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未来什么产业是风口

Answer

未来的产业风口可能包括以下方面:

  • 在 AI 领域,随着技术的发展,生成式 AI 不断拓展应用范围,从简单的文本或代码生成扩展到代理交互。AI 网络协同工作将成为趋势,对新型基础设施的需求会增加,以支持更强大的计算和解决串扰问题。
  • 开源大模型将爆发,大模型未来将无处不在。大国间 AGI 竞争的关键在于“云端超级大模型”,其规模会越来越大,同时也会越做越小并搭载于智能终端。
  • 企业级大模型市场将崛起,企业可能同时拥有多个垂直大模型。多模态成为大模型的关键能力,文生图、文生视频等 AIGC 功能会有突破性增长。
  • ToC 领域将继续涌现杀手级应用,知识工程成为大模型落地的决定性要素,AI Agent 激发大模型潜能成为超级生产力工具。
  • 人形机器人产业发展将获得十倍加速,大模型认知能力的提升将为自动驾驶带来革命性变化,大模型也有助于生物科学等基础科学研究突破瓶颈。
  • AI 安全变得前所未有的重要,芯片性能每年翻 10 倍,6 年将提升 100 万倍,算力规模每半年翻 1 倍。能源成为 AI 甚至人类文明发展的瓶颈,解决可控核聚变是唯一的破解方法,大模型和硬件结合会带来新产业革命。
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References

红杉|AI 50 未来公司

过去的科技创新浪潮——网络、互联网和移动技术——在很大程度上都是通信革命。而AI则不同,它是一场生产力革命,与个人电脑更加类似,AI塑造了商业和工业的未来。随着越来越多的AI被开发出来,它们将开始通过AI网络协同工作。在过去的一年里,我们看到生成式AI能够做到的事情已经从简单的文本或代码生成扩展到了代理交互。正如个人电脑和智能手机的兴起推动了对传输数据的互联网带宽的需求一样,AI Agent的发展将推动对新型基础设施的需求,以支持更强大的计算和解决串扰问题。正如英伟达公司首席执行官黄仁勋所说,我们正在进入一个"每个像素都将被生成"的世界。在这个生成的未来,公司建设本身可能会成为AI Agent的工作;而有一天,整个公司可能都会像神经网络一样工作。我们现在在应用领域看到的是下一代公司将使用的不断迭代的工具的最初版本。我们或许可以预期这些公司的规模会更小,但下一代公司具有的便利也意味着它们的数量会大大增加。公司的组建将变得更快、更流畅,并采用新的所有权和管理结构。也许有一天,会出现由一名AI工程师运营的大型公司。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

一、开源大模型爆发,大模型未来将无处不在二、未来大国间AGI竞争的关键是“云端超级大模型”,规模越做越大三、大模型同时越做越小,搭载于智能终端四、企业级大模型市场崛起,企业会同时拥有多个垂直大模型五、多模态成为大模型的关键能力六、文生图、文生视频等AIGC功能突破性增长七、ToC继续涌现杀手级应用八、知识工程成为大模型落地的决定性要素九、AI Agent激发大模型潜能成为超级生产力工具十、人形机器人产业发展获得十倍加速十一、大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化十二、大模型帮助生物科学等基础科学研究突破瓶颈十三、AI安全变得前所未有重要十四、芯片性能每年翻10倍,6年将提升100万倍,算力规模每半年翻1倍十五、能源成为AI甚至人类文明发展瓶颈,唯一破解方法是解决可控核聚变十六、大模型和硬件结合会带来新产业革命

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

一、开源大模型爆发,大模型未来将无处不在二、未来大国间AGI竞争的关键是“云端超级大模型”,规模越做越大三、大模型同时越做越小,搭载于智能终端四、企业级大模型市场崛起,企业会同时拥有多个垂直大模型五、多模态成为大模型的关键能力六、文生图、文生视频等AIGC功能突破性增长七、ToC继续涌现杀手级应用八、知识工程成为大模型落地的决定性要素九、AI Agent激发大模型潜能成为超级生产力工具十、人形机器人产业发展获得十倍加速十一、大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化十二、大模型帮助生物科学等基础科学研究突破瓶颈十三、AI安全变得前所未有重要十四、芯片性能每年翻10倍,6年将提升100万倍,算力规模每半年翻1倍十五、能源成为AI甚至人类文明发展瓶颈,唯一破解方法是解决可控核聚变十六、大模型和硬件结合会带来新产业革命

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人工智能未来是不是一个赚钱的风口?
人工智能未来很可能是一个赚钱的风口。以下是一些原因: 深度学习被证明有效,随着规模扩大预期会改善,人们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为自主的个人助理执行特定任务,帮助人们协调医疗护理等,在各个领域取得科学进展。 数字化正在重塑生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展使这种趋势进一步加强,进入更加富足的时代。 科技公司将有机会以前所未有的规模和盈利模式向全球提供即插即用的劳动力和智能解决方案,降低生产和运营成本。 预计 2024 年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型,生成式 AI 的热潮不会消退。 然而,也存在一些挑战: 如果不能建立足够的基础设施,人工智能可能成为有限资源,导致战争,并主要成为富人的工具。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力,逼近电网极限。 AI 介入选举等方面存在伦理挑战。 总之,人工智能领域充满机遇和挑战,是一个充满惊喜、伦理挑战和很多真金白银的奇妙世界。
2024-12-31
ai产业链上市公司有哪些
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 产业链上市公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金, M Ventures, 淡马锡, Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth, 礼来公司基金会, EPIQ Capital Group, Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures, NEA, Kleiner Perkins, Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, Sequoia, Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源:Techcrunch
2025-01-21
地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的Ai工具
以下是一些可以用于地方国民经济和社会发展规划、产业规划编制的 AI 工具: 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 在审核规划平面图方面: 1. 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。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 3. 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。 4. 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。 但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。
2025-01-10
AI产业链
AI 产业链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)。 上游基础设施层布局投入确定性强,但涉及海量资金,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”担当重任,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 中游技术层处于技术爆炸期,迭代速度快,技术迭代风险高。基础通用大模型研发烧钱,竞争激烈,非巨无霸公司不建议考虑。 下游应用层是广阔蓝海,尽管从业者增加,涌现出一些产品,但成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,发展空间巨大。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15)有: |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth,礼来公司基金会,EPIQ Capital Group,Jeff Skoll|| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures,NEA,Kleiner Perkins,Lux Capital|| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners,Kleiner Perkins,Sequoia,Databricks Ventures|| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia,OpenAI,微软|| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint,Lightspeed Venture Partners,USV,IVP,Spark Capital|| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures,Celesta Capital,Pledge Ventures,Mayfield,DNS Capital|| 信息来源:Techcrunch
2024-12-31
目前的AI插件产业实践有哪些,需要收费的又有哪些
目前的 AI 插件产业实践中,以开发 AI Share Card 插件为例: 技术方案:将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能。若用户需要其他模板,可通过增加更多模板选项或自定义模板代码功能实现。 对 AI 大模型的要求:处理纯文本总结任务,仅需 13B 或更小参数的模型,加上精调的提示词就能产生很好结果。 AI API 服务的选型要求: 较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度。 响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能表现。 免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如选用的 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。 需要收费的 AI 插件因具体应用和服务提供商而异,常见的收费方式包括按使用量计费、订阅制等。但像上述提到的 GLM4flash 在特定时间内是免费的。
2024-12-28
我想要一些关于AI的研究报告,技术、产业、产品方面都可以
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】
2024-12-24
如何利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命,请结合相关技术的原理和框架图进行阐述
利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面: 1. 降低开发成本:AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期:加快游戏的制作速度,使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量:例如生成新的高质量游戏内容,如地图、角色和场景,改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验:为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所,但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战,需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助:经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体,将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展,它将彻底重塑用户生成内容(UGC),创造一个任何人都可以构建游戏的世界,并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年,深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能,创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域,让数百万人能够制作他们的第一款游戏,新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮,从而永远改变游戏行业。
2024-12-24
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说,在面对未来的AI时代,需要学习编程的基础知识吗?系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说,在面对未来的 AI 时代,学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python,以下是一些需要重点关注的主要知识: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等基本数据类型。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理: 理解异常:了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 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),学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
Al在未来会发展出自己的灵魂吗
目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂,尚无明确的定论。 从一些研究和观点来看,多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 另外,AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案,通用电脑因成效比好而占据主导,未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时,AI 运营的公司会面临更高的极端风险,存在实际问题需要解决。 总之,对于 AI 是否会发展出灵魂,还需要更多的研究和探讨。
2025-01-09
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法的影响
欧盟人工智能法案在实施中对我国未来立法主要有以下影响: 1. 参考意义:我国与欧盟在人工智能立法方面处于“齐头并进”态势,且立法理念有共通之处,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考价值。 2. 产品调整:若AI项目有意拓展欧洲市场,可能因不同市场要求而需根据欧盟法案对产品进行调整。 3. 对中小企业的监管:我国法律制度在一般性规定基础上强化对大型企业监管,而欧盟法案顾及到中小企业弱势地位。将对中小企业的合规义务豁免及合规支持规定纳入我国未来人工智能立法,有利于形成公平竞争秩序,激发中小企业科技创新活力,避免过度监管。 4. 法律衔接:我国《个人信息保护法》规定可能对人工智能研发和部署使用中的个人信息处理形成合规障碍,而欧盟《人工智能法案》在不影响GDPR实施的情况下对涉及个人数据的处理进行了解释和衔接。我国若进行统一的人工智能立法,个人数据处理的合法性问题无法回避,可在立法中进行特别规定。
2025-01-02
未来哪些工作可以被AI替代?
未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作,例如: 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而,以下工作相对较难被 AI 替代: 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作,比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位,但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代,但这一观点有待辩证看待,吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。
2024-12-25
学习设计专业,未来在Ai时代,如何提升价值,找到工作
在 AI 时代,学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作: 1. 设计专业方面: AI 重新定义了设计师的竞争力边界,您需要具备持续的学习习惯,并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛,但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面: 对现有 AI 工具进行严格评估和选型,确保其能提供标准化输出和一致性体验,提升设计质量和速度,减少设计差异。 建设参数文档库,而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征,训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具,形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面: 将 AI 深入到日常设计流程,形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性,差异化对待不同业务形态和需求,使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式,持续探索优化。 4. 设计团队方面: 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略,保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境,增强对市场动态的快速适应能力,确保团队整体的未来发力方向。 总之,随着技术不断进步,AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色,为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能,您就可以保持领先优势。
2024-12-24