现场充满不可预测的变量， 比如人员流动、设备状态和环境变化等， 它本质上是“冗余与混乱”的集合。 冗余与熵增的关系， 本质是系统对抗熵增的策略。 二者协同方能在失控与僵化中保持平衡， 使得产品生态在耗散结构中保持生命力。 AI可以通过实时数据采集、智能调度， 在混沌中建立局部精密， 比如故障预警与资源配置， 但始终必须残留现场人员的裁量权， 这就是精密与冗余的辩证关系。 在风起云涌的AI应用赛道上， 真正的敌人或许不在阿里、字节跳动， 而是对“冗余与精密关系”的认知盲区里！ 而忽视日用常行人间烟火的AI产品设计， 都可能陷入“众利勿为，众争勿往”陷阱。 事实上地底下长出来的产品， 在冗余中“加入精密”而非取代冗余， 不是用算法暴力消除不确定性， 而是在尊重混沌的前提， 以“润物细无声”的方式提升效率， 比如AI小程序推荐、AI服务直达等等。 微信的强大， 它的“冗余与混乱”实为一种结构性冗余， 如同生态系统的多样性， 为适应未知变化预留了空间。你觉得呢？
