汽车行业AI需求

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下是人工智能在汽车行业的一些应用： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车，实现自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统，提供更个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本，提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制，监测设备状态并优化生产流程，减少人为错误。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 等共享出行平台使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取措施。 此外，还有一些相关的 AI 应用案例，如汽车之家车商城利用 AI 分析用户购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型，并提供购车优惠和金融服务。

以下是汽车行业大模型的落地案例： 生产计划、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。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用： 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务，如优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

具身智能在新能源汽车行业中的应用场景丰富多样，主要包括以下几个方面： 1. 自动驾驶技术：具身智能可以通过集成先进的传感器、摄像头和人工智能算法，实现车辆的自动驾驶功能，提高行车安全性和效率。 2. 智能辅助系统：利用具身智能技术，可以开发出智能辅助系统，如自动泊车、自适应巡航控制等，这些系统能够辅助驾驶员进行更加精准和便捷的操作。 3. 车辆远程监控与维护：通过具身智能技术，可以实时监控新能源汽车的状态，预测潜在的故障和维护需求，从而提高车辆的可靠性和降低维护成本。 4. 智能交互系统：具身智能可以提供更加自然和直观的人车交互方式，例如通过语音识别、手势控制等实现对车辆各项功能的控制。 5. 能源管理优化：具身智能技术可以帮助优化新能源汽车的能源使用，通过智能预测和调度充电时间、电量使用等，提高能源利用效率。 6. 智能生产线：在新能源汽车的制造过程中，具身智能可以应用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制水平。 7. 智能物流与仓储：新能源汽车行业可以利用具身智能技术进行智能物流和仓储管理，提高物料搬运和存储的自动化水平。 8. 服务机器人：在汽车展厅或服务中心，具身智能服务机器人可以提供咨询、导览和基础服务，提升客户体验。 随着技术的不断进步和应用场景的拓展，具身智能在新能源汽车行业的应用将越来越广泛，为行业带来深刻的变革。

AI 在汽车行业的落地场景有很多，以下是一些常见的例子： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 总的来说，AI 在汽车行业的应用正在不断发展和扩大，它将为汽车行业带来更高效、安全和个性化的体验。

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例： 1. 自动驾驶技术： 利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统： AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。 3. 个性化用户体验： AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。 4. 预测性维护： 通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。 5. 生产自动化： 在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 6. 销售和市场分析： 汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理： AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务： AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐： AI驱动的语音助手，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断： AI系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

要生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体，可以参考以下几种方式： 小众打卡地智能体： 基本信息：名称为“小众打卡地”，链接为 https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 。 核心价值：为用户发掘非大众化的特色景点，避开人流；提供个性化的旅行建议，并有目的地的图片参考；帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息；提供小红书文案，也适合发小红书。 搭建思路重点：录入小红书的相关文案参考知识库；通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的所有网页链接中，通过代码节点提取相关的 url，滤除需要安全认证的网站，挑选非周边城市攻略推荐，尽量检查“小众”或“冷门”；通过 url 网页正文提取相关的小众地点输出，同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用；根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索，随机提取一条图片的 url，过滤部分失效的网站；最后的文案输出适合小红书文案和旅行发布参考。 旅行青蛙智能体： 搭建过程开源： 意图分支 1（随机旅行）：根据用户的坐标和触发事件，推荐当季适合的旅行景点。可以用大模型实现这一功能（小白适用），也可以用代码或者知识库的方式进行随机抽取。为了让大模型每次输出的地点尽量不同，可以拉高多样性的值。 大模型节点（旅行日记）：设定字数、风格，入参是触发事件和上一个大模型输出节点的结果。 大模型节点（为你写诗）：添加输入项。 大模型节点（文生图提示词）：这个节点是固定前缀提示词，再根据地点和季节进行其它信息的补充。添加输入项。 城市探险家智能体： 智能体功能实现： 基础功能模块： 城市信息库：包括城市基础信息（地理位置、人口、气候等）、文化特色（历史传统、本地习俗、节日活动）、旅游资源（景点、美食、住宿、交通）、实用信息（最佳旅行季节、注意事项、消费水平）。 积分系统：完成探索后获取探索点数，获取方式包括主要景点探索、美食品鉴、文化体验、历史探索、交通探索、隐藏景点发现。 称号系统：等级划分有旅途新手（0 点）、城市漫游者（20 点）、文化探索者（50 点）、环球冒险家（100 点）、旅行大师（200 点）。 推荐系统：基于用户历史分析用户已探索城市类型；根据当前季节推荐适合城市；根据用户兴趣推荐主题路线；结合用户偏好进行个性化定制推荐。 交互功能实现：对话流程包括用户输入城市名称、智能体分析城市类型、生成个性化城市介绍、计算并更新探索点数、检查称号解锁、推荐相关城市。 完整 prompt：先定义好各子系统的规则；在对话流程中调用子系统；测试 prompt 效果，迭代 prompt；调试到理想的输出效果后，开始固定输出模板（在 prompt 内加入输出模板示例）；继续测试，直至稳定。

要综合运用插件、工作流、知识库搭建满足各种需求的智能体，尤其是调用多个智能体组成类似 Manus 的工具，需要了解以下内容： 插件：插件如同一个工具箱，里面可放置一个或多个工具，称为 API。扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 及能处理多种任务的模型。若平台现有插件不符合需求，还可自行制作添加所需 API。 工作流：工作流类似可视化拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，开始和结束节点有特殊作用，不同节点可能需要不同信息，包括引用前面节点信息或自行设定信息。 知识库：可上传私有文件作为回答参考。 智能体：智能体是对自定义操作的封装，用于解决特定场景问题。以 ChatGPT 的 GPTs 为例，包括描述作用和回复格式的提示词、作为回答参考的知识库、请求第三方 API 获取实时数据的外挂 API 以及个性化配置等。 例如，在“竖起耳朵听”的智能体中添加了插件和工作流的相关设置。创建智能体时，输入人设等信息，并配置工作流。但需注意，如工作流中使用的插件 api_token 为个人 token 时，不能直接发布，可将其作为工作流开始的输入，由用户购买后输入使用再发布。 此外，在 AI 搜索中，可预置 after_answer 钩子，将请求大模型的上下文和回答发给第三方插件整理成文章或思维导图等格式同步到第三方笔记软件。全流程中有很多节点可做 Hook 埋点，多个插件构成可插拔架构，常用功能可抽离成标准插件用于主流程或辅助流程，还可自定义智能体 Agent 等。

以下是一些可以按需求修改指定图片中文字的 AI 工具及相关信息： Ideogram 2.0：AI 在生成图像中的文字时，是基于学习大量文字图像及其外观和风格来创造的，并非使用真实字体。若生成的图像文字存在错误，可通过多次生成提示、使用编辑器修改文本、添加或删除部分后重新混合图像、将较长复杂单词改为较短同义词、上传包含所需文本的图像作为起点和合成源等方式纠正，使用 0.2 或 1.0 版本可能更稳定。 即梦 AI：2.1 模型对中文支持优秀（也支持英文），不仅能指定生成图像里文字的字号、字体、颜色和位置，还能指定画风并进行图像编辑。除官网外，即梦 AI App 和豆包 App 都可使用。 阶跃星辰：跃问 App 有指定的“生成海报”场景，如文字封面、指定图文、词语新解、抽象文学、祝福模板等。输入主题，系统会自动生成图片和匹配文字。近期发布的 Step1XMedium 模型支持在图片中加入英文文字。

以下是关于专门解决 AI 需求的问答的相关内容： 关于我是谁： 我是 WaytoAGI 专属问答机器人，基于 Aily 和云雀大模型。Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。云雀是字节跳动研发的语言模型，能通过自然语言交互完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 使用方法： 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码在知识库首页），加入后直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题即可得到回答。 做问答机器人的原因： 1. 知识库内容庞大，新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性，无法准确理解语义。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决。 4. 在群中提供快速检索信息的便捷方式。 AI 商用级问答场景中让回答更准确： 要优化幻觉问题和提高准确性，需了解从“问题输入”到“得到回复”的过程，针对每个环节逐个调优。RAG（检索增强生成）由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中找到相关信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，通过检索模式为大语言模型生成提供更多信息，使答案更符合要求。 向量：可把向量想象成空间中的点位，每个词或短语对应一个点，系统通过比较点的距离快速找到语义接近的词语或信息。 Agentic AI 中的问答： 对于最简单的常识性问答，可在 CursorChat 中输入问题得到答案，其相对细节的优势是可在同一界面调用 OpenAI、Anthropic 及本机私有 AI 进行问答。此外，Cursor 作为编辑器，可方便收集沉淀问答结果为复用文档，在进行文本相关任务时还有奇妙用法，如翻译中文博客。

目前，AIGC 相关岗位的需求呈现增长趋势。例如，网易内部要求所有设计师掌握 AIGC，腾讯 ISUX 已将 AI 应用于实战。在招聘方面，某数字银行招聘 AIGC 产品经理（深圳），其任职要求包括相信 AIGC、喜欢使用各种 AIGC 应用、能够上手相关操作等，岗位职责包括构建大模型工程化产品、探索和设计工程化产品、在重点业务场景中推动大模型的应用落地等。此外，小红书上也有众多 AIGC 相关的博主，如万能妍仔的 AIGC 等。总体而言，AIGC 领域的岗位需求在不断扩大，且对从业者的要求也在逐渐明确和提高。

AI 进行需求评审包括以下方面： AI Review（测试版）：这是一项能让您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。为让其更有利，您能提供自定义说明让 AI 专注，比如关注性能相关问题。目前有几个审核选项，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。 在 AI 编程中，需求梳理极为重要： 明确要解决的问题，从用户角度出发，清晰定义痛点和期望，如用户希望通过图像识别解决的具体问题。 明确 AI 在问题中的角色和作用，评估其能力边界。 制定明确可量化的评估指标，如准确率、召回率等，衡量 AI 系统性能和效果。 规划好数据的来源、质量和数量。 要在需求梳理和界面交互上花费最多时间。 周周黑客松中关于 AI 编程的需求拆解： 让 Claude 帮忙拆解需求，如插件自动读取网页主要内容并传输给 LLM agent bot，bot 处理为 HTML 代码返回，插件渲染，提供保存为图片选项等。 进行方案设计和分工，使用 AI 编码工具开发，确保程序架构良好，分离为主要模块放在不同文件夹，定义好接口，开发完成后拼接测试，有问题或新需求修改开发文档，尽量多打印日志方便 debug。 具体分工如元子负责内容提取模块，实现网页内容提取、清理格式化和优化提取算法；lark 负责 API 通信模块，实现与 LLM agent bot 的通信及相关处理和错误处理重试机制。