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AI在产品经理岗位上的应用

回答

AI 在产品经理岗位上有以下应用:

  1. 辅助精读论文:能帮助翻译、拆解公式,分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。
  2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。
  3. 撰写产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。
  4. 调研问卷设计与整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。
  5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。
  6. 解释专业名词:很多垂直领域有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。

此外,还有以下相关内容:

  • 写完 PRD 后,可让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现自己产品逻辑表达问题,也方便以后 QA 同学测试。
  • 创业团队的产品经理身兼数职,在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都能用到 AI,语言不再是障碍,有利于做出海产品。
  • 作为产品经理,可以使用如 PMAI 这样的工具,它是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。还可以参考作者 nimbus 关于用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手效果平替 PMAI 的相关内容,飞书原文:https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ,微信公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

产品:产品经理的流程优化

来自向阳乔木老师的调研和分享:今天晚上跟群里几个朋友聊AI对产品经理工作流程的改变。普遍觉得AI能帮助做的事情都很琐碎,有效率提升,但比较有限。几个相对实用的场景:1.辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com2.写一些小脚本:写SQL查询、Python脚本、正则表达式、图片批量处理等。3.产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。4.调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。5.竞品分析:用BingChat或ChatGPT Browsering插件,按指定框架对比各项数据。如DAU、用户结构、市场占比等等。6.解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用ChatGPT解释举例、给场景说明。另外,@ApndaLi分享个用法很有趣,写完PRD,他会把每个功能模块让GPT试着从产品和研发两个视角写逻辑代码。这样做,既能发现自己产品逻辑表达问题,也能方便以后QA同学测试。Prompt如下:你现在是一个独立开发者,有着十年的产品经验以及python开发经验,以下是一段产品文档内的部分产品逻辑描述,我希望你能站在1.从产品经理的角度来重梳其中的逻辑,并且给出优化的建议。2.从研发的角度,按照1梳理好的逻辑写出Python代码,按照函数的逻辑来进行书写,你可以先给出你的逻辑思路优化思路,再给出代码”另外,个人觉得AI在创业团队,尤其做出海产品的PM手中价值会更大些。

产品:产品经理的流程优化

创业团队PM身兼数职,既要会做产品,又要做营销推广,甚至还会写脚本做数据分析,各个地方都可以用得上AI。有了AI后,语言也不再是障碍,很有利于做出海产品。

nimbus:产品经理AI助手,我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI

作者:nimbus飞书原文[我用这10个Prompt提示词做了产品经理AI助手,效果平替PMAI](https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink)微信公众号原文:https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg[heading2]导读[content]最近,作为产品经理的我,开始研究如何运用AI工具,使得自己的日常工作更加高效、精准和富有创意,希望通过某些AI工具去解决那些重复、机械化的工作,并给自己争取一些深度思考(摸鱼)的时间。产品经理的日常工作内容涵盖了需求调研、产品规划、设计实施、项目协调等等多个方面,而AI工具正是助力优化工作流程、提升工作效率的关键。在一段时间的探索下,我最终找到了一个看起来还是不错的工具——PMAI。PMAI是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成PRD、输出解决方案、生成SQL等实用功能。具体介绍请看这个工具的视频演示:[8月29日(1).mov](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NWocbcuAxoK0wExRDKBczurjnie?allow_redirect=1)产品体验地址:https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O

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2024-11-13
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2024-11-13
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章,我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容?
很抱歉,目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章: 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响,包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题,以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
对于职能岗位有什么实用的AI辅助工具
以下是一些针对职能岗位实用的 AI 辅助工具: 1. 职业建议方面: Prodigy AI:可以为您提供职业建议。 Poised:能够提升您的沟通能力。 2. 编程辅助方面: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,可快速生成代码。 Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 3. PPT 制作方面: 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。 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。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能。 讯飞智文: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,提供多种功能。
2024-10-08
如果我有一大堆相同公司相同岗位的简历,怎么提取这个岗位关键的职能,用什么工具?
以下是针对您提取相同公司相同岗位关键职能的建议及可使用的工具: 1. 工具选择:可以使用 ChatGPT4 。由于 LLM 存在 Context Length 限制,单次请求过长文本会导致推理能力下降,所以每次可向其发送 10 个岗位的信息。Moonshot 推理能力也不错,但 json 返回格式尚未完善,因此优先选用 ChatGPT4 。 2. 操作流程: 先将简历和 10 个岗位通过 API 发送给 ChatGPT4 ,让其推荐其中 3 个岗位。 经过 GPT 筛选 2000 个岗位后,分为 600 个推荐岗位和 1400 个潜在岗位。 再通过 ChatGPT4 对每个岗位招聘要求抽取技能(skill NER )。 找出推荐岗位和潜在岗位的技能差异,从而明确自身的优劣势。 3. 此外,还可以使用 DGEM3 模型对简历和岗位做相似性匹配。具体的 Python 代码如下: ``` import pandas as pd from FlagEmbedding import BGEM3FlagModel 1. 读取 cv.txt 文件 with openas file: cv_content = file.read 2. 读取 JobDetails2.xlsx 文件所有字段 job_details = pd.read_excel 3. 使用 BGEM3 模型计算相似性 model = BGEM3FlagModel cv_embedding = model.encode 计算 cv 与每个 job_description 的相似性 similarities = for job_description in job_details: job_embedding = model.encode similarity = cv_embedding @ job_embedding.T similarities.append 4. 将所有信息汇总保存为 123.xlsx job_details= similarities job_details.to_excel ```
2024-08-19
有没有相关战略分析岗位的AI应用
在战略分析岗位中,AI技术可以极大地提升数据分析、决策支持和战略规划的效率和准确性。以下是一些AI在战略分析岗位中的应用: 1. 数据收集与整合 自动化数据抓取:使用AI工具自动从多个来源(如市场调研报告、社交媒体、行业新闻等)收集数据。 数据清洗与整合:利用机器学习算法自动清洗和整合不同格式的数据,确保数据的一致性和准确性。 2. 市场分析 市场趋势预测:使用时间序列分析和预测模型来预测市场趋势和需求变化。 竞争对手分析:利用NLP技术分析竞争对手的公开数据(如财报、新闻、社交媒体),提取有价值的信息。 3. 客户洞察 客户细分:使用聚类算法对客户进行细分,识别不同客户群体的特点和需求。 客户情感分析:通过分析客户反馈和社交媒体评论,了解客户的情感倾向和满意度。 4. 财务分析与预测 财务报表分析:使用机器学习模型自动分析财务报表,识别潜在的财务风险和机会。 盈利预测:利用AI模型预测公司的未来盈利情况,为战略决策提供依据。 5. 风险管理 风险预测与评估:利用AI技术预测和评估市场、财务、运营等各方面的风险。 情景模拟与分析:使用AI工具进行不同情景下的模拟分析,评估不同战略方案的潜在影响。 6. 供应链优化 供应链预测:使用AI模型预测供应链中的需求变化,优化库存管理和生产计划。 物流优化:利用AI优化物流路径和运输计划,提高供应链效率。 7. 决策支持 决策树与推荐系统:使用决策树和推荐系统技术,为管理层提供战略决策的建议和支持。 优化模型:利用优化算法(如线性规划、整数规划)解决复杂的战略规划问题,找到最优方案。 8. 商业智能(BI)工具 Power BI与Tableau:将AI技术集成到商业智能工具中,自动化数据分析和报告生成。 数据可视化:通过高级数据可视化技术,将复杂的数据和分析结果以直观的方式呈现,辅助决策。 9. 自然语言处理(NLP) 文本挖掘:利用NLP技术从大量文本数据中提取有价值的信息,如市场报告、客户反馈、行业新闻等。 自动化报告生成:使用NLP技术自动生成战略分析报告,节省时间和人力成本。 这些AI应用可以帮助战略分析师更加高效地处理数据,深入洞察市场和客户,做出更科学的战略决策。如果你对某个具体的应用有更深入的兴趣,欢迎进一步探讨!
2024-07-24
如何用ai收集目标招聘岗位
以下是根据你的需求,为你生成的文章: 如何用 AI 收集目标招聘岗位 在当今数字化的时代,人工智能(AI)在招聘领域的应用越来越广泛。利用 AI 技术可以更高效地收集和分析招聘岗位信息,为求职者和招聘者提供更好的服务。下面介绍几种利用 AI 收集目标招聘岗位的方法: 1. 使用 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫,收集招聘要求信息:这是一种比较传统的方法,需要一定的编程基础。使用 Python 的 selenium 库可以模拟浏览器行为,对招聘网站进行自动化爬取,并提取出招聘岗位的相关信息,如职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、工作经验等。这种方法可以快速获取大量招聘岗位信息,但需要注意网站的反爬虫机制,避免被封禁。 2. 在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词,通过 instant data scraper 收集职位信息:Instant Data Scraper 是一款浏览器扩展程序,可以在浏览器中快速提取网页上的数据。在猎聘网上搜索 15 个感兴趣的关键词,然后使用 Instant Data Scraper 提取出相关职位信息,包括职位名称、公司名称、工作地点、薪资范围等。这种方法操作简单,但需要注意关键词的选择,以确保收集到的职位信息与目标岗位相关。 总之,利用 AI 收集目标招聘岗位需要结合具体的需求和场景选择合适的方法。在收集过程中,需要注意遵守法律法规和网站规定,避免过度收集和滥用用户信息。同时,还需要对收集到的信息进行整理和分析,以便更好地为求职者和招聘者提供服务。
2024-05-13
有没有给IT产品经理提效的AI应用呢?
以下是一些能为 IT 产品经理提效的 AI 应用: 案例方面: 产品:产品经理如何用 ChatGPT,使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,最终的 SQL 执行时间大幅缩短,效率提升显著,复杂度降低,还能保存所有历史数据,报表秒开。 产品:产品经理的流程优化,普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事,有一定效率提升。 工具集方面: 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(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-13
非技术背景的产品经理如何快速掌握AI相关知识
对于非技术背景的产品经理,要快速掌握 AI 相关知识,可以从以下几个方面入手: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,能够与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助做出更准确的判断。 4. 把握产品发展方向:AI 技术发展迅速,了解算法前沿可以更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力:了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力。 6. 增强数据分析能力:很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析,掌握相关知识可以提升数据分析能力。 在实际应用中,比如在商业化问答场景中,非技术从业者需要了解一些落地的配置,如问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词、知识库等。 此外,在成为 AI 摊主方面,不同的人群有不同的优势。技术背景丰富的人具备扎实的技术基础,产品开发与管理经验丰富的人能推动产品落地与优化,AI 爱好者与学习者渴望提升技能,内容创作与营销能力强的人能将 AI 技术与商业化需求结合。
2024-11-06
非技术背景的产品经理如何快速上手AI
对于非技术背景的产品经理快速上手 AI ,可以参考以下建议: 1. 从基础小任务开始: 让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 若使用 o1mini ,可在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(Windows 机器则是 create.cmd),它会为您生成代码并给出提示,方便一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求: 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天就把文档发给 AI 并告知在做第几点功能。 此外,在将 AI 大模型能力接入微信等应用场景时,非技术从业者需要注意解决模型存在幻觉、胡乱回答的问题。在配置问答机器人时,要关注左侧的 AI 模型、提示词、知识库这三处配置。 对于 AI 产品经理,个人划分仅供娱乐和参考: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两个路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 总之,AI 产品经理要懂得技术框架,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。
2024-11-06
如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。 同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
适合产品经理使用的ai
以下是适合产品经理使用的 AI 相关内容: 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现自己产品逻辑表达问题,也能方便以后 QA 同学测试。 创业团队的产品经理身兼数职,在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都可以用得上 AI,语言不再是障碍,有利于做出海产品。 产品经理可以使用 ChatGPT 进行代码优化,例如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码优化,执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升 520 倍,复杂度降低 6 倍,同时还能保存所有历史数据,报表可以秒开。GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。
2024-10-29
目前国外主流的图像类AICG应用有哪些
目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像;StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。
2024-11-13
名片生成的ai应用
以下为一些关于名片生成的 AI 应用介绍: 一泽 Eze 推出的应用,通过 1 句提示词和 1 个品牌 Logo 即可生成超级符合品牌调性的创意名片。整个流程简单,只需输入 Prompt 和 Logo,AI 会分析并输出结果。提示词已开源,可直接获取。注意事项包括:提示词主要目的是设计符合品牌调性的创意名片;支持在 Artifacts 中正确回显上传的 Logo,建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式;若生成结果不符合预期,可尝试让模型重新生成或与 AI 对话提出修改意见。 一泽 Eze 的 Prompt 热度引发了丰富的二创玩法与衍生思考,如个人简历生成、文章内容的可视化总结、万物名片生成、视频内容总结、AI 图表生成等。大模型的文本生成与可视化输出提升了信息呈现效果,基于 Claude Artifacts 的能力推动了设计、研发的民主化,有望迎来一波新解法。 AI“词生卡”技术在高效组织和理解复杂信息方面展现优势,能将文字转化为直观的逻辑图表和流程图。在商业领域,可用于生成流程图、自定义活动海报、商务名片、简历等,实现自然语言的文图双输出,提高信息传导效率和创新思维。例如一泽 Eze 的“词生卡”商务名片。
2024-11-13
AI有哪些应用领域
AI 的应用领域十分广泛,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 信用评估,帮助做出贷款决策。 投资分析,辅助投资者决策。 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,根据客户数据推荐感兴趣的产品。 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,回答客户问题和解决问题。 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,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 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,优化能源使用提高效率。 此外,还有众多具体的 AI 应用产品,如: 1. 辅助创作与学习:AI 智能写作助手、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。 2. 推荐与规划: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: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: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: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。 总之,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-13