人工智能大模型应用场景盘点：61个案例，你了解几个？

导语

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为推动社会进步的重要力量。其中，人工智能大模型作为AI领域的璀璨明珠，凭借其强大的处理能力和广泛的应用场景，正逐步改变着我们的生活和工作方式。

本文将详细探讨人工智能大模型在自然语言处理、城市治理、自动驾驶、智慧医疗等多个领域的61大应用场景。

一、 城市治理领域

• 1）. 民生诉求处理：

• 在成都新津推行的“民意速办”中，市民能够利用语音输入、拍照上传或视频录制的方式，轻松快捷地反馈城市中存在的问题。同时，他们还能通过AI小助手的帮助，迅速获取政策通知及办事流程指南。对于网格员而言，借助智能处理、智能回复及智能问答等功能，他们能够迅速响应市民的各类民生需求，并高效解决相关问题。此外，决策层则可通过智办指数、智能标签以及提级智办等高效工具，实时把握民生领域的痛点问题，对重大及紧急事项进行快速识别与有效督办。

• 2）. 城市交通治理：

• 能够实时分析交通流量数据，实现智能交通信号控制，从而优化交通流，有效缓解拥堵状况。此外，它还能快速检测并处理交通事故，及时调度救援与清障车辆，显著提升道路的通行效率。

• 3）. 城市环境监测：

•借助物联网传感器广泛收集包括空气质量、水质、噪音水平等在内的多项环境数据，通过运用深度学习等先进算法，该系统能够进行实时的监测与分析，迅速识别出异常情况并自动触发预警机制。此外，它还能协助预测环境变化趋势，为城市管理者提供更为精确且有针对性的决策依据。

• 4）. 灾害应急响应：

• 具备在灾害前夕，通过对气象、地质等多元数据的深度整合分析，提前释放预警信号并规划出相应的应急准备措施的能力。灾害一旦爆发，它能即刻精确定位灾害现场，触发1分钟内应急响应的快速联动流程，并一键智能生成涵盖决策蓝图与资源调配提议的综合性应对策略，确保各方救援力量与资源得以迅速、高效地调配至灾区，推进救援行动与灾后恢复工作的顺利开展。

• 5）. 治安防控与警务：

• 在社会治安防控体系的构建中，人工智能大模型被深度整合。一旦有告警情况发生，指挥中心能即时借助网格化平台，迅速调动距离现场最近的警力资源。同时，通过融合指挥平台，可以实时调取现场执法记录仪、车载监控的音视频资料，并借助350M警用终端进行即时通讯，形成远近端无缝协同的作战能力，为现场的紧急处置提供精准决策支持。此外，该体系还能应用于电信诈骗案件的侦破，构建从侦查、分析研判、快速处置到全面复盘的全自动化流程，实现对电信诈骗犯罪活动的全方位、高精度打击。

二、 医疗领域

• 6）. 智能诊断辅助：

• 通过深度学习海量医疗影像数据（涵盖X光、CT、MRI等多种类型），该系统能够精确识别各类病症特征，例如肺部结节的探测、骨折状况的识别等。这不仅为医生提供了宝贵的诊断参考信息，还显著提升了诊断的准确性与效率。尤其在早期疾病的筛查过程中，该系统展现出卓越的能力，能够有效发现微小病变，为患者争取到宝贵的早治疗机会，极大地助力了医疗工作的进行。

• 7）. 药物研发优化：

• 分析药物分子结构与活性关系，预测药物疗效和副作用，加速新药研发进程。在化合物筛选阶段，快速锁定潜在药物分子，缩短研发周期，降低成本，推动医药创新发展，例如更高效地找到抗癌药物的先导化合物。

• 8）. 个性化医疗方案制定：

• 结合患者基因数据、病史、生活习惯等，为其量身定制治疗方案，包括药物选择、剂量精准确定、治疗流程规划等，提高治疗效果，减少不良反应，如为癌症患者提供靶向治疗、免疫治疗等个性化方案。

• 9）. 医疗智能机器人手术协助：

• 操控手术机器人在复杂手术中精准操作，如脑部微创手术、心脏搭桥手术等，凭借大模型的图像识别和实时决策能力，实现更精细的手术动作，降低手术风险，减少患者创伤，提升手术成功率和康复效果。

• 10）. 健康管理与疾病预测：

• 持续分析个人健康数据（如心率、血压、血糖等），预测疾病发生风险，如心血管疾病、糖尿病等慢性疾病的发病几率，为用户提供个性化健康建议，包括饮食、运动、作息调整等，实现疾病预防和健康促进。

三、 金融领域

• 11）. 智能投资顾问服务：

• 基于市场趋势分析、宏观经济数据解读以及企业财报的深入研究，该系统为投资者量身定制个性化的投资组合，涵盖股票、基金、债券等多种资产类型。它能够实时追踪市场动态，对投资策略进行动态优化，以在风险与收益之间达到最佳平衡，助力投资者实现财富的稳健增长。具体而言，该系统能够根据客户的风险偏好，智能推荐最适合的基金产品组合，确保投资者的投资决策既符合其风险承受能力，又能最大化收益潜力。

• 12）. 风险评估与预警系统：

• 精确评估贷款申请人的信用风险、企业的财务风险以及市场的系统性风险，通过深度挖掘并分析庞大的历史数据和实时市场数据，具备超前识别潜在风险的能力，例如违约风险及股价剧烈波动风险等。一旦检测到这些风险迹象，系统会立即触发预警机制，帮助金融机构迅速采取必要的防范措施，从而有效减少潜在损失，确保金融体系的稳定与安全。

• 13）. 金融市场走势预测：

• 深入分析金融市场各类数据，预测股票、外汇、期货等市场的价格走势和波动情况，为投资者制定交易策略提供参考，如预测股票市场短期涨跌趋势，辅助投资者把握买卖时机，提高投资收益，增强市场交易活跃度。

• 14）. 智能客服提升服务效率：

• 在金融机构客服领域，运用自然语言处理技术与客户流畅对话，解答账户查询、业务办理、产品咨询等问题，快速响应客户需求，同时收集客户反馈，分析潜在需求，优化金融产品与服务，提升客户满意度和忠诚度，例如迅速解答客户关于信用卡权益的疑问。

• 15）. 反欺诈智能监测与拦截：

• 实时识别金融交易中的欺诈行为，如信用卡盗刷、洗钱、保险诈骗等，通过分析交易数据中的异常模式、用户行为特征等多维度信息，及时发现并拦截可疑交易，保护金融机构和客户资金安全，维护金融市场秩序，例如在信用卡交易中快速识别异地异常大额消费并冻结账户。

四、 教育领域

• 16）. 智能辅导与答疑平台：

• 作为一位虚拟辅导教师，能够针对学生在数学、语文、英语、物理等多个学科学习过程中遇到的难题提供解答。它会根据学生的知识掌握水平和提问的具体方式，给出详尽且易于理解的解答和学习指导，助力学生克服学习障碍。例如，在解决复杂的数学应用题时，该系统不仅能够提供正确的解题步骤，还能够培养学生的解题思维，从而全面提升学生的学习成绩。

• 17）. 个性化学习路径规划引擎：

• 依据学生的学习表现（涵盖考试成绩、作业完成情况、课堂互动参与度等方面）、个人学习习惯以及兴趣所在，该系统能够为每位学生量身定制专属的学习计划与路径。它会智能推荐符合学生需求的学习资源，包括教材、在线课程、练习题等，旨在提升学习效率并确保学习的针对性。举例来说，对于英语基础较为薄弱的学生，该系统会精心规划一条从词汇积累起步，逐步过渡到语法强化，最终达成听说读写全面提升的学习路径，确保学生能够循序渐进地增强英语能力。

• 18）. 智能作业批改与学情分析：

• 自动批改学生作业和试卷，不仅判断对错，还能给出详细评语和改进建议，同时分析学生知识薄弱点和学习进步趋势，为教师教学提供反馈，助力教师调整教学策略，如批改作文时从语法、逻辑、文采等方面评价并提供提升方向，促进教学质量提升。

• 19）. 教育资源智能推荐与生成：

• 根据学生学习阶段和兴趣偏好，推荐优质教育资源，如图书、视频课程、教育 APP 等，还能生成教学材料，如教案、试题、教学课件等，丰富教学内容，提升教学效果，例如为中学物理教师生成关于电学实验的详细教案，包括实验步骤、原理讲解、注意事项等。

• 20）. 虚拟学习环境与模拟实验创建：

• 构建虚拟学习场景和模拟实验环境，让学生在虚拟空间中进行实践操作和体验，如化学实验模拟、历史事件重演、地理环境探索等，增强学习趣味性和互动性，培养学生实践能力和创新思维，如学生通过虚拟化学实验室进行各种化学反应实验，直观观察实验现象，深入理解实验原理，避免实际实验中的危险和资源浪费。

五、 交通出行领域

• 21）. 智能交通管理系统优化：

• 分析城市交通流量数据，涵盖道路拥堵程度、车辆行驶速度、交通信号灯实时状态等关键信息。基于这些数据，它能够优化交通信号灯的配时方案，实现道路限速策略的动态调整，并智能规划出高效的交通疏导路线。这一系列措施有效缓解了城市交通拥堵问题，显著提升了道路的通行效率。例如，在交通高峰时段，系统能够根据实时的交通流量数据，智能延长主干道上绿灯的持续时间，从而大幅减少车辆的等待时间，进一步优化城市交通流。

• 22）. 自动驾驶技术核心支撑：

• 自动驾驶汽车得益于一系列关键技术的赋能，这些技术涵盖了环境感知、决策规划以及路径优化等方面。通过对海量路况数据和驾驶行为数据的深度学习，自动驾驶车辆能够精确识别道路、其他车辆及行人等目标，从而做出既安全又合理的驾驶决策。AI大模型进一步强化了这一能力，它能够根据实时的交通信息和最终目的地信息，为自动驾驶车辆智能规划出最优行驶路径。这意味着，即便在复杂的城市道路环境中，自动驾驶汽车也能实现精准导航、有效避障以及安全超车，大大提升了自动驾驶的可靠性与安全性。

• 23）. 智能公交与地铁运营调度：

• 依据客流量实时变化、线路运营状况等数据，优化公交和地铁的发车时间间隔、车辆调配方案，提升公共交通服务质量和运营效率，减少乘客等待时间，例如在早晚高峰增加繁忙线路的发车频次，平峰时段合理减少车辆投入，实现资源优化配置。

• 24）. 交通出行预测与规划服务：

• 预测未来一段时间内的交通状况，如道路拥堵程度、出行时间等，为用户提供最佳出行路线规划和出行方式选择建议，帮助用户避开拥堵路段，节省出行时间，例如在用户出行前告知其不同路线的预计行驶时间和路况信息，推荐最优出行方案，提升出行体验。

• 25）. 智能停车管理解决方案：

• 管理停车场车位信息，通过传感器实时监测车位占用情况，引导车辆快速找到空闲车位，实现停车场智能化运营，提高车位利用率，减少车主寻位时间，例如在大型商场停车场，车主可通过手机 APP 快速查询空余车位位置并导航前往，提高停车便利性。

六、 零售电商领域

• 26）. 智能客服与精准销售推荐：

• 在线零售平台上，智能系统能够与顾客展开实时的对话交流，无论是解答产品咨询、推荐符合需求的商品，还是处理售后问题，都能提供高效的服务，从而大幅提升顾客的购物体验与购买转化率。此外，该系统还能根据顾客的浏览历史、过往购买记录等详细数据，进行个性化的商品推荐，有效增加顾客的购买频率与每次交易的平均消费额（客单价）。例如，对于热爱运动的顾客，系统能够精准推送相关的运动装备与健身器材，以此激发购买欲望，推动销售业绩的持续增长。

• 27）. 供应链智能优化管理：

•精准预测商品的需求趋势，进而优化供应链的多个关键环节，包括库存管理、采购计划及物流配送等。通过减少库存积压与缺货现象的发生，该系统有效降低了供应链的整体成本，并显著提升了供应链的响应速度与灵活性。以服装产品为例，系统能够依据历史销售数据与市场趋势，准确预测季节性需求的变化，从而提前制定生产与采购计划，确保商品供应既及时又成本可控，为企业的运营效率和盈利能力带来显著提升。

• 28）. 动态定价与价格优化策略：

• 实时追踪市场价格变动及竞争对手的定价策略，同时综合考虑成本、需求等多种因素，为商品设定最优销售价格，实现灵活的动态定价机制。这一机制不仅增强了商品的市场竞争力，还有效拓宽了利润空间。以电商平台为例，系统能根据商品的销量、库存状况以及市场热度等实时信息，智能调整价格策略，从而最大化销售效益，确保企业在激烈的市场竞争中保持优势。

• 29）. 营销活动智能策划与评估：

• 依据目标客户群体特征、市场趋势和销售数据，策划个性化营销活动，如促销活动、广告投放方案等，并通过对活动数据的分析评估活动效果，为后续营销决策提供依据，例如针对年轻消费者策划线上社交媒体营销活动，分析活动的曝光量、参与度、转化率等指标，优化营销策略。

• 30）. 虚拟试穿与试用体验增强：

• 利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，为顾客提供虚拟试穿衣服、试用化妆品、预览家居产品摆放效果等体验，帮助顾客更好地选择适合自己的商品，提高购物决策的准确性和趣味性，例如顾客在家中通过手机 APP 即可进行虚拟试穿服装，查看上身效果后再进行购买决策，提升购物满意度。

七、 制造领域

• 31）. 产品质量智能检测系统：

• 在生产线环境中，能够对产品外观、尺寸、性能等多个维度进行高精度检测，迅速且准确地识别出产品存在的缺陷及质量问题，包括但不限于电子产品电路板上的焊接瑕疵、汽车零部件表面的划痕等。这一能力极大提升了产品质量，有效降低了次品率。以手机生产为例，通过集成机器视觉系统，该系统能够细致检测屏幕的显示效果、外壳的装配精度等关键质量指标，确保每一环节都符合高标准，从而保障最终产品的品质稳定与卓越。

• 32）. 生产过程智能优化与调度：

•该系统深入分析生产过程中的多项关键数据，包括设备的运行状态、生产工艺参数以及物料供应情况等，以此为基础优化生产流程，实现生产任务与设备调度的合理安排。这一举措显著提高了生产效率，有效缩短了生产周期，并降低了整体成本。以汽车制造工厂为例，系统能够根据实时的订单需求与设备产能，智能优化生产线的排班计划与生产顺序，确保资源得到最大化利用，从而大幅提升生产效能与经济效益。

• 33）. 设备故障预测性维护：

• 通过对设备运行数据的实时监测和分析，预测设备可能出现的故障，提前安排维护保养计划，避免设备突发故障导致的生产中断，延长设备使用寿命，降低设备维修成本，例如预测工业机器人关键零部件的磨损情况，在故障发生前及时更换，保障生产连续性。

• 34）. 产品创新设计辅助：

• 协助工程师进行产品设计，通过对大量设计案例、用户需求、技术趋势等数据的分析，提供创新设计灵感和优化建议，加速产品研发进程，提高产品的创新性和竞争力，例如在智能家居产品设计中，根据用户对便捷性和智能化的需求，设计出更具市场竞争力的产品功能和外观。

• 35）. 智能供应链协同管理平台：

• 实现制造企业与供应商、经销商之间的信息共享和协同运作，优化供应链的各个环节，包括原材料采购、生产计划、产品配送等，提高供应链的整体效率和响应速度，例如制造企业与供应商实时共享库存信息和生产进度，确保原材料的及时供应和生产的顺利进行，增强企业市场竞争力。

八、 能源领域

• 36）. 能源需求精准预测与供应优化：

• 分析能源市场历史数据、经济发展趋势、天气变化等因素，预测能源需求情况，包括电力、天然气、石油等，为能源供应商提供生产和供应计划决策依据，优化能源生产、分配和调度，确保能源供应稳定可靠，例如预测夏季空调用电高峰期的电力需求，提前安排发电计划和电网调配，保障电力供应。

• 37）. 智能电网高效管理与运维：

• 监控电网的运行状况，涵盖电压、电流及功率等关键参数，实时分析并诊断电网中的故障，迅速采取措施进行修复。同时，优化电网中的潮流分布，以提升输电效率并改善供电质量，旨在实现智能电网的自我修复与优化运行功能。例如，在局部电网发生故障时，系统能迅速隔离故障区域，并自动切换至备用供电线路，从而有效缩小停电范围并缩短停电时间，显著增强电网的可靠性。

• 38）. 能源设施智能监测与维护：

•对发电厂、变电站、油气管网等能源设施进行远程监测，利用传感器采集设备运行数据，通过大模型分析预测设备故障风险，提前安排维护工作，确保能源设施安全稳定运行，例如监测风力发电机的叶片状况、发电机的运行温度等参数，及时发现潜在故障隐患，保障能源生产安全。

• 39）.能源效率智能提升与节能优化：

• 分析工业企业、商业建筑、居民家庭等能源消费主体的能源使用数据，挖掘节能潜力，提供节能建议和优化方案，如优化工业生产工艺以降低能源消耗、推荐居民家庭节能电器使用和节能措施等，提高能源利用效率，减少能源浪费，例如为工厂提供余热回收利用方案，降低企业能源成本，促进节能减排。

• 40）.新能源开发与优化决策支持：

• 在太阳能、风能等新能源领域，通过对气象数据、地理信息、发电设备性能等数据的分析，优化新能源电站的选址、布局和发电设备的运行参数，提高新能源发电效率和稳定性，促进新能源产业发展，例如根据不同地区的太阳能资源分布情况，确定最适合建设光伏电站的地点和规模，提高新能源利用效益。

九、 农业领域

• 41）. 农作物病虫害智能监测与防治：

•运用装备高清摄像头与传感器的无人机，对农作物进行图像拍摄及生长数据采集。随后，利用大型数据分析模型对这些信息进行深度解析，以精确识别病虫害的类型、严重程度及影响范围。基于这些分析结果，为农民提供针对性的病虫害防控建议，涵盖农药种类的选择、适量使用及最佳喷洒时机，旨在减少农药的过度使用，同时提升农作物的产量与品质。例如，通过无人机监测能够及早捕捉到小麦锈病的初期迹象，并迅速指导农民实施有效的防治策略，从而确保粮食生产的安全与稳定。

• 42）. 农业生产精准管理与决策：

• 基于土壤肥力状况、当地气候条件以及农作物当前的生长阶段，为农民量身打造精确的种植计划，涵盖播种的最佳时机、合理的种植密度、以及精准的施肥与灌溉量，以此推动农业生产向精细化管理迈进，有效提升农业资源的利用效率。具体来说，通过分析土壤中的养分含量并结合农作物的营养需求规律，可以制定出个性化的施肥策略，确保肥料得到高效利用，减少浪费，同时促进农作物健康成长。

• 43）.农产品质量智能检测与追溯：

• 对农产品质量进行检测，包括农药残留、重金属含量、营养成分等指标，同时建立农产品追溯体系，通过对生产、加工、运输等环节的数据记录和分析，实现农产品从农田到餐桌的全程追溯，保障消费者食品安全，例如消费者通过扫码查询农产品的种植信息、施肥用药记录、采摘时间等，增强消费信心。

• 44）. 农业气象灾害智能预警与应对：

• 分析气象数据，预测干旱、洪涝、低温冻害等气象灾害对农作物的影响，提前向农民发出预警信息，并提供相应应对措施建议，如调整灌溉计划、采取防护措施等，减少气象灾害对农业生产的损失，例如在暴雨来临前，提醒农民及时清理农田排水渠道，防止内涝，降低灾害风险。

• 45）. 智能养殖与畜牧管理系统：

• 在畜牧业中，通过传感器监测牲畜生长状况、健康情况、饲料消耗等数据，利用大模型进行分析，实现智能化养殖管理，包括精准喂养、疾病预防、繁殖优化等，提高养殖效益和畜产品质量，例如根据母猪体重、采食情况和发情周期，优化配种计划，提高繁殖效率，推动畜牧业现代化发展。

十、 智能家居领域

• 46）. 智能语音助手与家居设备联动控制：

• 借助语音识别与自然语言处理技术的融合，用户得以与智能家居设备进行流畅的语音互动，从而实现对家中灯光、窗帘、电视、空调、扫地机器人等多种设备的便捷操控。这种交互方式让用户只需简单地发出语音指令，如“客厅灯光开启”或“将空调温度调高一些”，就能轻松管理家居环境，极大地提升了生活的舒适度和便利性。

• 47）. 家居环境智能监测与自动调节：

• 通过部署传感器，实时监控室内的温度、湿度以及空气质量指标，包括PM2.5浓度和甲醛含量等关键环境参数。系统根据用户的预设偏好和日常习惯，智能调节空调、新风系统及加湿器等设备的工作状态，以确保室内环境始终处于舒适且健康的水平。例如，当检测到室内空气质量下降时，系统会自动激活空气净化器，迅速改善室内空气质量，为用户打造一个宜居的生活空间。

• 48）. 家庭安全智能监控与预警防护：

• 连接智能摄像头、门窗传感器、烟雾报警器等安防设备，通过图像识别和数据分析，实时监测家庭安全状况，如陌生人入侵、火灾隐患等，及时向用户发送预警信息，并采取相应安全措施，如自动报警、远程锁门等，保障家庭安全，例如在检测到有人非法闯入时，立即向用户手机推送报警消息和现场视频，增强家庭安全防护能力。

• 49）. 智能家电节能优化与智能运行：

• 分析智能家电的运行数据和用户使用习惯，优化家电设备运行模式，实现节能降耗，例如根据用户用电峰谷时段和用电需求，合理安排洗衣机、热水器等设备的运行时间，降低家庭用电成本，同时提升家电智能化水平。

• 50）. 个性化家居场景模式一键切换：

• 根据用户生活习惯和喜好，定制不同的家居场景模式，如“回家模式”“睡眠模式”“聚会模式”等，一键切换场景，自动调整家居设备状态，营造适合不同场景的氛围和环境，例如在“回家模式”下，自动打开灯光、空调和背景音乐，迎接用户回家，提升家居生活品质。

十一、 娱乐与传媒领域

• 51）. 内容创作灵感激发与创意生成：

• 为作家、编剧、导演等创作人才提供辅助，涵盖故事创意孵化、剧本撰写指导以及角色深度设计等多方面工作。系统通过深度分析海量的文学作品、影视资料及文化趋势数据，激发并提供新颖独特的创作灵感与思路。例如，能够协助编剧构思并生成电影剧本的大纲及详细情节脉络，不仅提升了创作过程的效率，还显著增强了作品的新颖性与艺术性，有力推动了文化创意产业的繁荣发展。

• 52）. 智能推荐与个性化内容分发服务：

• 根据用户兴趣爱好、浏览历史、观看行为等数据，为用户推荐电影、电视剧、音乐、游戏、新闻等个性化娱乐内容，提高用户对平台的粘性和满意度，例如在视频平台上，精准推荐用户感兴趣的电影和电视剧，增加用户观看时长，提升平台竞争力。

• 53）. 虚拟偶像与虚拟演员打造及应用：

• 创建和驱动虚拟偶像进行表演、唱歌、跳舞、直播互动等活动，利用大模型的动画生成和动作捕捉技术，赋予虚拟偶像逼真形象和生动表演能力，满足粉丝娱乐需求，同时可在影视、广告等领域应用虚拟演员，降低制作成本，例如虚拟偶像举办线上演唱会，吸引大量粉丝观看和互动，拓展娱乐产业新形态。

• 54）. 游戏智能 NPC 与剧情动态生成：

• 在游戏中，设计智能的非玩家角色（NPC），使其具有更加真实、智能的行为和对话能力，根据游戏剧情和玩家行为做出合理反应，提升游戏沉浸感和趣味性，同时利用大模型生成动态游戏剧情，丰富游戏内容，例如游戏中的 NPC 能根据玩家选择提供不同任务和对话选项，增强游戏交互性。

• 55）. 传媒数据分析与受众洞察：

• 分析传媒领域的各类数据，如收视率、点击率、社交媒体热度等，洞察受众喜好和行为趋势，为媒体机构的节目制作、广告投放、营销策略制定等提供依据，例如根据受众对不同类型节目内容的反馈，优化电视台节目编排，提高收视率和广告收益，促进传媒行业精准发展。

• 56）.新闻出版：

• AI大模型能够自动生成新闻稿件，加快新闻发布速度。AI大模型能够对新闻进行深度分析，提供有价值的见解。AI大模型能够自动生成小说、诗歌等文学作品，拓宽出版内容的多样性。

十二、 文化旅游领域

• 57）. 个性化推荐服务：

• 根据游客的兴趣爱好、历史出行记录、预算、位置偏好等数据，AI为游客推荐合适的旅游目的地、酒店、餐厅、当地特色活动、演出、展览等，帮助游客做出更好的选择。

• 58）. 智能导览与解说：

• 结合景区地图，为游客提供实时导航服务，帮助游客规划最佳游览路线，同时显示周边景点、餐厅、卫生间等设施位置。游客还可以通过手机或特定设备，获取AI语音导览服务，了解景点的历史文化背景和特色。

• 59）. 智能客服与服务自动化：

• AI客服机器人可以实时回答游客的问题，提供预订、退改签、行程安排等服务，如酒店的自助入住、景区的门票预订等，提高服务效率和质量，降低人工成本。

• 60）. 智能营销与推广：

• 根据游客的兴趣和行为数据，进行精准的营销推广，生成适合营销方案的推广内容，如文章、图片、视频等，帮助旅游企业进行宣传和推广，提高营销效果和内容创作的效率。

• 61）. 景区规划与管理：

• 结合物联网、数字孪生等技术助力旅游景区的整体规划、建设与管理，如实时监控景区的安全状况，分析监控数据，识别异常行为或潜在风险，及时预警；监测空气质量、噪音水平、温度和湿度等环境因素，优化游客体验和保护环境；创建景区的数字孪生模型，在虚拟环境中模拟各种情况，如游客流量、紧急疏散等，为规划和决策提供依据。

零基础如何学习AI大模型

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
…
这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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