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生成式AI商业落地白皮书

回答

以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息：

2024 年 7 月 29 日，《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。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，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。

其它相关报告：

2024 年 8 月 17 日，最近上传的一些报告：

此外，关于游戏中的生成式 AI 革命：生成式 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事，早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序，不能学习，能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术，有了更多计算能力，可以构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分，第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是对该领域的市场地图，概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年7月[heading3]7月29日《[2024生成式AI商业落地白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/Dgfprxz3rejipLcVDN9cwsLInid)》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。白皮书分析了生成式AI在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业AI转型的趋势展望和最佳实践。书中通过240个应用场景地图，展示了AI在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，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。其它相关报告：《[华为和中国信通院：智算与大模型人才白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/QbFHr7xEnePX4WcRwDhcTecen9e)》《[百度智能云：AI大模型应用助力企业“营销服”跃进与提效](https://waytoagi.feishu.cn/record/OC3vrUxvEelEemcWVmLcijZ5n5e)》《[百度智能云：水业大模型白皮书（2024年）](https://waytoagi.feishu.cn/record/TJH3rxDfUe6ysqcVAJmcB4cInzg)》《[智药局：AI+CRO行业研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/CDlCreslHeccXuc9f3FcQHtTndf)》《[2024智能算力产业发展白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/CxI8rY05ueM9S4cfKBpcDkZYnyP)》

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年8月[heading3]8月17日最近上传的一些报告：爱分析发布的《[2024 AI Agent开发管理平台市场厂商评估报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/WupirEfvwe735kc5nKYcaxdLnAd)》聚焦于AI Agent开发管理平台市场，特别评估了火山引擎的HiAgent平台。报告指出，AI Agent作为大模型应用的主流形态，正重塑科技和商业领域。《[Gen AI新时代：采用逻辑数据管理](https://waytoagi.feishu.cn/record/JXxLrfMTLe7YEscCj4XcCGmPnZe)》白皮书由Denodo Technologies发布，强调了生成式人工智能（Gen AI）在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出，Gen AI应用的可靠性依赖于数据质量，而数据管理是实施AI的关键挑战。《[智谱AI：2024开启AI智能化新纪元白皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/Iq9krltwUeAc9Lc3Zz3cTIKVnCh)》《[高通AI白皮书：让AI触手可及](https://waytoagi.feishu.cn/record/ZJlarVYgzeiR5UcfJrMcU94mnPf)》

游戏中的生成式 AI 革命

生成性AI是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。当然，AI在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏，如雅达利的Pong，也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而，这些虚拟的敌人并不是我们今天所知道的AI。它们只是由游戏设计师制定的简单脚本程序。它们模拟了一个人工智能对手，但它们不能学习，它们的能力只取决于创建它们的程序员。现在与以前的不同之处在于，由于更快的微处理器和云技术，我们有了更多的计算能力。有了这种能力，我们可以构建大型的神经网络，这些网络可以在高度复杂的领域中识别模式和表示。这篇博文分为两部分：第一部分包括我们对游戏领域的生成性AI的观察和预测。第二部分是我们对该领域的市场地图，概述了各个细分市场并确定了每个市场的关键公司。

其他人在问
生成式搜索和知识问答的区别
生成式搜索和知识问答存在以下区别： 生成式搜索： 采用大型语言模型技术，能更好地理解用户自然语言查询的语义，不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答，而非简单返回网页链接和片段，结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果，提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎，通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答： 例如 RAG ，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外，为您推荐一些 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许用户用自然语言提问，使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰、有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来将支持多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互方式，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计的 AI 搜索引擎，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-14
如何学习生成式人工智能？
以下是学习生成式人工智能的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 此外，台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容，共分为 12 讲，每讲约 2 小时。通过学习本课程，您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括： 1. 什么是生成式 AI：生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型：生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话：生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型：预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望：生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括： 1. 教材：《生成式 AI 导论 2024》，李宏毅。 2. 参考书籍：《深度学习》，伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程：李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目：OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时，帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容（如文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景，如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外，Google Cloud 提供了多种工具，如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台，帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
现在国内语言生成式AI有多少个在做的，比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
生成式AI和AIGC是什么，有什么区别和联系？
生成式 AI（Generative AI）是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC（人工智能生成内容）指利用生成式 AI 创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于：AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于：生成式 AI 侧重于技术本身，强调生成新内容的能力；AIGC 侧重于生成的内容，是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍，但是在开始前，我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分，以及如何将各个部分连接起来，以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议： 一、引言 介绍编写本书的目的和背景，引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能（AIGC） 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI（人工智能） 机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习） 深度学习（神经网络、神经元） 生成式 AI（可生成文本、图片、音频、视频等内容形式） LLM（大语言模型） 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成（如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等） 2. 图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等） 3. 视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等） 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC（用户生成内容） 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC（专业生成内容） 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑（如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文） 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例，分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战（如数据隐私、伦理问题等） 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容，对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接，使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题，不能简单地一概而论。 从某些方面来看，AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力，能够快速准确地完成特定任务。例如，在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而，人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统，具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的，但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如，大模型内部也是混沌系统，即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面，人类的绘画创作通常是线性发展的过程，先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等，而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图，经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之，AI 和人的大脑各有优势和局限性，不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 从历史角度看，最初计算机是按照明确定义的程序来运算的，但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，就需要人工智能来解决。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-11-22
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2024-11-22
我想做ui设计来模仿微信做一个app，想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法： 1. 对于直播礼物风格图标：可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格，然后喂图给 Midjourney 机器人，并加上关键词，如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons：使用关键词“icon design，light texture，glow，Dribbble，3D，frostedglass effect，3d，ui，ux，–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标：可以喂图加上关键词“A data icon，blue gradient frosted glass，frostedglass building，white transparent technology sensewhite city building scene，data line link，chip，OCrenderer，big data，industrial machinery，high detailight gray background with simple linear details，studio lighting，3d，c4d，pure white background，8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计：使用关键词“music app ui design，ux design，white，light，bright，data，modern，smooth，behance，dribbble，–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是，Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善，只能作为风格参考。
2024-11-22
怎么用ai写脚本
以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导： 首先，明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径： 1. 原创（直接经验）：包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编（间接经验）：比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面： 编剧是有一定门槛的手艺，不能单纯依赖剧作理论和模板，而应先大胆地写和实践，再结合看书学习，不断总结经验。对于短片创作，由于篇幅较小、情节和角色相对简单，可以从自己或朋友的经历改编入手，或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事，有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：利用工具（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：借助 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，并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，提升视频质量。 8. 审阅与调整：观看视频，根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能变化，建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果使用方法正确，AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性，或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
哪些工具擅长中文白皮书写作？
以下是一些在中文白皮书写作方面表现出色的工具： 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，可提供相关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，能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境的 Jupyter 笔记本，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-31
AI在企业落地的场景或案例
以下是一些 AI 在企业落地的场景或案例： 企业运营方面：包括日常办公文档材料的撰写整理、营销对话机器人的应用、市场分析、销售策略咨询，以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源的简历筛选、预招聘、员工培训等。 教育领域：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/媒体行业：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/电商领域：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/保险行业：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。 在企业中建构人工智能的案例研究包括： 智能扬声器：需要探测触发词或唤醒词、进行语音识别、意图识别，并执行相关程序。但智能音箱公司因需对每个用户需求单独编写程序而花费大量资金教育客户，这是其面临的困境。 自动驾驶汽车：包括汽车检测（使用监督学习，需多个方位的摄像头或传感器）、行人检测（使用相似技术）、运动规划（输出驾驶路径和速度）。 人工智能团队的角色示例有： 软件工程师：负责软件编程工作，在团队中占比 50%以上。 机器学习工程师：创建映射或算法，搜集和处理数据以训练神经网络或深度学习算法。 机器学习研究员：开发机器学习前沿技术，可能发表论文或专注研究。 应用机器学习科学家：从学术文献或研究文献中寻找前沿技术来解决问题。 数据科学家：检测和分析数据背后的意义，并向团队展示结论。 数据工程师：整理数据，确保数据安全、易保存和读取。 AI 产品经理：决定用 AI 做什么，判断其可行性和价值。
2024-11-20
ai 语音，ai语音，ai 文转语音，有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目： 语音合成（TTS）方面： ：为所有人提供开放的语音技术。 ：基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 ：基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台，内置数百种 AI 声音。 ：使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 ：为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 ：使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 ：基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 ：从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 ：演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动，确保高效、真实和符合伦理。 ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 语音转录方面： ：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 ：专业的基于 AI 的转录和字幕。 ：混合团队高效协作会议所需的一切。 ：音频转录软件 从语音到文本到魔法。 ：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 ：为语音不标准的人群提供的应用程序。 ：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 ：会议的 AI 助手。 ：让孩子们的声音被听见的语音技术。 ：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 ：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 ：理解每个声音的自主语音识别技术。 ：支持 35 多种语言的自动转录。 ：端到端的边缘语音 AI，设备上的语音识别。
2024-11-19
AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用有哪些
以下是 AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本；AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型中的创新产品和服务，特别是 AI 驱动的产品/服务开发，包括以下方面： 首先，探索基于 AI 的新产品或服务。通过开发基于 AI 的新产品或服务，创造新的市场机会和客户价值。调查和分析市场需求，探索 AI 技术在不同领域的应用潜力。鼓励团队进行创新思维，探索如何将 AI 技术融入新产品或服务中。开发 AI 驱动产品或服务的原型，并进行测试以验证其可行性和市场吸引力。例如，开发智能分析工具，帮助企业自动分析市场趋势；或创建 AI 辅助应用程序，如个性化健康指导应用。 其次，利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度。通过集成 AI 功能，提升现有产品或服务的智能化水平和竞争力。识别现有产品或服务中可以通过 AI 技术优化的部分，如添加智能推荐、自动化流程等。利用 AI 改善用户界面和交互体验，使产品更加直观和易用。基于客户反馈和市场变化，不断迭代和更新 AI 集成的功能。例如，对于在线零售平台，可以通过集成 AI 来优化产品搜索和推荐算法，提供更精准的购物建议。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。同时，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2024-11-19
AI 在营销获客的落地应用有哪些
以下是 AI 在营销获客方面的落地应用： 1. 医疗行业： 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业： 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与，为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成，可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例： 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”（专业知识/销售话术），基于汽车销售的各个场景和环节自动出题，用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景，增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展，如 AI 扮演客户进行销售对练。
2024-11-18
AI 在股票交易行业的落地场景有哪些
AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面： 1. 市场分析与预测：利用大数据和机器学习算法，对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测，为投资决策提供参考。 2. 风险评估与管理：通过模型评估投资组合的风险水平，及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。 3. 交易策略优化：基于历史交易数据和市场情况，优化交易策略，提高交易效率和盈利能力。 4. 智能投顾：为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。 5. 欺诈检测：识别和防范股票交易中的欺诈行为，保障交易的安全性和公正性。
2024-11-18
ai的落地场景应用
以下是 AI 的一些落地场景应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用场景。 此外，还有以下一些具体的应用： 1. 辅助创作与学习：如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划：包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警：如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理：涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易：有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 在“AI + 汽车”领域： AI 营销赛道： AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”，包括汽车热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复，以及“一键生图”。 AI 提升“销售体验”，引导“留资或下单”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”，基于汽车销售场景自动出题，可采用多种形式，如选择题、对话或情景模拟。
2024-11-18