一位电影 UP 主利用 AI 自动生成电影色觉缩略图的经历，生动展现了编程技能对普通人日益增长的可及性。该 UP 主从视频剪辑到利用 AI 编写、调试、优化 Python 程序，最终实现了其创意需求。这反映出未来编程将成为一项易于掌握的技能，而深刻理解行业需求和应用场景将成为核心竞争力。正如汽车普及改变了司机职业的门槛，AI 正在降低编程的学习和实践成本，使得更多人能够通过 AI 实现创意和解决问题，专业人士则能更专注于研发和创新。

💡 **AI 降低编程门槛：** 通过 UP 主利用 AI 编写、调试和优化 Python 程序实现电影色觉缩略图制作的案例，表明 AI 工具能够显著降低普通人学习和应用编程的难度，使其能够驾驭复杂的编程任务。

🎯 **行业洞察驱动价值：** 文章强调，未来真正的价值在于使用者对具体行业需求的深刻理解和应用能力，而非单纯的编程技术本身。AI 的普及使得技术实现变得容易，更凸显了创意和行业知识的重要性。

🚗 **类比汽车发展趋势：** 以汽车行业从繁琐操作到智能化驾驶的演变为例，说明了 AI 对编程技能普及化的影响。就像普通人无需掌握复杂的机械知识即可驾驶汽车，未来普通人也能借助 AI 轻松完成编程任务，而专业人士则转向更高级的研发和创新领域。

🚀 **编程技能的普及化：** AI 的发展将使得计算机编程技能如同驾驶汽车一样，成为一种普通人可广泛掌握的工具。用户只需明确需求，AI 即可代为处理具体的编程实现、测试和调试过程。

今天刷到一个搞电影的 up 介绍电影色觉缩略图 https://www.bilibili.com/video/BV12rWzzcETt
从每个镜头抽出一帧提取色号，制作一条色线。如此将一整部电影的色觉风格压缩成一张图片。以此来研究色彩表现风格。

很明显能看出来 up 对编程并没有啥了解，一开始还用视频软件生成镜头合集，再用 photoshop 制作色线。

然后他就求助 deepseek ，让 ai 给写程序，让 ai 给调程序，让 ai 给加功能。最终搞出一个他需要的自动生成色觉缩略图的 python 程序。

从这个例子就能看出，以后编程将是一种普通人都能驾驭的技能。真正有价值的还是使用者理解具体行业的需求。至于实际编程时怎么写程序，测试，调错，都是可以找 ai 代劳的。

这就如同当初刚有汽车时，司机是个高端职业，要学一堆理论，不但要会操作机械还要会修车等硬核内容。但是现在的车，就是上去按个按钮，给油就走。甚至很多路程都开始放手给智驾去开，自己监控一下结果就可以。对汽车理解深刻，技能扎实的专业人士可以走汽车研发，维修，赛车等路线。而普通人根本不用关系这些细节，他们连手动档离合都不用懂，而且以后怕是智驾开的里程要远多于人工里程了。

以此对比现在 ai 给普通人拓展出来的能力，以后的计算机编程也会是一样的节奏。