- 博客(23)
- 收藏
- 关注
RSS订阅
原创 具身智能机器人的商业化场景分析
摘要：本文探讨具身智能机器人的商业化场景。具身智能强调通过身体与环境的交互实现智能，其应用包括工业制造、特种作业、医疗康复、商业服务和家庭服务等领域。作者认为，特种作业和工业场景将成为主要商业化方向，而家庭服务和教育可能属于"伪需求"。目前具身智能机器人仍处于商业化探索阶段，未来需在结构化场景中积累经验。作者后续将结合实际案例，深入分析AI大模型和具身智能的商业应用模式。
2025-11-20 17:11:24
1125
原创 【七】2. AI商业模式解构能力
摘要：本文选自《零基础学懂AI》第七章，聚焦AI商业化路径与方法论。文章指出2025年AI发展将转向"应用为王"，探讨了大模型企业的商业化困境与解决方案。作者分析了多种AI商业模式，包括SaaS订阅、API调用、定制方案等，并提出了企业AI落地的"ACT三步走"策略：评估场景、校准模型、重塑业务。文章强调AI商业化成功的关键在于解决真实需求、构建盈利闭环，同时提醒注意技术风险和数据隐私等问题。最后，通过案例说明AI如何实现降本增效，为企业和创业者提供了实践指导。
2025-11-19 15:53:28
475
原创 【七】1. AI 产品深度拆解能力
本文探讨AI产品的商业价值与评估方法，提出产品的三种核心价值：功能价值（满足实际需求）、情绪价值（提供心理满足）和经济价值（创造商业收益）。通过微信、支付宝、抖音等案例，分析如何运用"AI产品拆解公式"（功能+痛点+效果+差异）评估产品竞争力。指出优质AI产品应具备三大特征：功能靠谱、需求持续和具备经济价值。强调当前AI技术正从内容生成转向实际解决问题，建议从业者关注产品落地应用而非单纯技术突破，以构建可持续的商业模式。
2025-11-19 15:45:27
237
原创 【六】AI+行业：拥抱智能未来
本文探讨了AI技术如何深度融入科研、制造、农业、服务业、消费、教育、医疗和城市治理等8大领域。《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》为各行业AI应用提供了政策指引。AI正重塑科研范式，加速科学发现；推动制造业智能化升级；助力农业精准化生产；创新服务业模式；赋能消费提质；实现个性化教育；提升医疗精准度；优化城市治理效能。尽管面临数据安全、技术可靠性和人才短缺等挑战，但随着技术进步和生态完善，AI将大幅提升各行业效率和质量，创造新价值。文章建议结合行业痛点制定AI解决方案，主动拥抱这
2025-11-19 15:40:30
199
原创 【一】认知篇·拥抱人工智能
《认知篇：人人能看懂AI并不神秘》摘要 本文通过作者与女儿共同完成"森林奶茶"创业项目书的真实案例，揭示了人工智能的普惠性。作者指出当前AI认知存在两个误区：一是认为AI高深莫测，二是对AI缺乏系统化理解。文章分析了AI发展的三个阶段（弱AI、强AI、超级AI），指出当前仍处于"弱AI"的产品时代。 面对AI浪潮，不同人群应有不同应对方式：职场人应利用AI提升效率而非焦虑；创业者需抓住AI应用场景的商业机遇；家长应引导孩子理解AI思维而非单纯工具使用。文章提出&quo
2025-11-19 15:02:08
104
原创 【四】能力内化：如何利用AI赋能自己？
所以，使用AI过程中，要将AI的输出与你独特的个人思考相结合，是释放真正创造力的关键。明确你的问题，提供相关的背景，善用角色扮演和分步提问，多要示例，复杂指令用上分隔符，同时避开那些常见的提问坑。你可以这样提问：“假设你是一位经验丰富的项目经理，请为我概述一下敏捷开发方法的主要流程和核心优势”、“作为一名高级营养师，请为我制定一份为期一周的、适合糖尿病患者的健康食谱””，可以加上背景：“我正在准备一个关于人工智能的科普讲座，需要向完全不懂技术的听众解释机器学习的基本概念，请用通俗易懂的方式说明。
2025-11-18 21:49:12
33
原创 【三】3.一文看懂“AI 产业链”
比如下图是我们常见的分类方法，将AI产业链分为了基础层（包含算力、数据、计算系统技术），技术层（包含算法、开发平台、应用技术）、应用层（各类行业应用）三个层，和国家标准指南相比，这一分法将算法归到技术层，将应用技术归到模型层。深度学习算法则是在传统机器学习算法的基础上发展起来的，它通过多层神经网络的结构，能够自动从数据中学习到复杂的特征表示，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果。通用大模型指的是针对特定的、通用能力如文字、图像、音频、视频、多模态等能力开发的大参数量模型。
2025-11-18 21:41:28
53
原创 【三】1. AI 产品演化史
摘要：文章概述了AI发展的两大范式（逻辑性范式和生物基础范式）以及五个历史阶段：黄金时代（符号主义）、专家系统时代、机器学习崛起、深度学习革命和大模型与AGI探索期。通过技术演进表（1950-2025）展示了关键突破，如ELIZA、AlphaGo到GPT-4的发展路径，并指出AI正经历从感知智能到生成式智能的跃迁。作者认为未来2-3年AI应用将像小程序般普及，并介绍了自身在数字化转型和大模型领域的研究背景。全文以技术发展为主线，贯穿了从规则系统到自主智能体的进化历程。（149字）
2025-11-18 18:03:39
91
原创 今天是AI产品时代
当前AI发展正处于"AI产品时代"，产品快速涌现、用户量激增。尽管AI技术仍处"伪智能"阶段，但各类AI产品已渗透各行各业，使用门槛大幅降低。未来，掌握AI思维力、能用AI解决问题将成为核心竞争力。建议从理解AI产品入手，逐步培养AI应用能力，以应对即将到来的AI时代变革。本文出自《0基础看懂AI》一书，作者系运营商创新研究院AI专家。
2025-11-05 16:34:53
879
原创 【五】实操上手：AI如何对你有用？
《AI赋能工作与生活的实用指南》摘要：本文系统介绍了AI在工作、生活和艺术创作三大领域的应用场景。在工作方面，AI可辅助文案创作（如电商文案、朋友圈文案）、数据分析和办公沟通，提升效率的同时需注意避免版权风险。生活应用中，智能家居可实现个性化环境调节，穿戴设备提供健康管理，推荐系统则优化内容获取体验。艺术创作领域，AI绘画、音乐和视频生成工具降低了创作门槛，使普通人也能轻松实现创意表达。文章提供了详细的操作案例和工具推荐，同时强调了人机协作的重要性，指出AI应作为提升效率和创造力的辅助工具而非完全替代人类工
2025-11-05 16:25:41
1310
原创 阿里、腾讯、华为、字节谁家大模型落地能力最强、最有前景？【大模型行业洞察系列】
本文对比分析了国内四大厂商（华为云、阿里通义、字节豆包、腾讯混元）的通用大模型在行业落地能力方面的表现。华为云和阿里通义目前处于第一梯队：华为在政务、制造等传统行业具有全栈优势，阿里则在电商、零售领域依托云生态领先。字节豆包和腾讯混元作为第二梯队，分别在内容营销和社交游戏领域具有特色优势。从发展前景看，字节凭借数据优势和技术激进最具爆发潜力，华为则因契合国家战略在产业数字化领域前景广阔。作者建议企业应根据自身行业属性选择合作伙伴：传统行业选华为，互联网电商选阿里，内容营销选字节，社交游戏选腾讯。
2025-10-22 15:52:13
1156
原创 成为善用AI的人
本文介绍了与AI高效沟通的核心技巧，包括：1. 精心设计Prompt的原则，如明确性、结构化、提供上下文、角色扮演和指定输出格式；2. 识别AI生成内容中偏见和错误的方法，包括事实核查、逻辑检验、语言模式分析等；3. 将AI输出与个人思考相结合的创新方式，强调从"修改"转向"共创"；4. 使用AI工具时的安全和隐私注意事项，包括数据输入管理、权限控制、内容识别等。文章旨在帮助读者掌握AI工具的有效使用方法，同时保持批判性思维和安全意识。
2025-09-22 17:41:11
869
原创 AI如何改变工作与生活？【话题创作】
"深夜emo终结者！输入指令："写一封催款邮件，客户已逾期30天未付款，语气友好但明确要求本周五前结清"技巧：通过调整"风格关键词"（如温暖/幽默/痛点）和"标签组合"，快速适配不同平台。"合并所有表格，按'月份'和'产品线'分类，剔除重复项，计算各产品线销售额总和""生成3条小红书文案，风格温暖治愈，突出‘助眠+香氛’卖点，带表情符号和标签"解决：用"风格迁移+原创案例植入"（如：AI生成初稿后，加入团队真实项目数据）解决：在提示词中加入"人格化指令"，如："你是一位有10年心理咨询经验的姐姐"
2025-09-22 16:49:24
1373
原创 AI能否实现“多时间尺度的整合”来增强学习效果？
摘要：人工智能学习效能的提升依赖于多时间尺度记忆的整合。当前研究通过结合短期记忆（快速适应）与长期记忆（知识保存），采用层次递归网络、快速权重、记忆增强网络等技术，显著提升了模型的灵活学习能力。近期进展包括快速权重的复兴、时间感知注意力以及多尺度时间序列与大语言模型的融合。然而，仍面临计算成本、记忆冲突等挑战，未来需在硬件优化、元学习调度等方面寻求突破，以实现更高效、稳定的AI学习系统。
2025-09-22 14:57:06
564
原创 基于大模型泛化和多模态能力的视觉模型DeepVIS
结合运营商多款视觉识别产品和政企项目实践，本项目旨在通过大模型泛化和多模态能力，打造一款“零样本”CV大模型“DeepVIS”（深度视觉），为客户提供“算力+模型+场景定制”一体化MaaS服务。该模型的出现可以简化图像标注训练流程，减少对专业建模的依赖，同时也降低了大规模训练计算的需求，帮助用户在“不会/少会操作、不标注/少标注数据、不训练/少训练模型”的前提下，也能够实现高效、快速、低成本的视觉识别应用服务。
2025-08-13 16:52:38
529
原创 智能体开发平台竞品分析白皮书
本白皮书对当前市场上主要的智能体开发平台进行了全面的竞品分析，包括主要玩家盘点、各平台详细信息对比、对比评估、市场竞争力和发展趋势分析等内容。未来，随着技术的不断进步和市场的不断发展，AI智能体开发平台将迎来更加激烈的竞争和更广阔的发展空间。企业和开发者应根据自身的需求和发展战略，选择合适的平台，加强技术学习和生态建设，共同推动AI智能体产业的发展。对于普通用户而言，能够轻松搭建出实用的工具，如防骗 bot、简历优化工具、代码编写助手、文案写作助手等，且目前完全免费，受到了用户的好评。
2025-06-20 14:27:08
2737
原创 【话题创作】普通人该如何看待 AI 替代危机？
过去5年来，我的方案里介绍着最前沿的技术和趋势，宣讲着5G、大数据、人工智能、区块链、量子计算等新技术和新产品、新服务，每当我走进政府、学校、企业，见到各个岗位的人们，大多少的人面对新技术都表现出了或多或少的焦虑。在我无数次的汇报、访谈、宣讲过程中，我发现教师群体是显著焦虑的人群，这并不是说这个群里的焦虑人数最多，而是想说这个人群的焦虑最为深刻。就在2025年2月，我在广东一个二类城市的教育局汇报《deepseek解决方案》，
2025-05-31 22:50:32
1025
原创 少样本/无标注情况下的场景识别何时实现商业化？
基于通用大模型实现图像识别的自动训练和场景理解在技术上是可行且有潜力的。大模型的泛化能力可降低标注需求，通过自监督学习、多模态交互和零样本学习实现动态适应。但需克服领域差距、复杂场景理解及可信性等挑战。实现路径包括零样本推理、自监督伪标注和交互式学习。预计1-3年内大模型将作为辅助工具，5年后可能实现完全无标注的场景理解。虽然短期内"大模型+轻量化标注"的混合模式可能成为主流，但随着具身智能和空间智能的发展，未来必将实现AI的自主理解能力。
2025-05-31 21:52:24
510
原创 基于通用模型形成垂直模型的最优路径探究
2025年2-3月，笔者拜访调研了政数局、检察院、公安局、海关、教育局、研究所、地铁、制药企业、电商服务企业等30余个单位，发现如何使用好deepseek，已成为困扰通用大模型商用落地的重要命题。权斌，硕士研究生学历，大数据工程师职称。不改变通用模型参数，将外部知识库、资料包与模型连接，让模型能从外部检索数据（特别是某个领域的专业知识），以增强模型对某个领域问题的专业度。针对具有独特数据资产的行业巨头，或者需构建竞争壁垒的核心业务的企业，可采用预训练路径构建行业或垂直模型，如头部金融机构的量化模型。
2025-05-21 17:20:07
1059
原创 视觉理解智能体如何颠覆CV业务模式——以工程建设场景为例
随着计算机视觉（CV）技术在生产、工程场景的广泛应用，传统图像标注方法面临标注成本高、场景泛化性差等瓶颈。本文以智慧工建产品为思考基点，分析当前大模型对CV领域的影响，推演和论述基于大模型优化图像标注效率的更优技术路线，探索能满足多行业、低成本的商业化路径。
2025-04-18 15:14:37
1796
原创 大模型如何提升图像识别效率——以工程识别场景为例
本文针对施工场景中图像识别算法开发效率低、跨行业复用性不足的问题，提出一种基于大模型能力的智能图像标注引擎，该引擎集成了小样本训练、多模态分析、场景迁移能力，能实现图像样本自动标注和识别算法智能训练，并验证了“标注即服务”商业模式的可行性。图二验收场景有4种匹配，占比约5%）。综上，依托通用大模型能力，通过“提示工程”及“多模态思维链”设置和微调，能够建立一种“智能图像标注引擎”，该引擎具备小样本学习、多模态分析、场景迁移能力，能够在小样本（5-10张图）条件下完成算法训练和跨场景泛化理解。
2025-04-11 22:12:07
2020
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人