Q：楠哥，不是计算机背景怎么跟Ai产生关系？？除了买Ai公司股票以外，我们应该怎

Q：

楠哥，不是计算机背景怎么跟Ai产生关系？？除了买Ai公司股票以外，我们应该怎么学Ai，重置自己的思维方式？

A：

我是计算机专业毕业，但是我的 offer 不是靠文凭，我的一个 demo 打败了另外四个大学以及五个公司（nec 一共发需求给了十个中国的大学和企业）。华为和 moto 因为文凭给我发的 offer 我没要。

我也不是媒体出身，但是 ifanr 上有很多我传播很广的文章。

我也不是销售出身，但是 mx2 70万的库存我用可控的损失迅速处理了。

我同样不是产品和工业设计出身，但是全新理念的设计领先的魅蓝创造了单款千万级别的战绩，zero 拿到了 if 金奖。

我也不是电竞专业选手，但是 Cyberboard 也有战队使用，AM Infinity mouse 作为最新的爆款，也冲到过罗技雷蛇后面的第三名。

我做 apps 产品经理期间，也拿过丰田的一个什么设计奖项。

如何迅速的跟随科技浪潮跨界？

我个人的经验是：杠铃原理。

即把自己的所有重点聚焦于“原理”和“结果”。你不可能全面的比所有人强，所以中间弱一点没关系。

因为往往一个新技术出现的时候，深入研究方法的人很多，但是从最底层推演原理的人很少，而能产出 output 的人也很少。但是，如果单看原理，都是大牛。而单看 output，都是大公司。

而清晰的理解原理的情况下，拿出面向大众的 output 的人？？？

凤毛麟角。

没有大牛，他们太理论。也没有大公司，他们太复杂，太浮躁。

关于原理：

用摄影举例子，不要研究相机的型号，参数，镜头型号，参数，这种瑕疵，那种效果，这是任何小米粉丝都可以熟练掌握的东西。

首先理解什么是成像原理，镜头快门底片是怎么工作的，底片是如何曝光和显影的。

基于此，所有参数和过程都是可以推导的。

基于此，你就很难被一些人忽悠了，典型的就是像素论。基于原理，你会明确的知道在不考虑底片大小，镜头设计素质和单个像素质量的情况下，像素数量毫无意义。

关于结果：

无他，多看，多拍，多 review 。

5万张照片之前和之后，你的片子会完完全全的不一样。快速假设，快速构建，快速失败，快速 review 。

和很多传统概念不一样，在新的技术浪潮前，失败越多，成功概率越大。而且不断失败的循环会让你变得更加客观。

而你什么时候算是真正入行了？？？

不需要任何文凭，认证，资格，工作经验。

你最终拿出在行业内有影响力的 output （设计，产品，奖项，案例 etc ），你就入行了。（资格和工作经验自然会来）

而最终你的产品能养活你的团队，你就是专业的了。