李笑来:演讲能力是我这一生有幸学到的最重要能力

本文分享了作者通过不断尝试和积累经验,最终掌握了当众演讲这一技能的经历。演讲能力不仅帮助作者在销售和教学工作中取得成功,还在互联网写作中发挥了重要作用。文章强调了演讲技巧的重要性及其对未来社会的影响。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

回头看,若是非要挑出一个“学会了真是太幸运了”的技能,并且只能挑一个的话,那就只能是这个:

 

当众演讲

 

这种能力,以我的性格,在学校里是学不会的 —— 你知道学校里的演讲都是什么样的。虽然小时候,在东北老家,我的同学们都管我叫“大白话” —— 东北话,读作“dà bái huo”,最后一字轻音,指那些平时话很多、也很能说的人…… 跟“话痨”差不多,含贬义。

 

即便真的是“大白话”,其实也没什么用,我第一次当众演讲的时候,是以惨败为终的 —— 还没开始说话,突然之间低血糖,眼前一片耀眼的白光(不是“眼前一黑”),然后不得不后退几步,背靠着黑板缓缓地坐在地上,晕了过去……

 

我倒是有个不以为耻反以为荣的优点,就是脸皮好像天然挺厚,竟然没有因为这次的惨败而从此永久放弃,而是又接着去试…… 凡事儿都是如此,第一次做不好的概率很大,甚至几乎肯定做不好,然而,只要开始做了,不断地做,总是会有进步;做很久,做很多,进步总是可以惊人地大。

 

然后…… 然后这个技能我就用了一辈子又一辈子。

 

自然,最初的时候,从未想象过这个技能竟然是如此威力无穷的东西,只不过是因为生活需要,就去做了,就去学了,就去进步了而已。

 

后来,做销售的时候,经常需要做培训,那我这种能演讲的人,简直占了天大的便宜。你想啊,你站在上面讲,很多人坐在下面听,所谓的“领导”就那么自然而然地产生了。

 

再后来,我去新东方应聘,去当一个所有认识我的人(其实包括我自己在内)之前都不可能想到我可能、我可以去从事的职业:“英语老师”。其后的一辈子里(七年),我在新东方能够如鱼得水,全仰仗着这个能力 —— 其实根本不是“英语能力”,因为“英语能力”实际上只不过是那个职业的最基础能力。并且,“半路出家”的我,怎么可能拼得过那些科班出身的高手们呢?

 

实际上,回头看这么多年我在互联网上生存的过程,演讲能力依然起着至关重要的作用 —— 虽然写文章这东西,看起来和“演讲”风马牛不相及,可实际上背后的机理是完全相通的:

 

与很多人沟通

 

只不过,演讲者是用语音、写作者是用文字去表达;而另外一端,不论是听众还是读者,其实都是靠感官和想象去理解。

 

我经常演讲,经常讲课,对于揣摩、理解受众(听众和读者都是受众)的感知与反应,我当然是积累了足够多的经验,随着经验的积累,我越来越知道自己说一句怎样的话,受众会有怎样的反应,若是有多种反应,那么究竟可以分为几类,哪些类别是必须回应的,哪些类别是可以提前消除疑惑的,哪些类别是我可以完全置之不理的……

 

所以,后来我写的文章越来越可以适应“更大数量级的读者”,其实是与不断演讲现场收集经验有着紧密的联系的。

 

写一篇文章,然后有数万读者,做一场讲座,有数万听众,这背后其实是一样的,核心就是:

 

沟通效率的极大提高

 

对我个人来说,“演讲能力改变了我的命运”,这话一点都不过份。

 

我知道,在这个时代里,演讲能力的价值将会几何级数级别地放大。我猜,2017 年,我们会看到很多过去不可能见到的实例。

 

我自己其实是多少被“吓到”了的 —— 2016 年最后一个季度里,我尝试着做了几次在线的讲座,一场下来,几千听众、几万听众,甚至十多万听众,这在移动互联网没有彻底普及的时代是不可能的 —— 线下找个万人剧场,不仅很难很难,也不太符合中国国情。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值