编程工作流程结合，作为辅助工具很好，但到自动编程难度极高，甚至极为危险。AI搞出的东西很难有信心，代码一长潜在的bug会一堆，而且难于修改。在相对简单、标准化的前端任务上，因为测试与逻辑简单，可以让AI自动干。但逻辑与业务稍复杂的后端任务，AI就只能辅助，否则是自找麻烦。Claude仍然只能说是Demo，不能说有本质突破了。当然AI辅助编程是必须的，光这就改变了AI行业，效率必然大幅提升。

5. 智能驾驶情况类似，特斯拉FSD V14宣传得似乎只有法规阻碍了，L4落地已经没有问题了，但实际问题成堆。 实际上，特斯拉宣传上只是马斯克声音大，业界并不太认，行业问题还是公认的。端到端神经网络的幻觉问题，理论上没有突破。实际应用中，主要是美国高速公路这个场景Demo不错，但在中国市场上早就发现了一堆城区智驾问题。FSD的订阅数量还是上不来，也就约100万人，占全球车主总数的12%，试用后留存率不高。结论是，FSD的可靠性、安全性和一致性仍未跨越商业化门槛，宣传是一回事，真实的订阅才更关键。FSD订阅收入下降就没法说了，马斯克万亿美元薪酬目标是1000万订阅，非常困难。Demo无用，营收才是关键。

6. 人形机器人情况更差一些，实际并无使用场景，特斯拉宣传Optimus显得最虚。这方面稍微调查下就知道没法进工厂干活，都是Demo讨观众喜欢，中美都是如此。无人驾驶倒是真有用，虽然不是L4，但中国用无人快递车实现快递成本大幅下降已经可以确定了。AI辅助编程就更有用，但这几个都离完全自主的智能还有相当大差距。

7. 个人结论是，现在AI的大发展是真实的，即使没有AGI，也在改变社会运作模式。但是由于资本市场的需要，AI的宣传总是过度，属于“能吹尽吹”，整体气氛仍然狂热。因此，目前AI还是在努力找大突破的状态，2026年寄望于应用。可能2026年过去，会发现三个应用方向是有些发展，但会像AGI一样冷静下来。