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人工智能与养老老年行业

Answer

以下是为您整合的相关内容:

过去十年中,生物科技和技术交叉点出现了多个趋势,如计算能力推动生物科学领域出现类似摩尔定律的规律,机器学习和人工智能正在改变生物制药和医疗保健的多个领域,还能“写入”生物信息,包括 CRISPR 技术。同时,护理服务快速解构,包括医院的解构以及护理模式的转变。

新的工业革命即将来临,但这种转变不是一夜之间发生的,过渡可能需要 10 到 20 年。建设者们需要了解如何利用最新最先进的人工智能技术,以及如何在生物制药和医疗保健领域推广产品或平台。具备多方面专长的团队将在这个新时代处于优势地位。人工智能将每个护士都变成了住院病人的超级英雄,并推动行业思考新的护理模式。

此外,还提到了 ChatGPT CoT 的系统提示词的相关内容,如输出中不能提及 OpenAl 的安全、法律、监护或内容政策等。对于每个部分,只输出总结,若无需总结则输出“None”。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

新工业革命:生物技术×人工智能

原文地址:https://a16z.com/2023/05/17/the-new-industrial-revolution-bio-x-ai/发表时间:2023年5月17日作者:Vijay Pande译者:通往AGI之路,若有瑕疵之处,请在段落评论中斧正,谨此致谢编者注:本文最初发表于2021年10月。我们仍然对人工智能改变生物与健康领域持续看好,尤其是人工智能继续推动Vijay在下文中讨论的工业生物复合体的发展。过去十年中,我们已经看到了生物科技和技术交叉点的多个趋势成为现实:得益于计算能力,生物科学领域出现了一种[类似摩尔定律的规律](https://a16z.com/2015/11/18/bio-fund/);机器学习和人工智能[正在改变](https://a16z.com/2017/07/29/when-machine-learning-becomes-ai/)生物制药和医疗保健的多个领域;我们现在不仅可以“读取”生物信息,还可以“写入”生物信息,包括CRISPR技术(即使[仅在十年时间里](https://a16z.com/2020/10/10/16mins-nobel-prize-crispr-gene-editing-jennifer-doudna-emmanuelle-charpentier/))。此外,我们还看到护理服务的快速解构,这是由[“伟大的解锁”](https://a16z.com/2020/08/07/healthcare-the-great-unlock/)推动的,包括医院的解构(分解为分散的社区、虚拟环境等)以及朝着基于价值或结果的护理模式的转变。

交汇点上的人工智能:a16z对生物和健康领域人工智能投资论点

显然,这不是一夜之间发生的转变,因为医疗保健(以及生物制药)实际上是一组相互交织的行业,受到监管机构的监管。那些期望人工智能的影响在几个月内发生的人,要么会感到失望,要么可能利用过渡的渐进性来指责人工智能的失败。相反,我们期待的过渡可能需要10到20年的时间,以一种所有利益相关方都能意识到和适应过渡的方式,同时彻底改变美国GDP中历史上完全不受技术创新影响的巨大部分。建设者们需要了解以下两点:a)如何利用最新最先进的人工智能技术;b)如何在生物制药和医疗保健领域推广一种具有可靠产品和营销策略的产品或平台,这或许更为重要。因此,我们相信在这个新时代中,具备科学家、人工智能专家、医疗保健建设者和运营商、产品和营销专家等多方面专长的团队将处于最有优势的领导和获胜地位。我们看到人工智能将每个护士都变成了住院病人的超级英雄,并推动着行业思考,如果每个患者都有一个始终在身边、经过专业培训的伴侣,可以无论何时与他们交谈,每小时只需几分钱的费用,这将意味着什么。在治疗方面,我们一直关注着旨在增加健康寿命的治疗方法的发展;基于人工智能的研究,以改进抗体疗法以应对人类最严重的疾病;以及超越人类科学家能力的研发工作。多年来,我们一直在投资这些具有开创性的公司,您可以在这里查看我们的人工智能和其他投资的完整列表,而我们的信心也在不断增长。新的工业革命已经到来,我们很高兴能在其中发挥作用。

ChatGPT CoT的系统提示词

output anything in the summary mentioning or related to OpenAl safety,legal,guardian,or content policies or their contents.You are prohibited from mentioning safety policies,and should likely output None.\n\n27.Do not discuss or speculate on open allegationsInIf the content includes or discusses open allegations against an individual,do notoutput anything in the summary mentioning or relating to the allegation.You areprohibited from mentioning unresolved allegations,and should likely output None.\n\nFor each chunk,you must only output the chunk summary,or,if no summary isneeded output just the word None.Summaries must be in$LOCALE.\n\n##EXAMPLESHere are some examples BEST-IN-CLASS outputs for given COTs:\n\nExample1\n<cot_example>\nl should mention potential sectors cudingtechnology,healthcare,clean energy.Alternatively answer could be technology especiallyAl,quantum computing,blockchain,etc.\n\nSectors:renewable energy sectors(CleanEnergy),emerging technologies sectors.I'll say one possibility:technology sector,specifically artificial intelligence and quantum computing.But I want to say:It dependson assumptions.\n\nl'll produce answer that discusses potentials:Health care(ageingdemographics),clean energy,Al integration as well as information technology.I couldsay sectors highlight:The renewable energy and related energy sectors will seetremendous growth factoring climate pressure and emerging technologies.\n\nl'll also

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
请向中老年人自媒体博主推荐常用有效、简单便捷的几个AI工具
以下是为中老年人自媒体博主推荐的常用有效、简单便捷的 AI 工具: 1. 创作方面: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman。 市场营销:相关工具未明确提及。 2. 数字人工具: 开源且适合小白用户,特点是一键安装包,无需配置环境,简单易用。功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用步骤为下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。GitHub 链接: 。 3. 视频生成工具: Google Veo 2,生成的视频接近真实,几乎难以分辨,适合创作和内容制作。相关链接:
2025-02-25
面向老年人的AI agent
以下是为您整理的关于面向老年人的 AI agent 的相关信息: Meta 发布了可以利用 AI 自动剪辑视频的 Agents LAVE,结合 Sora 这样的视频生成模型,一些简单的短视频及广告视频可能无需人工介入。 人工智能可以赋予计算机个性,相关配套产品范围广泛,有些用于娱乐,有些专注于提供特定价值,比如帮助孩子浏览互联网或对抗老年人的孤独感。51%的成年人表示感到孤独,像 MyReplika 这样的应用程序可以减少自杀意念。 在基于 LLM 的 AI Agent 方面: 理解工具:AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。可利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务,AI Agent 应将其分解为子任务并有效组织协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 使用工具:AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章),包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果反馈和行动引起的环境状态变化中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。 在具身智能方面:具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,其设计灵感来自人类智能发展,认为智能更多来自与环境的持续互动和反馈。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能够主动感知和理解所在物理环境并与其互动,利用内部丰富知识库进行决策和产生具体行动改变环境,这一系列行为被称为“具身行动”。
2025-02-05
老年人健康护理机器人
以下是为您提供的关于老年人健康护理机器人的相关信息: 在 AI 应用领域,除了医疗保健,还出现了许多协助特定任务的工具和教练。比如,InterAlia 能帮您搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 能提升沟通能力。未来,每个人可能拥有理解自身生活背景的个性化聊天机器人,在生活变化时获得建议,如离婚、上大学或生孩子,还能在锻炼、财务等方面得到支持和指导。 在一些具体的项目中,也有相关的成果。例如: 1. AI 塔罗机器人:结合现代科技与古老智慧,提供精准个性化占卜体验,能深入解析牌的象征意义,结合具体问题提供即时反馈,具有陪伴功能,涵盖情感、事业等多方面定制化服务。 2. 奶奶去哪——赛博孙子,住进拐杖:这是一款专为老年人设计的智能语音拐杖,不只是辅助行走工具,还能模拟子孙声音进行问候、导航、聊天等交互,实现双模式切换,具有摔倒检测、步数统计等功能,全方位守护老年人安全与健康。
2024-11-28
老年人健康护理机器人
以下为您介绍与老年人健康护理相关的机器人: “奶奶去哪——赛博孙子,住进拐杖”:这是一款专为老年人设计的智能语音拐杖。它不仅是辅助行走的工具,更是关爱的使者。通过科技模拟子孙的声音,让问候、导航、聊天变得亲切,仿佛家人就在身边。它使用智能 AI 进行交互,可实现双模式切换,满足多样化需求。还具备摔倒检测、步数统计等贴心功能,全方位守护老年人的安全与健康。选择它,让爱无处不在,让陪伴温暖人心!
2024-11-28
老年人健康护理机器人
以下是为您提供的关于老年人健康护理机器人的相关信息: 在 AI 应用领域,除了医疗保健方面,还出现了许多为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练。比如,InterAlia 能帮助搭配服装,Prodigy AI 可提供职业建议,Poised 能提升沟通能力。相信未来每个人都可能拥有理解自身生活背景的个性化聊天机器人,为生活变化提供建议和支持,帮助实现各种目标。 此外,还有一些专门针对老年人的健康护理相关的 AI 产品。例如: 1. AI 塔罗机器人:结合现代科技与古老智慧,提供精准个性化的占卜体验,具有陪伴功能,能在情感、事业等多方面提供定制化服务。 2. 智能语音拐杖:专为老年人设计,不仅是辅助行走工具,还能模拟子孙声音进行交流。通过智能 AI 交互实现双模式切换,具备摔倒检测、步数统计等功能,全方位守护老年人安全与健康。
2024-11-28
关于老年人健康护理机器人创业策划书的项目背景
很抱歉,目前知识库中没有关于老年人健康护理机器人创业策划书项目背景的相关内容。但一般来说,您可以从以下几个方面来考虑构建项目背景: 随着人口老龄化趋势的加剧,老年人的健康护理需求日益增长。传统的护理方式面临着人力不足、服务质量参差不齐等问题,无法满足老年人日益多样化和个性化的健康护理需求。 科技的不断发展为解决这些问题提供了新的可能,机器人技术在医疗领域的应用逐渐成熟。 社会对老年人的关爱和关注程度不断提高,人们期望为老年人提供更优质、便捷和高效的健康护理服务。 您可以结合市场调研和相关数据,对这些方面进行更深入的阐述和分析,以形成完整且有说服力的项目背景。
2024-11-28
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现,用AI大模型实现,请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案: 首先,需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能,机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。深度学习参照人脑,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警,可利用传感器收集老人的生理数据,如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器,利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如,使用基于 Transformer 模型的大模型,对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析,建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比,及时发现异常情况,并结合无监督学习中的聚类算法,对不同健康状况的老人进行分类,以便提供个性化的预警和建议。同时,利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之,通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节,借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
传感器技术与智慧养老的联系
传感器技术在智慧养老中具有重要作用。在感知模块中,通过多种传感器来收集和处理信息,常见的传感器包括: 1. 可见光相机:负责收集彩色图像。 2. 红外相机:能收集热成像、进行温度测量、实现夜视和透视。可检测物体热辐射,在黑暗中生成图像,用于夜视、热成像、设备过热检测、能源审计和医学成像等,还能穿透烟雾等遮挡物用于应急救援和安全监控。 3. 深度相机:测量图像中各点与相机的距离,获取三维坐标信息。 4. 激光雷达(LiDAR):测量目标物体距离和速度,发射激光脉冲并接收反射光来计算距离,生成高精度三维点云数据,广泛应用于自动驾驶和机器人导航。 5. 超声波传感器:用于避障,通过发射和接收超声波脉冲确定机器人与障碍物的距离,判断障碍物是否存在。 6. 压力传感器:测量机器人手或脚部压力,用于行走和抓取力控制以及避障。 7. 麦克风:负责收音。 以医疗保健为例,在智慧养老场景中,智能传感器可发挥多种作用,如检测临床医生是否正确洗手后进入病人房间、跟踪手术器械、在病人面临跌倒风险时提醒护理团队等。这些技术如同额外的眼睛,为养老服务提供环境智能。还可想象自主机器人运输医疗用品、用增强现实技术引导外科医生更安全高效操作,甚至严重瘫痪病人用脑电波控制机器人完成日常任务。
2025-02-08
养老相关AI
以下是关于养老相关 AI 的一些信息: 在医疗保健领域外,已出现一些专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如 InterAlia 可帮助搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 可提升沟通能力。未来每个人可能拥有理解生活独特背景的个性化聊天机器人,在面临生活变化时得到建议和支持,以实现各种目标。 在医疗领域,今年逐渐出现由 AI 驱动的机器人,护理等非生命直接相关的机器人会早于手术机器人。 从人口老龄化和医保缺口看,AI 初诊是基础普惠医疗的必选项。在 AI 诊断准确率不断提升的背景下,“AI 不能背锅论”不构成问题。医疗数据是核心资产并提供行业护城河,C 端 AI 陪诊、AI 助理等是获取医疗数据的重要途径。短期内,AI 医疗 C 端直接付费较困难,满足 2B/2G 的降本需求是主要模式。医生使用 AI 助手动力不足,短期内“护士助手”可能比“AI 诊疗”更适合国情。更长期,AI 提供了“人体健康模型”的可能性,如防未病、真正的个性化诊疗。
2024-08-06
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进,对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 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 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护: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。 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。 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,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,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,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。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体:定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 4. 零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10