Manus、DeepSeek之后，AI Agent与自动驾驶应用挑战几何？

AI投资热潮下的深度思考

投资人Leo常在知识焦虑中思索AI投资。当下，Manus、Genspark、DeepSeek等新成果不断涌现，AI成投资热门。然而，Leo关注点与众不同，他不仅看商业收益和效率提升，更思考AI对生产关系的变革及破坏性创新的负面影响。

自动驾驶的现实困境

自动驾驶虽被认为能带来新岗位，但实际存在诸多问题。一方面，新岗位数量有限且偏向年轻人，四五十岁司机面临失业困境。另一方面，权责问题和技术发展水平限制其推广。自动驾驶车出车祸的责任认定不明确，技术训练又因数据收集困难而受限。尽管行业尝试用仿真数据，但人的认知上限限制了仿真程度。

AGI到来前的迷茫

AI应用主要分节省时间和消磨时间两类，但当下项目多是用移动互联网思路做产品，未形成AI原生模式。Leo期待AI改变生产关系、创造全新交互模式的奇点时刻。目前多数项目缺乏创新，商业应用受人力成本影响。不过，像AIcoding领域的Cursor和Trae已有一定成果。

Agent应用的阻碍

Manus等产品虽开启新范式，但仍处小白装机阶段。Agent当前面临数据、算力、成本、责任等多方面限制。数据孤岛问题严重，难以收集和打通垂类数据；算力消耗大，成本高，客户付费意愿低；出错后的责任认定不清晰。此外，人作为社会性动物，需要专属体验和有人背锅，这也限制了Agent的大规模应用。目前，真正值得投资的Agent项目较少，Manus的价值在于打开了想象空间。