AI应用于测试领域 哪些有比较成熟的、稳定的应用

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：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。 6. 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，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

将小说用 AI 制作成视频的流程如下： 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。 需要注意的是，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，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），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。然后选择 Generate（生成）。

马斯克最新的 AI 产品包括： 1. xAI 正式发布的 LLM 以及与之搭配的聊天产品 Grok。Grok 定位为一款模仿《银河系漫游指南》的人工智能，几乎可以回答任何问题，还会向用户提建议帮其决定要问什么问题。它具有叛逆性，会拒绝回答有害问题并嘲讽提问者。其独特优势是可以通过𝕏（Twitter）平台实时了解世界，还能回答大多数其他人工智能系统拒绝的尖锐问题。目前 Grok 还是早期测试产品，会优先向美国的 X 平台的 Premium Plus 用户提供。从已曝光的操作视频来看，在应用层面有很多体验优化，比如多任务同时生成内容、单个任务有分支功能、输出的代码支持在 VS Code 网页版编辑。此外，马斯克还提到要让特斯拉汽车的算力接入他们的 LLM 模型推理。 2. 在 2023 年 11 月 6 日的更新中，新增马斯克 xAI 的首个大模型 Grok，它通过 X 平台实时了解世界，能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，仿照《银河系漫游指南》设计，可以回答几乎任何问题，甚至就如何提问给出建议，独具幽默回答模式尽量避免恶意提问，目前留下邮件可申请早期测试。

AI 在教育领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击，教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。

以下是关于系统学习并最终应用 AI 辅助工作的相关内容： 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家的教师。我们可以通过构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 企业级 AI 应用开发知识点： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。可用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。例如 AI 翻译。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，可编排多个智能体的执行逻辑。如综合调研报告、软件开发团队的组建。 教师使用 AI 的小技巧： 可控地引导学生，将部分课程、任务用 AI 辅助，同时限制部分课程的 AI 使用以培养独立思考和解决问题的能力。 人工智能用于集思广益和构建想法，但最终的工作必须由人类创作，对于想法发展和外语课程很有用。相关活动包括协作集思广益、创建结构化大纲、研究协助。 学生使用生成式人工智能来完善和编辑他们的作品，有利于语言改进和多模式内容。相关活动包括纠正语法/拼写、建议同义词、结构编辑、可视化编辑。 完全使用 AI，在整个任务中使用 AI，具体由学生或教师自行决定。适合那些生成式 AI 对学习结果非常关键的任务。相关活动包括共同创作、探索生成式 AI、实时反馈以及创建生成式 AI 产品。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机，加深知识掌握。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

以下是关于扣子应用搭建的相关内容： 白嫖 Groq 平台算力的落地应用： 通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人（有微信封号风险）。 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品填 APIKEY 调用的场景，以沉浸式翻译为例。 接入手机类 APP，比如通过快捷方式接入 Siri。 接入扣子工作流：搭建细节可移步 WaytoAGI 自学。建立工作流只需一个代码节点，需配置代码节点的输入引用、输出等。可建立 Bot 调用工作流，但建议不发布，以免代理流量被他人使用。 在扣子调用已有的 API 制作插件： Body：用于传递请求主体部分，GET 方法中通常不用于传递参数。 Path：用于定义请求路径部分，GET 方法中可传递参数，常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求查询部分，是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求头信息部分，GET 方法中通常不用于传递参数。配置输出参数，填对后可点击自动解析，调试与校验工具是否能正常运行。 搭建邮票收藏馆应用： 业务背景与逻辑梳理：源于客户需求，功能包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情，规划了生成和查看两个页面。 页面设计： 第一页：导航栏有应用名称、查看收藏入口、用户头像；陈列展示生成的图片；生成和收藏部分可输入关键字生成并收藏。 第二页：收藏列表会加载用户所有收藏，数量超 100 需优化加翻页；收藏详情可查看大图、关键字、收藏时间。

以下是国内在咨询解答方面表现较好的一些 AI 应用： 1. 抖音搜索：是一个独立 App，增加了 AI 问答功能。字节旗下还有“豆包”这一国民级的 AI 应用入口。 2. 小红书： 点点：独立的 AI 搜索 App，基于小红书和少量外部数据，回答用户提出的攻略、美食、经验等问题。 问点点：小红书 App 内的 AI 问答页面，从检索框可以进入。 3. 作业帮智能辅导：为学生提供个性化学习辅导，使用机器学习、自然语言处理技术，市场规模百亿美元以上。 4. 法信智能法律咨询：解答法律问题提供法律咨询，使用自然语言处理、知识图谱技术，市场规模数亿美元。 此外，国内免费的大模型 APP 有 Kimi 智能助手（Moonshot AI 出品）、文心一言（百度出品）、通义千问（阿里云开发）。

在医疗场景中，AI 有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：能够加速药物研发过程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测：例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现：如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用：将人工智能与中医结合，辅助看诊，提高诊疗效率，未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答：像 DoctorGPT 这样的模型，能够准确回答各种医学问题。

以下是关于 AI 辅助出测试题的相关内容： 借助大模型可以实现个性化学习和定制化作业，教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。 提示词到位、示例清晰的情况下，AI 非常善于模仿测试题，如中高考、托福雅思、SAT（美国高考）、GRE（美国研究生入学考）等，高学段理科可能还存在一定难度。 以选词填空出题为例，英语学科的提示词逻辑可以迁移到语文学科。 让 AI 当评委进行评分和反馈，如通义听悟录音转文字，丢给自编的多个智能体出分数等。

自动化测试适合在模块稳定后引入。当模块变化频繁时，测试代码可能成为累赘。在进度不紧张时，可以先尝试引入相关工具，成熟后再大规模应用。压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。 关于 AI prompts 测试框架，有以下几个平台： Langfuse：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，允许用户设计和测试 Prompts，比较不同 Prompts 的效果，并评估 AI 模型的性能。网站： Langsmith：提供全面 AI Prompts 测试解决方案，允许用户设计和测试 Prompts、比较和评估不同 Prompts 的效果、集成和自动化 Prompts 测试到开发流程中。网站： 在智能体的实践应用方面，软件开发领域展现了 LLM 功能的巨大潜力，从代码补全发展到自主问题解决。智能体特别有效，因为代码解决方案可以通过自动化测试验证，智能体可以使用测试结果作为反馈来迭代解决方案，问题空间明确且结构化，输出质量可以客观衡量。但人工审查对确保解决方案符合更广泛的系统需求仍然至关重要。

以下是关于测试微调模型的相关内容： 在完成微调之后，需要对结果进行测试。微调不会直接影响原有的大模型，而是生成一些文件，包括模型权重文件、配置文件、训练元数据、优化器状态等。这些文件可以和原有大模型合并并输出新的大模型。 在测试之前，先通过不合并的方式进行微调结果的验证。例如，若数据集中有问答“问：你是谁？答：家父是大理寺少卿甄远道”，当给微调后的模型指定角色“现在你要扮演皇帝身边的女人甄嬛”，然后问模型“你是谁？”，若回答是“家父是大理寺少卿甄远道”，则认为模型微调有效果。 测试代码结果成功。之后可以将微调结果和原有大模型进行合并，然后输出新的模型，使用 webdemo 进行测试。包括切换到对应的目录、执行合并代码、生成相应文件、创建 chatBotLora.py 文件并执行代码进行本地测试、开启自定义服务等步骤，最终验收成功。 此外，当作业成功时，fine_tuned_model 字段将填充模型名称，可将此模型指定为 Completions API 的参数，并使用 Playground 向它发出请求。首次完成后，模型可能需要几分钟准备好处理请求，若超时可能是仍在加载中，几分钟后重试。可通过将模型名称作为 model 完成请求的参数传递来开始发出请求，包括 OpenAI 命令行界面、cURL、Python、Node.js 等方式。 要删除微调模型，需在组织中被指定为“所有者”。 创建微调模型时，假设已准备好训练数据。使用 OpenAI CLI 开始微调工作，需指定基本模型的名称（ada、babbage、curie 或 davinci），还可使用后缀参数自定义微调模型的名称。运行命令会上传文件、创建微调作业、流式传输事件直到作业完成，每个微调工作都从默认为 curie 的基本模型开始，模型选择会影响性能和成本。开始微调作业后，可能需要一些时间才能完成，若事件流中断可恢复。工作完成后会显示微调模型的名称，还可列出现有作业、检索作业状态或取消作业。

以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。

以下是一些与提示词测试相关的插件： 景淮在制作成语小游戏时，使用了成语搜索的 Web 插件，但有时会出现不触发或内容不够准确的情况。 小七姐在实验中，利用了强大的 ChatGPT 插件和 GPT4、AI Agents³进行提示词优化。 【SD】中的 One Button Prompt 插件，可帮助自动写提示词。安装方式可在扩展面板中搜索直接安装，或放在指定路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可在脚本下拉菜单中找到。使用时可设置大模型、采样方法、采样步骤、CFG 比例等参数，还能选择主题、艺术和图像类型，也可添加提示词增加控制。

以下是 AI 应用在测试领域的一些案例： 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结：AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些成熟的 AI 应用案例： 彩云天气 APP：这是一个 AI 天气预报预警系统，使用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能提供准确的天气预报预警，保障生命财产安全，例如在暴雨来临前推送预警信息，提醒用户避免外出。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，运用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它可以分析医疗影像，辅助医生诊断，比如检测肺部结节、乳腺病变等，提高诊断效率和准确性。 钉钉会议管理功能：这是一个 AI 会议管理系统，采用自然语言处理和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能够管理会议流程，提高会议效率，比如自动记录会议内容，生成会议纪要，方便参会人员回顾。 微拍堂书法作品拍卖频道：此为 AI 书法作品销售平台，借助图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道，比如用户可以在平台上拍卖自己的书法作品，也可以购买其他用户的作品。 宝宝树安全座椅推荐：AI 儿童安全座椅推荐系统，运用数据分析和机器学习，市场规模达数亿美元。它能根据儿童年龄、体重等信息为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐：AI 汽车保养套餐推荐系统，使用数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。它会根据车辆情况推荐保养套餐，如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统：AI 物流快递柜管理系统，利用数据分析和物联网技术，市场规模达数十亿美元。它能优化快递柜使用效率，比如分配柜子、通知取件等。 智联招聘面试模拟功能：AI 招聘面试模拟平台，采用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它可以帮助求职者进行面试模拟。 酷家乐装修设计软件：AI 房地产装修设计平台，借助图像生成和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能为用户提供装修设计方案，用户可根据自己的喜好进行选择和调整。 摄影 APP 参数调整功能：AI 摄影参数调整助手，运用图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据场景自动调整摄影参数，如曝光、对焦、感光度等。 音乐情感分析软件：AI 音乐情感分析平台，使用机器学习和音频处理技术，市场规模达数亿美元。它可以分析音乐的情感表达。 小米智能照明系统：AI 家居智能照明系统，利用物联网技术和机器学习，市场规模达数十亿美元。它能实现家居照明的智能化控制，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件：AI 金融风险预警平台，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它可以提前预警金融风险，比如股市下跌、汇率波动等。 马蜂窝路线优化功能：AI 旅游路线优化平台，采用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户需求优化旅游路线，提高旅行体验。

目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。

在私人助理领域，目前有一些相关产品，但成熟的产品相对较少。 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。 Dots 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理。它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容，能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店，帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。不过，该产品需要排队较久的 waitlist，官方也较少更新动态。其官方 twitter 为：https://twitter.com/newcomputer ，官网介绍：https://new.computer/about 。

数字人目前有以下较为成熟的应用： 1. 影视行业：真人驱动的数字人通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，用于影视制作。 2. 直播带货：真人驱动的数字人在直播带货领域发挥作用。 3. 家庭：未来可能会有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备。 4. 学校：未来可能会有数字人老师，为学生答疑解惑。 5. 商场：未来可能会有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 数字人的构建方式包括： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表如 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表如 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等。 3. AIGC：虽然省去建模流程，但在数字人 ID 一致性和帧连贯性上存在弊端，不过算法发展迅速，未来可能会有改善。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的探索方向。

以下是企业内部知识库和 AI 问答结合的一些成熟解决方案和产品推荐： Contextual Answers：这是一个端到端的 API 解决方案，其答案完全基于组织知识，能避免“幻觉”。全球信息服务提供商 Clarivate 与其合作，将其应用于图书馆解决方案套件，为学生、教师和研究人员提供基于策划和可信学术内容的问题答案。 职业规划类产品：结合用户个人情况和市场需求制定详细职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助用户在 AI 时代找到职业定位。其核心构思在于利用企业已有知识积累结合大模型能力，为用户提供准确简洁答案。具体通过创建企业私有知识库收录问答记录和资料，利用大模型处理用户咨询问题，确保回答准确一致，必要时提供原回答完整版，还能对接人工客服，在智能助手无法解决问题时快速转接，提升服务质量和客户满意度。

以下是 AI 在各大行业的一些主要成熟应用： 智能办公： 快速总结群聊内容或会议信息。 为写公文提供结构模板参考。 智能客服： 借助 agent 接入企业的 QA 知识库，回应用户信息，并依据回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购： 依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 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，提高手术精度和安全性。 金融服务： 风控和反欺诈，识别和阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 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。 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。 汽车行业： 自动驾驶技术，利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。 个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护，分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化，用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析。