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AI将来在哪些行业会替代人工

Answer

以下是一些可能会被 AI 替代人工的行业:

  1. 办公领域:如输入数据、填写文件、扫描文档等单调重复的工作,AI 有可能将人们从这些任务中解放出来,让教师、医生、警察等有更多时间从事专业工作。
  2. 营销行业:包括策略制定、用户画像洞察、广告内容制作、投放渠道管理与效果分析等工作,AI 能够提高效率和精准度,实现商业化落地。
  3. 编程行业:随着 AI 的发展,如 OpenAI 的 o3 发布,AI 在复杂编程任务中表现出色,可能取代大部分常规编程工作,对软件工程和算法开发等领域产生巨大影响。
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References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

I believe that a comIndeed,the pace of change itself can be unsettling.Some fear a future in which AI replaces or displaces jobs,for example.Our white paper and our vision for a future AI-enabled country is one in which our ways of working are complemented by AI rather than disrupted by it.In the modern world,too much of our professional lives are taken up by monotonous tasks–inputting data,filling out paperwork,scanning through documents for one piece of information and so on.AI in the workplace has the potential to free us up from these tasks,allowing us to spend more time doing the things we trained for–teachers with more time to teach,clinicians with more time to spend with patients,police officers with more time on the beat rather than behind a desk–the list goes on.Indeed,since AI is already in our day-to-day lives,there are numerous examples that can help to illustrate the real,tangible benefits that AI can bring once any risks are mitigated.Streaming services already use advanced AI to recommend TV shows and films to us.Our satnav uses AI to plot the fastest routes for our journeys,or helps us avoid traffic by intelligently predicting where congestion will be on our journey.And of course,almost all of us carry a smartphone in our pockets that uses advanced AI in all sorts of ways.These common devices all carried risks at one time or another,but today they benefit us enormously.That is why our white paper details how we intend to support innovation while providing a framework to ensure risks are identified and addressed.However,a heavy-handed and rigid approach can stifle innovation and slow AI adoption.That is why we set out a proportionate and pro-innovation regulatory framework.Rather than target specific technologies,it focuses on the context in which AI is deployed.This enables us to take a balanced approach to weighing up the benefits versus the potential risks.

2024年度AI十大趋势报告:AI如何影响文化产业

自20世纪80年代改革开放以来,中国营销行业经历了从传统到数字化再到智能化的变革。最初,营销依赖电视、广播和报纸等传统媒体。随着互联网和社交媒体的兴起,以SEO、内容营销、社交媒体营销、视频营销和直播营销等形式为主的数字营销逐渐成为新趋势。而到了今天,AI不仅提高营销内容生成的效率和质量,也使得营销更加精准和自动化,如通过机器学习分析消费者行为,预测市场趋势,以及自动化执行营销任务等。目前,营销行业或成生成式AI最早实现商业化落地的行业之⼀。未来,AI技术还将持续推动营销行业的深刻变革。△图:营销行业或成最快实现生成式AI落地的领域,《中国AIGC广告营销产业全景报告》1、AI营销行业呈现全新特点•回归营销本质:广告主营销需求和用户的需求能进行直接匹配,从「人与机器」单向交互,回归到了「人与人的交流」•流程扁平化:以往广告营销全流程需要在内容、设计、定向出价等每步环节做优化,生成式AI可以⼀步到位进行内容生产与投放,减少信息损失•从「局部最优」到「全局最优」:从传统的广告推荐模型,变成以数据驱动的大模型为核⼼,实现全局最优的广告分配,提升了系统投放的分配效率2、AI技术变革营销策略洞察及内容生产投放方式广告营销领域的工作流程与环节涉及策略制定与用户画像洞察、广告内容的制作、投放渠道的管理与效果分析等工作,需要消耗大量的时间,其中有较多的工作都可以通过AI代替人工的方式实现效率的提升。△图:AI营销时代工作流程实现深入变革,《中国AIGC广告营销产业全景报告》3、有效提升营销行业生产力•创新广告形式,带来全新交互体验,提升ROI

OpenAI12场发布会每日记录完整版包含视频翻译-Day1-12

编程行业的未来:o3的发布意味着人工智能不仅能够在复杂的编程任务中胜过人类,甚至能取代大部分常规编程工作。随着AI的进步,传统的程序员岗位面临巨大挑战,未来可能会有更多的程序员岗位被自动化技术取代。这将对行业造成巨大影响,特别是在软件工程和算法开发等领域。

Others are asking
有哪些飞书 ai知识库
以下是一些飞书 AI 知识库: 1. 元子:WayToAGI 知识库: 工具入门篇(AI Tools): 数据工具多维表格小白之旅: 工具入门篇(AI Code): 编程工具Cursor 的小白试用反馈: 工具入门篇(AI Music): 音乐工具Suno 的小白探索笔记: 2. 这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章: 3. 《引导式创作:AI 视觉艺术的多维工作流与创意实践分享》中推荐的飞书知识库:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
2025-04-11
有哪些ai知识库
以下是一些常见的 AI 知识库: 1. 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,您既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 2. 华佗 GPT: 华佗 GPT 是一款由 AI 驱动的医学知识库,是一个基于广泛的中文医学主料库训练的大型语言模型(LLM)的资源库。旨在通过 HuatuoGPT 为医疗咨询场景构建更专业的“ChatGPT”。 3. MathGPT: 4. AIScientist: The AI Scientist:Towards Fully Automated OpenEnded Scientific Discovery 5. 扣子提供的知识库:大量知识分片,通过语义匹配,给模型补充知识。以车型数据为例,每个知识库的分段中,保存了一种车型的基础数据。当用户提问时,能匹配到对应车型的分段,然后模型从中获取到相关信息。 6. 扣子提供的数据库:类似传统软件开发的数据库功能,以表格结构存储信息,通过 NoSQL 方式使用。目前提供的是关系型数据库,有多种应用场景。 7. 扣子提供的 AI 便签:记录用户提交的便签,支持提交、查询操作,这些操作都是通过 NL2SQL 完成。 8. 扣子提供的单词本:记录用户背过哪些单词,其中哪些单词还没有记住等。
2025-04-11
画图那个ai最好
目前在 AI 绘画领域,没有绝对最好的工具,不同的工具各有其特点和优势。以下为您介绍一些常见的 AI 绘画工具: Stable Diffusion:有多种相关的插件,如脸部修复插件 After Detailer、UI 界面美化插件 Kitchen、高宽比锁定插件 Aspect Ratio、提示词自动翻译插件 promptallinone、最强控制插件 ControlNet 等,可满足不同的需求。 Photoshop 2023 Beta 爱国版:在某些方面表现出色。 即梦 3.0:在中文场景下有较好的表现,不仅提升了大字的准确性、设计感和丰富度,还大幅改善了小字的稳定性问题。相比即梦 2.1 和 GPT4o 在中文场景中的表现,即梦 3.0 更具优势。 您可以根据自己的具体需求和使用场景选择适合您的 AI 绘画工具。
2025-04-11
Ai生成海报
以下是关于 AI 生成海报的相关内容: 有摊主在 10 天前开发的 AI 不仅能提供配方,还能自动生成海报,例如鸡尾酒的配方和海报可私人订制。 即梦 3.0 能根据输入的提示词生成类似杜蕾斯风格的海报,输入五一劳动节或二十四节的立夏等关键词,能生成相应的提示词并生成海报。 女神节海报可通过即梦 AI 生成,操作简单,只需 3 步:打开即梦 AI 选择“图片生成”功能,选择模型输入提示词,点击生成即可。同时提供了女神节海报的案例提示词,如案例一的提示词为女神节主题,3D 设计,梦幻氛围等;案例二的提示词为粉色主题,梦幻氛围等;案例三的提示词为妇女节,3D 设计,粉色主题等。
2025-04-11
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
现在学AI视频怎么学上手快些
以下是一些能帮助您快速上手学习 AI 视频的途径和方法: 1. 您可以先查看 AI 视频学社的相关内容,包括入门教程: 2. 加入 AI 视频学社的交流群,需要学习 AI 视频的,参与 AI 视频挑战赛,参与 AI 视频提示词共创的小伙伴,可以扫二维码或联系:三思或小歪【备注:AI 视频学社】,但必须有 AI 视频账号才能进群。 3. 参加每周都举办的 Video Battle 以及不定期举办的各种视频比赛。 4. 您还可以学习我 AI 北京系列共学课,例如: 12 月 13 日 20:00(,讲师:@啊朔 12 月 14 日 20:00(,讲师:@二金 5. 对于小白来说,做 AI 视频思路清晰很重要,提示词方面要注意主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍),您可以参考相关案例,如: 生成视频: 第一次生成 抽卡结果不理想 ,符合要求的修改提示词:母亲很疲惫看着孩子
2025-04-11
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
人工智能发展历程
人工智能的发展历程如下: 二十世纪中叶,人工智能领域开启,符号推理流行,出现专家系统,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 发展起起落落。 AI 技术发展历程包括:早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
2025-04-09
你好,你是基于哪个大语言模型的人工智能?
我并非基于某个特定的大语言模型。AI 领域中的语言模型众多,例如 GPT3 等。大语言模型通常是使用深度学习和神经网络创建的,基于人类训练数据来理解单词、代码语法等。像生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,其中包括大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-08
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别: 1. 底层技术:人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”,即“检索增强生成”,包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂,不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径:在中国市场,相较欧美,百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索,提供对话式回答和创作功能。同时,市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品,主打“无广告,直接答案”,提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势:Google 仍在战斗前线密集释放技能,与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外,Google 推出新功能曾引发大量用户不满,而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品,并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能,打通了特定工作流,产品功能较为完整,但受限于模型能力,生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
AI对餐饮行业将来会有什么影响?
AI 对餐饮行业的未来可能产生多方面的影响: 1. 客户服务:通过生成式 AI 技术,深入了解客户需求和愿望,提供更加个性化和高效的服务。 2. 运营管理:有助于将人力密集、效率较低的运营环节转变为更低成本、更高效的“计算”模式。 3. 创新服务:例如利用空间智能,实现自主机器人运输餐饮用品,或通过增强现实技术引导厨师进行更安全、更快、更少侵入性的操作。 4. 卫生监控:如检测员工是否正确洗手等卫生操作,保障食品安全。 总之,AI 有望为餐饮行业带来更高效、更个性化和更优质的服务,同时优化运营和管理流程。
2024-12-19
有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的
以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息: 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接:https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望,认为它们将能够读取和生成文本,拥有更丰富的知识,具备多种能力,如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等,还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时,还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接: Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html
2024-09-15
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
ai在茶饮或者餐饮行业的实践
以下是 AI 在茶饮或餐饮行业的一些实践: 中昊智达是一家智能饮茶机研发与运营服务商,专注于智能饮茶机的研发、生产和市场投放。该公司整合了茶叶种植、生产、销售和体验等多方资源,构建了完整的产业链,致力于为消费者提供便捷的茶饮服务。 有人对利用 ComfyUI 的底层原理搭建适用于中医药房自动抓药或养生茶饮茶方的工作流感兴趣。 大雍是新茶饮行业的全栈服务商,在 AI 社群的共创项目里主要负责剧本创意和分镜脚本部分。
2025-04-09
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28