ai在建筑方面的用途

AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。对于 AI ，可以有以下几种理解： 1. 对于没有理工科背景的文科生来说，可以将其当成一个黑箱，只需要知道它是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。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。 2. 从任务角度来看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中，有一些不错的 AI 健身工具，如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。

以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上，其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本，在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词，文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。

以下是关于会计 AI 的相关信息： 生成式 AI 在金融服务领域，包括会计方面，具有多方面的应用和优势： 1. 预测方面：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，发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面：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. 会计和税务方面：能够帮助综合、总结，并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型，能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐，但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点，结合自身需求进行选择。同时，营销领域有一些常用的 AI 工具，如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等，更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站： 1. 在金融服务领域，生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，自动创建文本、图表、图形等报告内容，还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告，可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，将报告内容拆分处理，借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括： PandasAI：将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”，用户可以以自然语言提问，它会以自然语言、表格或图表形式回答，目前仅支持 GPT 模型，需自备 OpenAI API key。网址：https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel：自动进行数据清理并可视化执行过程，帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告，平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址：https://datasquirrel.ai/

Gamma 有以下几种常见用途： 1. 在图像处理中，Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值，从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中，gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项，简化演示文稿创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 此外，在开源大模型领域，谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列，在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本，并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。

本地大模型具有多种用途，以下为您详细介绍： 1. 在图像生成方面，如 SDXL 的大模型，分为 base、refiner 和配套的 VAE 模型。base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的图片以获得更丰富的细节，VAE 用于调节图片的画面效果和色彩。使用时需将模型放入对应文件夹，在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上，然后在文生图中填写提示词和常规参数进行生成。 2. 资讯问答方面，如 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG。Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于多种操作系统，提供模型库，支持自定义模型，有 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。 3. 对话和回答问题方面，通过 Open WebUI 使用大模型。一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，可实现和本地大模型的对话功能。ChatGPT 访问速度快是因其服务器配置高，回答效果好是因其训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库可进一步操作。

人工智能（AI）的主要用途广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 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：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐感兴趣的产品。 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。 4. 制造业： 预测性维护：避免机器故障和停机。 质量控制：检测产品缺陷。 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： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 需要注意的是，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 在酒店中有多种用途，以下是一些常见的应用： 客服助手：Viff.ai 是一个酒店评论回复工具，它可以为酒店客人的评论生成个性化、针对性和有礼貌的回复。它能学习用户的语气和品牌声音，并以同样一致的声音生成回复。使用 Viff.ai，酒店可以立即回复评论，从而在所有的酒店客人评论中提供准确的回复，并保持一贯性。通过回复评论，酒店可以提升声誉，吸引更多的预订。 酒店预订系统：Staypia 是一个利用人工智能技术的酒店预订系统，提供全球超过 316 万家酒店的最优惠优惠。这个平台利用人工智能技术，提供一系列独家折扣，使其成为最具成本效益的酒店预订平台之一。 知识图谱：在搜索时，展示知识图谱。这些信息是从知识图谱中产生的，意味着列出这些人和与其相关的关键信息，如生日，年纪等。酒店知识图谱可能包含大量信息，让人们在查地图时，可以快速找到准确信息。

以下是关于自动出建筑室内效果图和施工图的相关信息： 1. 用 Coze 的工作流创建： 目的：让 AI 能够快速出家装设计效果图，并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 的图像工作流。 功能体验：体验地址为 https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017，使用效果为 AI 设计效果图。 2. 家居生成装修方案：整个装修方案流程由 GPT4 所出，包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局，最后出 3D 效果图，全屋显示。 3. 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内信息集成，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。

以下是一些能够辅助建筑设计的 AI 工具： 1. HDAidMaster：这是一款云端工具，建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索，设计师输入房间面积需求和土地约束，软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，提供全新设计模式，在住宅设计早期能引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，从住宅设计图构件开始，集自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果于一体，为建筑信息自动建模打下基础，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是关于建筑抠图 AI 的相关信息： AI 绘画常用提示词中与建筑相关的有：architectural sketching（建筑素描）、interior design（室内设计）等。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具包括： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai：面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 需要注意的是，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。

以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档： 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障，能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案，候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面，负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR：团队绩效管理，根据团队和个人绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 HR：面试工具，作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售：话术总结优缺点，涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容等方面。 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面，效率较高。 技术面：面试官直接给出同行美妆 GPT 案例，让判断实现方式，应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面：了解学业情况、经历和意向，询问经典问题。

在建筑行业，AI 有以下应用方式和相关工具： 审核规划平面图： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 绘制 CAD 图： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据设计目标和约束条件自动产生多种方案。 需要注意的是，每个工具都有其特定应用场景和功能，应根据具体需求选择合适的工具。

学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅： 参考为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告： 《》：Kimi 发布视觉思考模型 k1，在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》：由量子位智库发布，聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律，对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇，探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况，包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业，展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构，大致可分为：上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发），详细内容参见图 5 和图 6。 此外，还有以下相关的课件和内容供您参考： 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】：https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02：2023 年年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01：安克创新的 AI 实践分析：https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

在金融业中，以下方面不太容易被 AI 所替代： 1. 战略决策：CFO 及其直接报告人应专注于金字塔顶端的战略决策，这需要综合的判断力、对宏观环境的深刻理解和长期的经验积累，AI 难以完全胜任。 2. 复杂的情感决策：金融服务被认为是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需要人类根据客户的个人情况提供个性化的建议。 3. 合规与法律处理：金融服务高度受监管，复杂且非结构化的法律合规要求人类员工的参与和判断，以确保符合规定。 尽管 AI 在金融领域的预测、报告、会计和税务、采购和应付账款等方面能够提供帮助和实现自动化，但上述几个方面仍依赖人类的专业能力和经验。

在物流配送领域，人工智能有以下应用： 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 例如： 美团外卖配送系统利用数据分析和机器学习优化外卖小哥的配送路线，会根据订单位置、餐厅出餐速度等因素，在高峰期自动调整配送路线，确保外卖及时送达。 猎聘 APP 作为 AI 招聘求职平台，利用数据分析和自然语言处理技术，连接求职者和招聘企业，促进就业。 链家 APP 作为 AI 房地产交易平台，利用数据分析和自然语言处理，为买卖双方提供安全、高效的交易平台。 游戏开发工具 Unity 利用图像生成和机器学习技术，为游戏开发者自动生成游戏关卡，提高开发效率。