汽车行业大模型落地案例

以下是人工智能在汽车行业的一些应用： 1. 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 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，实现自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 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，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态并优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 7. 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，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 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。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 此外，还有一些相关的 AI 应用案例，如汽车之家车商城利用 AI 分析用户购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型，并提供购车优惠和金融服务。

人工智能在汽车行业有以下广泛的应用： 1. 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 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 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，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态，优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 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，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，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。 10. 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，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 从研发角度看，硅片上越来越多的部分转向 AI，CPU 部分也在不断增长，这与英特尔股价下降、英伟达股价上升的价值变化相一致。 三个识别技术的关键点： 1. 技术的发展，包括技术的指数上升脉络。 2. 对需求的理解，出行或物理世界的移动是刚需。 3. 重 AI 的应用，如车的实时性、危险性和高要求决定了必须在车上运行 AI。 三个由此得出的观点：（文中未提及具体观点内容）

具身智能在新能源汽车行业中的应用场景丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 自动驾驶技术：具身智能可以通过集成先进的传感器、摄像头和人工智能算法，实现车辆的自动驾驶功能，提高行车安全性和效率。 2. 智能辅助系统：利用具身智能技术，可以开发出智能辅助系统，如自动泊车、自适应巡航控制等，这些系统能够辅助驾驶员进行更加精准和便捷的操作。 3. 车辆远程监控与维护：通过具身智能技术，可以实时监控新能源汽车的状态，预测潜在的故障和维护需求，从而提高车辆的可靠性和降低维护成本。 4. 智能交互系统：具身智能可以提供更加自然和直观的人车交互方式，例如通过语音识别、手势控制等实现对车辆各项功能的控制。 5. 能源管理优化：具身智能技术可以帮助优化新能源汽车的能源使用，通过智能预测和调度充电时间、电量使用等，提高能源利用效率。 6. 智能生产线：在新能源汽车的制造过程中，具身智能可以应用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制水平。 7. 智能物流与仓储：新能源汽车行业可以利用具身智能技术进行智能物流和仓储管理，提高物料搬运和存储的自动化水平。 8. 服务机器人：在汽车展厅或服务中心，具身智能服务机器人可以提供咨询、导览和基础服务，提升客户体验。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，具身智能在新能源汽车行业的应用将越来越广泛，为行业带来深刻的变革。

AI 在汽车行业的落地场景有很多，以下是一些常见的例子： 1. 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。 2. 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。 3. 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，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 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，从而减少停机时间和维修成本。 5. 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。 6. 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，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 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，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，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。 10. 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，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 总的来说，AI 在汽车行业的应用正在不断发展和扩大，它将为汽车行业带来更高效、安全和个性化的体验。

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 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。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 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（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 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，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。 4. 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，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。 5. 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。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 6. 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，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理： AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务： AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐： AI驱动的语音助手，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，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。 10. 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，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

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。

企业落地 AI 可以按照以下步骤开展： 1. 启动试点项目来获得动能：选择几个小项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可以内部进行或外包。尽量选择能够成功而非最有价值的项目。 2. 建立公司内部的人工智能团队：搭建集中统一的 AI 团队，再从中挑选人员协助不同业务部门，便于统一管理。同时建立全公司范围内的平台，如软件平台、工具或数据基础设施。 3. 提供广泛的人工智能培训：高层了解 AI 能为企业做什么，进行策略制定和资源分配；部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度；培养内部工程师，开展相关项目。 4. 制定人工智能策略：深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，如网络搜索或农业公司的案例。同时考虑创建数据策略，如战略数据采集，建造统一的数据仓库。 企业落地 AI 常见的场景包括： 1. 智能扬声器：包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序等环节。 2. 自动驾驶汽车：涉及汽车检测、行人检测、运动规划等方面，需要多种传感器和技术。 人工智能团队的角色通常有： 1. 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 2. 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据。 3. 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能需要发表论文或专注研究。 4. 应用机器学习科学家：从学术文献中寻找技术解决问题。 5. 数据科学家：检测和分析数据。 6. 数据工程师：整理数据，确保其安全、易保存和读取。 7. AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。

财经 AI 的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 成本效益的运营： 消费者信息分散在多个数据库，交叉销售和预测需求面临挑战。 金融服务是情感购买，决策树复杂且难以自动化，需大量客服团队。 金融服务高度受监管，人类员工必须参与流程以确保合规。生成式 AI 能大幅提高获取数据、理解情境和合规法律等劳动密集型功能的效率。 2. 实现五个目标： 个性化的消费者体验：根据客户需求提供定制服务。 成本效益高的运营：优化流程，降低成本。 更好的合规性：确保符合复杂的法律规定。 改进的风险管理：有效识别和应对风险。 动态的预测和报告：提供更准确和及时的信息。 3. 面临的挑战： 使用金融数据训练 LLM：新进入者可能先使用公开数据，再用自身数据；现有参与者虽有专有数据优势，但可能过于保守，新进入者可能更具竞争优势。 模型输出准确性：金融问题答案影响大，需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 总之，生成式 AI 为金融服务带来巨大变革，现有参与者和初创公司将在关键挑战上竞争，最终受益的将是金融服务的消费者。

企业财经领域落地 AI 可以考虑以下几个方面： 1. 采用创新和迭代的监管方法： 考虑如何利用可信 AI 的工具，如保证技术和技术标准，来支持监管合规。 积极主动地与政府对框架的监测和评估进行合作。 2. 关注行业发展趋势： 例如，生成式 AI 在金融服务业有巨大潜力，能催生个性化客户解决方案、更高效的运营、更好的合规和风险管理，以及更动态的预测和报告。 3. 应对挑战： 使用金融数据训练大型语言模型（LLMs）：新进入者可先使用公开金融数据微调模型，现有参与者可利用专有数据，但现有金融服务公司可能过于保守，这给新进入者带来竞争优势。 确保模型输出准确性：金融问题答案影响重大，新的 AI 模型需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。 同时，随着技术的发展，如大型语言模型的进步，为企业财经领域带来了更多的机遇，但也需要注意当前生成式 AI 输出的局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，不能完全依赖其准确性，至少需要人工审查。随着模型的改进、额外训练数据的加入和与数学模块的整合，其应用将有新的可能。

企业落地 AI 项目可以参考以下建议： 1. 资源评估与规划： 在引入或升级 AI 技术前，根据企业自身资源和能力进行细致评估与计划，确保所选方案可行且具成本效益。 依据资源和能力选择并规划适当的 AI 技术应用范围，评估企业现有的财务、技术基础设施、人员技能等资源，分析技术采纳和应用能力。 根据评估结果规划 AI 技术应用范围和实施步骤，可先从试点项目开始，如在客户服务领域引入 AI 聊天机器人。 明确预算，选择成本效益高的 AI 解决方案，基于财务状况设定预算，对比成本和预期收益，选择具灵活性和可扩展性的方案，实施后持续监控投资回报，适时调整预算和投资计划。 2. 逐步实施与调整： 采取循序渐进方式，从小规模试点开始，根据实际效果和反馈逐步扩展和优化。 先通过小规模试点验证 AI 技术可行性和有效性，降低风险，选择具代表性且风险可控的业务领域，如客户服务、数据分析或市场营销等，并设立监控机制跟踪性能和影响。 根据试点结果和反馈不断调整和完善 AI 应用方案，收集用户、员工和管理层的反馈，分析表现并识别改进领域，在试点成功后逐步扩大应用范围，持续监控效果。 3. 学习笔记：AI for everyone 吴恩达 启动试点项目获得动能，选择可能成功而非最有价值的项目，在 6 12 个月内展示成效，项目可内部或外包。 建立公司内部的人工智能团队，搭建集中统一的 AI 团队，从中挑选人员协助不同业务部门，方便统一管理，建立全公司范围的平台。 提供广泛的人工智能培训，高层了解 AI 为企业的作用及策略、进行资源分配，部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度，培养内部工程师。 制定人工智能策略，深度了解 AI 并结合自身业务制定策略，设置与 AI 良性循环相一致的公司策略，考虑创建数据策略，建造统一的数据仓库。

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 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。

DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息： 最新消息：DeepSeek 深夜发布该模型，它是一个强大的框架。 特点： 统一了多模态理解和生成，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性，利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模：提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 开源及商用：全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 测试案例： 模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成）。 云上 L4 测试，显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面，文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺。 Colab（需 Pro，因需 20GB 以上显存）：https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址： 7B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus

构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。

目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。

您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。 关于模型方面的知识： LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。 如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：

布置大模型到本地主要有以下原因： 1. 无需科学上网，也无需支付高昂的 ChatGPT 会员费用。 2. 可以通过 Web UI 实现和大模型进行对话的功能，如 Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题），这也是构建知识库的基础之一。 3. 能够更加灵活地掌握个人知识库。 但需要注意的是，运行大模型需要很高的机器配置： 1. 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 2. 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 3. 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 个人玩家的大多数机器可能负担不起，最低配置运行速度非常慢。但亲自实操一遍可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。

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。