coze案例拆解

以下是关于 Coze 教程的相关内容： 可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南： 长文预警，请视情况收藏保存。 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍）。 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 概述： 字节的官方解释：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。 字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档：），访问需要突破网络限制的工具。 参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程： Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块： 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置，如触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。

以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。

Coze 基于以下框架构成： 1. 提示词：使用了结构化提示词的框架，通过提示要求大模型根据不同的行为调用不同的工作流。 2. 数据库：能够记录不同用户历史记账记录，工作流里会用到。 3. 工作流：增加记账调用 add_accounting_record 工作流；查询账户余额调用 query_accounting_balance 工作流；删除所有记账记录调用 init_accounting_records 。 此外，还有关于 Coze 的其他信息： Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。 具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式等特点。 目前对用户完全免费，且易于发布和分享。

对于 0 基础使用 Coze，您可以按照以下步骤进行： 1. 了解前端页面的相关知识，包括布局与组件。前端分为能看到的部分（如产品设计、采集用户输入和展示服务输出）和服务及对应逻辑（处理用户输入的数据并生成输出响应到前端页面）。前端组件类型有布局组件（如容器 div）、展示组件（如文本和图片）、输入组件（如文本输入、下拉选项、数字输入和文件上传）、AI 组件（如 chatbot）。 2. 掌握模板与结构，参考官方布局和排版，了解页面组件层级，页面首页通常只有一个容器，子容器受父容器属性影响。 3. 熟悉组件属性事件，点击容器右边会显示其名字及属性和事件，属性包括位置、尺寸、布局、容器样式、状态和可见性等。 4. 运用页面布局技巧，先创建固定宽高的底层容器覆盖页面，常见布局有左右和上下，左右布局可通过设置子容器为横向和固定或百分比宽度实现，上下布局可设置子容器高度，父容器内边距和间距会影响排版，溢出有可见、隐藏和滚动三种处理方式。 5. 处理换行与元素分布，当容器内图片需换行时，可设置自动换行，元素分布在父容器设置对子容器生效，可选择不同的分布方式使排版更美观。 另外，创建 Coze Bot 的步骤如下： 1. 目标是创建一个 Coze Bot，帮您查阅 Hacker News，并中文返回。 2. 打开 coze.cn/home，点击创建 Bot，信息随便输，如“尝试联网”。 3. 尝试询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？可能会答不出。 4. 了解穿插知识，AI 如同书呆子，聪明但不出门，所以不知外面的事也不会交流。有一种叫做“插件”的东西，类似给 AI 用的手机，AI 可以拿它上网、点外卖。例如有一个插件 WebPilot，是首批 ChatGPT Plugin，首个提供“大模型上网”。 5. 引入联网插件，插件>+>选择 WebPilot，重新尝试联网，再次询问：今天的 hacker news 上有什么新闻？即可成功。

以下是关于 Coze 的相关信息： 重磅更新：Coze 可以接入抖音评论区，帮您自动回复用户的评论。若想快速上手，可参考视频。若不了解 Coze 是什么，可参考文章。 记账管家：COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可白嫖海量大模型免费使用，有丰富的插件生态。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的记账应用，您可以直接和 coze 说收入或支出情况，coze 会自动记账并计算账户余额，每一笔记账记录都不会丢失。 技术操作： 获取 accessToken： 在 coze 界面右侧扣子 API 授权，或打开链接 https://www.coze.cn/open/oauth/pats 。 添加令牌，设置 token 的名称和过期时间（最多 1 个月），选择权限，完成后点击“确定”按钮。 最后一定要点击按钮复制下拉，此令牌只会出现一次。 获取 botid： 通过工作空间获取，从“工作空间”打开一个 bot，点击商店按钮，查看地址栏中的数字即为 botid。 若在前端使用 bot，必须发布成为 API，点击发布，选择 API，等审核通过后按上述方法拿到 botid。 获取空间 id：进入 coze 后，左边打开工作空间，找到 url 中的 id 并复制。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，有以下主要异同点： 开源性： Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码以定制，由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出，目前未明确是否开源，可能更侧重商业化服务和产品。 功能和定制能力： Dify 提供直观界面，结合多种功能，支持基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 有丰富插件能力和高效搭建效率，支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持： Dify 作为开源项目有活跃社区，开发者可参与共创共建。 Coze 可能更多依赖官方更新和支持，社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 豆包和 Coze 的区别在于： 豆包主要是大模型交互，功能相对默认。 Coze 不用魔法，上手简单，更新快，插件多。在模型选择方面，GLM 模型和 MoonShot 模型对结构化提示词理解良好，适合处理精确输入输出任务；豆包系列模型在角色扮演和工具调用方面有优势，能识别用户意图并选择合适工具或服务。将这三种模型结合在工作流或多 Agent 中可实现优势互补。

AI Agent 的拆解是指如果单次请求不能很好地遵循并完成所有事情，就将其拆分为一步一步的子任务。比如用户表达目标后，让大模型根据目标拆分出逐步的子任务，再通过工程方式循环请求子任务（可能会插入新任务），直至所有子任务完成。例如去年的 AutoGPT 就是这种方式（Planning and excute），但它只是学术界的探索，难以落地，除了一些 demo 产品，只在实在智能的 RPA 上见过。难以落地的原因有很多，如计划赶不上变化，提前规划的任务难以保证正确执行；大模型并非全知全能，规划的任务不一定正确；工程化执行时，循环的进入和退出时机也是问题。后来大家都在解决这些问题，思路和解法不同，比如 OpenAI 搞 Tools，FastGPT 搞可视化的 workflow 编排，大家逐渐意识到 workflow 是短期最优解，于是纷纷开始做。 判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流，构建稳定可用的 AI Agent 是不断调试和迭代的过程，通常从性能最强的 LLM 着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况和最终使用的 LLM 逐步拆解子任务。一般对于场景多样、结构复杂、输出格式要求严格的内容，基本可预见需要拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出，涉及多媒体内容生成或从网络自主获取额外信息等能力时，必然需要通过工作流调用相应插件。只用一段 Prompt 的 Agent 也算 AI Agent。

目前有使用 Gemini 1.5 Pro 来分析和拆解腾讯视频的工具。以下是一些相关信息： 大家可以放自己的案例，本文档可编辑。 郑跃葵：拿个库布里克的电影来分析，连大师手法都学会了。 大峰 AI 绘画：太酷啦又多了一个 AI 视频创作助手。 Jones：b 站大学复习有救了。 对！：拉片太方便了。 Shock：而且可以干掉人工标注了，安徽那边数据标注众包要失业了。 清慎：1. 影视二创长剪短，一键生成小帅、小美、大壮、丧彪的故事；2. 警察叔叔查监控，一句话找出监控中的可疑现象；3. 替代 Opus 等长剪短工具。 测试者阿强：好用，准确度很高，把前几天用 AI 做的功夫熊猫之离谱村版丢进去分析，效果很好。拆解作品。 测试者张余和 Ling、洋洋也有拆解结果，Gemini 1.5 Pro 给出了全文。 您可以尝试使用 Gemini 1.5 Pro 来满足您对腾讯视频的分析拆解需求。

以下是将活动主题拆解为大量结构化提示词用于文生视频的相关内容： 技巧 1：提示词的结构 当提示词有清晰的结构时，提示效果最有效。可使用简单公式：。 例如：无结构提示词“小男孩喝咖啡”，有结构的提示词“摄影机平移（镜头移动），一个小男孩坐在公园的长椅上（主体描述），手里拿着一杯热气腾腾的咖啡（主体动作）。他穿着一件蓝色的衬衫，看起来很愉快（主体细节描述），背景是绿树成荫的公园，阳光透过树叶洒在男孩身上（所处环境描述）”。 技巧 2：提示词的优化 有三个原则： 1. 强调关键信息：在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容：尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果：在提示词中写明不需要的效果。 写提示词时，首先要明确场景中的人物和冲突，其次是对场景进行详细描述，包括地点、人物形象、任务动作等细节，使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围，第三要加强镜头语言，如推、拉、摇、移、升、降等，每种镜头运动都有其特定作用和效果。 PixelDance V1.4 提示词指南 图生视频的基础提示词结构为：主体+运动。当主体有突出特征时可加上，需基于输入图片内容写，明确写出主体及想做的动作或运镜，提示词不要与图片内容/基础参数存在事实矛盾。

通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解： 1. 课程特点： 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较： 开源社区资源丰富，适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是高效的学习途径。 3. 社区需求： 新同学加入时，对适合小白新手入门的课程有需求，相比啃知识库的图文，更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历：创建者在希望快速入门 AI 绘画时，投入金钱学习了许多付费的 AI 课程，并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库，还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区，具有以下特点： 1. 共同建设：由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容：提供一系列开箱即用的工具，文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿：追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新。 4. 活动多样：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目，以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，设有最佳创业奖和最佳投资奖等。

一个爆款短视频通常需要满足以下几点拆解要点： 1. 切片：短视频能够战胜长视频的关键在于对长视频进行切片处理。同理，要在短视频领域脱颖而出，也需不断切片，将一个短视频转化为多个短视频的集合，增加信息密度，大拆小并狂加料。 2. 通感：人的大脑分为直觉脑和理性脑，直觉脑通过五感工作。例如，头疗、水疗直播间靠声音让人感到舒服，美食直播间把美食切开喂到观众面前能让人不知不觉看很久。总之，不要让观众动脑子。 3. 反差：关于反差的详细内容可参考抖音航线里行舟大佬的相关文档。 此外，拆解爆款短视频还可以按照以下步骤和提问模板进行： 1. 确保 ChatGPT 理解您要拆解的角度。 2. 输入短视频脚本并让 ChatGPT 开始拆解。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改。 具体的提问模板包括： 1. 建立自己的爆款库，并选择其中 1 个爆款内容。 2. 让 ChatGPT 理解您拆解的角度，例如：请您明确您理解以下名词的涵义（列举拆解角度）：XXX、XXX、XXX；请您根据 XXXX（列举拆解角度），分析以下 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）。 3. 让 ChatGPT 提出内容的修改建议，并分点式给出答案，例如：根据上述分析，请您判断这个 XXXX（列举内容类型，例如文章/脚本）的亮点和不足在哪里；请根据上述分析，进一步提出内容的修改建议，并分点式告诉我。 4. 要求 ChatGPT 以特定风格去做修改，例如：请根据上述内容的修改建议，对这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）进行修改，并输出 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）的文案；请将这个 XXXX（列举内容类型，如脚本/文章）调整成 XXX 风格（适用于 XX 平台，或与某作者相近风格，例如用王家卫风格、金庸风格）。

以下是用 AI 拆解小红书账号的方法： 1. 参与“第 11 期：Video Battle AI 视频挑战 Little Boxes 盒子”的小红书话题活动。 2. 选题方面，可以参考以下内容： AI 视频领域国内外近期热点话题事件，包括技术类和产品类。 AI 视频创作背后的技术工作流拆解，可运用 WaytoAGI 知识库内容进行二创转化，但要注明原作者。 参加过 VB 的创作者可以讲述自己在 VB 过程中遇到的难点，以及如何解决和运用 AI 技术把创意落地。 3. 话题要求： 小红书内容文案需附上【欢迎参加@野菩萨@通往 AGI 之路联合举办的第 11 期 VideoBattle AI 视频挑战】字样，位置不限。 需带上三个标签：VB 工作流拆解 野神殿 通往 AGI 之路（或者waytoagi）。 满足上述要求的内容，从明天起会集中做 3 5 天的话题曝光。

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。

以下是一些消费行业的 AI 案例： 《2024 生成式 AI 商业落地白皮书》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。 关于 AI 的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中，预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。 此外，人工智能在汽车行业也有广泛应用： 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，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 车辆安全系统：AI 被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：AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：AI 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：AI 支持的共享出行服务，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。