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。

以下是一些免费可用的 AI 视频生成软件： 1. Haiper：有免费额度，网址为 https://haiper.ai/ 。支持文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。图生视频只能写提示词、秒数（2s 和 4s）。还支持视频重绘，包括局部重绘。 2. DynamiCrafter：免费，网址为 https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter 及 https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter?tab=readmeovfile ，可生成 2 秒图生视频，还能做短视频拼长视频。 3. Morph studio：处于内测阶段，网址为 https://app.morphstudio.com/ 。暂未对外开放，可在官网提交内测申请。在 discord 上可以免费体验，支持文生视频、图生视频，英文提示词，支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置，默认生成 3s 视频。 此外，清影也是一款不错的 AI 视频生成工具，在首发测试期间所有用户均可免费使用。它具有不限量使用、生成速度快、提供配乐小功能等特色。生成参数包括时长 6s、清晰度 1440x960（3：2）、帧率 16fps 等，在风景、动物、超现实、人文历史类需求以及皮克斯风格、卡通风格、摄影风格、动漫风格等方面表现突出。 截至 2023 年，我们已经发现了 21 个公开的人工智能视频生成工具，大多数起初以 Discord 机器人的形式存在，随着产品成熟，越来越多的工具开始建立自己的网站甚至开发移动应用。

以下是一些能够为带货产品批量换背景并应用于小红书社区的人员信息： 卡飞猫：15692004031，擅长摄影写真、banner 生成、替换产品。 韩君奇：13060035786，能够批量出图，做小红书种草。 阿鱼：18102592057，擅长各种类型的 AI 画图，以及 AI 视频提效。 吴燕波：15766104311，可进行日常出图，视频等。

以下是关于使用 AI 绘图实现小红书笔记图片批量生成的相关知识： Liblibai 简易上手教程： 1. 迭代步数：AI 调整图片内容的次数。步骤越多，调整越精密，出图效果理论上更好，但生图耗时越长，且效果提升并非线性，过多可能导致效果增长曲线放平并开始震荡。 2. 尺寸：图片生成的尺寸大小。太小 AI 生成内容有限，太大则可能放飞自我。如需高清图，可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次：用本次设置重复生成的批次数。 4. 每批数量：每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数：指图像与 prompt 的匹配程度。数字增大图像更接近提示，但过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子：生成的每张图都有随机数种子，固定种子后可对图片进行“控制变量”操作，如修改提示词、修改 clip 跳过层等。首次生成图时无种子。 7. ADetailer：面部修复插件，可治愈脸部崩坏，为高阶技能。 8. ControlNet：控制图片中特定图像，用于控制人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，也是高阶技能。 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》： 1. 需求分析：主要需求是国内可直接使用且能批量生产，选用扣子搭建工作流，可能需牺牲一定质量的文案和图片效果。 2. 批量生成句子：一次性生成的句子都进行生成图片处理，建议一次不要生成太多，如设置一次生成五句。 3. 句子提取：把生成的句子逐个提取，针对每个句子绘图。 4. 图片生成：根据生成的句子结合特有画风等描述绘图。 5. 图片和句子结合：扣子工作流支持 Python 代码，但环境缺少画图、图片处理所需包，可替换成搞定设计的方式处理图片，会用 PS 脚本效果也不错。 此外，还有一些人员在不同领域涉及 AI 绘图相关工作，如韩君奇从事批量出图和小红书种草工作。

使用 AI 换背景能够实现较为真实的画面效果，以下为您介绍几种相关方法： 在 SD 中，若要实现更精确的蒙版，如人物的眼睛或身上配饰等，可以使用 Segment Anything 中的 GroundingDINO 模型。启用该模型后，AI 会自动下载，也可从云盘下载放到指定文件目录。在检测提示词中输入相关内容，如“eye”，AI 可自动检测并设置蒙版，还能通过预览箱体获取眼睛编号进行单一调整。选择要修改的蒙版上传到重绘蒙版中，添加提示词如“闭眼”并生成。之后可给人物换背景，加载生成的背景蒙版，选择大模型和正向提示词，如“简单背景、花、国画、工笔”，并选择蒙版模式。若效果不佳，可将图片放入图生图中用 tile 模型细化，还可在 PS 中用创成式填充修复头发。 在 PS 中，可利用“创成式填充”去掉主体以外的人物，如在水面画选区并输入提示词添加渔船，选择头部区域添加棒球帽，选择草地部分输入提示词更换，选择树输入提示词更改等。但 PS 的“创成式填充”并非无所不能，生成的图可能质量不高或不匹配，需要更多尝试和后期处理。 Google 的 Gemini 文生图 AI 在抠图、换背景、打光影方面表现出色。如能无中生有地换背景，进行商业级别的背景合成与打光，通常能在短时间内取得稳定且较好的预期结果。

以下是关于 AI 变现的一些方式： 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 这是适合普通人作为副业的项目，操作简单。在孕妇妈妈孕期 22 26 周进行四维彩超检查期间，准爸爸妈妈通常很期待宝宝的模样，从而产生市场需求。在小红书、抖音等公域平台发布相关笔记会吸引咨询。操作流程为客户提供四维彩超原图，在 Midjourney 里进行垫图和特定描述词，10 分钟内出图。变现方式是在抖音、快手、视频号、小红书上发布相关内容，将客户引到私域接单，需注意平台引流要隐蔽，以免被限流或封号。 Character.ai 由 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 于 2022 年 9 月创建，是一款基于 LLM 的聊天机器人网站。已预先创建许多聊天角色，用户可交流或自己创作角色，更注重人格属性，满足社交、情感等需求，还支持创建房间多人聊天。目前没有商业变现途径，公司计划“在不久的将来”推出付费订阅模式，也不排除采用广告支持模式。 写作：AI 写作变现指南 1. 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等，选择合适的 AI 写作工具。 2. 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，构建团队。 3. 商业模式构建：确定服务内容，如论文、报告、文案等写作服务，制定质量控制标准。 4. 运营与推广：在淘宝等电商平台开设店铺，建立写作培训社群，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与其他团队合作。 5. 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展，根据市场需求拓展服务和产品，收集客户反馈优化服务。

在毕业论文写作中，若要降低 AI 率，以下是一些建议和相关的 AI 工具介绍： AI 工具方面： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 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，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 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，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，需注意不能过度依赖 AI 生成的内容，应保持自己的思考和创作，以降低论文的 AI 率。 需提醒的是，上述内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。

在 ToB 行业，AI Agent 有以下应用场景： 1. 人力资源领域：如 Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 2. 餐饮营销领域：时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果，能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 3. 销售和供应链管理：嵌入企业流程，提升整体运营效率。 此外，AI Agent 具有以下特点： 1. 个性化：随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 2. 自主完成任务：如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 3. 多 Agent 协作：例如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。

TOB 行业智能体的场景包括以下方面： 1. 解决大模型的局限性： 无法回答私有领域问题，如公司制度、人员信息等。 无法及时获取最新信息，如实时天气、比赛结果等。 无法准确回答专业问题，如复杂数学计算、图像生成等。 2. 提升用户体验和增强业务竞争力： 适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务的场景。 适用于缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 3. 典型场景： 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，创建私有领域知识问答应用，如公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人：提供长期记忆功能，集成夸克搜索和图像生成等插件，提供个性化聊天体验。 智能助手：引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 4. 行业解决方案： 服务和业务助手：行业包括互联网、制造、游戏等，场景包括对客服务、对内助手、产品搜索和推荐，业务关注点包括回答准确率、数据覆盖范围，关键功能需求包括丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定。 个人助理：行业包括互联网、教育、游戏、社交等，场景包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手，业务关注点包括回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，关键功能需求包括 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理：行业包括互联网、教育、安防等，场景包括视频理解和信息抽取、作业批改，业务关注点包括成本、延迟、多场景适配度，关键功能需求包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 5. 具体案例： 内部业务助手：使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，通过 RAG 智能体进行内部知识问答，数据多源、异构，复杂文档解析视觉增强，提供更好的文档理解。 医疗助手/法律助手/智能导购：构建领域内知识库，为普通用户提供基础的医疗/法律知识，给出准确的就医建议/法律援助建议，在相似度阈值判定的基础上，引入大模型的智能分析能力。 6. 商业化场景： 医疗健康行业：为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解行业趋势，提升医疗水平。 教育培训行业：为教育工作者和培训机构提供最新的教育资讯和课程动态，并自动生成教学报告和资料，推送到相关平台，帮助他们更好地规划教学内容和课程设计。 科技创业与孵化器：帮助科技创业公司和孵化器获取最新的科技新闻、创业报告和行业分析，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解市场需求，调整创业方向。

以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐： 教师工作： 定制内容场景：可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料。 制作课件场景：用 Markdown 语法列出大纲，生成基础课件。 教学执行：协助小组活动、设计分层教学、个性化教学、提供实时反馈、提供策略和知识支持。 学生评估：设计评估，可模仿各类考试题型，生成各种主观反馈和报告，比如写作口语批改反馈、期末学生评价。 深度学习场景：学习学生心理支持，可提供具体场景做案例分析。 专业成长：论文写作辅助、撰写材料，如工作总结、活动简报、领导发言稿、工作邮件，策划活动，如调查问卷、艺术节策划、教师活动策划，行政工作，公众号排版、排校历、排课表。 计划相关： 共学相关。 网页连接制作。 创意构思。 开发网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等。 本地跑的 PC 应用，如计算器等。 算法学习： 分类问题：例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题：例如房价预测、股票价格预测等。 异常检测：识别异常值或离群点。 推荐系统：找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品，并基于相似性进行推荐。 图像分割：识别图像中的区域，并进行图像分割。 聚类分析：用于聚类任务，尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。

在制造业中，AI 有以下一些典型应用场景： 1. 产品设计和开发：可利用 AI 生成工具（如 Adobe Firefly、Midjourney 等）根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可依据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提升管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，改善客户体验。 此外，制造业中的 AI 应用还包括： 1. 预测性维护：预测机器故障，避免工厂停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。

以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍： 应用场景：涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术： 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统，记忆模块实现长期和短期记忆，以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整，多模态融合涉及多种数据类型，低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征：包括自主性、交互性和适应性，如通过自我对弈和博弈不断进化，在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线：从有语言能力的 AI 到有推理能力，再到能使用工具、发明创新以及形成组织，共五级。 智能体框架类型：分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体，每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系：大模型是中枢和基石，智能体是行动引擎，两者协同演进，智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势：智能体可能在中小企业中更具效益，人机协作中人类成为监督角色，但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向： 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分，如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等，底层是需求和数据收集及训练模型，算力和能源是关键。 2. 自媒体创业：视频号等平台尚有蓝海空间，需具备内容创新和差异化，内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业：个人或团队可做轻量化游戏，结合 AI 技术，满足放松和社交需求，专注垂类赛道，避免与大厂竞争。 4. 影视创业：25 年将是拐点，更多内容会采用 AI 技术，如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业：重点是 AI 虚拟人，数字插画可走治愈类型，要明确平台用户画像和产品定位，做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇： 1. 创业难点：创业对创业者综合能力要求极高，找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展：从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像，到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色，再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人，其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链：包括基础层的硬件和软件研发，平台层如商汤、百度等提供工具和系统，应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇：AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口，提前布局未来有潜力的赛道，准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息： 1. 10 月 26 日，AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行，公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能，帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日，Perplexity 最新估值约为 5 亿美元，较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上，当前的付费用户数量达到了 1.5 万人，截止本月，Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元，最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品，分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用；多模态技术持续发展，图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用；企业级应用等。

以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识： 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度）。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型） 对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型。 对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模，且数量级还会持续增长，算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law，未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law，只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时，能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题，如视频和多模态的卡点解决不了，文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题（如数学或写代码）上，数据相对好生成，通用问题还没有完全的解法，但有探索方向。统计模型没有问题。

以下是教育行业基于 AIGC 的一些业务实际落地的产品和案例： 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用，包括教师使用 AI 的小技巧。涉及人员有张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢等，学校有深圳大学附属中学、苏州工业园区娄葑学校、上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学、苏州工业园区唯亭学校初中、中央民族大学附属中学等。 AIGC 人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施，例如以科学《计量时间博物展》为例，以及基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践，如以智驾未来课程为例。相关人员有祝琛、崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂等，学校有深圳市南方科技大学教育集团实验二小、成都经济技术开发区实验小学校。 Al 创作家：用 AI 辅助设计桌游，解决学校实际问题，如北京市新英才学校的魏一然所做的工作。 生成式人工智能与教学变革：AI 领雁行动的探索与实践，相关人员有邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇，学校有重庆两江新区行远小学校。 北京市新英才学校的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 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型，用以识别植物。 AIGC 常见名词解释，如 AIGC 意为人工智能生成内容，能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类的 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等，语音声音类的 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等，图片美术类的 Midjourney、Stable Diffusion 等。

以下为您提供几个 Agent 落地的具体案例： 彬子基于 ComfyUI 做油管封面 Agent：彬子是 ComfyUI 新人，之前更多使用 Coze 做 Agent 并调用其图像流完成绘图功能，还在 Glif 上做若干 Bot 以插件调用 API 方式完成绘图功能调用。Glif 提供的云端 ComfyUI 带来更多图像玩法，Coze 的工作流和 ComfyUI 的图像流代表了 Agent 内部两个子领域领先水平，但大多数同学专注一个领域精进，只要从擅长阵地多迈出一步，就能更好把控 Agent 中各种节点的设计和运用。 有用 Agent 产品开发：目前仍没有 Killer App 出现和 Agent 产品落地，原因一是 Agent 不靠谱，二是 Agent 开发者不靠谱。Agent 能力受 Tools 能力影响，如订机票需携程的 API 接入能力，要让模型更准确选择 Tools 及生成 api args，将非通识业务知识设计好让 Agent 直接用是当前接近“人工”智能且高性价比的方式。 【智谱 AutoGLM】：经过深度测试，AutoGLM 让开发者看到了 AI Agent 真正落地的希望。它解决了之前开发类似功能时的 API 对接难、多模态识别差、操作不精准等问题，借助 RPA 思路通过模拟人类操作实现跨应用控制。其场景理解能力出色，能根据用户意图选择合适应用场景，但仍存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性差、只支持安卓等问题。智谱团队选择几个高频场景深耕细作，证明了产品价值，未来发展空间大。

大模型企业落地方案主要包括以下几个方面： 1. 提高内容可信： 做具备通用能力的大模型，通过商业交付应用、反馈和评测来解决内容可信问题。 不断优化数据以解决实际应用问题，如自我学习能力等。 走向垂直化，结合场景用一个模型和框架提高内容精准度。 2. 解决算力成本高、训练重复和资源紧缺的问题： 以 GPT3 模型为例，现有千卡集群训练一个月，单次训练周期一个月，总成本超过 1200 万美金，且全行业训练卡持续涨价。 目前仍无人能用商业化的国产芯片做大模型训练。 3. 降低大模型价格或使用垂直领域模型落地。 4. 以百度智能云为例： 在 IaaS 层，百舸 AI 异构计算平台解决算力问题，提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案，提升算力管理能力和模型训练效率，确保高达 99.5%的有效训练时间，为大模型应用落地提供强大算力支撑。 在 Paas 层，千帆大模型平台解决大模型的调用、开发和应用开发问题，支持调用文心大模型全系列模型，提供全面工具链，支持定制化模型开发，通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力，还能将企业应用数据反馈到模型中形成良性循环，持续优化模型性能。 在 SaaS 层，提供丰富的常用应用供客户选择，如数字人平台曦灵、智能客服应用客悦等。 此外，大模型在实际应用中存在一些问题，如知识的局限性、幻觉问题和数据安全性问题，而 RAG 是解决上述问题的一套有效方案，它可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。

以下是一些辅助财务工作提效的 AI 智能体或落地应用： 新兴的 AI 智能体公司，如 Sierra、Decagon、Maven AGI、DevRev、Gradient Labs 等，在客户服务和支持等领域发挥作用，其中 Sema4 可用于财务后勤。 RPA（流程自动化机器人）产品，如杭州分叉智能公司的 RPA 产品，可控制桌面软件，实现办公流程自动化，在财务领域可用于开票、网银流水下载等。它能够替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效。 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。 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，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，为会计和税务团队综合、总结并提供税法和潜在扣除项的可能答案，以及帮助自动生成和调整采购和应付账款相关的合同、订单和发票等。

以下是关于 AI 项目企业落地方向和案例的相关内容： AI 企业落地应用方面，有文章能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命的核心知识信息，从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，以通俗易懂但不失专业严谨的方式带你走入 AI 的世界。 Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了企业应用 AI 的最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。案例方面，Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 此外，还有用飞书+DeepSeek R1 搭建自动化 AI 工作流的相关内容。流程包括 URL 内容抓取➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写➝生成文章。飞书提供快速启动模板，支持翻译、OCR 等任务。工作流链接： 。 宝玉 Q&A 中提到处理大规模代码，可使用 XML 包裹，超大代码可上传 GitHub 供 AI 分析，AI 还可生成代码并搜索相关库。查看内容： 。ChatGPT 免费用户可使用 GPT4o mini 语音版，免费用户可体验自然对话节奏，Plus/Pro 用户享特权。

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。