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Ai产业

回答

AI 产业应用广泛，涵盖以下领域：

  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。
  3. 零售和电子商务：
    • 产品推荐：根据客户数据推荐产品。
    • 搜索和个性化：提供个性化购物体验。
    • 动态定价：根据市场需求调整价格。
    • 聊天机器人：回答客户问题。
  4. 制造业：
    • 预测性维护：避免机器故障停机。
    • 质量控制：检测产品缺陷。
    • 供应链管理：优化供应链。
    • 机器人自动化：提高生产效率。

AI 产业链中的机会分析如下：

  1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金投入大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责，普通人可考虑“合作生态”的切入机会。
  2. 技术层：技术迭代迅速，团队规模不大时需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。
  3. 应用层：是广阔蓝海，当前成熟应用产品不多，“杀手级”应用少，普通个体和小团队推荐重点布局，发展空间巨大。

此外，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能等各个方面。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

走入AI的世界

我们来简要概括说说这张图中每一层的商机洞察（以下内容仅代表个人观点，供参考）：1.目前来看，基础设施层布局投入的确定性最强，以发展的眼光看，当前算力缺口巨大，但这部分涉及到海量的资金投入，入行资源门槛较高，作为关键的基础设施，国内未来更多的将会由“国家队”扛起重任。普通人如果没有强资源需谨慎入局，因为很可能你无法快速对接到客户资源，等不到赚钱就现金流断裂，可以更多的考虑“合作生态”的切入机会。2.技术层当前仍然处于技术爆炸时刻，相关技术的迭代速度可以夸张点用“日新时异”来形容，迭代进步飞速，如果你或你的团队规模不大，但又有志于做这一层相关的事情，须慎重考虑“技术迭代风险”的问题（例如基于某种开源模型更进一步训练垂直领域模型，很可能等你训练出来的时候，更强更新的开源模型已经发布，让你的工作意义大打折扣），至于基础的通用大模型，非巨无霸公司就不是很建议考虑了，搞基础大模型的研发是一件十分烧钱的事情，且众多互联网大厂，AI独角兽，知名高校都已悉数下场神仙打架，完成了布局，开启了“百模大战”，但竞争的终局，只会有少数赢家。应用界不需要那么多同质化的大模型，最后多半是赢家通吃的局面。3.应用层是一片时代赋予我们的广阔蓝海，尽管2024年这个方向的从业者在飞速增加，也涌现出一批做垂直产业/行业/细分领域垂直模型或大模型应用的产品，但坦诚的讲，以我们自身的深度实践和用户的切实需求来看，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品并不多，让人哇塞的“杀手级”应用更是凤毛麟角。对于普通个体和小团队，强烈推荐重点思考和布局应用层，这一层拥有超级机会和巨大发展空间。

新工业革命：生物技术×人工智能

我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊

其他人在问
AIGC提示词工程师怎么考
成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件： 1. 学历要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解：了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维：具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注：对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力：具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中，以下方面是加分项： 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉：考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术：Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验，懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用：例如用 Langchain 等框架去写，解决应用场景及其中的技术细节，包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面：面试官给出行业场景（例如美妆），在无提示情况下，能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景，能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助，需要面试者去了解用户工作流，有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后，最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师，通常是像爱折腾的 00 后，有技术开发背景，对 Prompt 有独特深刻见解的人员。
2024-12-22
ai与新闻
以下是关于“AI 与新闻”的相关内容： 首届北京城市形象 AI 创作征集活动即将正式启幕，相关媒体报道的链接包括北京日报、京报网、百家、头条、微博、企鹅等。 2023 年 4 月创立至今，“Way to AGI（通往通用人工智能之路）”构建了庞大的知识库体系，涵盖各种技术介绍、AI 行业新闻分析、AI 应用实操，获得了大量浏览和用户交流。 橘子的新文章对国内外已有的 18 家 AI 搜索做了测评，分组包括豆包、秘塔 AI 等。 介绍了六个国家公众对新闻中生成人工智能的看法，公众认为其可能更新时效性更好、成本更低，但对可靠性和透明度持怀疑态度，认为新闻媒体使用应适当披露或标注。 Ethan Mollick 提出作为商学院教授对 AI 崛起给学术研究带来危机和机遇的看法，包括四个“狭义奇点”。
2024-12-22
AI能对医院医用耗材出入库数据做怎样的数据处理，方便耗材管理人员对相关数据进行分析
AI 在医院医用耗材出入库数据处理方面可以发挥以下作用，以方便耗材管理人员进行数据分析： 1. 预测需求：通过分析历史出入库数据、医院科室使用情况、季节变化等因素，预测未来某段时间内的耗材需求量，优化库存管理策略，降低成本。 2. 库存优化：实时监控库存水平，及时发现库存过高或过低的情况，提醒管理人员进行调整。 3. 数据分类与整合：对大量的出入库数据进行分类和整合，使其更易于分析和理解。 4. 异常检测：识别出入库数据中的异常情况，如突然的大量领用或长时间未领用等，及时发现潜在问题。 5. 成本分析：计算不同种类、不同批次耗材的采购成本和使用成本，为成本控制提供依据。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-22
画分镜头的ai工具推荐4个
以下为您推荐 4 个画分镜头的 AI 工具： 1. Pika：对于奇幻感较强的画面把控较好，自然度高，但真实环境画面易糊，更新的唇形同步功能便捷。 2. Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成视频有帧率问题，处理人物时易出戏。 3. Runway：在真实影像质感方面最佳，战争片全景镜头处理出色，控件体验感好，但爱变色，光影不稳定。 4. SVD：整体表现略差，仅在风景片测试中表现较好。 在实际使用中，可根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用，例如 Pixverse 擅长物体滑行运动，Runway 可辅助完成有手部特殊运动的画面，需要人物表情自然的画面可用 Pika 生成。
2024-12-22
画分镜头的ai
以下是关于画分镜头的 AI 相关内容： 在利用 AI 拆分镜时，完成前期设定和剧本生成对应的分镜内容后，GPT 虽有结构化的优势，但因分镜较细可能会丢失内容，需人工审核查缺补漏。制作分镜时要考虑视角，如第一人称视角还是第三人称视角，以及视角的切换，使读者更好地理解故事。 设计分镜时要注意详细的定义，例如从本子 311 到 314 的画面，通过视角的来回切换让故事走向更清晰。永远记住，剧本转化为影像时很多表达与文字不同，当前 AI 做不了长镜头，要做减法，分镜指令要明确，如“谁+干什么”“什么东西+在哪里”，不要用难以呈现画面的表述。制作分镜过程要按画面角度思考，以画面驱动文字，设计分镜表时要考虑人物视角、画面描述（可实现的动作、人物表情）。 用 AI 制作分镜时，AI 容易把段落当成一句话或把一个画面拆分成几个镜头，这需要人工干预检查景别、画面描述、前后镜关联。AI 拆分的分镜只能作为参考，需人工再看，否则出图会很痛苦，同时要注意前后镜的关系，避免画面割裂。
2024-12-22
画分镜头脚本的ai工具
以下为一些画分镜头脚本的 AI 工具及相关信息： 1. Claude：分镜提示词的结构为“我要做多长时间的视频+要出多少个分镜+每个分镜包含哪些内容+对输出格式有什么要求”。可将故事脚本改写成指定时长和格式的分镜脚本，例如 30 秒时长、包括序号、场景、景别等内容的广告片分镜脚本，并以 markdown 列表形式输出。其给出的分镜符合奔驰广告的特点，对于 30 秒的简短广告，10 个分镜较为合适，每个分镜平均 3 秒。景别是让 MJ 生图时的提示词内容之一，镜头时长设定了每个分镜的长度，画面内容可用于 MJ 生图，对话旁白可用于生成配音，音乐音效能为创作背景音提供思路。分镜脚本示例可参考： 2. GPTs：以的冰工厂赛道为例，分镜头脚本制作的参考 prompt 为“请帮我把一下（广告故事）设计成（30）秒的可执行分镜脚本，要求使用不同的景别进行画面切换，并给我（100 字）左右的详细画面描述，并每句都加入（高清，真实感，3D，blender）这些文字，整体节奏（顺畅紧张且有趣）”。 3. Anifusion：这是一款基于人工智能的在线工具，可通过输入文本描述生成漫画页面或动漫图像，还提供直观的布局工具、强大的画布编辑器、多种 AI 模型支持等功能。用户对创作的作品拥有完整的商业使用权，可用于独立漫画创作、快速原型设计、教育内容、营销材料等方面。其优点是非艺术家也能轻松创作漫画，基于浏览器无需额外安装软件，具有快速迭代和原型设计能力，并拥有创作的全部商业权利。
2024-12-22
未来产业变革和技术创新的焦点
未来产业变革和技术创新的焦点主要体现在以下几个方面： AI 行业： 大型语言模型（LLM）面临模型能力提升、算力算法与数据协同、以评测为中心的体系构建以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。解决这些问题有助于推动 LLM 技术的有效应用和商业化进程。 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，也是 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。 大型基座模型能力的优化与提升，通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力，推动在高价值领域应用，同时优化模型效率和运行成本。 推进世界模型与物理世界融合，构建具备空间智能的世界模型，促进机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展。 实现 AI 的多模态融合，整合多模态数据提升内容生成的多样性与质量，创造全新应用场景。 新工业革命： 生物技术与人工智能结合，如在医疗保健领域，COVID 已激发生物制药和医疗保健行业的新一波创新。 科技变革与投资： 2024 年正处于一场历史性的科技革命之中，AI 革命预计到 2030 年对 GDP 的贡献将超过以往任何一次革命，这场革命是多种科技融合的产物。 回顾历史，第二次工业革命使电力成为主要动力，信息革命由互联网诞生起始，如今正处于移动互联网尾声，向智能革命迈进。
2024-12-18
AI产业或者说AI产业链条上都有哪些事情可以做
AI 产业链大致可分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。 在基础设施层，布局投入的确定性最强，但入行资源门槛较高，涉及海量资金投入，未来更多由“国家队”承担重任，普通人可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层当前处于技术爆炸时刻，迭代速度极快。对于规模不大的团队或个人，需慎重考虑技术迭代风险，基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是一片广阔蓝海，当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多，“杀手级”应用更是稀少，对于普通个体和小团队，强烈推荐重点布局，拥有巨大发展空间。 据 SensorTower 统计，2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元，图像和视频类 AI 应用占据主导，对话机器人类别排名第二。北美和欧洲是主要消费市场，这是中国 AI 公司积极出海的重要原因。 美国红杉资本指出，AI 供应链分为六层，各层盈利能力不同。芯片代工厂和芯片设计商是主要赢家，云厂商是供应链核心承载方，处于重金投入阶段，是整个供应链的“链主”，AI 模型开发商目前面临亏损，应用服务商市场规模有限。行业格局方面，头部阵营基本稳定。
2024-12-05
中国人工智能产业研究报告
以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告： 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析，展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。 《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。 《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。
2024-11-15
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱，只关注应用层，按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例： |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分： 上游是基础设施层，包括数据与算力。 中游是技术层，涵盖模型与算法。 下游是应用层，涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑，在此不展开对各家公司/平台（或产品）的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月，如果有不了解不认识的公司/平台（或产品），建议您搜索了解。
2024-10-28
Ai产业链
人工智能产业链包括以下四个部分： 1. 基础层：主要涵盖算力、算法和数据。算力为人工智能的运行提供计算能力支持；算法是实现人工智能功能的核心逻辑；数据则是训练和优化模型的基础。 2. 框架层：指用于模型开发的深度学习框架和工具，有助于提高模型开发的效率和质量。 3. 模型层：主要是大模型等技术和产品，是实现各种人工智能应用的关键。 4. 应用层：将人工智能技术应用于行业场景，如医疗保健、工业生产、金融服务等领域。 近年来，我国人工智能产业发展迅速，在技术创新、产品创造和行业应用方面都取得了显著成果，形成了庞大的市场规模。同时，以大模型为代表的新技术不断迭代，产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，但也亟需完善人工智能产业标准体系。 以下是一些关于 AI 训练模型的相关信息： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|prolific.com|AI 训练模型|1818|0.075| |2|Appen|AI 训练模型|357|0.223| |3|ai.google|AI 训练模型|248|0.139| |4|Llama 2|AI 训练模型|222|0.475| |5|火山方舟|AI 训练模型|190|0.526| |6|Roboflow|AI 训练模型|129|0.189| |7|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型|107|0.103| |8|Lightning AI|AI 训练模型|92|0.308| |9|scale AI|AI 训练模型|47.6|0.025| |10|modular|AI 训练模型|33|0.276| 此外，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。
2024-10-03