有哪些AI在电商和零售行业的运用？

以下为您推荐几款可快速生成电商服装模特的 AI 工具： 1. Stable Diffusion：如果您要开淘宝网店，可借助它初步制作展示商品。比如卖绿色淑女裙，先真人穿衣服拍照，处理好照片，选好 realisitic 真人照片风格的底模，再根据不同平台换头，通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分，并设置好 prompts&parameters。 2. ComfyUI：这个工作流适用于电商服饰行业的换装、虚拟试穿等场景。首先生成适合服装的模特，可抽卡抽到满意的模特，加入 Redux 模型，强度不用太高，让提示词生效。然后进行高精度的换装，先预处理拼出 mask，再重绘 mask 区域。 3. 达摩院：支持虚拟换装、姿态编辑，您可以直接在 https://damovision.com/?spm=5176.29779342.d_appmarket.6.62e929a4w3xGCR 进行测试。

目前在处理亚马逊电商图片方面，常见的 AI 工具包括 Adobe Photoshop 的 AI 功能、Canva 等。Adobe Photoshop 的 AI 功能可以帮助您进行图像的优化、修复和创意处理。Canva 则提供了丰富的模板和设计元素，方便您快速制作吸引人的电商图片。但具体选择哪种工具，还需根据您的具体需求和使用习惯来决定。

电商商品相关的 AI 应用包括以下方面： 1. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化：AI 推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化：AI 技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人：提供 24/7 客户服务，解答疑问。 营销活动分析：了解活动效果，吸引顾客并产生销售。 库存管理：预测需求，优化库存。 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体，提高品牌知名度。 直播和视频营销：分析观众行为，优化直播和视频内容。 2. 图片处理服务： 为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材。创作素材可商用，有助于安全可靠地提升商品出单率。

以下是一些可用于创建电商产品图的 AI 工具或智能体： 1. Flair、Booth 和 Bloom 等工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。例如，能将挂在衣架上的连衣裙静态照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象。 2. AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 4. 以 Kimi+的“什么值得买”智能体为例，能通过 Query Rewrite 提取关键词，再通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用。 5. 藏师傅推荐的通过获取 Logo 图片的描述、根据描述和生成意图生成图片提示词、将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成的方法，例如人民有信仰整了个提示词一件生成的智能体：https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 。

AI 在电商行业有以下应用场景： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 在生成式 AI 方面，电子商务成为富有成效的垂直行业之一。相关工具如编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，创建完整的电商商店及市场营销材料。 此外，还有以下具体案例： 1. 品牌：提升品牌价值，涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词。 2. 品牌：分析品牌舆论传播，涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词。 3. 推广：制定上市推广方案，包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词。

以下是一些适用于电商的产品图片修改工具及相关应用： 1. Midjourney： 产品海报设计：将产品图片导入编辑器，通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化：利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报：通过白底字体图和图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。 2. Stable Diffusion： 对于运营网店的女装店主，可通过真人穿衣服拍照，选好底模（如 realisitic 的真人照片风格底模），根据不同平台换头，使用图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分等步骤，初步制作展示商品。 3. 其他工具： 像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。 AdCreative 和 Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 未来，我们有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。

以下是关于抖音直播间 AI 自动回复的相关知识： 在当下的 AI 产品中，大都支持自定义 AI 的回复方式。例如在 ChatGPT/GPTs 里是“Instructions”，在 Coze 里是“人设与回复逻辑”。设定“人设与回复逻辑”时，这里的写法就是 Prompt，您可以足够相信 AI 的智商，无论怎么写，它一般都能理解，但以下仅供参考，您可以自由发挥。 目标是尝试输入某个 AI 产品的网址，如：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，AI 会自动处理并返回这个产品的名称、简介等信息。 测试“人设与回复逻辑”时，尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducingclaude ，也就是 Claude 的介绍信息页，AI 就会按照预先设定的格式进行返回。但由于 AI 的特性，它并不总能返回合适的结果。处理这种情况的方法有很多，比如重试、优化 Prompt 或者使用 Workflow（这个后面讲）。 另外，在【AI+知识库】商业化问答场景中，大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人，对公共知识、学识技能、日常聊天十分擅长。提示词则是告诉这个全知全能的人，他是一个什么样的角色、要专注于哪些技能，让他能够按照您的想法，变成一个您需要的“员工”。知识库相当于给这个“聪明”员工发放的一本工作手册，例如设定使用阿里千问模型，角色是“美嘉”，知识库放的是《爱情公寓》全季的剧情，这样当您提问时，AI 就能根据设定和知识库进行回复。

以下是关于文字生成视频的 AI 能力的相关信息： 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频，是 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 对于视频模型的评估，可从以下方面全面评估 AI 视频生成模型的各种能力： |测试类型|提示词（Prompt）| ||| |生成质量|“A highresolution 4K video of a sunset over the ocean with smooth transitions.”| |生成速度|“A short 10second clip of a running dog in a park.”| |一致性|“A person walking from left to right across the screen with consistent motion and background.”| |多样性|“A fantasy world with dragons flying in the sky and wizards casting spells.”| |可控性|“Generate a video of a beach scene with a setting sun and seagulls flying,with the ability to change the weather from sunny to cloudy.”| |音频生成|“A video of a thunderstorm with synchronized sound effects of thunder and rain.”| |界面友好度|“Test the user interface by generating a video of a mountain landscape with easytouse controls for adjusting the time of day and weather conditions.”| |可定制性|“Create a video of a city street with customizable options for the number of people,types of vehicles,and time of day.”| |计算资源|“Generate a 30second video of a busy market scene and measure the CPU,GPU,and memory usage.”| |运行成本|“Produce a 2minute educational video on the water cycle,evaluating the cost efficiency for longer videos.”| |错误处理|“Generate a video with an incomplete prompt to test how the model handles missing information.”| OpenAI 发布的首款文生视频模型 Sora 具有强大的能力，不仅能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，还能生成长达 1 分钟的超长视频，且一镜到底。在视频中的女主角、背景人物等方面都达到了惊人的一致性，各种镜头随意切换，人物保持了神一般的稳定性。相比之下，Runway Gen 2、Pika 等 AI 视频工具在几秒内的连贯性方面还有待突破。

以下是关于用户运营 AI 的相关内容： AI 技术的发展对职业形态有巨大影响，但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营，AI 虽能在某些方面提供帮助，如生成文章和解决单点问题，但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面，人类仍具有优势。 以新媒体运营为例，其核心竞争力在于内容的创新和创造力，AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营，AI 能胜任客户服务和解决单点问题，但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代，我们应重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥的时代，高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力，通过独立思考，向 ChatGPT 等工具提出优质问题，以获得满意答案。 2. 培养学习方法：面对无尽知识，要提高学习能力和效率，掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外，在开源 AI 社区中，可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案，还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时，机器人可定时推送活动信息和社区动态，提高通知的准确性和及时性。

目前使用较多的 AI 工具包括以下几类： 1. 文章润色工具： Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，帮助优化文章的语言表达。 Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可根据输入生成符合要求的学术论文。 2. 论文写作相关工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 3. 适合软件项目经理的工具： 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等已开始集成 AI 功能，辅助制定计划、分配任务、跟踪进度等。 文档和协作工具：微软的 Copilot 集成到 Office 套件中，提供 AI 助手功能；云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 风险管理和决策支持工具：帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 沟通和协作工具：AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，帮助快速生成创意图像素材。

使用 AI Agent 可以从以下几个方面入手： 1. 理解工具：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务，应先将其分解为子任务，再组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力。 2. 使用工具：AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。这包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类的反馈（如行动是否成功完成任务的结果反馈、环境状态变化的中间反馈、显性评价和隐性行为）做出调整。 3. 具身智能：在追求 AGI 的过程中，具身 Agent 成为核心研究范式，强调智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型不同，LLMbased Agent 能主动感知和理解物理环境并互动，利用内部知识库进行决策和行动，改变环境。 此外，目前有不少大厂推出了 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。以扣子为例，它是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否有编程基础，都能在该平台上迅速构建各类问答 Bot，开发完成后还可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体通常可通过简单 3 步：起名称、写介绍、用 AI 创建头像。

对于植物提取物销售人员来说，可以借鉴以下利用 AI 提高销量的方法： 1. 利用 AI 分析市场数据：通过 AI 工具收集和分析市场趋势、客户需求以及竞争对手的信息，以便更精准地定位目标客户和优化产品策略。 2. 借助 AI 优化销售文案：利用 AI 的语言处理能力，生成更有吸引力和说服力的产品描述、广告文案等，提高产品页面的吸引力。 3. 运用 AI 进行客户关系管理：通过 AI 预测客户行为和需求，提供个性化的服务和推荐，增强客户满意度和忠诚度。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 在零售商超的落地场景主要包括： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。 相关工具如下： 1. 市场分析工具：利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 关键词优化工具：分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计工具：根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成工具：撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化工具：帮助选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略分析工具：分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析工具：了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐工具：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人工具：提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析工具：分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理工具：预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化工具：分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销工具：在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销。 14. 直播和视频营销工具：分析观众行为，优化直播和视频内容。

在制造业领域，AI 的应用案例包括： 预测性维护：可用于预测机器故障，避免工厂停机。 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 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。 在零售领域，AI 的应用案例包括： 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。

在建材类零售和电子商务中，AI 可以有以下应用： 1. 产品推荐：通过分析客户数据，为客户推荐可能感兴趣的建材产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为每个客户提供个性化的购物体验，使其能更精准地找到所需建材。 3. 动态定价：根据市场需求和建材的供应情况等因素，动态调整建材产品价格。 此外，在更广泛的零售和电子商务领域，AI 还有以下应用： 1. 客户获取成本不断上升的情况下，品牌可以利用 AI 工具降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率。 2. 对于完全在线运营的企业，很容易将 AI 工具整合到工作流程的许多部分中。例如，在房地产行业，有工具使代理商能够虚拟布置房产，帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 需要注意的是，以上是基于一般零售和电子商务中的 AI 应用情况进行的推测和总结，在建材类领域的具体应用可能会因行业特点有所不同。

AI 在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景： 1. 药品推荐系统 利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理 通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询 借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手 基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析 AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控 通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯 利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。

Figma 在 AI 方面有以下运用： 1. 作为基于云的设计工具，Figma 提供了自动布局和组件库，有助于团队快速协作并迭代产品设计。 2. Figma 的社区开发了一些 AI 插件，用于增强设计流程，例如 Ando Your design copilot、Magician for Figma 等。 3. 行业专家认为在设计工作中，AI 可以提高设计师的能力，使设计更易接触，例如在 Figma 中，AI 可能取代基于组件的设计工作，让设计师专注于端到端流程。 4. 随着 AI 技术的发展，未来可能会有更多与 Figma 相关的 AI 功能和应用出现。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

AI 在集装箱物流行业有以下应用方式： 1. 物流路线优化：利用 AI 分析各种数据，如货物数量、目的地、运输条件等，优化物流路线，降低运输成本。 2. 配送计划制定：通过 AI 制定更合理的配送计划，提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理：借助数据分析和机器学习技术，优化集装箱的分配和使用，提高利用率。 4. 预测需求：利用 AI 预测货物的需求，提前做好准备，减少库存和延误。 5. 风险评估：分析潜在的风险因素，如天气变化、交通拥堵等，提前制定应对策略。 例如，像丰巢快递柜管理系统利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况，提高快递配送效率。未来，AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。

AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面： 1. 医疗大模型：与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性，有助于提升保险服务的准确性和可靠性。 2. 保险销售：GPT 可以作为业务人员的个人助理，帮助他们更专业地为用户提供服务，提升用户体验和满意度，从而建立信任关系。 3. 服务链优化：通过 AI 设计服务链，结合用户目标和服务设计，提供优质的服务内容和方案，实现用户财务需求与保险商品的双赢。 4. 改善用户体验：关注在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系，同时考虑用户心理状态和路径设计，与保险营销员的实际需求相结合。 此外，AI 不仅在保险领域发挥作用，在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业，生成式 AI 代表着重大飞跃，与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 可以创造全新的内容，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。