在本篇文章中，将继续介绍AI大模型在零售、工业、医疗/医药、金融等行业的特定应用场景。

1. 工业

1.1 设备维护

在制造业领域，专业的设备往往都需要专业的维修人员进行维护和检修，通常都由设备的品牌方或者专业的第三方维修公司进行维护。在大型楼宇、工厂等场所中，都需要依靠大型电气设备的运转，这类电气设备的产品手册可能少则几百页，多则上千页。当出现设备故障时，品牌方派遣的专业人员可能需要查询很久产品手册才能定位问题所在。

可以利用AI Agent和RAG技术，将产品文档和维修手册构建为知识图谱，在设备现场通过对话方式，帮助维修人员更快速地定位问题，找到解决方案。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

1.2 预测性维护

在设备维护场景中，往往都是设备已经出现了故障，或者传感器数据异常，此时已经对现场造成了不良影响，比如产线停工、楼宇温度和通风异常等等。而预测性维护，则是通过分析设备传感器的各项数据指标，例如温度、震动、电压、电流等因子，通过深度学习和行业小模型等技术手段，提前发现并干预设备潜在故障，实现对工业设备的实时监控、故障预测和健康状态评估，从而降低设备故障率，提高生产效率，减少损失。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

1.3 生产线流程优化

生产线流程是一个标准的workflow，workflow的每个环节都有明确的步骤、检查事项和执行动作。在这个过程中，可以利用Agentic Workfow，明确告知Agent要做的事项，将更多过去需要由人工重复执行的过程，交给AI Agent，从而提升生产效率。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

1.4 智能排产

通过综合考虑订单情况、库存状况以及设备性能等因素，智能生成高效的生产计划与排程，从而提升生产效率，减少库存，优化资金使用。在智能排产的场景中，还需要以运筹学算法进行配合，将运筹学作为被AI Agent调用的一个工具。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

1.5 产品设计与开发

AI Agent 可以协助设计师和工程师进行产品设计，比如设计师输入设计和尺寸的要求，AI Agent直接进行线稿设计；或者设计师提供线稿设计后，AI Agent输出渲染效果图，向设计师提供多种设计创意，从而缩短产品开发的周期。

但是在产品设计与开发领域，AI相对擅长做的还是外观设计，如果要辅助进行设备工艺设计或优化，现在的AI还无法实现。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

1.6 设备控制

在工业领域，设备控制主要通过PLC技术来实现，PLC是一种针对设备的编码方式。现在，AI辅助代码编程已经非常成熟，比如Github Copilot、Cursor。放在工业领域也类似，我们也可以通过AI辅助生成PLC语句。这个场景的难点在于，消费端的代码大家都可以从各种网站上轻易获取，从而进行大模型的训练，但是PLC的代码基本上集中在制造业的几家巨头手里，比如西门子、施耐德、通用电气。因此，这个事情也只有这几家制造业头部企业能做。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

2. 医药

2.1 疾病预测和预防

通过历史积累的患者健康数据，比如血糖、血氧、白细胞、红细胞等大量指标数据，AI Agent可以学习到各项指标与疾病之间的相关性，对于像糖尿病、心脏病等疾病，提前预测病人患此类疾病的风险。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

2.2 医学法规/知识库查询

为临床试验部门训练知识库查询助手，辅助医疗顾问在与研究机构沟通的过程中，对于流程规范、注意事项等手册进行快速检索，从对海量的文档进行翻阅的方式，优化为只需要向机器人提出问题，大幅提升工作效率

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

2.3 药物研发

和疾病预测类似，AI Agent可以分析既有药物中的各种化学和生物成分，结合每种药物的药效，从而预测新的化学和成分组合之后的药性，加速新药的发掘和开发，大幅降低研发成本和时间。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

2.4 智能问诊服务

在LLM大模型基础上，通过RAG技术挂载医疗知识库，将AI Agent训练成为医疗领域专才，为患者提供7*24小时的在线医疗咨询服务，根据患者的问题描述，还能提供初步的诊断建议。这样既可以提升患者的就医体验，也能减轻医生的工作负担。

场景价值：⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

3. 金融

3.1 智能投顾

利用AI Agent打造智能投资顾问，帮助证券公司进行智能量化（另类因子挖掘、市场情绪预测、复杂价值链分析）、知识库问答（帮助投顾处理每天海量的市场信息）、选股建议（向客户提供投资建议，分析客户信息和数据）。目前智能投顾已经是AI在金融行业发展较为成熟的领域。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

3.2 智能投研

利用AI Agent打造智能投资研究助理，帮助市场研究员快速搜索和整理市场最新资讯，挖掘目标行业或企业的关键信息，并自动撰写市场调研报告。还可以帮助研究员记录和总结企业路演信息，生成企业研究报告。目前很多银行和证券公司也都在进行智能投研产品的研发。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

3.3 保险展业

购买保险产品时需要录入的客户个人信息非常之多，展业系统往往操作起来非常的复杂，成为客户投保过程中体验最差的一个环节。而通过AI Agent，可以根据客户的信息，自动引导完成保险展业，提升保险专员工作效率的同时，也能提升用户体验。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

3.4 保代培训

传统保险代理员的培训方法难以提供足够的讲师，且无法满足众多学员双向交流的需求，导致培训效果不佳、培训时间较长以及培训成本过高。而通过大模型技术，可以根据保险公司培训文档自动生成知识库，并且根据每个学员的阶段和表现，自动生成学习计划，从而帮助保险公司提升保险代理人培训的培训效率。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

3.5 量化分析

在金融量化交易的世界里，因子挖掘和策略优化一直是高效决策的核心。而随着大数据和人工智能技术的快速发展，传统的手动研发方法已无法满足当前市场的复杂需求。

经过训练后的AI Agent可以完成因子的自动提取与生成，同时在因子回测与验证环节加速策略优化。此外，还能从研究报告、市场数据中挖掘潜在因子，实现因子库的持续扩展，从而提升策略研发的深度。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

4. 零售

4.1 智慧门店

基于门店历史销量数据，进行门店和品类的未来销量预测；根据历史需求数据和供给数据，为门店计算每个品类的安全库存，并监控当前库存水平，给出预警，通知门店报货Agent进行补货；根据库存监控Agent的输入信息，向企业总部发起报货请求。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️

4.2 数字人直播

通过AI Agent赋能数字人，作为数字人背后的大脑，替代真人主播。由于AI Agent能够很好地结合产品、营销等专有知识库，因此可以支持数字人更顺畅地和消费者进行实时互动，提升直播转化率。

场景价值：⭐️⭐️⭐️⭐️

场景可行性：⭐️⭐️⭐️⭐️

总结

在本篇文章中，风叔介绍了AI大模型在工业、医药、金融和零售这四大行业下的特定应用场景。

无论是行业通用场景，还是行业特定场景，我们都可以按照场景价值和场景可行性两个维度进行评估。站在企业的角度，可以优先探索价值高、可行性高的场景，逐渐完成AI对企业更多业务环节的覆盖。

零基础如何学习AI大模型

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学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型典型应用场景

①AI+教育：智能教学助手和自动评分系统使个性化教育成为可能。通过AI分析学生的学习数据，提供量身定制的学习方案，提高学习效果。
②AI+医疗：智能诊断系统和个性化医疗方案让医疗服务更加精准高效。AI可以分析医学影像，辅助医生进行早期诊断，同时根据患者数据制定个性化治疗方案。
③AI+金融：智能投顾和风险管理系统帮助投资者做出更明智的决策，并实时监控金融市场，识别潜在风险。
④AI+制造：智能制造和自动化工厂提高了生产效率和质量。通过AI技术，工厂可以实现设备预测性维护，减少停机时间。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。

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