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AI目前在制造业和零售领域有什么案例吗？

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|七大行业的商业化应用|企业运营：日常办公文档材料撰写整理；营销对话机器人，市场分析，销售策略咨询；法律文书起草、案例分析、法律条文梳理；人力资源简历筛选，预招聘，员工培训。教育：协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议；针对学生情况以及兴趣定制化学习内容；论文初稿搭建及论文审核；帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体：定制化游戏，动态生成NPC互动，自定义剧情，开放式结局；出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营；数字虚拟人直播；游戏平台代码重构；AI自动生成副本。零售/电商：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。金融/保险：个人金融理财顾问；贷款信息摘要及初始批复；识别并检测欺诈活动风险；客服中心分析及内容洞察；保险理赔处理及分析；投资者报|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

问：请问 AI 有哪些应用场景？

聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

七大行业的商业化应用

制造业/汽车：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；线上购车品牌、配置对比分析。生命科学：研发阶段靶点发现及产品成药性；医学文献内容检索，重点摘要提取，相关法规整理；医药代表培训及知识库建立；分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。不仅如此，ChatGPT大模型以及生成式AI技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地，利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。但是落地效果也有很多的落差，可以具体读读全文原文：PPT式大模型能做千行百业商业案例极少谈及

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推荐我可以用来生成视频的AI网站，最好是免费的
以下是为您推荐的一些可以生成视频的免费 AI 网站： 1. Pika：这是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作并支持视频编辑。目前内测免费，其生成服务托管在 discord 中。您可以按照以下步骤操作： 加入 Pika Labs 的 Discord 频道：在浏览器中打开链接，点击加入邀请 https://discord.gg/dmtmQVKEgt 。 在 generate 区生成：左边栏出现狐狸头像意味着操作成功，若未成功点开头像邀请机器人至服务器。接着在 Discord 频道左侧找到“generate”子区，任选一个进入。 生成视频：输入/create，在弹出的 prompt 文本框内输入描述，比如/create prompt:future war,4Kar 16:9，按 Enter 发送即可生成视频。也可通过上传本地图片生成对应指令动态效果。 2. SVD：如果您熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Haiper（有免费额度）：https://haiper.ai/ ，能文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，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。 4. DynamiCrafter（免费）：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ，2 秒图生视频，还可以做短视频拼长视频。 5. Morph studio（内测）：https://app.morphstudio.com/ ，暂未对外开放，可在官网提交内测申请，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。 更多的文生视频网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-07
AI写小说
以下是关于 AI 写小说的相关内容： Stuart 分享的用 coze 写起点爆款小说《夜无疆》的工作流： 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题创作，虽未达到小说家水平，但至少达到高中生中较好的水平，是从通常的 AI 写作水平到质的飞跃，其中思路值得学习。 工作流步骤： 用 bing 搜索标题相关内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序可忽略或复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型写文章。 输出文章内容。 陈财猫提到的用 AI 写出好文字的技巧： 第一个技巧是“显式归纳与列出你想要的文本特征”，例如明确描述写小说所需的文风、文笔特点，在调试过程中逐步调整描述，直到达到理想效果。 第二个技巧是“通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型的文本，从而得到想要的相似样本”，直接指出所需文本类型常出现的地方。 举例说明，如写充满张力的女性复仇文要指出可能出现的网站分类，写短剧剧本创作要考虑其特殊性。 AI x 即兴戏剧工作坊中提到使用 midreal.ai 以「即兴喜剧」开头写短篇小说，以及使用 GPT4、悠船、midjourney 进行 AI 绘画，并用 Canva 做电影格式模板用于现场搭建和表演即兴剧。
2025-03-07
小白如何学习AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进： AI 发展迅速，新成果和技术不断涌现，关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，作者的学习模式是输入→模仿→自发创造，学习资源免费开源。但需注意，其中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用最新情况，可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。同时，学习状态和时间安排因人而异，能学多少算多少。
2025-03-07
有没有画平面图的ai
以下是一些可以画平面图和 CAD 图的 AI 工具： 对于平面图： 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。 Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 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，将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 对于 CAD 图： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 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。同时，对于 CAD 初学者，建议先学习基本建模技巧再尝试使用这些 AI 工具提高效率。
2025-03-07
与室内设计的有关的ai有哪些呢
以下是一些与室内设计有关的 AI 应用： 1. 酷家乐等设计软件：这是通过图像生成和机器学习技术，能够快速生成个性化室内设计方案的软件。用户可以上传户型图，然后由 AI 生成多种设计方案。 2. MewXAI：这是一个 AI 绘画创作平台，其中的室内设计功能可以上传空间图，通过分析图片的线条结构和几何形状，一键完成多种不同风格的室内/建筑设计，为空间设计师提供灵感并节约时间。
2025-03-07
ai数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 作者：krryguo，腾讯 IEG 前端开发工程师。 重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 逻辑流程： SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行返回结果数据，再将数据传给 GPT 附带上下文，让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论，目前已实现两张表关联查询。 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者：郎瀚威 Will，张蔚 WeitoAGI，江志桐 Clara 于 2024.5.3 发布。 报告目录包括作者介绍及报告说明、总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类、附件（重要榜单）等。 作者介绍：郎瀚威 Will 为 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师，负责数据准备、分类标准图谱准备；张蔚 WeitoAGI 为 WaytoAGI 创作者、某头部 FA 的 AI 科技组；江志桐 Clara 为天际资本 VC，负责 AI 软硬件应用。 以上内容仅供参考，希望对您有所帮助。
2025-03-07
AI客服案例
以下是为您整理的一些 AI 客服相关案例： 扣子案例合集：包括保姆级教程教您用扣子搭建免费好用的“图片转表格”AI 客服（附实操过程+效果）、前端智能化中扣子能做的事、如何用扣子搭建“赛事活动 AI 客服”机器人等。 SOP + AI 案例：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前工作流程混乱，引入后标准化操作提高了效率，进一步引入 AI 助手实现自动化，如自动回复常见问题、处理简单请求等，最终工作效率提升 30%以上，客户满意度提高。 阿里云百炼案例：订票平台需具备结构清晰、全面的 FAQ 库，可基于用户信息提前呈现可能问题及解答，并动态更新。还提到可通过百炼的 Assistant API 构建 MultiAgent 架构的大模型应用实现智能导购。此外，企业可通过内部规章制度等文档构建知识库，借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能，该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单开启。
2025-03-07
AI办公提效案例
以下是一些 AI 办公提效的案例： 案例二：【调研达人秘籍】 效益：通过清晰的 AI 工作流，能在短时间内完成深度调研，为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流： 启动智库引擎：问 AI 怎么理解问题。 搭建信息骨架：问 AI 怎么汇报内容。 精准信息挖掘：问“秘塔 AI”定向搜索。 信息融合与分析：问“Kimichat”综合分析。 汇报成果精炼：整合分析结果，制作报告，分享实用调研工具。详情可查看链接：https://m.okjike.com/originalPosts/65 案例六：【AI 听播客音频，获取信息提速 20 倍】 操作步骤： 点开小宇宙播客分享链接。 打开微信通义听悟小程序。 可以直接在通义听悟看概括总结（2h 播客可以在 4min 左右分析完）；也可一键转录解析导出 txt 文字版，丢到 kimi 自定义分析；（kimi 也可以读取播客链接进行音频解析，但是目前好像无法进行逐字稿）。视频解说看这里，播客速读 ai 工作流.mp4 可通过链接下载：https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/HXDcb9dNHoJH0bxeK9ecPEA6nYd?allow_redirect=1 案例：最近被《》种草，5h 时长的播客，用上述工作流 15min 内搞定所有精华信息，提效 20 倍。 宝玉日报 2 月 23 日： 管理经验加持 AI 应用：沟通明确，善于提供上下文，让 AI 更有效地执行任务；明晰 AI 能力边界，善于合理授权并监督检查；擅长任务拆解和整合，提升 AI 协作效率。详情链接：https://x.com/dotey/status/1893538744671641649 医保严禁 AI 自动开处方：DeepSeek、Grok 等 AI 工具看病仅需几十秒，引发关注。湖南省医保局正式表态，明确禁止使用人工智能生成医疗处方。详情链接：https://x.com/dotey/status/1893533370535051528 Coinbase 全面推动 AI 应用：所有工程师均使用 Cursor AI 工具进行编程，显著提高效率。AI 技术广泛应用于欺诈预防、客户支持、风险评分、设计等领域。下一步将实现从 Jira 或 Linear 工单到 PR 代码的 AI 自动生成，助力需求自动化落地。微信全文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dXodWGaPQgcOoMqwi7U_lQ ；详情链接：https://x.com/dotey/status/1893071537835557363
2025-03-07
企业场景AI办公案例
以下是为您整理的企业场景 AI 办公案例： 社区 AI 讲师招募 招募要求： 具有丰富的企业端 AI 实践经验，包括以下场景（具备其中一个或多个场景的实践能力沉淀）： AI 生成爆款内容：利用 AI 分析挖掘同品类爆款内容，借助 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频内容等。 公域阵地场景：基于视频号、抖音、小红书、公众号等平台搭建企业营销推广能力，包括矩阵号和 IP 号，通过短视频、直播等方式获取 leads，涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 私域阵地场景：朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化，使用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复。 服务自动化工具，数据监控和预警，流程优化，自动运营等。 快速搭建数据分析看板。 跨境电商场景：tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播（数字人直播）等。 具备良好的表达能力，能清晰条理地阐述在技术和业务方面的沉淀。 招募流程：对感兴趣的小伙伴，提交个人简历（包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验，以及 AI 企业端的案例），填写问卷，预约电话面谈，面谈通过后进行公开课试讲。 AI 决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程 创新与效率的平衡：AI 时代的人类创新力 AI 效率的优势与创新力的挑战：AI 的核心优势在于高效处理复杂数据任务、快速发现规律并生成解决方案，显著提升企业日常运营效率，如生产制造流程优化、客户服务自动化、财务数据分析精准化等。但随着 AI 深入应用，需反思效率提升是否抑制企业创新潜力。 企业的创新挑战：企业中，AI 可提升工作效率，但过度依赖可能导致员工失去主动创新空间，如市场部依赖 AI 生成广告创意。企业需在使用 AI 时确保员工有创新空间，如设计跨部门合作项目。 案例场景：在一家科技公司中，AI 系统接管日常决策工作，起初减轻负担，但员工逐渐依赖 AI 生成的“最佳方案”，不再主动提出想法，导致团队自主创新能力削弱，失去探索新市场和开发创新产品的动力，揭示了过度依赖 AI 的潜在风险，即缺乏情境理解与直觉性创造，长期依赖可能导致员工丧失提出突破性想法的勇气和能力，阻碍企业未来创新发展。
2025-03-07
AI应用案例有哪些
以下是一些 AI 的应用案例： 1. 在大淘宝设计部： 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入关键词可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11 AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日 品牌符号系列海报等案例。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动 品牌联合海报、天猫双 11 出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等案例。 传播&投放：如双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 2. 在汽车行业： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司的开发和测试。 车辆安全系统：用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造过程中的自动化生产线。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 3. 在活动策划中： 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息生成合适的主题和内容框架建议。 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案。 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。 虚拟助手：AI 对话系统作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 活动反馈分析：自动分析活动反馈，总结关键观点和改进建议。 活动营销优化：基于参与者行为数据优化营销策略，实现个性化营销。
2025-03-06
RAG架构图和实现案例
以下是关于 RAG 架构图和实现案例的相关内容： RAG 是当今大多数现代人工智能应用程序的标准架构。以 Sana 的企业搜索用例为例，其工作原理如下： 1. 应用程序加载和转换无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件），跨越企业数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion），通过数据预处理引擎（如 Unstructured）转换为 LLM 可查询格式。 2. 这些文件被“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，并作为向量嵌入存储在数据库（如 Pinecone）中。 3. 当用户提出问题时，系统检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含数十甚至数百个检索步骤，通常具有“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 随着 RAG 的发展，出现了自适应的检索（也被称作主动检索），其核心思想与 LLM Agent 相似。根据判断依据可分为 Promptbase 和 Tuningbase： 1. Promptbase：通过 Prompt Engineering 的方式让 LLM 对流程进行控制。典型实现案例是 FLARE，其核心思想是 LM 仅在缺乏所需知识时进行检索，以避免被动检索增强的 LM 中出现不必要或不适当的检索。FLARE 迭代地生成下一个临时句子，并检查是否包含低概率标记。如果是这样，系统将检索相关文档并重新生成句子。 2. Tuningbase：对 LLM 进行微调使其生成特殊的 token，以此来触发检索或生成。典型案例是 SelfRAG，具体步骤包括：给定输入提示和前面的生成结果，首先预测特殊 token“Retrieve”判断是否通过检索段落对继续的生成进行增强是有帮助；如果有帮助，调用检索模型，模型会生成一个 critique token 来评估检索段的相关性、下一个响应片段和一个批判令牌来评估响应片段中的信息是否得到了检索段的支持；最后，一个新的批判令牌评估响应的整体效用。模型会并行处理这些内容，并选择最佳结果作为最终的输出。 此外，系统的内存是 LMM 的上下文窗口，存在架构限制，窗口越大推理越慢，同时模型会失焦，降低推理的准确度。前沿模型研发团队都力争做到吞吐量、速度还有准确度的最佳平衡。大模型应用领域常用的方法是 RAG，例如 Perplexity、面向企业知识库的 Glean 以及面向个人知识库的 Maimo 等应用。
2025-03-05
有没有具体的案例供参考呢？
以下为您提供一些 AI 应用的具体案例供参考： 即梦的智能参考功能： 模特图方面，可实现变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势等，例如将模特衣服换成婚纱、将图片背景换成橙色等。 产品图方面，能改变产品材质和调整画面背景，比如将沙发材质换成布或毛绒等。 电商海报方面，支持随意更改背景、元素以适应不同营销主题，例如把图片背景改成居家风格。 基础操作包括打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ ，选择图片生成，然后选择导入参考图并点击智能参考。 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA AIGC 落地应用案例推荐： 部分案例取自以下来源：AIGC 交流群工具沉淀.by 向阳、通往 AGI 之路、No.1 关于 AI 的 107 个人，61 个工具和 28 个通讯.by 赛博禅心、Chat GPT Plugins 全面测评.by 捡到一束光、https://www.futurepedia.io/aitools/funtools 等。 周三【workshop】一起写 Prompts 成果展示： 小组 1 中，一个 prompt 主要用于输入主题为老师生成 PPT，使用者为教师（生成）和学生（阅读）。目前的最好解决方案包括提炼教学内容核心概念确定主题、增加提纲、对提纲进行关键词描述、根据关键词书写提纲下的摘要，并让用户确认生成的课件提纲和内容是否需要修改。成熟的案例参考：step 1（根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲）：https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou ；step 2（根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容）：https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong ；step 3（将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT）：https://web.marp.app/
2025-02-28
药品零售上市企业如何接入DeepSeek？应用场景有哪些？
目前没有关于药品零售上市企业接入 DeepSeek 以及其应用场景的相关内容。但一般来说，企业接入新的技术或系统需要进行充分的前期调研和规划。对于药品零售上市企业接入 DeepSeek，可能需要考虑与自身业务流程的匹配度、数据安全和合规性等方面。应用场景可能包括但不限于药品库存管理的优化、客户需求预测、销售趋势分析等，具体还需根据企业的实际情况和 DeepSeek 的功能特点来确定。
2025-02-11
ai在零售领域的应用
AI 在零售领域的应用包括以下方面： 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。 此外，在更广泛的零售领域，AI 还具有以下应用： 1. 产品推荐：分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果并为每个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：提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。
2025-02-07
AI 在零售商超的落地场景和工具分别是哪些？
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。
2025-01-08
AI在建材类零售和电子商务可以有哪些应用
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。
2024-08-19
有哪些AI在电商和零售行业的运用？
AI 在电商和零售行业有以下运用： 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。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化的购物体验。 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。 舆情、投诉、突发事件监测及分析：及时了解市场动态和客户反馈。 品牌营销内容撰写及投放：提高营销效果。 自动化库存管理：优化库存管理策略，降低成本。 客户购物趋势分析及洞察：为决策提供参考。
2024-07-11
AI在医疗药品零售领域的应用
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。
2024-04-18
AI如何应用在制造业中
在制造业中，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，大幅提高产品设计效率。 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：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可以根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，提高供应链管理效率。 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，提升客户体验。 总的来说，AIGC 技术正在制造业的各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。
2025-02-07
制造业质量管理可以应用ai做些什么
在制造业质量管理方面，AI 有以下应用： 1. 质量控制：AI 可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。 2. 预测性维护：能够预测机器故障，帮助工厂避免因设备问题影响产品质量。 3. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，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，从而间接保障产品质量。 4. 工业质检：作为基于视觉的检测方式，虽然相对成熟但未深入 B 端核心应用场景，如今可通过多模态和大模型解决上一代无法解决的问题，提升质检性能。
2025-02-06
我是一名传统制造业的产品经理，一名ai小白，想在ai方面进行创业，有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发简单的聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始，逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看： 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮，尤其在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化（装上“记忆”成为工作助理或陪伴者）和场景化（装上“手”和“眼睛”）方向发展。 从 AI 创业者的情况来看： 1. 如天涯，具备软件开发经验和连续创业经历，可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理，可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础，可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系，考虑科研方向转化。 总之，AI 创业要注重技术驱动和产品定义，用好市面上的 AI 工具，从效率和变革角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在实践中有效迭代。
2024-12-06
AI在制造业的应用
在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，大幅提高产品设计效率。 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：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可根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，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，AI 在制造业还包括以下方面的应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。
2024-11-22
具身智能在制造业的应用场景
具身智能在制造业的应用场景包括： 1. 机器人自动化：通过具身智能控制工业机器人，提高生产效率。 2. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，帮助工厂避免停机。 3. 质量控制：借助具身智能检测产品缺陷，提升产品质量。 4. 供应链管理：运用具身智能优化供应链，提高效率并降低成本。 此外，在制造业领域，AIGC（AI Generated Content）也有广泛应用： 1. 产品设计和开发：使用 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，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，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：利用 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，增强设备可靠性。 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，提升供应链管理效率。 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。 尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在制造业的应用场景有哪些？
具身智能在制造业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：可用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是指智能体通过身体与环境的交互来学习和理解世界，并做出相应的决策和行动。其在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用。同时，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能发展的核心问题并非算法和硬件，而是在现实物理世界构建数据闭环。实现闭环需要数据获取成本足够低，并能在具体化场景中持续收集数据。 在具身智能的发展历史中，之前的机器人厂商有过方向转变，如波士顿动力从液压转向电动。第一代机器人处于技术探索阶段，如早稻田大学的仿人机器人，1970 年之前的示教再现型机器人没有感知和思考能力，仅根据预设程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1960 年代，美国机床铸造公司和美国 Unimation 公司分别生产出不同类型的机器人。1970 1997 年，出现了有感觉的机器人，它们拥有一定的感觉系统，可获取环境和对象信息。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-09