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行业分析

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以下是关于 AI 行业分析的相关内容：

  • GLM-4-AllTools 数据分析：这是专门为支持智能体和相关任务而进一步优化的模型版本。代码沙盒 Code Interpreter 工具很大程度加强了其数据计算能力，能处理日常的数据分析。在案例中，可对 2024 年上半年各行业企业统计数据做图表分析，包括收入数据可视化、利润数据可视化、计算利润率并排序等。
  • 翻译：AI 行业分析：50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为。原文地址为 https://writerbuddy.ai/blog/ai-industry-analysis，作者为 Sujan Sarkar。备注使用 SEMrush工具分析，与其他产品排名有所不同。过去一年人工智能突破界限并重新定义多个行业，仅排名前 50 位的人工智能工具就产生了超过 240 亿次的访问量，月均访问量增长 2.363 亿次，ChatGPT 占据 60%流量。研究方法是使用 [SEMrush]从列出 AI 工具的各种目录中抓取数据，分离出访问量最大的 50 个工具，旨在深入研究人工智能行业的行为，分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。
  • 生成式 AI 年终数据报告 2023 年：作者介绍大部分即时信息在推特；结构化信息，行业分析，沉淀在飞书 AIwatch.ai。左边是对赛道的一些定性观察，赛道分类不够精准，本报告没有写结论和单独分析优秀公司，更像一个赛道数据公共产品。报告引用了很多海外公司的图谱，版权归原作者所有。主要来自@cheifoffice 和 synaptic 公司，还有大量的 VC 图谱。欢迎转载，注明出处即可：Aiwatch.ai。时间范围为 2-11 月，数据标准来自 similarweb，单位是万 PV。包括赛道总体月 PV、TAM Total addressable Market 市场天花板、赛道流量分布情况、估值，收入相关情况等，5 月是流量的一个高点，可对比 11 月和 5 月的增减情况。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

GLM-4-AllTools 数据分析

BigModel智谱AI大模型开放平台[heading2]方案背景[content]GLM-4-AllTools是专门为支持智能体和相关任务而进一步优化的模型版本。代码沙盒Code Interpreter工具很大程度加强GLM-4-AllTools模型的数据计算能力，处理日常的数据分析已经完全没有问题。[heading2]1、分析行业收入数据[content]这个案例中，我们想要对2024年上半年各行业企业统计数据做图表分析。[heading3]收入数据可视化[content]首先，根据各行业营收统计数据，绘制成可视化的图表。代码示例：绘制图表如下：[heading3]利润数据可视化[content]同样的，我们也可以将行业利润数据绘制可视化图表，prompt修改为：可以看到，财务数据的（数字）表示负利润，GLM-4-AllTools无需额外指令，模型也能够准确理解：[heading3]计算利润率并排序[content]最后，我们让GLM-4-Alltools模型计算出各行业利润率，按照利润率从高到低生成图表。绘制图表如下，数据结果计算非常准确：

翻译：AI 行业分析：50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

原文地址：https://writerbuddy.ai/blog/ai-industry-analysis作者：[Sujan Sarkar](https://writerbuddy.ai/blog/author/sujan)备注：本文用[SEMrush](https://www.semrush.com/)工具来分析，与其他产品排名有所不同在过去的一年里，人工智能一直是一个无所不在的主题，在短时间内突破界限并重新定义了多个行业。从2022年9月到2023年8月，仅排名前50位的人工智能工具就产生了超过240亿次的访问量，月均访问量增长了2.363亿次。在这个庞大的数字中，仅ChatGPT就占据了140亿流量，覆盖了所分析流量的60%。当我们探索人工智能行业数字行为的复杂层面时，这一令人大开眼界的人工智能行业分析统计数据为未来定下了基调。[heading2]我们的研究方法[content]使用[SEMrush](https://www.semrush.com/)（SEO行业的知名工具），我们通过从列出AI工具的各种目录中抓取数据来研究3,000多种AI工具。我们从中分离出访问量最大的50个工具，这些工具反映了研究期间（2022年9月至2023年8月）人工智能行业80%以上的流量。本研究旨在深入研究人工智能行业的行为，分析流量模式、人口统计、趋势和消费者行为。

2023年生成式AI年终数据报告.pdf

左边是对赛道的一些定性观察。尽量去量化，然而时间有限，可能有很多错误。2、赛道分类：有些赛道分类不够精准，比较模糊。随着时间推移，研究机构对于赛道的挖掘愈加深入，大家可以结合一些赛道文章去看。3、本报告没有去写一些结论，也没有把优秀公司单独列出来深入分析。更像一个赛道数据公共产品，提供给在AI行业的朋友们。4、图谱：本文引用了很多海外公司的图谱，版权归原作者所有。主要来自@cheifoffice和synaptic公司还有大量的VC图谱。为了方便阅读，裁剪成了字大的格式。5、欢迎转载，注明出处即可：Aiwatch.ai（PPT最后有转载细则）。6、时间范围：2-11月数据标准：数据来自similarweb，单位是万PV。4@FinanceYF5报告说明（2）aiwatch.ai序号“1”为总体65排序方便去飞书查询网址可观看过往报告单位：万，PV数据来源：Similarweb赛道总体月PVTAM Total addressable Market市场天花板赛道流量分布情况估值，收入相关情况5月是流量的一个高点11月和5月对比的增减情况公式=11/5-1作者推特项目2-11月的数据趋势5@FinanceYF5观察流量分布格局

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如何对一组对话进行分析，并且进行评分
对一组对话进行分析和评分通常可以遵循以下步骤和依据： 1. 明确任务形式和要求：例如给定一组参考文档和问题，要求模型按照指定格式生成答案，问题包含多种类型。 2. 确定评测指标： 赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案进行对比，并根据关键字段命中情况进行评分。 关键词命中总次数表示在题目中命中 keylist 中元素的总次数（包括多小题）。 关键词总数表示 keylist 中定义的关键字段总数。 小题数指每个题目包含的小题数量。 得分：结果完全正确的回答得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 3. 示例参考：如在金融行业·大模型挑战赛中，对包含多个小题的多轮对话题目进行评测计算，根据每个小题的回答正确情况给出相应得分，最后计算总得分。 4. 非聊天场景的情绪分析：对于非聊天场景，如情绪分析，可以使用特定的提示，如让助手对语音数据中的情绪进行 110 的评分，并解释评分原因。 5. 问答对话场景：在类似智谱 BigModel 共学营的活动中，根据对问题的理解和准确回答能力、回答的真实性和有趣程度等方面进行评分，还可以使用特定的测试问题如弱智吧问题来评价提示词的生成效果。
2025-03-11
角色：你是一名软件开发公司的运营经理 背景：现在要准备入局AI导航网站市场，通过AI导航网站实现布局产品流量入口，来获取AI风口的流量。 任务：请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求：调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
数据分析师常用的prompt
以下是数据分析师常用的 prompt 相关内容： 1. ChatGPT 助力数据分析： 第一个 user prompt：限定 SELECT SQL，不要用 SELECT查询全部列，仅回复一条 SELECT SQL 语句，至少查询两列（数据项、数据值），不能直接查询长类型字段（如 mediumtext/longtext），可用 count/substring 等函数查询。 system prompt 是表结构信息，如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义，多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL，不通过直接返回提示“抱歉，不支持此类请求”，通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt：提示数据分析，限定返回的 JSON 格式（conclusion、keyMap、title），keyMap 用于数据 key 的映射，获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值，用于映射数据渲染图表，根据结果数据 tableData 的维度选择对应的 prompt 传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端，已通过 SQL 查询的数据，不能让 GPT 再次生成，否则耗时。 2. 数据：数据分析 prompt：https://notion.castordoc.com/gptprompts，castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 潘帅：手把手分享法律人如何用好 AI—Prompt 篇： 律师常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 Promopt 结构提示：【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 存在问题。
2025-03-11
用户画像分析与销售话术生成器
以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容： 销售话术总结优缺点方面： 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况，一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等，并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术；二是先收集已有的销售话术，通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点，再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面： AI 营销赛道中，AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”，如汽车+热点营销、用户画像预测等；提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等；提升“销售能力”，如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面： 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。
2025-03-11
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
在本地环境下要搭建一个医疗数据分析的BI智能体，应该怎么做
抱歉，您提供的内容中没有关于在本地环境下搭建医疗数据分析的 BI 智能体的相关有效信息。一般来说，要在本地环境搭建这样的智能体，您可以考虑以下步骤： 1. 明确需求和目标：确定您希望通过智能体实现的具体医疗数据分析功能和目标。 2. 选择合适的技术和工具：例如，选择适合数据分析的编程语言（如 Python）、数据库管理系统（如 MySQL、SQL Server 等）、数据分析库（如 Pandas、NumPy 等）。 3. 数据收集和预处理：获取相关的医疗数据，并进行数据清洗、转换和归一化等预处理操作，以确保数据的质量和可用性。 4. 模型选择和训练：根据需求选择合适的机器学习或深度学习模型，如分类模型、回归模型等，并使用预处理后的数据进行训练。 5. 智能体的开发和集成：使用所选的技术和工具，开发智能体的逻辑和功能，并将其与数据处理和模型预测部分进行集成。 6. 测试和优化：对搭建好的智能体进行测试，根据测试结果对其进行优化和改进。 7. 部署和维护：将智能体部署到本地环境中，并定期进行维护和更新，以适应新的数据和需求变化。
2025-03-11
制作一张安防行业领域的思维导图
很抱歉，目前没有关于安防行业领域思维导图的相关内容。但您可以通过以下步骤来制作： 1. 确定主题：明确思维导图的核心是安防行业。 2. 分支分类：例如可以分为监控系统、门禁系统、报警系统等。 3. 细化内容：在每个分支下进一步细化，如监控系统包括摄像头类型、存储方式等；门禁系统包括刷卡、指纹识别等方式。 4. 整理关联：梳理各个分支之间的关联和逻辑关系。 希望这些步骤能对您有所帮助。
2025-03-10
人工智能赋能玩具行业
以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容： 2025 年 1 月 2 日，“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄，反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新，推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年，AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上，智能玩具的拟人化特征将提升互动体验，吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景，推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流，非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的，且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手，儿童陪伴场景用户容忍度更高，且 AI 毛绒玩具定价几百元，客单价低于家庭机器人，几乎没有市场教育成本。近年来，毛绒玩具市场快速增长，中国玩具品牌分散，全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中，人机 AI 采用 Unity 的 ml agent，通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求，未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练，数学模型可调，AI 可控。为让输入向量等长，对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模，再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合，对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。
2025-03-07
适合建筑行业的应用方案
以下是一些适合建筑行业的应用方案和相关的 AI 工具： 应用方案： 1. 建筑设计效果图生成：建筑公司可以利用图片转绘功能，将建筑设计草图或实景照片转化为不同风格的建筑效果图，帮助客户快速理解设计方案的外观效果。 2. 审核规划平面图：利用 AI 工具对规划平面图进行审核，提高效率，减少错误。 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，将建筑全寿命周期内的信息集成，实现数据汇总与管理。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-07
AI在翻译行业的应用
AI 在翻译行业有广泛的应用： 1. 常见的应用是使用现成的 AI 翻译工具，能直接满足基本的翻译需求。 2. 对于有特殊翻译风格要求的情况，可以自己撰写提示词给 AI，对翻译要求进行专门说明，这是更高级的使用方式。 3. 若希望翻译的输入能自动参考自己的数据文档，并输出到微信平台等特定平台，就需要开发一个专属的智能体来实现功能。 4. 进一步地，若希望智能体与其他智能体协作，自动完成文章下载、翻译、输出、发布等一系列工作，可以搭建一个多智能体工作流系统。 5. 当翻译内容越来越专业，而现有的 AI 模型缺少很多专业词汇知识时，可能需要自己对 AI 模型进行训练，给它更多专业数据以使其更符合需求，但这一步的门槛和成本相对较高。 此外，在对访问量最大的 AI 工具及流量行为的研究中发现，人工智能聊天机器人在翻译和音译方面发挥着重要作用，其产生了巨大的流量份额。例如 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等工具，它们不仅可用于写作和内容创作、教育和常识、集思广益和协助规划、产品推荐、数据输入和处理、不同类型的分析等，也可用于翻译。
2025-03-06
作为一个纯小白，如何入行AI行业？
对于纯小白入行 AI 行业，可以参考以下几点： 1. 从 prompt 入手：在 AI 生成原理的基础上，写好 prompt 能提高问问题和解决问题的效率，可临时用 prompt 解决具体问题。 2. 参与小项目实践：像玩过图形化编程的人，可在 Claude 和他人帮助下，用 Unity 开发小游戏，如做一个 2D 平面上用方向键控制走动且碰到墙壁能停下的小人，通过小项目明白背后原理，再开发复杂项目。但过程中可能会遇到挫折，如问题描述不清导致错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等，所以最好有人类导师拆解任务、设计学习路径并随时提供帮助。 3. 学习路径： 初期懵懵懂懂，学会简单表达需求。 逐渐熟练掌握更具体的需求表述。 多尝试各种常规 AI 工具，选定持续发展的方向，如 AI Agent。 多参加相关比赛。 4. 学习心得： 不要怕问“笨”问题，但多直接问 AI。 解决小问题也是进步，不积跬步无以至千里。 多试多练，来社区共学，一群人走得更远。 融入生活和工作，学完就用，不要纯靠意志力。 5. 在工作中，可利用 AI 快速生成报告、整理数据、翻译文件、优化文案等。 您还可以参考社区小伙伴的 100 天 AI 之路，如《雪梅 May 的 AI 学习日记》挑战 100 天和 AI 做朋友：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IFRbwRSYKi085xkJwVmc6BCNngb?table=tblHgpm6a5ric3KB&view=vewxxF51yJ
2025-03-06
ai怎么赋能咨询顾问做行业洞察
AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察： 1. 学习优秀行业调研报告：让 AI 阅读并总结其中的方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询：询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据，并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐：要求 AI 作为专家，推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号，并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容：请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容，并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自身对行业有深入了解，整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结，从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！
2025-03-05