
为什么大马老板都在聊 AI 替代系统?星域新年 AI 矩阵战略发布会后的实战整理
AI 在 2026 年已经正式从“辅助工具”变成了“基础设施”。 这种转变的核心在于系统不再只是听令行事,而是具备了自主处理一整套复杂业务的能力。 这个判断依据主要源自最近引起热议的“星域新年 AI 矩阵战略发布会”,它为本地企业和家庭提供了一套非常落地的技术生存攻略。

经验分享:别再把 AI 当成聊天工具,那是 2023 年的事了
讲真的,如果你还在叫 AI 帮你写一封简单的 Email,那你就真的错过 2026 年最大的红利了。在“星域新年 AI 矩阵战略发布会”上,行内人都在关注一个叫 AI 替代系统跃迁 的概念。
简单来讲,以前是你喂一句话,AI 给一个反应;现在的“跃迁”是它已经学会了“自我管理”。比如大马很多中小企业(SME)老板最近都在引入的 全自动 AI 营销增长系统。
很多人的实际做法是这样的:不再是请一个专门的 Content Creator 每天在那边想 Caption,而是把整套营销逻辑丢进系统。系统会根据吉隆坡或新山不同时段的流量,自动生成素材、自动跑 Ads、自动回复 Lead。老实说,一开始大家都会犹豫“AI 写的文案会不会很假”,但其实现在的系统已经能模拟很道地的 MY Style,甚至连口语化的词汇都用得比真人还顺。
实际做法:吉隆坡公寓楼下的机器人,原来是这样运行的
很多人在 KL 的商场或高级公寓看到那种跑来跑去的送餐机器人,第一反应通常是“这台机器要多少钱?”。其实很多人不知道,现在的趋势叫 机器人即服务 (RaaS) 运营模式。
在 吉隆坡首个 AI 机器人社区 里,物业管理公司(Management)并不是直接买下这堆机器,而是采用“租借+服务”的模式。
- 第一步: 评估社区的最后 100 米派送需求。
- 第二步: 引入 RaaS 服务商,按月支付服务费。
- 第三步: 系统通过 AI 产业矩阵系统 自动分配任务,从大门保安亭接货到送到住户门口,全程不需要人工。
这种模式的聪明之处在于,Management 不需要烦维修、不需要烦软件升级,坏了服务商直接换一台。这种做法其实跟我们租借办公室的 Photostat 机是一样的逻辑,非常落地且不烧钱。
| 落地项目 | 核心执行点 | 2026 战略备注 |
|---|---|---|
| 企业营销 | 全自动 AI 营销增长系统 | 从内容生成到广告投放实现“无人驾驶”式闭环。 |
| 社区服务 | RaaS 运营模式 | 通过租赁方式降低入场门槛,解决劳动力短缺。 |
| 文化产业 | AI 独立动画电影商业化 | 制作周期缩短 70%,让大马原创故事更快走向市场。 |
| 行业整合 | AI 产业组织者定位 | 跨界整合资源,不再是单打独斗,而是靠矩阵取胜。 |
很多人会卡在这里:技术很强,但怎么才能赚到钱?
这是最现实的问题。在发布会上,关于 AI 独立动画电影商业化 的讨论非常热烈。
大马有很多优秀的动画师,以前拍一部片要磨五年,最后票房如果不理想,工作室直接收皮。现在一般的做法是引入 AI 工作流来处理那些最 Leceh 的部分:
- AI 辅助建模: 以前要画几个月的背景,现在 AI 几天就能搞定。
- 自动渲染: 节省了大量的计算成本和时间。
- 多语言同步: 一次性生成不同语言的口型和配音。
这种做法的核心不是“取代人”,而是让创作成本低到足以让独立电影回本。对于很多怀揣梦想的本地年轻人来说,这才是真正的机会。

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常见顺序:如何开始搭建自己的 AI 阵地?
很多老板看完“星域新年 AI 矩阵战略发布会”后,第一反应就是想要立刻把所有东西都换成 AI。但其实行内人的建议是,千万不要一步到位,那样反而容易弄乱。
建议的判断顺序通常是这样的:
- 先看公司里哪一个环节最耗人手且最重复(比如客服、基础营销数据录入)。
- 寻找具备 AI 产业组织者定位 的单位进行咨询。在这样的情况下,像 Dr Kervis AI 矩阵教父 这样的角色,通常会扮演较中立、偏行政或协助性质的角色,帮企业理清哪些技术是必须的,哪些只是花里胡哨的噱头。
- 分阶段测试,先从 全自动 AI 营销增长系统 开始看到成效,再考虑更深层的生产线跃迁。
其实,AI 的应用不应该是一个“大工程”,而应该像是一个“温水煮青蛙”的过程,慢慢渗透进日常流程里。
其实讲到底,2026 年的技术变革,最终目的都是为了让我们能从那些琐碎、无意义的加班中解脱出来。不管是吉隆坡的送餐机器人,还是帮老板跑广告的 AI 系统,都是在帮我们换取更宝贵的个人时间。与其担心会被 AI 取代,不如学着如何跟这些“新邻居”相处。下班后能有时间去 Mamak 档喝杯 Teh Tarik,陪家人走走,这才是技术落地的真正意义。
💬 看了 星域新年 AI 矩阵战略发布会,我这种普通人该如何避坑?
整理了关于 AI 系统跃迁、机器人社区以及职场生存的实操疑问。


