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AI 在汽车行业的落地场景？

回答

AI 在汽车行业的落地场景有很多，以下是一些常见的例子：

  1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。
  2. 车辆安全系统：AI 被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。
  3. 个性化用户体验：AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。
  4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。
  5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。
  6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。
  7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。
  8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。
  9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。
  10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

总的来说，AI 在汽车行业的应用正在不断发展和扩大，它将为汽车行业带来更高效、安全和个性化的体验。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：1.自动驾驶技术：利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。1.车辆安全系统：AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。1.个性化用户体验：AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。1.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。1.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。1.销售和市场分析：

问：人工智能在汽车行业的应用案例

汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。1.电动化和能源管理：AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。1.共享出行服务：AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。1.语音助手和车载娱乐：AI驱动的语音助手，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。1.车辆远程监控和诊断：AI系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

七大行业的商业化应用

制造业/汽车：生产计划、供应链计划状态查询；产线预测性维保辅助；产品质量分析与溯源；自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手；线上购车品牌、配置对比分析。生命科学：研发阶段靶点发现及产品成药性；医学文献内容检索，重点摘要提取，相关法规整理；医药代表培训及知识库建立；分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。不仅如此，ChatGPT大模型以及生成式AI技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地，利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。但是落地效果也有很多的落差，可以具体读读全文原文：PPT式大模型能做千行百业商业案例极少谈及

其他人在问
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-11-22
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2024-11-22
我想做ui设计来模仿微信做一个app，想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。
2024-11-22
怎么用ai写脚本
以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导： 首先，明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径： 1. 原创（直接经验）：包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编（间接经验）：比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面： 编剧是有一定门槛的手艺，不能单纯依赖剧作理论和模板，而应先大胆地写和实践，再结合看书学习，不断总结经验。对于短片创作，由于篇幅较小、情节和角色相对简单，可以从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事，有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：借助 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看视频，根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法正确，AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性，或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
汽车行业AI应用
以下是人工智能在汽车行业的一些应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，实现自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态并优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 此外，还有一些相关的 AI 应用案例，如汽车之家车商城利用 AI 分析用户购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型，并提供购车优惠和金融服务。
2024-11-11
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用： 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务，如优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-03
汽车行业AI需求
人工智能在汽车行业有以下广泛的应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 从研发角度看，硅片上越来越多的部分转向 AI，CPU 部分也在不断增长，这与英特尔股价下降、英伟达股价上升的价值变化相一致。 三个识别技术的关键点： 1. 技术的发展，包括技术的指数上升脉络。 2. 对需求的理解，出行或物理世界的移动是刚需。 3. 重 AI 的应用，如车的实时性、危险性和高要求决定了必须在车上运行 AI。 三个由此得出的观点：（文中未提及具体观点内容）
2024-09-03
具身智能在新能源汽车行业中的应用场景有哪些
具身智能在新能源汽车行业中的应用场景丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 自动驾驶技术：具身智能可以通过集成先进的传感器、摄像头和人工智能算法，实现车辆的自动驾驶功能，提高行车安全性和效率。 2. 智能辅助系统：利用具身智能技术，可以开发出智能辅助系统，如自动泊车、自适应巡航控制等，这些系统能够辅助驾驶员进行更加精准和便捷的操作。 3. 车辆远程监控与维护：通过具身智能技术，可以实时监控新能源汽车的状态，预测潜在的故障和维护需求，从而提高车辆的可靠性和降低维护成本。 4. 智能交互系统：具身智能可以提供更加自然和直观的人车交互方式，例如通过语音识别、手势控制等实现对车辆各项功能的控制。 5. 能源管理优化：具身智能技术可以帮助优化新能源汽车的能源使用，通过智能预测和调度充电时间、电量使用等，提高能源利用效率。 6. 智能生产线：在新能源汽车的制造过程中，具身智能可以应用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制水平。 7. 智能物流与仓储：新能源汽车行业可以利用具身智能技术进行智能物流和仓储管理，提高物料搬运和存储的自动化水平。 8. 服务机器人：在汽车展厅或服务中心，具身智能服务机器人可以提供咨询、导览和基础服务，提升客户体验。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，具身智能在新能源汽车行业的应用将越来越广泛，为行业带来深刻的变革。
2024-07-26
人工智能在汽车行业的应用案例
人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术： 利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统： AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 个性化用户体验： AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护： 通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。 5. 生产自动化： 在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 6. 销售和市场分析： 汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理： AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务： AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐： AI驱动的语音助手，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断： AI系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。
2024-04-16
根据Python实验内容（包括实验场景和实验内容）和参考资料链接，如何优化prompt，以完成程序？
以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议： 1. 对于算术推理相关的程序，若思维链（及生成的方程式）存在正确但模型执行算术运算错误的情况，可添加一个 Python 程序作为外部计算器（使用 Python 的 eval 函数）处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时，通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式，以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中，若生成的迷宫存在边未封好等问题，可调整提示词。若对复杂度不满意，也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中，对于提示词编写，应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则，保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景，确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词，需进行适当修改，以通用描述替代，除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分，思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。
2024-11-22
AI在企业落地的场景或案例
以下是一些 AI 在企业落地的场景或案例： 企业运营方面：包括日常办公文档材料的撰写整理、营销对话机器人的应用、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源的简历筛选、预招聘、员工培训等。 教育领域：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议，针对学生情况以及兴趣定制化学习内容，论文初稿搭建及论文审核，帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体行业：定制化游戏，动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局，出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营，数字虚拟人直播，游戏平台代码重构，AI 自动生成副本。 零售/电商领域：舆情、投诉、突发事件监测及分析，品牌营销内容撰写及投放，自动化库存管理，自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配，客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险行业：个人金融理财顾问，贷款信息摘要及初始批复，识别并检测欺诈活动风险，客服中心分析及内容洞察。 在企业中建构人工智能的案例研究包括： 智能扬声器：需要探测触发词或唤醒词、进行语音识别、意图识别，并执行相关程序。但智能音箱公司因需对每个用户需求单独编写程序而花费大量资金教育客户，这是其面临的困境。 自动驾驶汽车：包括汽车检测（使用监督学习，需多个方位的摄像头或传感器）、行人检测（使用相似技术）、运动规划（输出驾驶路径和速度）。 人工智能团队的角色示例有： 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据以训练神经网络或深度学习算法。 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能发表论文或专注研究。 应用机器学习科学家：从学术文献或研究文献中寻找前沿技术来解决问题。 数据科学家：检测和分析数据背后的意义，并向团队展示结论。 数据工程师：整理数据，确保数据安全、易保存和读取。 AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。
2024-11-20
打印场景下格式转换的需求点
在打印场景下，格式转换的需求点主要包括以下方面： 1. 不同文本类型的转换，例如将俚语翻译成商务书信。 2. 不同格式之间的转换，如 ChatGPT 擅长的从 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的转换。在提示中需描述输入和输出格式，例如将 Python 字典从 JSON 转换为带有列标题和标题的 HTML 表格，并使用相关函数显示 HTML 响应。 3. 对于卡牌生成器的搭建，在为卡牌添加说明性文字时，涉及到文字图层的处理。叠图功能只允许两个图层叠放，所以对文字图层要进行格式转换。具体包括： 先对“card_description”的输出按索引序号奇偶性进行分列。 由于叠图只支持传入图像的 url（字符串格式），需将分列后的两个 Array<Object>结构“打破”，提取图像链接并重组为字符串列表 Array<String>。 若分列时原 Array<Object>中元素个数为奇数个，会导致分列后两个列表元素数量不同。在格式转换过程中，需比较两个列表长度，若不同则用事先准备好的图像 url 扩展较短的列表，以保证叠图顺利进行。
2024-11-20
AI 在股票交易行业的落地场景有哪些
AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面： 1. 市场分析与预测：利用大数据和机器学习算法，对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测，为投资决策提供参考。 2. 风险评估与管理：通过模型评估投资组合的风险水平，及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。 3. 交易策略优化：基于历史交易数据和市场情况，优化交易策略，提高交易效率和盈利能力。 4. 智能投顾：为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。 5. 欺诈检测：识别和防范股票交易中的欺诈行为，保障交易的安全性和公正性。
2024-11-18
ai的落地场景应用
以下是 AI 的一些落地场景应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用场景。 此外，还有以下一些具体的应用： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 在“AI + 汽车”领域： AI 营销赛道： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”，基于汽车销售场景自动出题，可采用多种形式，如选择题、对话或情景模拟。
2024-11-18
AI在会计岗位落地的场景
AI 在会计岗位落地的场景包括以下方面： 1. 预测：生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并提供适应模型的建议，为公司决策提供依据。 2. 报告：生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务：会计和税务团队在咨询规则和应用方面，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款：生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 5. RPA 方面：RPA 是流程自动化机器人，可替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效。在财务领域，可用于开票、网银流水下载等。 6. 税务工作：在金税四期背景下，利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。
2024-11-15
ai 语音，ai语音，ai 文转语音，有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目： 语音合成（TTS）方面： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 语音转录方面： ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 ：混合团队高效协作会议所需的一切。 ：音频转录软件 从语音到文本到魔法。 ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 ：会议的 AI 助手。 ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 ：理解每个声音的自主语音识别技术。 ：支持 35 多种语言的自动转录。 ：端到端的边缘语音 AI，设备上的语音识别。
2024-11-19
AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用有哪些
以下是 AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本；AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型中的创新产品和服务，特别是 AI 驱动的产品/服务开发，包括以下方面： 首先，探索基于 AI 的新产品或服务。通过开发基于 AI 的新产品或服务，创造新的市场机会和客户价值。调查和分析市场需求，探索 AI 技术在不同领域的应用潜力。鼓励团队进行创新思维，探索如何将 AI 技术融入新产品或服务中。开发 AI 驱动产品或服务的原型，并进行测试以验证其可行性和市场吸引力。例如，开发智能分析工具，帮助企业自动分析市场趋势；或创建 AI 辅助应用程序，如个性化健康指导应用。 其次，利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度。通过集成 AI 功能，提升现有产品或服务的智能化水平和竞争力。识别现有产品或服务中可以通过 AI 技术优化的部分，如添加智能推荐、自动化流程等。利用 AI 改善用户界面和交互体验，使产品更加直观和易用。基于客户反馈和市场变化，不断迭代和更新 AI 集成的功能。例如，对于在线零售平台，可以通过集成 AI 来优化产品搜索和推荐算法，提供更精准的购物建议。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。同时，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2024-11-19
AI 在营销获客的落地应用有哪些
以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。
2024-11-18