请你结合大疆服务业务的具体场景，设计两个AI的应用落地场景，请从AI在此场景中应该发挥什么作用、怎样和业务场景做耦合、怎样评估AI的落地效果等多个方面进行阐述。

以下是为您整理的部分全球 AI+教育项目： 1. 书籍推荐：三本神经科学书籍 简介：AI 是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的 prompt 模板或设计 prompt，与 AI 协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开 AI 的新天地 作者：无 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/12 2. AI 赋能教师全场景 简介：来自 MQ 老师的投稿贡献，图中有老师的微信，欢迎交流沟通 作者：MQ 老师 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/29 3. 未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI 简介：人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用，为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中，具体案例能够清晰地揭示 AI 如何实际影响教学和学习方式。 作者：赛博禅心 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/30 4. 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究 简介：文章地址：<br>nature 前几天发来王炸，论文标题《Autonomous chemical research with large language models》，趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。 作者：乐谷说 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/12/24

以下是关于 AI 教育创新机构的相关信息： 在已结束的 AI 创客松活动中，存在不同的组别。其中，组别 8 为 AI 教育创新者，组员包括姚欧强ᶜᵘᶜ、邱运、珊若、在路上、Zima，建议项目是开发针对不同教育阶段的 AI 应用，结合科学研究成果，提升教育质量和效率。 北京市新英才学校的师生用生成式 AI 做了很多事情，如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生用训练 AI 模型识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中，学校领导层重视人工智能教育发展，给予很大自由空间，目前还在探索初级阶段，但有一定经验和成果。 6 月 11 日的 AI 秒学团队期待与更多相关人员和机构合作，共同推动儿童教育的创新和发展。

构建企业 AI 知识库可以参考以下步骤： 1. 结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可以进行模型的 Finetuning（微调），以优化性能。基础模型负责提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。 2. 确定功能范围，包括编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 3. 创建【知识库】： 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。 选择创建知识库路径，如个人空间知识库创建知识库。 支持的知识库文档类型包括本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可根据需求选择，如本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中加上特殊分割符，如“”，便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行相应操作。 在构建过程中，KnowHow 很重要，同时工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很关键。

AI 在土木工程领域有以下应用： 1. 绘图方面：存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如 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）、nTopology（基于 AI 的设计软件，帮助创建复杂 CAD 模型）、ParaMatters CogniCAD（基于 AI 的 CAD 软件，根据输入自动生成 3D 模型），一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供基于 AI 的生成设计工具。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，初学者建议先学习基本建模技巧。 2. 交通方面：可用于交通管理，优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 3. 物流配送方面：能够优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 4. 教育方面：用于个性化学习，为学生提供定制化学习体验。 5. 农业方面：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些常见的 AI 绘画风格网站及相关风格介绍： MewXAI（https://www.mewxai.cn/）：这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括： MX 绘画：拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图。 MX Cute：自研的可爱风动漫大模型，在某些风格场景下可媲美当下最火的 NJV5 模型。 MJ 绘画：创意度和想象力极高，适用于多种创作需求。 边缘检测：对草图上色，有多种渲染风格可选。 室内设计：上传空间图，一键完成多种不同风格的室内/建筑设计。 姿态检测：精准控制人物动作，可生成单人或多人姿势。 AI 艺术二维码：几秒内创建令人惊叹的下一代艺术二维码。 AI 艺术字：将光影文字、隐藏文字、艺术字融入作品。 常见的 AI 绘画风格有： 像素艺术（Pixel art） 当代写实主义（Contemporary Realism） 纪实的（NonFiction） 同步性（Synchronism） 建构主义（Constructivism） 超现实主义（surreal，hyperrealistc） 未来主义（futuristic） ww3 风格 适合科幻场景的幻想风格（fantasy） 科幻的（Fiction） 科幻（Science Fiction） 赛博朋克（cyber punk） 概念艺术（concept art） 超现实主义（Hyperrealistic） 黑暗奇幻（Dark Fantasy） 飘渺奇幻（Ethereal Fantasy） 宫崎骏风格（studio Ghibli） 山水画（landscape） A 站趋势风格（Trending on artsation） 超现实风格（surrealism） 油画风格（oil painting） 原画风格（Original） 赛博朋克风格（Cyberpunk） 后印象主义风格（postimpressionism） 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动画风格（CGSociety、DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风（Vintage，1819 世纪） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic）

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是首尾帧的一些使用场景： 1. 在即梦 AI 视频生成的【图生视频】面板内，勾选【使用尾帧】可开启「首尾帧」功能。此功能基于用户输入的「首帧图片」、「尾帧图片」以及 prompt（强烈建议填写），生成完整的过渡效果。 2. 「首尾帧」能通过用户输入的「首帧」和「尾帧」图片，更好地保持主体的一致性。「首帧」是视频的第一帧，即开头的图片；「尾帧」是视频的最后一帧，即结尾的图片。 3. 输入 prompt 会极大程度增加过渡效果自然成功率，不输入 prompt 有一定概率会给到叠化过渡效果。 4. 运动速度可以根据图片差异进行调整，如景别或内容差异较大，可选择【适中】速度进行生成。 5. 选择的生成时长可以根据图片差异进行调整，如景别或内容差异较大，可选择更高时长进行生成。例如，可根据首尾帧的过渡时长预期，选择 3s 12s 的时长。 6. 线稿上色的动态视频可以使用即梦视频 1.2 模型的首尾帧功能，能让图片不乱动。 7. 把两段素材（如一个动作到另一个动作的素材）拼接起来时，也可能用到首尾帧。

在医疗场景中，AI 有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测：例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现：如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率，未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答：像 DoctorGPT 这样的模型，能够准确回答各种医学问题。

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。

在食品制造型企业中，AI 可以应用于以下场景： 1. 质量控制：利用 AI 检测产品缺陷，确保食品质量。 2. 预测性维护：预测生产设备故障，避免生产中断。 3. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测和物流优化方案，提高供应链效率。 4. 产品设计和开发：借助 AI 生成工具，根据文字描述快速生成食品的包装设计、配方等元素，提高设计效率。 5. 工艺规划和优化：结合自然语言处理能力，自动生成生产工艺流程、设备选型等方案，优化生产过程。 6. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。

AI 手机端和网页端的应用场景存在以下区别： 网页端产品更倾向于支持涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程，例如 AI 语音工具包 ElevenLabs、AI 艺术创作器 Leonardo 以及 AI 演示文稿构建器 Gamma 等。 移动端应用更倾向于通用型助手，不少在功能上模仿了 ChatGPT。 在移动设备上，图片和视频的内容编辑是最常见的用途。例如，美图秀秀、SNOW 和 Adobe Express 等传统创意工具转型为生成式 AI 优先，并在移动排名中表现出色。 ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品，而争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。Perplexity 在网络上排名第三，专注于提供简明、实时和准确的查询答案，且用户参与度很高，还首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手，在网页排名中进入前五。

AI Agent 已经在以下场景得到落地应用： 1. 软件开发：基于大型语言模型的 Agent 利用自然语言理解和生成能力，能够与其他 Agent 进行交流和协作。 2. 科学研究：在相关研究中发挥作用。 3. 手机操作：如 AppAgent 可以通过自主学习和模仿人类的点击和滑动手势，在手机上执行各种任务，包括社交媒体发帖、撰写和发送邮件、使用地图、在线购物、图像编辑等。 4. 日常服务：如点外卖、写点评、看公众号等。 例如，AutoGLM 能够根据用户意图准确选择合适的应用场景，如“帮我买一杯咖啡”时打开美团，“帮我买一包咖啡豆”时打开淘宝。但目前仍存在一些问题，如语音识别有时偏差、复杂界面操作稳定性待提升、仅支持安卓等，不过这些可通过技术迭代解决。

以下是关于 AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案的相关内容： 工具： 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 企业内落地使用流程和方案： 1. 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，处理大量数据，快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 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：运用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：利用 AI 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：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同的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：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：运用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

AI 在企业中有多种落地场景，以下为您详细介绍： 1. 决策方面： 在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略，但当市场环境变化时，AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖，企业可建立“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域： 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。 3. 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：帮助金融机构做出贷款决策。 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。 4. 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据进行个性化推荐。 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。 5. 制造业领域： 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。

以下是关于数字员工的一些落地方案： 易观的报告《2024 年 AI 加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告》探讨了数字员工的定义、价值、分类，并预测了发展趋势。报告指出，数字员工能提升企业运营效率、降低成本、保障工作质量与稳定性。其发展趋势包括智能水平提升、融入工作流程、成为企业核心资产、开发与运营平台的在线化与开放化、市场的业态多样化、企业专业数据的深度洞察与策略制定、组织能力的新要求、群体智能与组织孪生的纵深发展等。 实战课程方面，提供了一比一数字人分身的定制体验，能让您熟练使用 10 多种热门数字人工具，掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸等技术，了解数字人商业应用场景及行业现状，将数字人融入工作流，完美匹配场景和工具，还能获得自学路径，课程后能持续学习并完成落地。并且搭建了交流群，方便解决课程问题和与其他同学讨论学习心得。 在技术实现上，算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等）、AI Agent（大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等）。人物建模模型可以通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型）实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

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。

以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 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。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，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、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 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、深度学习等。学习 AI 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：可以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 AI 发展的前沿动态：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 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。

以下为结合大疆服务业务设计的两个 AI 应用落地场景： 场景一：无人机故障预测与维护 AI 发挥的作用： 通过对无人机运行数据的实时监测和分析，利用机器学习算法预测可能出现的故障。 与业务场景的耦合： 与大疆的无人机飞行数据采集系统相结合，获取各类传感器数据，如电机转速、电池状态、飞行姿态等。 评估落地效果： 1. 降低无人机故障率，减少因故障导致的飞行事故和设备损坏。 2. 提高维护效率，缩短维修时间，降低维修成本。 3. 提升用户对产品的满意度和信任度。 场景二：个性化飞行方案推荐 AI 发挥的作用： 根据用户的飞行历史、偏好以及地理环境等因素，为用户生成个性化的飞行方案。 与业务场景的耦合： 整合大疆的用户数据库和地理信息系统，获取用户的飞行习惯和所在地的地理特征。 评估落地效果： 1. 增加用户的飞行体验，满足不同用户的需求。 2. 促进无人机的使用频率和用户的活跃度。 3. 有助于新产品的推广和销售，根据用户需求推荐适配的新机型和配件。

大疆作为一家知名的科技公司，其产品在市场上具有较高的声誉和用户满意度。关于未来大疆是否应该发展二手机生态，这需要综合多方面因素来考虑。 从市场需求角度来看，随着消费者对性价比的追求以及环保意识的增强，二手机市场存在一定的潜力。然而，大疆产品通常以其先进的技术和高品质著称，二手机可能会面临技术更新换代快、维修保障等问题。 如果我是二手业务的负责人，首先会进行充分的市场调研，了解消费者对于大疆二手机的需求、价格预期以及关注点。建立严格的二手产品检测和评估标准，确保二手大疆产品的质量和性能符合一定的标准。同时，提供完善的售后服务和维修支持，让消费者购买二手产品无后顾之忧。还会制定合理的价格策略，既要保证有一定的利润空间，又要具有市场竞争力。此外，加强与大疆官方的合作，获取更多的技术支持和资源，共同推动二手机生态的发展。