如何在大集团里展开ai分享讨论会

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。

以下为为您分享的两个智能体相关内容： 旅行青蛙智能体 智能体设计思路： 创意来源于多年前的火爆 APP——旅行青蛙，采用旅行明信片的方式与用户互动，激发用户旅游念头，通过大模型进行诗歌和文案创作，可作自媒体素材。 编排方式：采用单 Agent 的多分支模式，通过意图识别确定用户旅行意图，运行流畅稳定，趣味性高，效果惊艳。 功能结构：基础功能包括时间季节提取、目的地景点提取、旅行日记文案、景点诗句、文生图提示词编写、风格固定、自定义 FLUX 插件，相互关联构成完整旅行体验。 智能体功能实现： 随机目的地的旅行模块：青蛙自主选择目的地旅行，发回明信片。 指定季节和目的地的旅行模块：青蛙根据对应时间和指定地点，发回未来旅行邮件。 互动模块：用户可投喂食物，与青蛙亲密互动。 历史上的今天：用户选择宅家时，青蛙返回历史新闻并绘制相关图片。 小细节：使用获取用户 ID、坐标，避免推荐与用户同一地区景点。 作者：二师兄 体验链接：https://tbox.alipay.com/pro/share/202501APoXpG00196792?platform=WebService 智能体简介：我是您的专属旅行青蛙，热爱探险和发现新事物，等着带您踏上奇妙旅程！ 应用场景：目标人群为任何人，解决借用曾经风靡卡通角色制作旅游景点盲盒、绘制打卡照片、提供文案和五言绝句的问题，给人身临其境之感，让人对未去过景点充满期待。 主要功能： 玩法一：对它说“世界很美好，请出去走走”，它就会出发探索并寄回明信片。 玩法二：告诉它未来旅行计划，如“去马尔代夫，我想看大海”，它会提前发来 Email 包含旅行小贴士和期待风景。 玩法三：它旅行时担心它饿肚子说“给它吃汉堡”，它会发来微信照片展示享受美食。 玩法四：今天累了在家休息，它会为您找到历史上今天发生的趣事。 汽车栏目主持人（零壹老师）智能体 创作思路： 前期工作：进行行业资料收集，官方提供资料在智能座舱赛道、营销赛道、售后赛道的丰富程度不同，COZE 的插件生态更有利于座舱和营销赛道，售后资料几乎为零。 赛道研判：竞争强度为营销赛道＞智能座舱赛道＞售后赛道，考虑插件生态支持、官方资料支撑和行业专业性限制。 市场调研：包括线下领克 4S 门店销售资料索取、懂车帝等网络渠道关键词热搜、车主交流购车养车用车经验。 专家调研：队长罗文人脉资源分享，引荐行业专家。 结论：售后智能体搭建需大量数据支撑，当前售后门店有成熟 SaaS 系统，非行业人士在售后方面智能体很难找到突破口。

以下是为您整理的有关提示词批量处理的相关内容： 在 Coze 上创建工作流、Bot 中，大模型组件的系统级提示词用于定义模型的角色和任务，与外层用户直接交互的提示词不同。系统级提示词侧重于模型的内部工作机制，外层提示词则更多关注根据用户指令进行编排和响应。通过精心设计这两种提示词，可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流顺畅高效。 在大模型组件中，批处理即迭代处理，可对集合或数组中的每个元素进行批量处理。通过依次遍历集合或数组，每个元素都能经过相同处理流程，关键在于通过有限循环实现高效数据处理。批处理中可设置循环次数和并发量，例如 Coze 的大模型组件最多支持 200 次循环，可通过调整并发量在一次循环中同时处理多个元素以提高处理效率。 在 AI 应用到工作场景中制作单词卡片时，提示词编写包括生成符合要求的单词卡内容并填入 Excel 文件中。通过给出基本示例和附加规则限制，输入多个单词可实现同时解析，虽效果可能因方法论不足而有差异，但大体格式符合要求。批量产出时需上传压缩文件并完成套版，即可获得符合要求的卡片。

以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读，并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议： 在技术论文学习阅读方面： 可以借助 AI 工具，如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理，可以利用思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成（RAG）能将外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型（PAL）在 2022 年的论文中被提出，对于语言模型的计算问题，可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面： 可以先对论文进行深入理解，提取关键信息，包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具，如 Gamma.app。 需要注意的是，小白直接看技术论文有难度，需要一定的知识储备。同时，Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来 10 年、20 年可能不再被使用。

昨天的 AI 分享活动有： 1. AI bot 拟人化大赛的最后一天分享日，五个团队带来精彩分享。冠军团队《》无私分享建构 AI bot 的思路和提示词。相关视频回放： 五个团队的嘉宾分享视频回放：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr421M7Cb/ 第一名团队分享的视频回放：https://www.bilibili.com/video/BV1ji421a7zJ/ 投稿作品 2. AI 版权分享课，麦橘教大家用 AI 做小游戏编程的跨界活动，包括： 用 AI 做小游戏编程的活动策划和心得。 使用 Poe 制作小游戏的经验分享。 麦橘谈增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互。 3. 03 0 基础建站相关分享，包括： 银海老师讲解模型基础、AJ 带大家浏览知识库，大宇老师的建站教程。 未来的课程安排，如明天接触编程，后天 Garmon 老师用 AI 手搓机器人。 AIPO 活动 11 天共学内容，含生图、生视频、模型训练，还有应用搭建课及具身智能机器人课。 线下活动规则，包括组队、物料、角色、资本和奖品等。 以 config UI 为主题的活动，有赞助、线下活动、课程及相关交流等内容。

以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架，以帮助您有效地实现目标： 一、英语四级考试 实施策略： 1. 制定学习计划，每天安排一定时间学习英语，包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题，熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴，互相监督和鼓励。 里程碑： 1. 每月进行一次模拟考试，评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践： 1. 利用碎片时间背单词，如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时，反复听同一篇材料，直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改，总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略： 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言，通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目，提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区，了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑： 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践： 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识，加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例，学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略： 1. 学习 AI 相关的基础知识，包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程，通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态，参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑： 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发，担任产品经理助理角色。 最佳实践： 1. 多与行业内的专业人士交流，获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力，以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发，设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利实现目标！

目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法： 1. 首先，将飞书文档中的关键内容提取出来，整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后，使用具有文本分析能力的 AI 工具，如某些自然语言处理模型，输入整理后的文本，让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示，以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是，AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整，以确保准确性和完整性。

以下是对您提供的三个部分的详细叙述： 一、陶力文律师：拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事 在这部分内容中，重点强调了律师在运用 AI 时写好提示词的重要性以及相关的写作技巧和方法。 首先，结构化内容组织至关重要。通过使用编号、子标题和列表等方式，能够使文章的逻辑更加清晰，便于读者快速把握重点和理解内容。例如，在阐述具体的法律条款和案例分析时，可以将相关要点有条理地罗列出来，增强文章的可读性。 其次，规定概述内容解读结语的结构能够使文章围绕主题展开，有始有终。在开始时对相关规定进行简要概括，让读者对整体框架有初步了解；然后对具体内容进行深入解读，帮助读者理解规定的内涵和适用范围；最后以结语总结，强调重点或提出展望。 再者，案例和挑战的结合能够使文章更具说服力和实用性。通过引入实际案例，能够让抽象的法律规定和理论变得具体可感，读者可以更直观地理解其在实际操作中的应用。同时，分析潜在挑战并提供解决方案，能够帮助律师在面对复杂情况时做出更明智的决策。 此外，结合法规和实际操作也是必不可少的。法规为律师的工作提供了依据和准则，而实际操作案例则展示了法规在具体情境中的应用。通过两者的结合，能够为律师提供全面、准确的指导，使其在运用 AI 时更加得心应手。 最后，商业术语的使用能够体现文章的专业性和针对性。在餐饮行业相关的法律写作中，运用特定的商业术语，能够准确传达信息，避免歧义，使文章更符合行业特点和需求。 二、AI 梦：一丹一世界（下）2025 年 2 月 8 日副本 这部分内容主要围绕摄影构图和色彩在 AI 绘画中的应用展开。 在摄影构图方面，三角形构图法以其独特的稳定性能够让画面更加平衡美观。一张照片可以同时满足多种构图法，且构图并非一定要严谨，关键是要能够突出主体、叙事并留白，避免画面杂乱。同时，中国化美学构图具有极简且丰富、主次分明的特点，虽然欣赏门槛低，但掌握运用起来有一定难度。重复构图作为一种强大的视觉工具，能够增强信息的传递。 在色彩方面，色彩在 AI 绘画中具有重要地位，是拉开作品差距的关键因素。色彩部分涵盖了色彩心理学、色环、配色方案等内容。色彩心理学表明颜色能够影响人的情绪，在市场营销等多个领域都有着重要作用。例如，年度流行色会影响相关的营销活动。不同的颜色如红、黄、蓝等能够表现出多种不同甚至相反的情绪。 三、AI 梦：一丹一世界（下）2025 年 2 月 8 日副本 此部分主要涉及 AI 炼丹直播共学课的相关内容。 会议开场简单介绍了会议的背景和基本情况。 在直播共学课的介绍中，提到了课程由未推 AGI 麦乐园和摩哒社区共同举办，教授使用 Lora 或 AI 生图软件生图，并回顾了首节课内容及回放渠道。同时，讲解了 AI 梦一单一世界比赛的要求，包括使用特定平台和底模训练 Lora，提交六张以上含多样画面的作品等。 在作图创作思路方面，分为三步：第一步确定主题，可依据 Lora 风格或通过制造反差来确定方向；第二步确定主体，如人、动物、建筑等，并进行角色设定的联想；第三步增添叙事感，通过设置有反差、反逻辑的画面和多个元素，避免画面单调无趣。 在图片创作思路之后，还探讨了图片构成因素中的构图。

以下是一些让 AI 在写作小说时能很好地根据整体故事情节和上下文进行故事展开和描写的方法： 1. 创作穿越故事的 Prompt 时，明确以下内容： 标题：“generate:小说的标题” 设置：“generate:小说的情景设置细节，包括时间段、地点和所有相关背景信息” 主角：“generate:小说主角的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 反派角色：“generate:小说反派角色的名字、年龄、职业，以及他们的性格和动机、简要的描述” 冲突：“generate:小说故事的主要冲突，包括主角面临的问题和涉及的利害关系” 对话：“generate:以对话的形式描述情节，揭示人物，以此提供一些提示给读者” 主题：“generate:小说中心主题，并说明如何在整个情节、角色和背景中展开” 基调：“generate:整体故事的基调，以及保持背景和人物的一致性和适当性的说明” 节奏：“generate:调节故事节奏以建立和释放紧张气氛，推进情节，创造戏剧效果的说明” 其它：“generate:任何额外的细节或对故事的要求，如特定的字数或题材限制” 根据上面的模板生成为特定题材小说填充内容，并分章节，生成小说的目录。 2. 接下来，让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致，先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍，并在其基础上按自己的审美略做修改。 3. 可以让 AI 以表格的形式输出细节描述。这样做有三个好处： 打破 AI 原本的叙事习惯，避免陈词滥调。 按编号做局部调整很容易，指哪改哪，别的内容都能够稳定保持不变。 确保内容都是具体的细节，避免整段输出时缩减导致丢光细节只有笼统介绍。 4. 把生成的表格依次复制粘贴，让 AI 照着写文章，偶尔根据需要给 AI 提供建议。 5. 注意小说大赛的要求，如最后的作品必须是 AI 直接吐出来的，不能有任何改动，不能超过规定字数等。如果需要修改，可能会遇到像 GPT4 记性不好或 Claude 改掉关键情节等问题。

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

在 AI 应用中，数据是至关重要但也面临诸多挑战： 1. 高质量数据短缺：传统互联网数据已难以满足需求，AI 模型需要更高质量的“前沿数据”，包括复杂推理过程、专业知识和人类思维模式等，以提升推理能力和整体性能。 2. 数据标注角色转变：从简单的画边界框变为需要证明复杂数学定理或批判性审查 AI 生成的多种解决方案。 3. 合成数据的应用与风险：合成数据成为解决真实数据获取难、隐私保护成本高等问题的途径，但也存在与真实数据分布不一致导致模型偏差、隐藏误导性模式影响模型可靠性等风险。 4. 数据与需求不匹配：产品从业者使用 AI 工具时，面临默认知识库和能力与需求不匹配的问题，且市场上 AI 工具大多功能相似、生成内容质量不稳定。 5. 选择和学习成本高：用户存在不知如何找到适用的 AI 工具、因产品同质化严重不知如何选择以及学习成本高等困扰。 6. 潜在的偏见和歧视：AI 训练依赖大量数据，若数据集存在偏见，可能在招聘等应用场景中复制甚至加剧对特定社会群体或性别的偏见，导致无意的歧视，带来法律责任。 7. 数据隐私问题：使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用会侵犯候选人隐私。

美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层，具体情况如下： 1. 第一层是芯片代工厂（如台积电），保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商（如英伟达），同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商（如电力公司），因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商，处于重金投入阶段，不仅斥巨资建设数据中心，还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商，目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商，虽充满潜力，但依赖消费者和企业付费，当前市场规模有限，尚不足以支撑整个供应链的经济模型。

公共服务智能化是一个涉及多方面的重要领域。 在美国，政府官员正致力于推动人工智能领域的发展，并根据反馈更新相关计划，以规范人工智能的运作，保障其在保护公民权利、安全和国家安全、促进公平、推动民主、促进经济增长和创新公共服务等方面发挥积极作用。 在欧洲，对于使用人工智能系统获取和享受特定的必要私人和公共服务及福利的领域，有严格的规定。特别是在公共机关提供的基本公共援助福利和服务方面，若使用人工智能系统进行决策，可能会对人们产生重大影响，因此某些系统被列为高风险系统。但同时，也不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法，前提是这些系统不会带来高风险。 在英国，人工智能将在实现更好的公共服务、高质量就业和提供学习技能的机会等目标中发挥核心作用。政府已投入大量资金，并认为以结果为导向的方法是实现目标的最佳途径。人工智能已在改善医疗保健、提高交通安全性等方面带来了实际的社会和经济效益，未来有望在更多领域发挥更大作用。