AI 未来的发展趋势是什么？

以下是一些 AI 数字人的软件和相关信息： 互联网厂商： 腾讯： 阿里： 百度： 华为： 网易： 京东： 字节： 快手： 科大讯飞： 制作数字人的工具： HeyGen：AI 驱动的平台，可创建逼真的数字人脸和角色，使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型，适用于游戏、电影和虚拟现实等应用。 Synthesia：AI 视频制作平台，允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步，支持多种语言，可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 DID：提供 AI 拟真人视频产品服务和开发，只需上传人像照片和输入要说的内容，平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音，然后合成逼真的会开口说话的视频。 更多数字人工具请访问网站查看：https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意，这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用这些工具时，请确保遵守相关使用条款和隐私政策，并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。 此外，关于数字人的相关技术还包括： 算法开源代码仓库： ASR 语音识别： openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper wenet:https://github.com/wenete2e/wenet speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition AI Agent： 大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。 Agent 部分可以使用 LangChain 的模块去做自定义，里面基本包含了 Agent 实现的几个组件 TTS： 微软的 edgetts：https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费。 VITS：https://github.com/jaywalnut310/vits，还有很多的分支版本，可以去搜索一下，vits 系列可以自己训练出想要的人声。 sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，专注到唱歌上面，前段时间很火的 AI 孙燕姿。 除了算法，人物建模模型可以通过手动建模实现，这样就完成了一个最简单的数字人。但这种简单的构建方式还存在很多问题，例如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

以下是一些做 PPT 的 AI 产品： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，增强演示文稿吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，包含互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，卓 sir 分享了自己使用 AI 完成 PPT 的经历，用到的 AI 工具只有 3 个：GPT4、WPS AI 和 chatPPT。

以下是关于查找文献 AI 的相关信息： Txyz 网站： 是一个帮助搜索、查询专业文献并进行对话的 AI 工具，提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。 是唯一和预印本文库官方合作的 AI 工具，ArXiv 的每篇论文下面都有直达 Txyz 的按钮。 用户可以自己上传 PDF 论文或者链接，通过它来在专业文献中迅速找到想要的答案和内容。 在对话中提供论文参考，给出可信的背书。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 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，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 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，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 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。 利用 AI 写课题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。

以下是为新手提供的学习 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI，还有以下建议： 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 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。 探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 可以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 AI 发展的前沿动态 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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。

以下是关于 AI 生成视频的教程： 使用 Adobe Firefly 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，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。选择 Generate 进行生成。 将小说做成视频的制作流程： 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。 AI 视频工具合集： Runway（有免费额度） 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，视频生视频；使用英文提示词；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸，可设置种子值；图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频。 Stable video（有免费额度） 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 请注意，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，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是对本知识库的总结： 包含了不同时间段的 AIGC 周刊内容，如 Open AI 发布 ChatGPT 的 iOS 应用、Google 宣布多项 AI 新功能、AI 歌手相关教程等。 有关于提示词工程的课程及相关技巧介绍。 涉及一些特定的 AIGC 技术和方法，如 Donut 文档理解方法。 提到了谷歌的生成式 AI 学习课程。 以下是为十岁儿童设计的 11 节关于 AIGC 的课程： 1. 提示词工程基础 什么是提示词 提示词的作用 简单的提示词示例 2. 提示词工程进阶 复杂提示词的构建 如何优化提示词 提示词的实际应用 3. 提示词工程实践 设计自己的提示词任务 分享与讨论提示词成果 总结提示词的使用技巧 4. 文生文入门 了解文生文的概念 简单的文生文工具介绍 尝试生成一段文字 5. 文生文提高 优化文生文的输入 让生成的文字更有趣 比较不同文生文的效果 6. 文生图/图生图基础 认识文生图和图生图 常见的文生图工具 用简单描述生成一张图片 7. 文生图/图生图进阶 更复杂的描述生成精美图片 对生成的图片进行修改 分享自己生成的图片 8. 文生音频入门 什么是文生音频 简单的文生音频工具 生成一段简单的音频 9. 文生音频提高 让生成的音频更动听 给音频添加特效 欣赏优秀的文生音频作品 10. 文生视频/图生视频基础 文生视频和图生视频的概念 基本的文生视频工具 制作一个简单的视频 11. 文生视频/图生视频进阶 让视频更精彩 视频的后期处理 展示自己制作的视频

未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 技术模型方面：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面：AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面：OpenAI 坚持专注于深度学习，并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面：看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用，有可能降低这些关键领域的成本，使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作，让人们把注意力集中在更重要的问题上，并为未来提供更好的工具。 5. 资金投入方面：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮不会消退，只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面：政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面：虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒，一旦打开，将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面：从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出，AI 涉及的领域有扩大的趋势，预计在未来几年，这份榜单的深度和广度都将不断扩大。

很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。

以下是关于机器人发展趋势的分析： 目前，机器人领域的发展呈现出一些显著的趋势。以特斯拉为例，他们训练的机器人“Optimus”能够抓取物体，且无需进行特定任务的编程，而是通过人类示范学习。这意味着可以快速扩展到许多任务。 在 AI 性能方面，当考虑到像 GPT4 这样的模型在图像识别上的能力，其回应比许多人类更加清晰和出色。如果在互联网上所有可用数据的基础上训练一个比 GPT4 大 100 倍、与人类大脑大小相当的模型，其潜力将是巨大的。 值得注意的是，AI 模型能够生成同一场景的多个角度，具有物理上准确的光线，在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。这种生成具有准确、常识性物理的图像和视频的能力，意味着模型拥有了常识推理能力，也表明其对常识有了理解。 总的来说，机器人的发展正朝着更加智能、灵活和通用的方向迈进，通过不断学习和模仿人类行为，以及借助强大的 AI 模型和海量数据，未来机器人在各个领域的应用和性能都有望取得突破性的进展。

以下是对机器人发展趋势的分析： 在机器人学领域，出现了一些显著的发展趋势。 特斯拉训练的机器人“Optimus”通过人类示范学习抓取物体，且无需特定任务编程，这意味着可快速扩展到多种任务。当在互联网上所有视频上训练的超大规模模型出现时，有望实现惊人的机器人性能。 在应用方面，聊天机器人不仅在一对一对话中有跃进式改进，还正在融入我们的社交生活，成为我们社交关系中的一部分。 在产业发展趋势上，多模态、文生图在 ToC 领域会继续涌现杀手级应用，知识工程成为大模型落地的关键要素。Agent 架构对大模型至关重要。人形具身智能机器人产业将获得十倍速发展，如 Figure AI 与 GPT 合作的机器人进步迅速，斯坦福的机械臂能听懂人的指令完成任务。大模型的认知能力不断提升，使得自动驾驶迎来革命性变化，如特斯拉宣布要做自动出租车车队。

国内 AI 视频生成技术的发展呈现出以下趋势： 1. 国产应用崭露头角：如可灵在 AI 视频生成领域表现出色，其生成的视频质量达到了令人惊叹的水平，可与国际顶尖模型媲美。 优势： 卓越的视频生成质量，在画面清晰度、连贯性和内容丰富性上与国际顶级模型相当，满足普通用户和专业创作者需求。 生成速度快，处理效率高于国外同类产品，提升用户工作效率。 2. 技术不断创新： 生成方式多样，包括文生视频、图生视频与视频生视频。 涉及深度学习技术，如 GANs、Video Diffusion 等，主流生成模型为扩散模型。 3. 应用领域广泛：用于娱乐、体育分析、自动驾驶等领域。 4. 与语音生成结合：语音生成模型常由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。 同时，我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成，形成了共同监管的形势。

国内 AI 视频技术目前正处于快速发展阶段： 2023 年是突破之年，见证了数十种视频生成工具的问世，数百万用户可通过文字或图像提示制作短视频，但仍存在局限性，如生成视频时长较短、质量参差不齐、角色风格一致性难保持等，距离仅凭文本提示制作出类似皮克斯电影的短片还有很长的路要走。不过，过去一年的进展预示着正处于巨大变革的初期，且文本生成视频的模型在持续进步，图像转视频、视频转视频等衍生技术也开始流行。 国内的可灵在文生视频领域表现出色，其可访问性为一大亮点，为国内用户提供了便捷、稳定的使用体验，在功能和性能上优势显著，代表了国内 AI 视频生成技术的最高水平，填补了高端领域的空白，树立了新的标杆。 基于开源模型的创作社区为用户提供了利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台，集成最新开源 AI 模型，让用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。AI 视频生成的应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。未来视频生成的 GPT 时刻应该是生成效果可控，为电影制作和 C 端普通消费者打造产品。

从事 AI 行业，未来相对来说好找工作。 短期内，AI 提示词工程师有较大需求，目前（2023 年 8 月）处于供不应求的状态，且需求会越来越多，主要因为 AI 与各种跨领域结合的可能性较大，而普通人难以利用其结合自身业务。但提示词不应作为一个长久稳定的独立岗位，而应成为每个人的一项技能。 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。技术就业市场将为能够融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需要重新规划职业生涯，学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有很多高薪工作，如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，仅学会基础知识可能难以在竞争中脱颖而出，需要持续学习和实践。

AI 的未来充满了机遇和挑战。 在应用场景方面，AI 已经广泛应用于多个领域： 交通领域：包括自动驾驶、交通管理等，能提高交通安全性和效率，缓解拥堵。 物流配送：可优化物流路线和配送计划，降低运输成本，甚至实现无人机送货。 教育领域：能提供个性化学习体验。 农业领域：用于分析农田数据，提升农作物产量和质量。 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域：优化能源使用，提高能源效率。 技术发展方面，AI 技术为人类社会带来巨大机遇的同时也带来挑战。我们要克服如“AI 幻觉”等带来的挑战，充分发挥其潜力，让其成为社会进步的强大引擎。 未来预测： 资金投入：预计 2024 年有团队会花费超 10 亿美元训练单个大型模型，生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力：政府和大型科技公司将持续承受计算需求逼近电网极限的压力。 社会影响：AI 对选举和就业的影响虽尚未完全显现，但不能掉以轻心。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，各方势力激烈竞争，未来将不断突破界限、挑战极限，甚至重新定义熟悉的词汇。

AI 的未来发展前景令人振奋，同时也伴随着新的挑战和责任。以下是一些可能的发展情况： 能力持续提升：未来的 AI 系统可能具备更强的理解力、创造力和推理能力，进一步扩展应用范围和深度。 超级个性化：能更深入理解客户需求和偏好，提供高度定制的产品和服务。 预测性决策：通过分析数据和复杂模式做出更准确预测，辅助企业战略规划。 自动创新：具备独立创新设计能力，加速产品开发周期。 智能流程优化：自动识别和优化企业内部复杂流程，提高运营效率。 应用场景不断扩展： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货。 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 面临的挑战： 资金投入：预计会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型。 计算压力：政府和大型科技公司承受计算需求压力，逼近电网极限。 社会影响：如对选举的潜在影响，需要谨慎对待。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，各方势力竞争激烈，未来将不断突破界限、挑战极限，甚至重新定义一些熟悉的词汇。

AI 的未来展望呈现出以下几个方面的趋势和特点： 在企业应用方面： 提示词工程的重要性日益凸显，其作为人机交互的关键接口，将为企业带来新的机遇和挑战。未来的 AI 系统可能具备更强的理解力、创造力和推理能力，进一步扩展提示词工程的应用范围和深度。 超级个性化：能更深入理解客户需求和偏好，提供高度定制的产品和服务。 预测性决策：通过分析数据和模式做出更准确预测，辅助企业战略规划。 自动创新：可能具备独立创新设计能力，加速产品开发周期。 智能流程优化：自动识别和优化企业内部复杂流程，提高运营效率。 对设计领域产生深刻影响： 设计专业：重新定义设计师的竞争力边界，对需求理解、问题分析、审美判断、创意等提出更高要求，高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势。 工具能力：需严格评估和选型现有 AI 工具，建设参数文档库，基于业务场景训练专属模型、集成能力形成新工具。 工作流程：将 AI 深入日常设计流程，形成新方式与流程，针对 AI 特性优化每一步，探索人&机结合的合理方式。 设计团队：制定并执行明确的 AI 融合策略，保证硬件设备支持，营造创新环境，增强适应能力。 在整体发展方面： 随着技术进步，成千上万的公司正在将 AI 整合到工作流程中，以扩张规模和降低成本。 不远的将来，有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计，开发全新的用户界面，提供新体验。

目前关于通过 AI 学习易经来占卦的相关内容较为复杂和多样。 一方面，有案例如“问事屋一个摇签算卦 Bot”，其创建者原本打算做基于六爻周易解卦的 bot，但因 AI 对结果的分析和推理存在不足，后转换思路，以庙里摇签抽签的经历为灵感，收集整理相关签文并搭建工作流。 另一方面，从理论角度来看，AI 模型具有一定的灵活性和学习能力，但如同简单神经网络在预测未来时可能失败一样，AI 在学习易经占卦这类复杂且具有深厚文化内涵和哲学思考的领域，仍面临诸多挑战和限制。 需要注意的是，易经占卦更多是一种文化和哲学的表达方式，其结果并非具有科学可验证性的准确预测。