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人工智能赋能玩具行业

Answer

以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容:

2025 年 1 月 2 日,“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄,反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新,推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年,AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上,智能玩具的拟人化特征将提升互动体验,吸引更多成年消费者。

有创业公司聚焦于陪伴 3 - 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景,推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流,非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的,且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手,儿童陪伴场景用户容忍度更高,且 AI 毛绒玩具定价几百元,客单价低于家庭机器人,几乎没有市场教育成本。近年来,毛绒玩具市场快速增长,中国玩具品牌分散,全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。

在独立游戏《玩具帝国》开发中,人机 AI 采用 Unity 的 ml - agent,通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求,未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练,数学模型可调,AI 可控。为让输入向量等长,对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模,再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合,对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。

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References

4.4 历史更新

《[马斯克也心动的机器人玩具,2025年开启一场行业级的AI革命](https://mp.weixin.qq.com/s/iUg_HhgLyuVim178uVYKWQ)》“威震天”变形金刚凭借其先进的自动变形技术和高达1700美元的售价,迅速售罄。这一现象反映出玩具行业正在通过AI和机器人技术实现创新,推动市场向情感消费转型。预计到2025年,AI驱动的玩具将占全球市场15%以上,智能玩具的拟人化特征将提升互动体验,吸引更多成年消费者。《[2024,“大模型六小虎”逐梦AI圈|甲子光年](https://mp.weixin.qq.com/s/zLTWt_f3oil50ymk2W7bAQ)》2024年,AI创业公司“六小虎”面临竞争加剧,深度求索等新兴公司迅速崛起。虽然六小虎的综合能力相似,但融资情况却存在差异,部分公司可能掉队。随着国内外科技巨头的进军,六小虎的实现AGI战略开始分化,智谱等公司采取稳重路线,关注技术进展和市场变化。整体来看,AI行业将迎来更加激烈的竞争和不断变化的格局。

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

另外,毛绒玩具能说话,也是戳中孩子的真正需求。学龄前的孩子会把非生命体赋予生命,对非生命体带有生命幻想,例如认为小猪佩奇这些IP形象本身就会讲话、有生命。比如当一个毛绒玩具掉落地上,孩子会问玩具疼不疼。随着年龄和学识的增长,孩子才逐渐克制了这种幻想。大模型出现后,AI毛绒玩具与孩子多轮对话、用IP角色的音色交流,非常自然。李勇回忆起用户调研时的一个故事:当孩子给AI毛绒玩具开机的时候,毛绒玩具会说:“小朋友,请帮助我联网吧(AI毛绒玩具的对话功能须在联网状态下使用)。”参与调研的那个孩子刚上幼儿园。他立马说:“好,请等等,我让妈妈来帮你联网。”孩子们真的以为玩具本来就是有生命、会说话的,他们对这件事一点也不惊讶。站在初创公司的视角,创业团队要找到一个精准细分的场景来解决问题。跃然创新聚焦的场景是陪伴3-6岁孩子成长的AI Friends。目前大模型的能力还不足以成为成年人日常的AI助手,儿童陪伴场景用户的容忍度更高;故事机、音箱、平板等功能性的产品价格竞争更加激烈,而且往往也是巨头的必争入口,对初创企业来说并不友好。另外,不同的品类,意味着消费者的价格接受度也不同。AI毛绒玩具的定价也就是几百块钱,整体客单价要远远低于家庭机器人,几乎没有市场教育成本。近年来,毛绒玩具市场也是一个快速增长的市场。“尤其是在经济不那么高歌猛进的时候,这类产品增长得很快。大家都需要心灵慰藉和情感陪伴。”从占比来看,中国的玩具品牌非常分散,全球销量前十的毛绒玩具里,没有中国品牌。

AI辅助在独立游戏开发中的“踩坑”经验——《玩具帝国》

《玩具帝国》的人机AI采用的是Unity的ml-agent,通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策的人机AI。原来写决策树很痛苦,现在可以直接挂机炼丹。为什么选择自己开发ai?没有选用调动ChatGPT之类线上接口的原因有很多,首先这是人机AI是在离线游戏模式使用的,而且对决策的实时性有要求,因此不可能接受连入一个线上的接口。而且《玩具帝国》需要兼容低配置甚至移动平台,所以对这个本地AI运行的性能也有很高的要求。ml-agent里给的实例都算是比较简单的决策问题,一次任务的周期也很短,《玩具帝国》的就比较长,决策也很复杂,所以我们使用了“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策AI的训练。因为数学模型是可调的,所以AI依然可控,只需要根据通过简单的参数调整,就可以改变AI的决策倾向。推公式还是要一步步推的,希望以后有个AI帮我把这部分工作也做了。为了让每次输入的向量等长,在观察时,场上的三条路被分成了许多块,在每一块上,统计在其上单位的平均数值或求和,最后加上单独的数值,组合得到完整的向量。因为不同的文明玩法不一样,但是基本的规则又是一致的,所以先训练一个能掌握基本规则的底模。从教会AI基本的分配工人开始,每次增加训练一项新科目,不断迭代完善,就能得到一个掌握大致规则的底模。在这个底模的基础上做分支训练,就可以得到适用于不同文明策略的模型。为了避免过拟合,每个Episode前,都对初始条件进行一次随机,譬如不同的资源水平、不同的敌人强度,每次决策时也会对AI的可选项进行随机Dropout,总之尽可能地让AI在训练时接触到所有的可选行为。

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如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述(以抖音、小红书平台为例)】可以参考以下方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,处理大量数据以快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:利用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:使用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,还可以参考以下具体案例: 赛博发型师:基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务,通过分析用户面部特征、个人风格和偏好,自动生成发型设计方案,用户可上传照片,系统分析后生成详细报告和效果图,报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版:专为企业营销团队等设计,提供从文案框架创作到生成的一站式服务,通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点,生成营销文案,并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服(C 端用户)/抖音带货知识库工具(B 端商家):作为 AI 客服系统建设助手,帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中,还可以参考以下经验: 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享:包括直播课程相关内容,优化社区文档问题,介绍技术栈选择,强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势,现场演示账号分析效果,展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解:先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势,接着进行技术实操,从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始,讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤,包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作,可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程:进行操作演示与讲解,包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作,还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
我需要写一份AI赋能企业办公的PPT,请问可以帮助我吗?
以下是为您提供的关于 AI 赋能企业办公制作 PPT 的相关信息和建议: 目前市场上有一些好用的 AI PPT 工具: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有一些相关的研究报告和文章可供参考: 1. 《》:介绍 AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能一键生成专业 PPT 并提供丰富模板。 2. 熊猫 Jay 的文章:超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,文中介绍了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具,包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。原文:https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号:熊猫 Jay 字节之旅 希望以上信息对您制作 AI 赋能企业办公的 PPT 有所帮助。
2025-03-27
AI如何赋能教学设计
AI 能够从多个方面赋能教学设计,具体表现为: 1. 支持教学目标设定和教学活动设计,使教学更加个性化、精准和高效。 2. 能根据不同学生的学习需求,提供差异化教学内容,提高学习效果,实现个性化学习。 3. 提供在教学设计中整合 AI 的具体方法和步骤,如利用 AI 工具进行学情分析、智能推荐等。 4. 在作业测评方面,AI 能够变革学情分析、作业测评、助教答疑的策略与案例,包括作业题目的智能生成与优化、主观题 AI 辅助批改等。 5. 基于平台数据进行学情智能分析,包括学习数据的采集与预处理、利用 AI 工具进行学情挖掘与分析以及学情分析结果的教学应用场景。 6. 开发和应用能够辅助教师进行跨学科教学设计的 AI 智能体,如“AI 赋能教育‘跨学科教学设计专家’智能体”,它能够丰富教师的跨学科知识背景、提高跨学科教学设计质量、减轻教师跨学科备课负担、促进跨学科教学素养提升。
2025-03-24
用deepseek赋能家庭教育
以下是关于使用 DeepSeek 赋能家庭教育的相关信息: 清华大学发布的《》,首先介绍了选择 AI 学习工具的方法及 DeepSeek 的多种使用入口、模式对比。接着阐述了在家庭教育中的基础聊法原则、互动策略和多种场景化聊法模版。然后通过多学科案例展示其辅助学习的方式,还涉及亲子沟通、情绪管理、职业规划等内容。最后介绍了 DeepSeek 在不同教育场景下与其他工具组合的应用范式,为家庭教育提供了全面的 AI 使用指南。 此外,还有其他相关报告,如《》
2025-03-18
有没有针对AI工具嵌入个人工作流方方面面赋能工作的信息
AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中,以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前,要先了解工作流的概念。工作流即工作流程,比如写公众号文章,可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤,每个步骤都有明确的输入和产出,环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流: 1. 找到一个熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程,例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具,可参考他人经验,灵活选择最优解,目的是提高工作效率,而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力: 1. 了解各种 AI 工具,知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词,以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。
2025-03-17
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
可以嵌入AI玩具的硬件
以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息: 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队,将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想,源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好,直到 ChatGPT 出现,他们确定将大模型和毛绒玩具结合,做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词,认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性,相较于音箱、故事机、机器人、平板等,毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后,团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外,也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果,不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别,但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离,团队做了很多让家长有安全感的工作,比如家长可通过 App 查看聊天记录,危险话题会推送预警信息,还能从聊天记录了解孩子真实喜好,AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
2025-01-14
我需要一款AI可以帮我做玩具行业的流行趋势分析
目前可能没有专门针对玩具行业流行趋势分析的特定 AI 工具。但您可以考虑使用一些通用的数据分析和市场研究工具,结合相关数据来进行分析。例如,利用大数据分析平台获取市场数据,或者使用一些具有数据挖掘和分析功能的软件,对玩具行业的销售数据、消费者评价等进行综合分析,以推断流行趋势。同时,也可以关注一些行业报告和专业的市场研究机构发布的信息。
2024-12-12
哪些工具最擅长根据描述给出玩具图片
以下是一些擅长根据描述给出玩具图片的工具: 1. Niji V5:能生成可动人偶、玩具和人偶等逼真照片,例如输入“玩具人物,日本动漫女孩角色,蓝色可爱魔法少女连衣裙”等描述。 2. DiT:不仅能生成全新的图像,还能在图像修复方面表现出色。比如输入“一只毛茸茸的棕色小猫,有着明亮的蓝色眼睛”,就能生成符合要求的小猫图片。 3. DALL·E:OpenAI 推出的文生图工具,可根据文本描述生成逼真图片。 4. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 5. MidJourney:图像生成效果高质量,界面设计用户友好,在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-11
通过AIGC编程制作玩具
通过AIGC(人工智能生成内容)技术制作玩具,可以采用多种方法和应用场景。以下是一些基本的步骤和概念,结合搜索结果提供的信息: 1. 理解AIGC技术:AIGC技术利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。这包括但不限于文本、图像、音频和视频等内容的生成。 2. 确定玩具类型:首先,确定你想要制作的玩具类型。例如,是否是一个基于AI的交互式玩具,或者是一个具有AI功能的实体玩具。 3. 设计玩具功能:设计玩具的基本功能和交互方式。这可能包括讲故事、回答问题、猜谜语等互动功能。 4. 开发3D模型:利用AIGC技术生成3D模型,这可以用于玩具的外观设计或内部结构设计。例如,在电商领域,AIGC技术已经用于生成商品的三维模型,提供更真实的购物体验。 5. 编程和集成AI:根据玩具的功能需求,编写相应的程序代码,并集成AI算法。这可能涉及到自然语言处理、机器学习等技术,以实现智能交互。 6. 用户界面和体验:设计用户界面,确保玩具易于使用,同时提供良好的用户体验。这可能包括开发相应的应用程序,支持玩具的个性化设置和功能扩展。 7. 数据保护和隐私:在开发过程中,确保采取严格的数据保护措施,特别是在处理儿童数据时,以符合相关法律法规和家长的期望。 8. 测试和优化:在玩具开发完成后,进行广泛的测试,以确保其功能正常,用户体验良好,并根据反馈进行必要的优化。 9. 生产和销售:最后,将设计好的玩具投入生产,并制定相应的市场策略进行销售。 通过AIGC技术,可以创造出具有高度互动性和个性化的玩具,为儿童和成人提供更加丰富和有趣的体验。
2024-06-28
小红书有关玩具的爆款笔记
小红书爆款笔记的创作教程 作者:Jason 《小红书笔记》 功能:创作爆款小红书笔记文案,也可以用于抖音图文带货文案创作。 划重点:可以根据你上传的产品图片内容创作小红书笔记文案。 GPTs 地址:
2024-05-24
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