AI目前在制造业和零售领域有什么案例吗？

以下是一些通过 AI 工具赚钱的方式： 1. 成为 AI 博主，利用以下工具创作素材： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman。 市场营销。 2. 利用生成式 AI 进行艺术创作，将创作内容用于盈利。 3. 通过以下方式利用 AI 数字人直播赚钱： 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动的标准零售价一年在 4 6 万以上，非实时驱动的一个月 600 元，但效果较差。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 对于 AI 直播卖货，适用品类和场景包括： 不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。 虚拟商品，如门票、优惠券等。 店播效果较好，数据基本能保持跟真人一样。 不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。

程序员需要关注以下 AI 工具： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody：Sourcegraph 推出的代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释。 更多辅助编程 AI 产品可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 2. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过描述文本自动生成视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，支持创建逻辑视图。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 3. AI 博主素材相关工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 市场营销

对于程序员来说，需要关注的 AI 方面包括以下内容： 生成式 AI：对于更有经验的程序员，要关注整体代码质量，了解如 OpenAI Codex 模型等生成性编程工具，虽然它能生成代码，但程序员仍需编程。 AI 背景知识： 基础理论：包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握条件概率、贝叶斯定理等知识。 算法和模型： 监督学习：了解线性回归、决策树、支持向量机（SVM）等常用算法。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 评估和调优：掌握模型性能评估方法，如交叉验证、精确度、召回率等，以及模型调优技术，如网格搜索。 神经网络基础： 网络结构：理解前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 激活函数：了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数。 Python 编程： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：掌握条件语句、循环语句的使用。 函数：学会定义和调用函数，理解参数和返回值。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念。 模块和包：掌握导入模块和使用包的方法。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常的概念，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：学会文件读写和文件与路径操作。

以下是关于如何靠 AI 赚钱的一些分析： 从 GPTs/GLMs 赚钱的角度来看，OpenAI 推出 GPTs 时，创建的 GPTs 可视为产品。其核心竞争力和护城河在于数据和服务（定制化 Tools）。例如，WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，若要模仿，要么自行开发搜索服务，要么购买其 API 接口；小红书写作专家通过收集大量小红书数据和规则，包装成 GPTs，模仿则需先获取这些数据。但靠这种方式可能只能赚到一波红利钱，并非长久之计。 另外，作为目前最大的第三方 GPTs 商店，BeBeGPTs 收录了大量 GPTs 数据。从数据来看，大多数人难以通过 GPTs/GLMs 赚钱。 生成式 AI 在艺术创作方面是第一个主流用例，如 Lensa 应用。生成式 AI 产品可服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利，且已在多种媒介中推出。 总之，靠 AI 赚钱并非易事，需要在数据、服务等方面形成独特的竞争力。

要降低文中的 AI 味道，可以从以下几个方面入手： 1. 文风方面：避免使用诸如“首先、其次、再者、最后”等套话，减少概括性描述，增加侧面描写，使叙述更加生动灵活，避免结构死板。 2. 道德说教方面：减少过度的正面描述和道德说教，让内容更贴近真实的人类生活，避免与人类生活脱节，以免引起读者的厌烦。 3. 角色设定方面：让 AI 扮演特定的角色，并给出明确的输出要求，例如营造特定的场景和氛围，让其在回复中加入动作等细节，增加画面感和情感，使回复更具灵性和人味儿。 需要注意的是，去除 AI 味并非绝对，不同的模型在文风上存在差异，如 Claude 和 Google 的 gemini 模型相对来说 AI 味较淡，而 OpenAI 的 GPT 模型在不断改进。

以下为您推荐一款可用于给老照片上色且效果较好的免费 AI 软件——Stable Diffusion。 在使用 Stable Diffusion 给老照片上色时，新上线的 controlnet 模型中的 Recolor 模型作用显著，可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。 ControlNet 选择 Recolor 时，预处理器选择“recolor_luminance”效果更佳。之后将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰。若要将五官重绘及让照片中的头发、衣服等元素变清晰，可将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。 对于内容较多、无法一一指定颜色的照片，可能需要逐个上色后用 ps 进行融合。

以下是使用 Dify 构建知识库的具体步骤： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 以下是一些带有知识库引用的 Dify 案例：

以下是一些 AI 营销案例： 1. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践： 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富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，根据不同需求稳定输出定制化 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：包括双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报等案例。 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，结合平面合成及修正，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名等案例。 2. AI 在活动策划中的应用： 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活动主题和内容框架建议，例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 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，如微软在 Build 大会上使用 AI 生成 8000 多份个性化的邀请函。 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，例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 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，例如 Replika 提供的智能虚拟活动助手应用。 活动反馈分析：自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议，例如飞书和钉钉的会议总结功能。 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，例如针对目标受众的定向广告投放等。 3. 其他案例： 营销：蓝色光标 X 京东｜AIGC 代言人营销新模式，OPEN AD 时代来临：在代言人项目中探索出了行业崭新的 AIGC 精细化作业模式，革新传统代言人 TVC 制作流程。 营销：定制营销报告：涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT：用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借用 MindShow 工具转换为精美的 PPT。

以下是一些 AI 营销的最佳实践或案例： 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践： 1. 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词可快速完成准确的超级符号主视觉。案例包括双 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。 2. 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，根据不同需求稳定输出定制化 IP 形象，还可形成素材库。案例有天猫 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。 3. 传播&投放：案例有双 11 超级发布 品牌联合海报、媒介投放开屏海报。 4. 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，精准表达营销活动主题，快速生成多个设计变体并迭代优化。案例包括淘宝天猫大促视觉、双 11 大促 横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒 新品联名。 AI 在活动策划中的应用案例： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，生成合适的活动主题和内容框架建议，例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 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，增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 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。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 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。例如 Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析：自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 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。例如针对目标受众的定向广告投放等。 AIGC 商业视频落地经验分享： 1. AIPO 校园创投活动：10 月 20 号将在全国 20 多所高校举办线下 AIPO 模拟创业者和投资人的活动，校园大使确定举办校内线下活动的报名今晚 8 点半截止。 2. AI 商业片分享：邀请自媒体博主 EM7 和南柒老师讲解如何使用 AIGC 工具完成品牌方合作，包括实战项目、合作品牌、案例区分、制作流程等，并提及不同平台发作品的区别。 3. 品牌营销与营销的概念差异：品牌营销侧重于让用户记住品牌，加深大众记忆；营销则以销售和转化为目的，更着重于产品本身。 4. AI 在品牌广告中的应用案例：如伊利的黏土风格广告，通过特定元素复原运动员形象，属于品牌广告。 5. AI 在营销广告中的应用案例：某宝好物节的广告，旨在促进消费，属于营销广告。 6. AI 视频制作的突破与挑战：路特斯的广告在时间有限的情况下仍做出尝试和突破，早期 AI 技术下的视频存在一些痛点，后续不断改进。

以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例： 1. Coze：新一代一站式 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. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 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。 4. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，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，提供更深入的环境感知和记忆功能。

以下是一些国内优秀智能体案例： 在车辆使用指南维度，多个大模型表现优异，达到 80 分以上，在操作指南、车辆故障诊断、维修保养等任务上具备较高交互成熟度。 在汽车场景中，部分 13 14B 中小模型超过云端闭源模型，展现出端侧模型满足用户需求的良好能力和巨大潜力。 在社交方向，有用户注册后先创建自己的智能体，让其与他人的智能体聊天，然后真人介入的有趣场景。 字节推出的“扣子”是用于开发下一代 AI 聊天机器人的构建平台。 国内存在如 Dify.AI 等智能体开发平台。

以下是 2024 大模型的一些典型应用案例及相关信息： 《2024 大模型典型示范应用案例集》汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在教育、医疗、金融、政务等多个行业和领域的应用。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。 在智能终端行业，中国超半数手机厂商都在使用文心大模型，包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌；上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 整体来看，在主流大模型厂商中，百度表现突出，拿下最关键的中标项目数量、中标金额两项第一。截至 11 月，其文心大模型日均调用量超过 15 亿次，千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露，百度智能云营收达 49 亿元，同比增长 11%，其增长主要由互联网、教育、金融等行业对模型训练和推理的高需求带动。 企业想要真正将大模型在自身场景落地，需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力。 相关报告： 《信达证券：AI 行业设计领域专题报告：Adobe AI 功能覆盖全面，Canva、美图等力争上游》 《中国信通院：大模型基准测试体系研究报告（2024 年）》 《埃森哲：人工智能行业：2024 在生成式人工智能时代重塑工作、劳动力和员工》 此外，还有一些相关活动，如： 2024 年是国内大模型技术加速落地的关键年份，各大厂商如百度、阿里、字节等在 AI 大模型领域展开激烈竞争。百度凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业，百度文心大模型的应用广泛，表现亮眼。 🏮「非遗贺春」魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛，大赛时间 2024 年 12 月 24 日2025 年 1 月 15 日。大赛奖池【￥12000】现金奖励+官方高含金量荣誉证书+会员与算力激励+流量激励。双赛道同时开启，赛道一【春节】+赛道二【爱非遗 AI 传承】。本次活动由浙江省非遗保护中心（浙江省非遗馆）指导×浙江省非遗保护基金会主办×魔多 AI 联合承办，由提供社区传播支持。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

AI 在制造业的应用包括以下几个方面： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以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，可以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，可以预测设备故障，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，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AI 技术正在制造业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。

在制造业领域也有一些 AIGC（AI Generated Content）的应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以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，可以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，可以预测设备故障，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，可以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。