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AI时代，有哪些创业机会

回答

在 AI 时代，以下是一些创业机会：

  1. 应用层创新：创业公司可以创造新的价值和场景，而非试图颠覆上一代产品。例如，在移动互联网时代，最大的移动应用多来自创业公司，且为“移动原生”产品。新的技术应解决新的问题，创业公司在数量和人才结构上更具创新优势，在应用层并非大厂占据绝对优势。
  2. 人员精简的 AI 应用开发：利用大模型的能力，创业公司的人员可更精简，几个人就能完成产品开发上线测试。
  3. 2B 应用：在中国，2B 的应用公司可能迎来跨越式发展机会。
  4. 特定领域的垂直模型：如具有专业壁垒的高价值、专业化的 AI 系统，因为很多特定领域工作流程依赖专有数据集。
  5. 大模型产品的个性化和场景化：个性化如给模型装上“记忆”，场景化如装上“手”和“眼睛”。
  6. 数据飞轮效应：在 ToC 场景中，数据飞轮效应可能是早期决胜的关键。
  7. 利用 AI 获得实际数据增长：如 Notion 和 Character.AI 的实践。
  8. 专业化、垂直模型的先行场景：如 DoNotPay 和法律应用，以及医疗领域的应用。

同时，创业者需要注意：

  1. 形成正确的底层工作逻辑，设计正确的 AI 改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘。
  2. 以技术驱动为先和定义产品为重。
  3. 能用好市面上的 AI 工具，从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。
  4. 把握好融资节奏。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【好文推荐】议古论今：聊聊现在AI应用层创业者面对的三个问题

有一些观点认为，这一波AI更利好大厂，而创业公司没有数据和场景，很难有机会。我们的观点是，任何技术的进步，现有的大公司大部分都会因此获利，主要看有没有抓住这些机会，去改造/提升现有的业务；但是创业公司创造的往往都是新的价值和新的场景。以移动互联网为例，纵观全球产生的最大的四个应用是移动端的IM工具（微信、WhatsAPP），打车（Uber,滴滴，Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音,Tiktok）。但这四个应用其实并没有“颠覆”上一代的PC互联网时代公司的任何业务，让他们的业务消失。以大家以前非常熟悉，但是现在可能感到陌生的QQ为例，25岁的QQ直到今天，它的MAU仍然高达6亿。2008年，淘宝网全年交易额是998亿元，而2023年这个数字大概在7万亿左右。这里我们的核心观点是，想要“颠覆”上一代的产品不一定是一个对的创业方向。全球最大的移动互联网应用除了微信以外，其实都来自于创业公司，并且包括微信在内都是“移动原生”的产品。新的技术来带的优势，应该是去解决新的问题，而不是做更好的上一代产品。更好的上一代产品，的确是大厂的优势。而创新最大的特点就是散点发生的，创业公司的数量和人才结构天然更具备优势，大厂在应用层并不占据绝对的优势。另外，今天AI时代的有利于创业者的另外一个好处是，利用大模型的能力，创业公司的人员反而越来越精简了，我们看到很多AI应用的创业者，往往只有几个人，就已经把产品开发完成上线进行测试了。One more thing，我们认为从应用层面来看，2B的应用公司，在中国可能会迎来跨越式发展的机会。

2024年3月 / 科技变革与美股投资 2024

AI将引领新的服务模式，即“智能即服务”，通过增强能力、自动化和改变交互方式，重塑我们的工作和生活。此外，AI的发展将重新赋能芯片和云计算行业，为它们带来第二春，并创造新的投资机会。在这个过程中，GPU的需求预计将持续增长，进一步推动AI技术的革新和应用。企业软件、AI驱动的金融服务以及AI健康技术成为了吸引投资的主要领域。但值得注意的是，机器人行业的投资额已经超过了企业软件，预示着它可能成为下一轮AI革命的重要爆发点。这一点在2024年末或2025年初有望得到进一步验证。科技巨头们通过资本来控制AI模型公司的趋势也越来越明显。例如，OpenAI与微软的合作，Anthropic与Google的合作，以及其他公司与NVIDIA和AWS的合作，都表明了这一点。这种背后的资本支持不仅为AI公司提供了必要的算力，还加速了整个行业的发展。在这个AI时代，企业的竞争策略主要集中在两个方向：一是迅速成长为大型模型公司并寻找强大的背书，以获得竞争优势；二是保持规模较小，专注于盈利并灵活应对市场变化。这种分化的竞争模式预示着AI行业的未来将更加多元化和复杂。展望2024年，我们有理由相信这将是大模型争霸的一年。OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama以及来自法国的Mistral将是市场上最受瞩目的几家公司。他们不仅在技术上相互竞争，还在为未来AI的方向和应用设定标准。这种竞争不仅对技术的进步至关重要，也为投资者和市场观察者提供了了解AI发展趋势的重要视角。

混沌 AI 大会（7月8日）

1.对AI发展的态度，不FOMO，也不JOMO2.可能成功的AI公司，都应该打造自身的数据飞轮对AI产业链的一个经典划分，是基础设施层、模型层、中间层和应用层，应用场景的横向划分可以主要分为ToC和ToB。在当下，我们认为未来真正能出现一家AI新公司，去挑战现有巨头，还得是敢于从ToC场景里寻求突破的，因为C端能带来的数据飞轮效应，可能是在AI早期决胜的关键；3.有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在前Google创始人Eric Schmidt有一个观点，他认为未来会是多个垂直模型或者多个垂直助理，包括各种高价值、专业化的AI系统。这是因为很多高价值、特定领域的工作流程，特别且必须依赖于丰富的专有数据集。AI时代可能会颠覆SaaS时代的很多想法。我们在当下会去看一个AI应用有多少是GPT等大模型的能力，有多少是自己的能力。如果壁垒太低，很多产品可能活不过GPT的一次迭代升级。4.大模型产品的两个方向：个性化&场景化个性化：给它装上“记忆”，令AI可以真正成为人类的工作助理或是陪伴者场景化：给它装上“手”和“眼睛”实践尝试的意义永远大于坐而论道通过拥抱AI而获得实际的数据增长：Notion和Character.AI专业化、垂直模型的先行场景：DoNotPay和法律应用虽然很小，但意义重大的例子：医疗领域的应用关于AI创业的几点建议AI的学习和应用，大家一定注意，用起来、有效迭代大于一切大家可以尝试形成正确的底层工作逻辑，或者设计正确的AI改变工作生活的流程，按节奏确定目标和复盘AI浪潮在这个阶段，一定是技术驱动为先和定义产品为重的AI创业，不但要能用好市面上的AI工具，更要从AI效率、变革的角度，去组织公司架构如果你是在做ToC产品，那数据飞轮带来的正反馈效应非常重要在当下AI相关如此火的状态，也对创始人提出了更高、更全面的要求AI创业一定要把握好融资节奏

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如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议： 首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。 其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 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，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： 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。 此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息： 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司（截止 2024.10.15）： Zephyr AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.11 亿美元，轮次 A，主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI：2024 年 3 月 13 日融资，融资金额 1.06 亿美元，轮次 A，估值 12 亿美元，主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean：2024 年 2 月 27 日融资，融资金额 2.03 亿美元，轮次 D，估值 22 亿美元，主营 AI 驱动企业搜索。 Figure：2024 年 2 月 24 日融资，融资金额 6.75 亿美元，轮次 B，估值 27 亿美元，主营 AI 机器人。 Abridge：2024 年 2 月 23 日融资，融资金额 1.5 亿美元，轮次 C，估值 8.5 亿美元，主营 AI 医疗对话转录。 Recogni：2024 年 2 月 20 日融资，融资金额 1.02 亿美元，轮次 C，主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资： AI 将引领新的服务模式，即“智能即服务”，重塑工作和生活，重新赋能芯片和云计算行业，创造新的投资机会，GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域，机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显，如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025，AI 行业的创新机会： 在 ToP 领域，峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司，为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品，推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域，AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月，美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力，其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容： 12 月 18 日： API 正式版：速度更快，成本降低 60%，支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级：引入 WebRTC 支持，12 行代码即可实现实时语音交互，音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能：让 AI 回答更具个性化，企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包，简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日： 苹果设备深度集成 ChatGPT，可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接：支持 iPhone、iPad 和 Mac，涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景：圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示，体现全新交互体验。 12 月 5 日： OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动，期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2，可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境，实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中，与在一线大模型机构有实际训练大语言模型（LLM）经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力？这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的？o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响？
2024-12-20
有没有能根据哼唱，出伴奏的AI
以下是一些能根据哼唱出伴奏的 AI 相关信息： 在音乐创作中，如果只有词和一小段自己哼唱的旋律，可以上传这段哼唱的旋律，让 AI 扩展出自己喜欢的风格，然后将这段音轨作为动机音轨继续创作。 对于已有简单录音小样，可以利用 REMIX 优化音质与编曲结构，并利用 AI 尝试不同曲风版本，找到最喜欢的风格，然后制作成核心音轨，进而完成全曲创作。 同时，在使用 AI 进行音乐相关处理时也存在一些问题和需要注意的地方： 检查乐谱时，主旋律基本能还原，但可能会把噪声识别成音符形成错误信息，需要具备乐理知识去修复。 重奏输出方面，修谱和重奏软件可以使用 中的 Muse Score，它支持多种常用音频编辑格式的导出和高清输出。 目前存在一些待解决的问题，如延长音部分可能会抢节奏，爵士乐中的临时升降号可能导致判断混乱，高音和低音的符点会相互影响，基础修谱可能导致旋律单调等。 在将 Midi 导出到 MP3 虚拟演奏文件时，可以直接导总谱或分轨导出，后期若想输出到某些音乐平台可能需要转码。还可以使用相关软件修改音色进行渲染。把文件丢给 AI 做二次创作时，可以根据具体情况选择完整小节或在中间掐断。
2024-12-20
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面： 1. 大型基座模型能力的优化与提升：通过创新训练与推理技术，强化复杂推理和自我迭代能力，推动在科学研究、编程等高价值领域的应用，并围绕模型效率和运行成本进行优化，为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进：构建具备空间智能的世界模型，使系统能够理解和模拟三维环境，并融入物理世界，推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展，提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力，为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合：整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据，生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量，为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面：AI 技术将成为数字营销的核心，品牌应注重利用 AI 提升用户体验，预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元，采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%，广告成本减少 20%。 5. 行业发展：2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点，同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份，标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局：大语言模型供应商将各具特色，竞争加剧；AI 搜索引擎将成为杀手级应用，快速普及，颠覆传统搜索方式；不同领域的 AI 搜索引擎将出现，针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业，我能做一些什么呢？
在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。
2024-12-20
我是一名传统制造业的产品经理，一名ai小白，想在ai方面进行创业，有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发简单的聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始，逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看： 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮，尤其在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化（装上“记忆”成为工作助理或陪伴者）和场景化（装上“手”和“眼睛”）方向发展。 从 AI 创业者的情况来看： 1. 如天涯，具备软件开发经验和连续创业经历，可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理，可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础，可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系，考虑科研方向转化。 总之，AI 创业要注重技术驱动和产品定义，用好市面上的 AI 工具，从效率和变革角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在实践中有效迭代。
2024-12-06
请帮我推荐几个适合线上用ai的创业方式
以下为您推荐一些适合线上用 AI 的创业方式： 1. 辅助创作与学习方面： 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. 推荐与规划方面： 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. 监控与预警方面： 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. 优化与管理方面： 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. 销售与交易方面： 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。 在游戏领域，基于生成式 AI 革命，有以下建议： 1. 现在就开始探索生成性 AI，完全利用即将到来的生成性 AI 革命的力量需要一段时间，现在开始的公司将来会具有优势。 2. 寻找市场地图（Market Map）的机会，某些部分已经非常拥挤，比如动画或语音与对话，但其他区域仍然空旷，鼓励创业者将努力集中在尚未探索的区域，比如“游戏的 Runway”。
2024-12-03
老人健康护理机器人创新创业策划书
很抱歉，目前知识库中没有关于老人健康护理机器人创新创业策划书的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和思路供您参考： 一、项目概述 1. 项目名称 2. 项目背景 老龄化社会现状 老人健康护理的需求 3. 项目目标 短期目标 长期目标 二、市场分析 1. 目标市场 老年人群体的规模和特点 市场需求和痛点 2. 竞争对手分析 现有护理机器人产品 竞争优势和劣势 3. 市场趋势 三、产品与服务 1. 机器人功能 健康监测 康复辅助 生活照料 紧急救援 2. 技术方案 传感器技术 人工智能算法 机械设计 3. 服务体系 售后维护 培训指导 四、商业模式 1. 盈利模式 产品销售 服务收费 数据销售 2. 营销策略 线上推广 线下合作 客户关系管理 五、团队组建 1. 核心成员 技术专家 市场营销人员 运营管理人员 2. 团队分工 六、财务预算 1. 初始投资 研发费用 生产设备 市场推广 2. 收入预测 不同阶段的销售额 3. 成本分析 生产成本 运营成本 七、风险评估与应对 1. 技术风险 解决方案 2. 市场风险 应对策略 3. 法律法规风险 八、发展规划 1. 短期规划 产品研发和测试 2. 中期规划 市场推广和销售 3. 长期规划 产品升级和拓展 以上内容仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2024-11-28
关于老年人健康护理机器人创业策划书的项目背景
很抱歉，目前知识库中没有关于老年人健康护理机器人创业策划书项目背景的相关内容。但一般来说，您可以从以下几个方面来考虑构建项目背景： 随着人口老龄化趋势的加剧，老年人的健康护理需求日益增长。传统的护理方式面临着人力不足、服务质量参差不齐等问题，无法满足老年人日益多样化和个性化的健康护理需求。 科技的不断发展为解决这些问题提供了新的可能，机器人技术在医疗领域的应用逐渐成熟。 社会对老年人的关爱和关注程度不断提高，人们期望为老年人提供更优质、便捷和高效的健康护理服务。 您可以结合市场调研和相关数据，对这些方面进行更深入的阐述和分析，以形成完整且有说服力的项目背景。
2024-11-28
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
我需要做一个公众号，名称为数字时代的边境人，主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。
以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。
2024-12-11
AI时代下，自己学什么最有用？自己应该提高哪方面的能力
在 AI 时代，以下几个方面的学习和能力提升最为有用： 1. 逻辑思维推理能力：学会运用逻辑思维去使用大模型，这对于处理和解决问题至关重要。 2. 善用工具：使用工具的人往往表现更好，要适应 AI 工具带来的自动化转变，避免被时代淘汰。 3. 抽象与整合：随着“大语言模型”的发展，需要在更高层次上学习，抽象出更多细节，实现“整合”而非专业化。 4. 基础认知与高阶思维锻炼：利用大语言模型加速认知提升，培养计划、评估、决策、抽象和创造等高阶思维，锻炼结构化思维。 5. 提问与思考：未来教育应侧重如何提出有价值的问题，培养批判性思维和好奇心，广泛而深入地思考，吸收各种知识和思维模式，利用自然语言表达和整理思维。 6. 成为超级个体：集中精力制定“策略”，把具体执行细节交给自动化系统。
2024-12-03
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源
在人工智能时代，最重要的三个基石通常包括以下方面： 1. 架构：如 Transformer 和 Diffusion 这两种核心架构，分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥关键作用，构成了当前 AI 技术的重要基础。 2. 算力：自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术的进步提供强大支持。 3. 人才网络：AI 领域的关键人才网络起到不可忽视的作用，例如 Google 及其相关实验室和收购的公司培养和汇聚了众多杰出人才，他们的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 科技类的专业网站和论坛，如一些知名的技术社区和学术网站。 2. 相关的学术研究报告和论文，可在学术数据库中查找。 3. 行业内的权威专家和学者的讲座、演讲等。 4. 科技公司发布的技术文档和报告。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI，再到 Facebook 和其他多家公司，人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究论文：在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区：例如一些知名的 AI 技术论坛，开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客：如 Google、NVIDIA 等公司的网站，可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台：一些提供 AI 课程的平台，可能会涵盖这三个方面的知识和案例。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构，它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构，如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind，这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档，了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流和分享资源。
2024-10-10
当前应用AGI，作为一个普通的人，如何挖掘赚钱的机会
以下是关于普通人在 AGI 应用中挖掘赚钱机会的一些分析和建议： 从历史角度看，在 IT 产业中，只有微软的操作系统曾接近垄断并获得超额收益，这并非必然，与当时的多种因素相关。在大模型时代，这种情况能否重演存在不确定性。 在 2024 年，一些可能的赚钱机会包括： 图片超短视频的精细操控，如表情、细致动作、视频文字匹配方面。 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频，真人稍晚。 AI 音频能力的长足进展，如带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，用于直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，带来新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟，记忆有突破，加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”有良好使用体验。 AI 的商业模式在数据合成、工程平台、模型安全等方面开始有明确用例。 从长远来看，到 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟，全真 AI 虚拟人成熟，AR/VR 技术大规模商用。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策由 AI 执行。 基于国产芯片的软硬件联合优化固件生态是明确的机会。 但同时需要注意，AGI 可能会造成极端垄断，提供前所未有的中心化操控能力。在这种情况下，作为个体需要思考应对策略。
2024-12-09
AI在教育和生活领域的应用中有哪些新增就业机会？
以下是 AI 在教育和生活领域应用中可能带来的新增就业机会： 教育领域： 个性化 AI 辅导的开发与维护人员，以更好地满足学生和教师的需求，如实时反馈和作业批改。 教育科技（EdTech）产品的研发和运营人员，随着市场对教育科技的需求持续增长，相关岗位需求增加。 生活领域： 专注于视频字幕生成和长视频切片等 AI 工具的开发、优化和运营人员，例如像 Submagic 这样的工具。 探索 AI 在各种生活场景新应用的创新人员，随着 AI 变得更强大和更多新的使用方式被发掘，会有更多相关应用出现，从而创造新的就业岗位。 总体而言，AI 虽然可能导致一些岗位消失，但也会在其发展过程中创造出众多新的高技能就业机会。
2024-12-03
帮我捋一捋思路，我要开发一个智能体agent，帮我做门店的增长潜力分析，我有门店所在区的数据，包括本地区常驻人口数量、每个人的用户画像，本区域各行业门店数量，门店的地理位置，每个门店每天的到访人数，每个到访用户的画像，包括他们家庭地址（有可能是本区的，也可能是其他区，甚至是外市的）。利用这些信息，我如何分析这个门店，在本区内是否有发展潜力，和他的同行业对手相比，他是否有竞争力，已经如何变得有竞争力，有什么机会？请给出完整、详细的分析思路，分析过程。
以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程： 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像（包括家庭地址）等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像，了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数，评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势，判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势，找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈，评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色，是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果，制定针对性的营销策略，如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程，提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势，考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会，共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营，提升客户体验，如线上预订、个性化推荐等。 总之，通过对上述数据的深入分析和综合评估，您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会，并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。
2024-11-29
针对现阶段我国AI发展情况，实体企业面临的机会和挑战有哪些？
现阶段我国 AI 发展情况下，实体企业面临的机会和挑战如下： 机会： 1. 提高工作效率：如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面，AI 能够快速完成复杂任务。 2. 创新业务模式：企业领导者可利用 AI 提高工作效率，将更多精力投入创新和战略规划。 3. 拓展市场边界：通过提示词工程优化 AI 输出，提升市场竞争力。 挑战： 1. 岗位替代风险：部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。 2. 伦理考量：包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。 3. 适应新技术环境：企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。 同时，在国际上，如欧洲国家，要成为 AI 超级大国，需创造良好环境，应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险，解决伦理挑战，建立公众信任，以充分发挥 AI 的优势。
2024-10-20
关于ai的商业机会
以下是关于 AI 商业机会的一些内容： 在 AIGC 艺术领域： 好的 AIGC 作品应具备美感和创意，有值得思考的故事内核。 对于较早入局的创作者，AI 绘图在商业上的可能性存在于广告等细分领域，其最大亮点是降本增效。 在游戏领域： 现在就开始探索生成性 AI，已启动内部实验项目的公司未来将具有优势。 寻找市场地图中尚未探索的区域，如“游戏的 Runway”。 在通用的 AI 商业模式方面： 服务 AI 的商业模式确定性可能更高，如合成数据，包括传统做数据的方式和新兴的 AI 合成数据。 模型市场/平台也是重要的商业机会，如当前提供模型市场服务的 HuggingFace ，但存在闭源寡头的风险。
2024-10-10
AI和电商结合的应用机会有哪些，目前有新产品出现吗
AI 与电商的结合存在诸多应用机会。例如，通过 AI 实现个性化推荐，根据用户的浏览历史、购买行为和偏好为其提供精准的商品推荐，提高用户的购物体验和购买转化率。在客户服务方面，利用智能客服机器人，能够快速准确地回答常见问题，减轻人工客服的压力。在商品管理上，AI 可以进行库存预测和优化，降低库存成本。 目前，市场上也有一些新的相关产品出现。比如，基于图像识别技术的虚拟试衣应用，让消费者在线上就能直观地看到服装的上身效果；还有利用 AI 进行价格预测和动态定价的工具，帮助商家制定更合理的价格策略。
2024-09-22