如何将这些AI融入科学教育？举一个案例

以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于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。 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。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

将小说用 AI 制作成视频的流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。

将 AI 融入教学可以从以下几个方面入手： 1. 政策层面： 重新审视教育目标，着力培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。 使教育政策更加灵活，适应技术和市场变化。 设立教育科技发展基金，鼓励校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术。 建立多学科交叉课程，拓宽学生视野。 2. 技术融入路径： 教师在教学中使用 AI 来制定个性化学习计划，追踪学生学习进度并给出辅导建议。 学生学会与 AI 互动，如使用 AI 辅助工具探索学术概念。 学校与技术公司合作，更新硬件设施，保持软件平台与时俱进。 加大对教师的 AI 培训力度。 3. 社会层面： 激发社会对教育的关注和投资，通过公私合作模式吸引私人资本投入创新项目。 加强对失业人员和低技能工人的再教育与培训，提供免费或低成本职业培训课程。 确保 AI 技术的应用不加剧教育不平等，政府公平分配资源。 构建开放共享的教育资源平台，提高教育资源使用效率。 具体应用案例包括： 1. 个性化学习平台：如 Knewton 平台，通过算法和大数据分析跟踪学习进度、诊断难点并提供个性化建议和资源。 2. 自动评估：如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 3. 智能辅助教学工具：如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实：如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验场景，让学生安全操作并获得即时反馈。 需要注意的是，由于人工智能可能产生幻觉，在使用时应根据其他来源仔细检查关键数据。

将 AI 融入 360 浏览器的相关情况如下： 企业大模型的第四步是推动 AI 与数字化全面融合，可在武器库中挑选私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员等，并与业务融合。 360AI 浏览器很快会有手机版，现在手机上已有 360AI 搜索。 去年是把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里，现在转变思路，以刚需和痛点的明星场景引导模型。 360 把两大互联网入口全面 AI 升级，包括 360AI 浏览器和 360AI 搜索。 360AI 浏览器试图重塑搜索体验，让用户直接通过对话找到答案，并把浏览器定位成学习、生产力工具，帮助用户快速阅读长视频、万字论文、大部头书籍和长网页。 由于用户浏览提效需求迫切，要赋予浏览器新的概念，将其变成学习工具。 360AI 浏览器官网地址：ai.se.360.cn

金融中介融入 AI 进行展业可以从以下几个方面考虑： 1. 个性化的消费者体验：大语言模型（LLMs）能够更好地理解和导航消费者的金融决策，回答诸如“为什么我的投资组合中有一部分在市政债券中？”“我应该如何看待期限风险与收益率？”“你能建立一个足够灵活的计划，在将来的某个时候帮助我经济支持年迈的父母吗？”等问题，评估权衡并将人类背景纳入决策中，从而将消费金融科技从高价值但狭隘的应用集合转变为能帮助消费者优化整个金融生活的应用集合。 2. 具有成本效益的运营：质量保证方面，银行和金融科技公司的大部分质量保证工作涉及确保完全符合众多监管机构的要求，生成式 AI 可以大大加速这个过程。例如，Vesta 可以整合一个经过 Fannie Mae 销售指南训练的生成式 AI 模型，以便立即提醒抵押贷款员合规问题。虽然许多监管指南是公开的，但真正的价值仍归属于拥有工作流引擎的公司。 在现有企业与初创公司之间的竞争中，现有企业由于拥有对专有金融数据的访问权限，在使用 AI 推出新产品和改进运营时将拥有初始优势，但会受到对准确性和隐私的高标准的限制。而新进入者最初可能需要使用公开的金融数据来训练模型，但会迅速开始生成自己的数据，并逐渐使用 AI 作为新产品分销的突破口。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当今时代具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了全新的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从检测到管理的各个环节，全面提升了服务的质量和效率。 在检测方面，借助先进的技术手段，可以更精准地获取患者的身体状况信息，为后续的诊断提供更可靠的数据支持。诊断环节则因数智技术的融入而更加准确和高效，能够快速识别病症的根源。治疗过程中，数智技术能够辅助医生制定更个性化、更科学的治疗方案，提高治疗效果。 评价环节也得以创新，能够更全面、客观地评估治疗效果和患者的康复情况。而在管理方面，数智技术有助于实现对医疗资源的合理调配和高效管理，提高整个医疗服务体系的运行效率。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个良性循环，不断提升服务水平和质量。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。通过国际合作，可以吸收借鉴其他国家的先进经验和技术，进一步完善数智中医体系。这将有助于提升我国中医药在国际上的影响力，为全球健康事业贡献中国智慧和力量。 重庆作为一个具有发展潜力的地区，有望借助数智中医的发展，成为这一领域的新高地，引领行业的发展潮流，为当地乃至全国的中医药事业注入新的活力。

数智中医作为中医药融入“一带一路”的重要抓手，在当前的时代背景下具有极其重要的意义。 如今，互联网、大数据、物联网、云计算、人工智能 AI、区块链等数智技术蓬勃发展，为传统中医药服务带来了前所未有的机遇。通过充分融合这些先进技术，能够对传统中医药服务进行全方位、全链条的优化。这种优化涵盖了从患者的检测环节，利用先进的设备和算法，更精准地获取身体状况的信息；到诊断环节，借助大数据分析和人工智能的辅助，提高诊断的准确性和效率；再到治疗环节，依据患者的个体差异制定个性化的治疗方案；以及评价环节，通过科学的指标和数据分析，客观评估治疗效果；最后到管理环节，实现对医疗资源的合理调配和患者的全程跟踪管理。 构建一批示范中医医疗机构、中医馆、中医健管中心，是推动数智中医发展的重要举措。这些示范机构将成为展示数智中医成果的窗口，吸引更多的关注和投入。同时，创新数智中医“检测、诊断、治疗、评价、管理”的新中医服务闭环，能够形成一个完整、高效的医疗服务体系，为患者提供更优质的医疗体验。 促进数智中医“产学研用”的国际合作及产业发展，对于推动中医药走向世界具有关键作用。加强国际合作，可以引入国外的先进技术和理念，同时也能将我国的中医药文化和数智中医成果推广出去。这不仅有助于提升我国在中医药领域的国际影响力，还能为全球医疗健康事业贡献中国智慧和中国方案。 重庆作为一个具有发展潜力的城市，有望借助数智中医的发展契机，成为数智中医发展的新高地。通过政策支持、人才培养、技术创新等多方面的努力，重庆能够在数智中医领域取得显著成就，为中医药事业的繁荣发展注入新的活力。

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。

AI 在教育领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击，教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

AI 在教育上的应用主要包括以下几类： 1. 个性化学习：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源，如 Knewton 平台。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题，如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学：推出智能辅助教学工具，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈，Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作并获得 AI 系统反馈，如 Labster 的虚拟实验室平台。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：如 AI 教师能引导学生通过对话学习，解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

以下是一些教育和 AI 结合的产品： 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等，它们提供实时交流并对发音或措辞给予反馈。 数学学习方面：Photomath、Mathly 等应用指导学生解决数学问题。 写作辅助方面：Grammarly、Orchard、Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 内容创作方面：Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 播客笔记方面：有学习用 AI 做播客笔记的相关产品。 组会准备方面：有帮助学生做好组会准备的产品。 调研方面：如做调研用这条 prompt，2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告、用 ChatGPT 做调研等。 书籍推荐方面：有推荐三本神经科学书籍的相关内容。 教师赋能方面：有 AI 赋能教师全场景的相关产品。 化学研究方面：有使用大型语言模型进行自主化学研究的相关内容。

元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代，数字化正在重塑我们的生活，从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势，而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域，存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如： 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊，涉及多种工具推荐，如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言，面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题，同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之，元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性，包括大规模自适应学习、工作场景模拟等，也促使教育不断探索新的模式和方法，以适应时代的发展。