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AI制药企业

Answer

在生物制药领域，AI 发挥着重要作用：

  • 有公司从专注于资产转向专注于平台，得益于 AI、自动化等工程技术，将定制工艺转化为工业化药物开发。新一代平台公司能依靠技术能力工程化地开发后续治疗药物，如从事药物发现的人工智能公司可使用工业化流程，将原本手工、命中率低的过程转变为更具重复性、可预测性和可大规模工业化的过程，且能从失败中学习并改进。
  • 成功的生物制药公司将认识到应用生物科技面临的挑战，将来自技术和生物科技的专家聚集在一起。
  • ChatGPT、Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面有重要应用，如提前三年诊断胰腺癌、发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因、帮助抗衰老、寻找阿尔兹海默症的治疗方法、早期诊断帕金森等。
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References

新工业革命：生物技术×人工智能

在生物制药领域，我们已经看到有公司从专注于资产转向专注于平台（正如Jorge Conde在[文章中概述的](https://a16z.com/tag/bio-platforms-series/)）——这得益于AI、自动化和其他将定制工艺转化为工业化药物开发的工程技术。然而，这一轨迹可以走得更远：这些公司也可以成为渠道。这是实现生物科技版GAFA（Google、Amazon、Facebook、Apple）的公司的另一个潜在指标。传统的生物科技公司通常被称为单一资产公司——从发现到开发、测试和商业化单一的治疗药物——这在生物学的复杂背景下，寻找一种实际有效的药物，往往依赖于某种程度的偶然性。如今，新一代的平台公司可以从早期设计中工程化地开发后续的治疗药物，依靠技术的能力（通常[非常迅速地](https://future.com/podcasts/moderna-covid-vaccine-mrna-technology/)）积累和复制知识，以迭代的方式进行构建。从事药物发现的人工智能公司可以使用工业化流程——自动化的生物和化学实验，这些实验结果反馈到先进的机器学习技术中——将原本手工、命中率低的过程转变为更具重复性、可预测性和可大规模工业化的过程。即使在失败中，这些技术也允许我们从失败中学习，通过连续的迭代不断改进；我们已经开始在CRISPR和CAR T技术中[看到](https://www.forbes.com/sites/johncumbers/2021/03/31/a-new-approach-to-crisprscribe-therapeutics-engineers-novel-crispr-molecules/?sh=6cf11f8243fa)这一点。

新工业革命：生物技术×人工智能

虽然下一代生物科技GAFA公司的抱负将是巨大的，且必然具有远见，但实现这一目标的公司将更接近现实。为了成功，他们将认识到应用生物科技所面临的挑战，在实践中这些挑战依然存在。一家将生物学视为“容易”或像其他技术领域一样可预测的药物公司，即使拥有最强大的AI，也将在尝试工程化生物学时失败。同样，一家低估了美国医疗保健系统复杂性和挑战的医疗保健提供公司也将失败。成功的公司不仅将带来现实的清醒认识，而且将从底层开始，将来自双方——技术和生物科技——的专家聚集在一起，共同创建他们的公司。从这个角度看，技术、生物制药和医疗保健在创业领域常被视为独立的世界，每个世界都有一套不同的投资者。但我们已经看到这些界限开始模糊：治疗手段开始更多地涉及医疗保健的提供，就像我们在[工程化细胞疗法](https://a16z.com/2020/02/07/car-t-therapy-company-building-cancer-cure/)中看到的那样。药物[公司](https://a16z.com/2020/01/12/why-were-investing-in-eqrx/)直接与支付方打交道。诊断[公司](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)寻求改变医疗保健的本质。

医疗：健康生物制药的研究

chatgpt，google bard在日常工作生活中很有用，这些技术也极大加速了医疗健康生物制药的研究，ai已经在抗癌，抗衰老，早期疾病防治等的研究应用中起着重要作用。以下是一些最新的进展：1、ai提前三年诊断胰腺癌，如果当年有这个，也许乔布斯还在世：https://hms.harvard.edu/news/ai-predicts-future-pancreatic-cancerImage:Rasi Bhadramani/iStock/Getty Images Plus2、两名高中生与医疗技术公司Insilico Medicine及其人工智能平台PandaOmics合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因，这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要：https://finance.yahoo.com/news/teenage-geniuses-ai-uncover-cancer-163541619.html3、ai帮助抗衰老；由Integrated Biosciences领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过800,000种化合物，专家们发现了三种高效的药物候选物，其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质：https://www.earth.com/news/artificial-intelligence-identifies-new-anti-aging-compounds/4、使用ai寻找阿尔兹海默症的治疗方法；亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。https://medicalxpress.com/news/2023-05-scientists-ai-drug-alzheimer.html5 ai帮助早期诊断帕金森；悉尼新南威尔士大学的科学家与波士顿大学研究人员使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在帕金森病的第一个症状出现前几年就可以发现该疾病。

Others are asking
我想让ai通过文字生成某一类风格的图片，可以给示例
以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息： 一、关键词相关 在生成图片时，图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片，以下几个方面很重要： 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免用长串文字，以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权：AI 生成文字并非使用真实字体，而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误：可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。
2025-03-10
如何做ai视频
将小说制作成 AI 视频通常包括以下步骤和可利用的工具： 工具与网址： 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/ 制作流程： 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。 请注意，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，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-10
所有最新的AI工具图表
以下是一些最新的可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，有拖放界面方便操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 6. draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述生成相关视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供架构图创建功能。 9. Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。 以下是基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具： 1. ChatGPT：访问量达 146 亿次，在美国使用率最高，男性用户占 74.16%，多数通过移动设备访问，每次会话平均参与时间近 10 分钟。 2. Character AI 3. QuillBot 4. Midjourney：图像生成器，访问量 5.004 亿次，每次访问时间约 11 分 43 秒，桌面和移动用户流量分布接近，男性用户占 92.19%。 5. Hugging Face：数据科学领域受欢迎，访问量 3.166 亿，每次访问平均 11 分 2 秒，桌面和移动端流量竞争激烈，男性用户占 84.48%。 6. Google Bard：2023 年 3 月推出，访问量 2.416 亿次，每次会话时间 10 分钟，67%通过移动设备访问，男性用户占 69.14%。 7. NovelAI 8. CapCut 9. JanitorAI 10. Civitai
2025-03-10
我想用ai对一个网站进行渗透测试 可以用哪些工具
以下是一些可用于对网站进行渗透测试的 AI 相关工具和信息： GPT4 能够在设计用于数字取证和渗透测试的 Linux 发行版上执行命令，并能扫描网络、确定目标主机、尝试常见密码等操作，但需要注意其使用应在合法范围内。 XBOW 正在开发的 AI 渗透测试员，其性能可与优秀的人类渗透测试员相媲美。 对于学习网络安全知识和技术，可参考以下合法途径： 阅读相关的书籍、论文、博客等。 参加专业的网络安全培训课程。 在合法的实验室环境下进行网络安全实验，如搭建虚拟网络环境、进行漏洞扫描和渗透测试等。 加入网络安全社区，与其他爱好者交流经验和技术。 同时，请确保所有的测试和实践都在合法和道德的范围内进行。
2025-03-10
AI快速总结视频
以下是关于 AI 快速总结视频的相关内容： 除聊天内容外，AI 还能总结各种文章（不超过 2 万字），可全选复制全文发给 GPTs 进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，若视频有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕。安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。获取字幕后全选复制发送给 GPTs 即可实现总结。 此外，NVIDIA AI Blueprint 能快速总结数小时视频的关键事件和对话，适用于多种场景，并为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。
2025-03-10
ai为什么虚构文献
以下是为您整合的相关内容： 在《促进创新的人工智能监管方法》中提到，人工智能在没有政府监管行动的情况下，可能会给个人、组织和关键基础设施带来一系列新的安全风险，例如造成和放大歧视，导致司法系统的不公平，对隐私和人类尊严构成威胁，损害基本自由，威胁民主和英国价值观。同时，当前规范某些人工智能应用的法律框架可能无法充分解决其带来的风险，如生成式人工智能用于生成深度伪造的色情视频内容，可能损害主体的声誉、关系和尊严；基于大语言模型技术的人工智能助手推荐危险活动，使用户遭受身体伤害；评估贷款申请人信用价值的人工智能工具因训练数据不完整或有偏差，导致基于种族或性别等特征对个人提供不同的贷款条款；家庭中的联网设备持续收集数据，包括对话，可能侵犯个人隐私。 在《写作者和非写作者｜Paul Graham》中指出，写作的普遍期望和写作的固有困难这两种强大的对立力量造成了巨大压力，导致一些知名教授出现抄袭行为。直到最近，人工智能的出现改变了这一局面，几乎所有的写作压力都消散了，这将导致世界分为会写作和不会写作的人，中间地带消失。但写作是一种思考方式，有一种思考只能通过写作来完成。
2025-03-10
制药行业AI赋能企业经营的工具有哪些
很抱歉，您提供的内容中并未直接提及制药行业 AI 赋能企业经营的具体工具。但一般来说，在其他行业中，AI 赋能企业经营可能会用到以下类型的工具： 1. 数据分析和预测工具：帮助企业处理和分析大量数据，以预测市场需求、药物研发趋势等。 2. 自动化流程工具：例如自动化生产流程控制、质量检测等环节。 3. 智能客服工具：为客户提供快速准确的服务和解答。 4. 药物研发辅助工具：利用 AI 算法加速药物研发过程，如虚拟筛选药物靶点等。 由于您提供的资料有限，以上只是一些常见的可能性，具体到制药行业还需要进一步的针对性研究和了解。
2025-02-25
可以写仿制药申报资料的ai有吗
目前尚未有专门用于撰写仿制药申报资料的 AI 工具。但在 AI 领域不断发展的情况下，未来可能会出现相关的应用。
2025-02-03
仿制药合成相关的ai有哪些？
以下是一些与仿制药合成相关的 AI 应用和系统： 1. ChatGPT 引发的范式转移涉及医疗领域，在蛋白质结构预测和合成方面有大量突破。 2. AlphaFold 是由 DeepMind 开发的在蛋白质结构预测方面表现出色的 AI 系统，其预测准确度超过其他系统，为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 3. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold，截至目前已经进行了 7 亿次预测。 4. 多伦多大学研究人员开发了一种新的 AI 系统，利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 5. 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion，用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 6. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具 PeSTo，可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用，速度快、且通用性强。 7. 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统，用于识别个体细胞中的蛋白质模式，这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。 8. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶，该凝胶具有吸收冲击的能力，他们的目标是将 talin 蛋白质制成防弹材料。 文献参考： https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-02-03
AI制药
AI 在制药领域有着重要的应用和显著的进展： 1. 提前诊断疾病：如 AI 提前三年诊断胰腺癌。 2. 发现新的靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 3. 助力抗衰老：通过人工智能筛查超过 800,000 种化合物，发现高效的药物候选物。 4. 寻找治疗方法：如利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 5. 早期诊断疾病：如使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，早期诊断帕金森。 此外，AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等领域也有广泛的应用场景： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体列举）
2024-12-04
AI可以协助制造业企业做哪些工作
AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。
2025-03-10
我是IVD企业的技术中心主任，我想构建我们技术中心的知识库，有什么AI工具可以帮我实现
以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中，配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。
2025-03-09
企业级rag系统开发框架
企业级 RAG 系统开发框架如下： 首先，通过数据预处理引擎（如 Unstructured）将企业无结构文件（如 PDF、幻灯片、文本文件）从数据孤岛（如 Google Drive 和 Notion）加载、转换为 LLM 可查询格式，并将这些文件“分块”成更小的文本块，以实现更精确的检索，然后作为向量嵌入和存储在数据库（如 Pinecone）中。 当用户提出问题时，系统会检索语义上最相关的上下文块，并将其折叠到“元提示”中，与检索到的信息一起馈送给 LLM。LLM 会从检索到的上下文中合成答复返回给用户。 在实际生产中，AI 应用程序具有更复杂的流程，包含多个检索步骤和“提示链”，不同类型的任务并行执行多个“提示链”，然后将结果综合在一起生成最终输出。 RAG 是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的简称，概括起来是知识检索+内容生成，主要组成包括数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 RAG 的优势在于： 大语言模型技术存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，而 RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制大模型生成的文本输出，并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。微调适用于模型需要复制特定的结构、样式或格式时，RAG 适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。但 RAG 不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言、格式或样式。 同时，通用的基础大模型无法满足实际业务需求的原因包括： 知识的局限性：模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时、通用或低可信度信息的情况。 数据安全性：企业重视数据安全，不愿承担数据泄露风险将私域数据上传第三方平台训练。
2025-03-08
最近想要出一本书，书籍的主题是“Deepseek的应用革命：打造AI时代的竞争力”主要是面相企业家和企业高管，希望能够将知识库内容中关于企业应用的部分提炼成书，请根据知识库素材，输出一个图书内容规划和重点参考资料
以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报
2025-03-08
AI智能体怎么发布到企业微信
以下是将 AI 智能体发布到企业微信的步骤： 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人： 返回个人空间，在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”，点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块，prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能，如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块，直接输入问题，即可与机器人对话进行测试。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人： 测试 OK 后，点击右上角“发布”按钮，即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上： 选择微信公众号渠道，点击右侧“配置”按钮。 根据截图，去微信公众号平台找到自己的 App ID，填入确定即可，不用解绑。 完成以上步骤后，就可以在企业微信等渠道使用发布的 AI 智能体了。
2025-03-07
企业场景AI办公案例
以下是为您整理的企业场景 AI 办公案例： 社区 AI 讲师招募 招募要求： 具有丰富的企业端 AI 实践经验，包括以下场景（具备其中一个或多个场景的实践能力沉淀）： AI 生成爆款内容：利用 AI 分析挖掘同品类爆款内容，借助 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频内容等。 公域阵地场景：基于视频号、抖音、小红书、公众号等平台搭建企业营销推广能力，包括矩阵号和 IP 号，通过短视频、直播等方式获取 leads，涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 私域阵地场景：朋友圈、小红书、社群、个人 IP 的获客转化，使用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复。 服务自动化工具，数据监控和预警，流程优化，自动运营等。 快速搭建数据分析看板。 跨境电商场景：tiktok 视频制作及投放、电商图片设计、精准营销、语言翻译、AI 独立站建设、社媒私域、批量混剪、海外达人直播、无人直播（数字人直播）等。 具备良好的表达能力，能清晰条理地阐述在技术和业务方面的沉淀。 招募流程：对感兴趣的小伙伴，提交个人简历（包括基本信息介绍、学历、专业、工作经验，以及 AI 企业端的案例），填写问卷，预约电话面谈，面谈通过后进行公开课试讲。 AI 决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程 创新与效率的平衡：AI 时代的人类创新力 AI 效率的优势与创新力的挑战：AI 的核心优势在于高效处理复杂数据任务、快速发现规律并生成解决方案，显著提升企业日常运营效率，如生产制造流程优化、客户服务自动化、财务数据分析精准化等。但随着 AI 深入应用，需反思效率提升是否抑制企业创新潜力。 企业的创新挑战：企业中，AI 可提升工作效率，但过度依赖可能导致员工失去主动创新空间，如市场部依赖 AI 生成广告创意。企业需在使用 AI 时确保员工有创新空间，如设计跨部门合作项目。 案例场景：在一家科技公司中，AI 系统接管日常决策工作，起初减轻负担，但员工逐渐依赖 AI 生成的“最佳方案”，不再主动提出想法，导致团队自主创新能力削弱，失去探索新市场和开发创新产品的动力，揭示了过度依赖 AI 的潜在风险，即缺乏情境理解与直觉性创造，长期依赖可能导致员工丧失提出突破性想法的勇气和能力，阻碍企业未来创新发展。
2025-03-07