AI时代到底有哪些值得去做的创新

AI是现在科技界最火热的风口。虽然市场普遍意识到了AI技术的巨大价值，但是所有公司全都在扎堆研究语言大模型的现状也说明了另外一个问题：就是市场对于如何去做AI时代的创新完全没有自己的思路。

所以，今天我就来列举一些AI时代非常值得去做的创新项目，希望能够帮助市场找到AI技术正确的应用方向。其中，每一个创新项目都有明确的发展前景和盈利途径。通过这些项目，你可以明确了解到AI时代到底会在哪些行业产生什么样的变革，以及如何及时布局，把握住这场科技革命带来的机遇。

这些创新包括：

AI购物

就是购物类大模型。过去，消费者网上购物时首选需要搜索商品的名称，然后一件一件点开链接，查看产品信息、进行相互对比，如此寻找一番后才能找到符合要求的物品。但是在AI时代，消费者可以通过类似ChatGPT的对话方式，直接输入要求，由AI来为自己找到符合要求的产品，这种全新的购物体验无疑将颠覆传统电商行业。

具体的实现方法如下：首先要用许多个维度定义每件商品的信息。信息来源主要包括两方面：一是由生产商上传商品全方位的详细信息，主动对接AI购物平台的大模型数据库（这些信息主要用于精确定位用户想要的商品）；二是收集商品的材料、工艺、性能等信息，主要用于商品之间的比较运算，如质量好坏、性能强弱、使用体验差别、档次划分等。

获得这些信息之后，接下来就是设计算法：一是要将消费者输入的需求信息与商品的维度信息对应起来，并支持商品之间各种类型的比较运算；二是要能够自动生成商品介绍以及不同商品之间比较的AI小作文和讲解视频。

这样一来，消费者只要输入自己的需求，AI就可以智能筛选出符合要求的商品。比如说，我要一瓶生产日期在十年以前，欧洲本土酿造的红酒；我下周要去格陵兰岛旅游，给我推荐一些足够保暖的衣物；我孩子今年上小学，给我推荐一些开学前需要购买的物品；我有XX疾病，给我推荐一些辣口味的、适合我吃的健康食品；我要一款能够以最高画质运行某某游戏的手机，要求摄像功能属于中等偏上水平，并按照性价比的高低排序；以某件服装为标准，我要同款面料、颜色浅一些、口袋深一些的款式等。

此外，AI购物还可以回答商品之间相互对比的问题。比如说，A商品比B商品好在哪里；A面料与B面料在穿着体验上有什么不同，穿在身上哪个更凉快；A产品和B产品之间在配置和上有哪些区别，跑分对比如何等等。

AI购物是一个必然能够成功的创新项目，因为过去消费者在商品搜寻和对比环节需要花费大量的时间和精力成本，且很容易因为选择困难而产生焦虑。而AI购物技术的应用等于给每位消费者都配备了一名百科全书式的购物助手，不仅能够解决以上问题，而且大幅提升了消费者的购物体验。

同时，AI购物也是一个必须要立即着手布局的项目：一是因为AI时代将迎来商品多样性的大爆发，使用商品名称来寻找对应物品的旧搜索模式已经不再适应未来的需求，必须要提前布局这种新的购物搜索引擎；第二，AI时代一步慢步步慢，AI购物需要建立庞大的信息数据库，且需要花费大量时间、精力根据市场的反馈不断调试、改进算法，一旦被某企业率先完成技术积累，后来者再想入局门槛就太高了。

AI试衣

就是服装产业的数字化革命。在未来，AI技术将打破服装产业和计算机行业之间的壁垒。借助AI软件，服装企业可以轻松所有为生产、销售的服装进行数字化建模，消费者无需试穿就能在线预览到所有衣服穿在身上的效果并获得各部位松紧程度的反馈。这一变革将彻底颠覆传统服装产业。

具体的实现原理如下：首先是给用户建模。只需要提供一张3D人脸照片，再输入身体各部位的尺码和体重信息，AI就可以为每个人建立自己的3D数字模型（只提供尺寸数据，使用模特脸代替人脸也可以）。

之后是给服装建模。将服装穿在标准模特假人身上，环绕拍摄一段视频，AI就可以生成该服装的粗略模型。再手动输入面料、装饰物的材质、厚度、缝线位置等必要信息，AI就可以生成此服装的精细模型。

最后，使用计算机技术将服装模型“穿在”用户模型上，就可以实现AI试衣的各项功能。

过去，服装产业一直存在这样的营销困境：在网上销售服装，消费者看不到穿在身上的效果，买回去以后不满意导致大量退货；在线下销售服装，试衣的环节换来换去非常麻烦，消费者不愿意过多尝试。

AI试衣技术一举解决了这些服装行业在营销环节常年存在的难题，属于那种能够改变游戏规则的创新项目，一旦应用开来，将对服装产业的未来产生巨大的影响：首先，这一技术将推动服装产业全面向数字化转型升级，任何拒绝改变的传统企业都将在竞争中陷入劣势；第二，率先推出成熟AI试衣技术的公司将具有颠覆市场格局的能力，可能会诞生出新的行业巨头企业；第三，这一技术将推动整个服装行业，包括上游和下游雇佣大量会使用AI软件的人才，帮助自己完成数字化转型升级的过程；第四，数字化服装的时代，一些新的服务和营销模式将逐渐兴起，例如：

1、时尚穿搭顾问。即根据顾客的形象、身材数据，提供一对一的日常生活、节假日、重要场合的时尚穿搭推荐服务。

2、时尚信息订阅服务。即以类似于自媒体加粉丝经济的模式，为相似类型的细分顾客群体提供可以AI试衣的时尚推荐和资讯服务，并通过提供购买链接获取收益。

3、AI穿搭推荐服务。即设计算法，使用AI为消费者推荐穿搭的服务，主要用于购物平台提供的免费营销推广类业务。比如说，结合消费者的要求和形象数据推荐服装，买衣服推荐裤子、装饰品等等。但是，审美这种东西主观性太强，很难建立好的数学模型，再加上可供训练的素材不是特别多、且流行趋势也是不断变化的，所以AI推荐的效果短时间内不会太好、不会对人工服务造成明显的威胁。

4、服装定制服务。消费者有了自己的3D数字模型以后，服装定制服务的需求有望迎来爆发。具体的业务模式是设计师根据顾客的要求使用AI软件设计服装，给顾客预览建模后的试穿效果，听取反馈后修改设计方案，最后根据服装的设计参数生产出成品。

AI工业制造

在人类历史上，每一次生产力的飞跃都伴随着商品多样化的爆发，AI时代自然也不会例外。过去，工厂之所以只能生产统一样式的产品，主要有两方面的原因：一是生产线上的工业机器人不够灵活，无法满足个性化定制的生产要求；二是个性化定制的生产活动需要大量人工环节的参与，成本太高。

但是在AI时代，上述两点问题都将得到解决，这不仅意味着个性定制化的生产活动将会快速蓬勃发展起来，也意味着AI工业革命的到来。

具体来说，AI工业制造就是将工业生产需要的设计、采购、加工、组装等环节联结成一个整体，由AI代替人工完成其中绝大部分的工作，进而实现个性定制化的生产活动。

首先是设计端，AI工业制造会把一定的产品设计权限交给消费者。例如，消费者可以自己设计产品的样式，选择产品的外观、用料、配色、图案以及硬件规格等。

之后，AI会根据所有的订单需求，自动生成生产方案，包括原材料的采购方案、材料的加工方案、材料在流水线上的输送顺序、需要人工介入的环节以及最后的组装方案等。

最后，落实到生产端，就是在AI的组织下，把一件件个性化定制产品订单以有序的方式生产出来。

举例而言，使用AI工业制造生产书桌。有的消费者要求用红木，有的消费者要求用榉木，还有的消费者要求用橡胶木；有的消费者要求有电脑主机柜和键盘抽屉，有的消费者要求有多层书架和多个大小不同的抽屉；有的消费者要求有雕花的外观装饰等等。

这些个性化定制的订单提交以后，在A环节，AI会根据收到的订单自动购买对应数量的红木、榉木和橡胶木原材料；在B环节，由工人把原材料分别送入不同的加工车间，工业机器人会按照AI设计好的程序把木材切割成一块块形状不一的板材零部件，然后标记并送上传送带；在C环节，传送带会根据AI生成的加工方案把各个零部件分别送入不同的工艺加工车间，加工完成后再次标记、送上传送带运往下一个加工车间（图中的箭头不代表真实情况）；最后在D环节，传送带会把每件订单的所有零部件在组装车间汇集在一起，由工人完成最后的组装工作。

在技术上，AI工业制造需要以下创新：

1、设计端、消费端和生产端合为一体的工业制造软件。即由设计者完成产品核心部分的设计、消费者完成个性化定制部分的设计，然后自动生成可行的生产方案。这类软件的开发需要与工厂硬件结合起来，把设计的可能性限制在生产的可行性范围之内。

2、零部件在流水线上的标记技术。在AI时代，流水线上输送的不再是统一规格的零部件，而是一个个满足个性化定制需求的不同规格零部件。这些零部件从原材料进入流水线开始，每经历一次生产加工的环节都需要有“标记”的流程，确保属于不同产品的零部件能够被传送带正确输送到下一个加工环节以及最后能够汇合并组装到一起。这样的“标记”工作可以通过