随着生成式AI在各行业广泛应用，如何让AI落地成为众多创业公司和开发者关注的焦点。不过，并非所有场景都适合AI替代，在开启AI应用之旅前，有诸多要点需明晰。
研发自然语言大模型成本巨大，如训练参数规模约1.8万亿的GPT – 4，需13万亿训练数据，一次训练成本约6300万美元。所以做AI应用前，要明确其落地依赖，涵盖数据、算力、模型和人工经验，同时认清其优劣势。AI擅长处理“数据海量”“流程清晰”的任务，像自动驾驶、金融风控、推荐系统和强化学习等领域；而在数据不足（如罕见病诊断、新市场预测）、流程模糊（如企业战略规划、创意产品开发）、算力不足（如大规模物理仿真、实时视频处理）或需大量常识与主观判断（如法律咨询、心理咨询、金融风控审核贷款人状态）的场景中表现欠佳。
结合自身能力，可选择“人工智能 + 行业”或“行业 + 人工智能”的发展方向。若你是人工智能专业人士，思考与其他领域结合产生有趣AI产品，就是“人工智能 + 行业”，需解决适合AI加入的场景问题；若你来自传统行业，想让AI助力行业工作，则是“行业 + 人工智能”，要突破AI技术难题。对于“行业 + 人工智能”，建议先通过集成或微调开源模型构建产品技术框架并推向市场，沉淀数据和用户反馈，低成本验证数据和训练的有效性。
做AI应用要有“人工智能思维”，它与互联网思维差异显著。互联网时代“连接产生数据”，人工智能是“数据产生智能”，其落地效果取决于训练数据，数据不完整，学到的关联也不完整。互联网强调“用户思维”，关注满足用户场景需求和走通使用流程；人工智能强调“数据”思维，以数据为核心提高信息匹配效率，降低使用和决策成本。互联网产品强调敏捷开发、快速迭代，AI产品更注重整体性和鲁棒性，容错率低，因数据缺失会严重影响产品体验，所以互联网产品的最小化可行产品等逻辑在AI产品方案中不适用。
具体落地AI产品，可按以下步骤操作：首先，确保有规范数据构建行业知识，具备构建AI模型的硬件。接着，确定场景的AI接入点，拆分大任务明确小任务、输入输出及使用条件。然后，确定AI产品与用户的交互方式和使用流程，因输入输出的多模态性会影响训练过程，所以要提前确定。之后，收集并处理构建模型所需数据，可自建或使用开源平台数据集，但要保证数量、质量和均衡性，并进行预处理和特征工程。再选择合适算法进行模型训练。最后，实施并部署人工智能系统，设置监控预警模块，进行异常检查、备用系统制定、正确性验证（A/B测试）和性能验证。
以下是几个适合AI落地的场景：
- AI艺术与创意工具：创建辅助艺术创作的工具，如风格迁移、图像生成、音乐生成等，展示技术创造力，吸引技术与艺术交叉社区。例如DeepArt和Prisma可将用户照片转换为不同艺术风格。
- 个性化教育助手：开发特定学科或技能的学习助手，利用自然语言处理和机器学习提供个性化反馈和支持，有助于解决教育资源分配不均问题。像Duolingo用AI定制用户语言学习路径。
- 基于语音的应用：创建语音交互应用，如智能语音助手、播客生成器或语音驱动游戏，借助语音识别技术进步提供全新用户体验，适合独立开发者快速迭代原型。受NotebookLM启发，可开发文本转有声读物应用。
- 社交媒体分析工具：设计社交媒体情感分析工具，帮助企业了解品牌态度，个人追踪社交趋势，让企业理解市场情绪，个人开发者接触大规模数据集。如Buffer和Hootsuite的分析工具。
- 游戏AI开发：在视频游戏中实现智能NPC或开发AI驱动小型游戏，游戏是展示AI潜力的理想领域，如《黑魂》系列用复杂AI算法提升游戏性。
- 环境监测与保护：用无人机、传感器数据结合AI进行环境监测，如森林火灾预警、野生动物保护等，为社会做贡献，探索边缘计算和物联网等新兴技术领域。一些研究机构已用AI监测亚马逊雨林变化。
总之，AI落地需综合考虑多方面因素，运用正确思维，选择合适场景，按科学步骤推进，有望创造出有趣且有价值的AI产品。
作者
crushend@qq.com
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