你好，我是郑工长。
最近我和一位资深的游戏策划聊天，他提到了一个概念，叫“斩杀线”——指的是在竞技游戏中，当对手的生命值低于某个阈值后，你就可以用一套固定的“连招”稳定地、百分之百地带走对方，锁定胜局。
这个概念，让我深受启发。
因为我发现，当我们今天在热烈讨论AI颠覆这个、颠覆那个的时候，大多数人关注的，都是那些光鲜亮丽的“表演赛”——AI又画了一张多逼真的图，又写了一首多华丽的诗。但这都不是重点。
真正决定一个行业是否会被AI“斩杀”的，是那些隐藏在水面之下，更深刻、更本质的临界点。
AI的“斩杀线”，不是对“人类”的模仿达到了多高的逼真度，而是它的“可靠性”与“经济性”达到了让旧有工作流彻底崩盘的临界点。
它不再是表演，而是对一个行业成本结构的“暴力”重塑。
1. 语言大模型（LLM）的“斩杀线”
- 旧模式： AI辅助写作，人类专家修改润色。
- 斩杀线： “人工审核”成本的崩盘。
斩杀线不是AI能写出《红楼梦》，而是它生成的初级法律合同、市场分析报告、基础代码，质量稳定到足以让资深律师或高级工程师敢于“免检”采纳，或审核成本低到可以忽略不计。
当“AI产出 + 资深专家审核”的总成本，显著低于“初级人类雇员产出 + 资深专家审核”的成本时，“斩杀线”就已越过。它斩杀的不是专家，而是那些以“信息搬运和初级整理”为主要价值的岗位。
2. AI生成内容（AIGC）的“斩杀线”
- 旧模式： AI生成单帧惊艳图片/短片，人类进行挑选、精修、并整合成完整作品。
- 斩杀线： 叙事与物理逻辑的“长时程一致性”。
斩杀线不是AI能生成一张照片般逼真的单帧图像，而是在一段超过5分钟的视频里，主角的相貌、衣服上的褶皱、场景里的光影、乃至一个被打碎的杯子的碎片位置，都能在不同镜头间保持绝对的、符合物理规律的一致性。
当AI能独立、稳定地生成具有“逻辑连续性”的视觉内容时，影视、游戏、广告行业中大量“中间帧”的制作和场景合成的成本结构将被彻底颠覆。
3. 自动驾驶的“斩杀线”
- 旧模式： 在特定路况下（如高速公路）实现L3/L4级自动驾驶，但驾驶员必须随时准备接管。
- 斩杀线： 对“极端边缘场景”（Edge Case）的“常识性”应对。
斩杀线不是“平均事故率低于人类”，而是在一个下着暴雨的夜晚，前方红绿灯失灵，只有一个交警在用极其不标准的手势指挥交通时，AI能像一个老司机一样，结合规则与常识，做出最合理的判断。
当AI的驾驶能力从“统计学安全”跃升为“逻辑与常识安全”时，才真正跨过了从“高级辅助”到“完全无人”的鸿沟。它斩杀的，是人类驾驶员作为“最终责任主体”的法律地位。
4. 科学发现的“斩杀线”
- 旧模式： AI筛选出数百万个潜在的药物分子，科学家团队再通过漫长的实验去逐一验证。
- 斩杀线： “真实世界验证成本”的颠覆性降低。
斩杀线不是AI能发现多少个新分子，而是它通过模拟计算（in silico）得出的“药物有效性”和“副作用”的预测，其准确率高到足以让真实世界（in vivo/in vitro）的药物实验失败率降低90%以上。
当AI的模拟计算，能够大规模替代昂贵且耗时的物理实验和临床试验时，“斩杀线”就到了。它斩杀的，是传统科学研发领域“广种薄收、高投入、高失败率”的旧范式。
郑工长总结
你看明白了吗？
AI的“斩杀线”，本质上是一条经济学的线，而非单纯的技术线。
它衡量的是，一项AI应用是否已经进化到足够“可靠”和“廉价”，从而可以系统性地替换掉一个旧工作流中“成本最高、效率最低、最不稳定”的那个环节。
真正的“斩杀”，不是取代人，而是淘汰掉那些“低效、昂贵、不稳定”的旧模式。你的工作，处在哪个环节上？这，才是我们每个人都应该思考的问题。
