链载Ai

标题: AI时代如何为企业和个人赋能 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 1 小时前
标题: AI时代如何为企业和个人赋能

这段时间一直在测试各种AI工具，自媒体的宣传也使人愈发焦虑，但实际竞争中，能够有好的使用的实际应用还是少数，总结一下简单测试的结果，希望能够有读者提出不同看法。

国外：

大模型	代码编写能力	图像	信息调研
Chatgpt	能够引领非专业者入门，长期需要付费	能够理解修改指令	行业信息不全
Grok	理解能力一般	能够深刻理解修改指令	行业信息不全
Gemini	编写代码能力一般	能够正确理解修改指令	行业信息不全，速度最快

国内：

通义千问	不能自动读取代码上下文，不够智能	基础的文件上传功能有问题	行业信息不全，市场分析角度全面
豆包	traeIDE软件不实用，排队使用时间长	理解指令时会有偏差	全球信息全面，分析能力较弱
元宝	codebuddy在vscode中可以与cursor媲美	不能理解修改指令	容易提供错误信息
DeepSeek	并不能很好理解你的it外行设定	未有图片互交模式	会遗漏部分信息

大模型总结：

国内外的大模型对比相差还是很大的，从训练的参数也可以很容易辨别，越大的参数需要花费更大的算力，国内唯有腾讯平台的codebuddy是正真让人比较惊喜的产品，是个普惠大众的插件，且无收费模式，虽然上线时间比较晚，在自媒体中没啥水花，也错过了AI代码的热潮，但能落地实际应用场景，产生实际交易。

图像互交功能是国内大模型的弱点，仅满足简单浏览器查询功能。

那从chatgpt收购windsurf可见代码市场需求依然庞大。

信息调研还是要人工介入为基础。

市场观点：

大厂对AI市场尤其云服务业务大都以低价抢占市场提前布局，我们认为大模型市场依然存在，但金融市场部分观点已认为卷模型已经看不到利润，因为deepseek已经开源，投钱看不到短期收益，长期来看大模型仍有发展空间，最大困难就是需要巨额投入以及AI基础设施的建设。

网易产品垂直体验还不错，不知大模型什么时候发布，个人用户似乎不开放。

企业级应用：

那么这些大模型究竟能为企业和个人带来哪些便利，从企业内部操作:

	项目	工具	案例
1	搭建官网	IDE工具，云服务器	用AI工具搭建网页应用
2	管理系统	IDE工具，本地服务器	ERP系统，CRM系统，OA系统，随企业需求定制
3	企业知识库	企业数据，服务器，基础大模型	基于.NET8+React实现的企业级智能知识库
4	客服机器人	服务器，基础大模型，企业知识库	企业微信（客服）能力下的 ChatGPT 微信机器人
5	产品出海	数字人工具，语言翻译配音工具	videotrans工具，DH_live数字人工具

企业知识库的构建仍然需要专业IT公司辅助，这也是很多IT公司正在开发的产品，多数企业依然非常介意成本，但部署企业级数据库并且智能化是未来发展的大趋势。

AI市场目前仍激烈的竞争中，成熟技术未完全落地，终端市场还是在观望的态度。可以看出在专业数据有实际投入的企业才能在有未来竞争优势，其中IT业内最引人注目的是开源项目，而github是宝贵的开源仓库，尤其中小企业只要学会利用开源项目就可以快速部署企业级应用。

（有想要以上工具的后台私信。）

行业应用：

那么AI加速了哪些行业的发展呢，下面我们来盘点几个热门的赛道。

AI+医学影像诊断：新成立AI影像医学业务的公司就有30家企业，大多数集中在CT肺癌早筛，MRI、PET，等领域，因而原始的医学影像数据变得非常重要。

AI+外泌体诊断：外泌体广泛存在于各种体液（血液、尿液、唾液、脑脊液等）中，可实现液体活检，避免侵入性取样。

适用于膀胱癌诊断，前列腺癌的液体活检检测，早期肺癌诊断，乳腺癌进展与转移监测，阿尔茨海默病（AD）早期诊断，脓毒症早期诊断。

便携式诊断设备进入家庭应用场景会更多。

代表企业：Exosome Diagnostics

AI+智能家居：智能温控系统，智能安防系统，智能清洁机器人，智能情感陪伴，智能护理机器人，智能家电。

AI+制药：AI驱动的靶点发现、分子设计、虚拟筛选、先导化合物优化、AI优化抗体、AI驱动制剂开发

Insilico Medicine——Pharma.AI平台，生成式AI设计新分子（如2025年进入临床的AI设计抗纤维化药物）。
BenevolentAI——AI知识图谱挖掘潜在靶点（如与阿斯利康合作开发慢性肾病药物）。
Schrödinger——Physics-based AI计算平台，加速小分子药物设计。
Exscientia——Centaur ChemistAI系统，设计精准肿瘤学药物（如首个AI设计的抗癌药进入临床II期）

AI行业痛点：要说服B端的AI产品并让付费是困难的，尤其是传统制造企业，核心技术非常隐秘，不同工种保密性质不一样，需要数据安全不泄露，需要产品带来极高降本增效的效果，并且能够熟练的应用，需要一定的时间成本。而关于AI教育市场，总的来说国内模型还不够强大，有效且专业的数据需要筛选，国外工业发展历经400年，国内实际不到一半时间，假如数据能够区域共享，大模型就能有质的飞跃。

个人应用：

那么关于个人，尤其在这个大环境下面，如何给自己的职业生涯增加一份强有力的能量，以链接数据平台举例，每次都要帮客户查找文献和专利，涉及非专业的领域，如外螺纹磨床、接线钳、泵车领域跨度非常大，于是我们运用AI代码软件开发了一个行业细分领域行业报告的网页应用，这些信息是否能够解决客户的实际问题有待跟踪，项目访问地址linkdate.ltd，应用开发的流程如下：

准备工具：

IDE软件	vscode
AI代码	codebuddy插件
一个服务器	2核4G配置
数据库	PostgreSQL
反向代理	nginx
框架	django
部署工具	docker

因为该框架不用前后端，直接用的容器部署在云服务器中，以下是项目截图：

这个项目比较简单，搭建时长为两周的时间，对于企业搭建官网，或个人对于软件市场和小程序及网页应用市场有想法或是想锻炼自己的学习进度，这是一个非常好的契机，你可以感受到各个大厂是如何提升应用端服务的，AI基建设备和云服务设备及电力设备及冷却循环设备迎来一波利好。

目前网站已更新了50份报告，主要是一些传统和创新细分市场赛道内容，更新了互联网女王Mary Meeker和斯坦福关于AI发展趋势报告，也欢迎老师们提出宝贵的反馈意见，有相关领域的老师也欢迎微信交流。

总结：

行业未来复合背景人才极具优势，使用AI工具的能力显得格外的重要，尤其适合刚高考完的学生，使用AI帮助自己选择合适专业和行业并且迅速介入AI项目，目前不用过度趋向大厂，大模型都还不突出，就全面拥抱AI医疗，其实还是需要一定工业基础的，当然年轻时有很多试错机会。

链接数据平台，挖掘市场，链接价值，共同成长。

欢迎光临链载Ai (https://www.lianzai.com/)