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看了2025世界機器人大會之后，我對政務(wù)服務(wù)的應(yīng)用場景的幾個思考和研究
2025世界機器人大會展示了技術(shù)邊界的再突破，也激發(fā)了對“政務(wù)服務(wù)智能化”的新想象。本文作者從大會觀察出發(fā)，結(jié)合政務(wù)場景的實際痛點，提出了幾個值得深思的應(yīng)用方向與落地路徑。
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2025，拼誰先找到場景
大模型雖在知識覆蓋、內(nèi)容生成等方面表現(xiàn)出色，但存在泛化能力有限、因果推理不足等短板，其落地難點在于能力邊界與場景需求的錯配，2025 年的競爭關(guān)鍵在于找到適配場景并實現(xiàn)有效交付。
又一個細(xì)分領(lǐng)域被AI顛覆，750萬美元押注AI產(chǎn)品測試，這家公司讓4-6周測試周期縮短至數(shù)小時
這家剛拿下 750 萬美元融資的初創(chuàng)公司，用 AI 虛擬用戶替代真人流量：上傳事件日志→生成行為角色→模擬交互→輸出預(yù)測報告，全流程零代碼、零風(fēng)險、零隱私觸碰。在監(jiān)管最嚴(yán)苛的金融、醫(yī)療場景里，Blok 已排起 60 家客戶的候補名單——產(chǎn)品開發(fā)的下一幕，或許不再需要真人試錯。
聊聊辦公OA產(chǎn)品中的4個常見AI場景
在AI技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，將其融入辦公OA產(chǎn)品以提升效率和用戶體驗已成為趨勢。本文從實際工作經(jīng)驗出發(fā)，深入探討了辦公OA產(chǎn)品中的四個常見AI應(yīng)用場景：智能助理、智能會議助手、告警機器人和項目任務(wù)機器人。
這才是有用的用戶畫像，而不是羅列性別年齡
用戶畫像不是簡單的性別、年齡堆砌，而是要真正驅(qū)動業(yè)務(wù)決策。本文從“先圈人再做事”“先有事再圈人”“主動發(fā)現(xiàn)問題”三大場景出發(fā)，系統(tǒng)講解如何構(gòu)建能落地、可迭代的高價值用戶畫像，幫助運營和產(chǎn)品精準(zhǔn)觸達(dá)用戶、提升轉(zhuǎn)化。
談?wù)劦涂战?jīng)濟應(yīng)用場景
作為新興產(chǎn)業(yè)，低空經(jīng)濟正在成為推動社會經(jīng)濟發(fā)展和科技創(chuàng)新的重要力量。它不僅涵蓋了交通出行、物流運輸?shù)葌鹘y(tǒng)領(lǐng)域，還拓展到了文旅觀光、城市管理、環(huán)境監(jiān)測、公共安全等多元場景。
如何識別場景下的用戶動機和需求
在用戶體驗設(shè)計中，理解用戶動機是核心基礎(chǔ)，它直接影響產(chǎn)品功能的開發(fā)和優(yōu)化。本文將深入探討如何識別場景下的用戶動機，從動機的概念和價值出發(fā)，介紹定性和定量的研究方法，并結(jié)合實際案例展示如何通過動機分析指導(dǎo)產(chǎn)品規(guī)劃。
好營銷，為什么必須造場景？
在當(dāng)今信息爆炸的時代，營銷面臨著一個核心挑戰(zhàn)：如何讓用戶從海量信息中感受到廣告與自己的關(guān)聯(lián)性，從而產(chǎn)生代入感和購買欲望？本文通過剖析“旁觀者效應(yīng)”及其對營銷的影響，深入探討了“造場景”在現(xiàn)代營銷中的重要性。
這 7 類圖表，讓你的報告瞬間變高級
在數(shù)據(jù)分析和報告撰寫中，圖表是傳遞信息、展示趨勢和揭示數(shù)據(jù)背后故事的關(guān)鍵工具。然而，并非所有圖表都能有效地傳達(dá)復(fù)雜的信息，也不是所有圖表都適合特定的數(shù)據(jù)類型。本文將為你介紹7類能夠提升報告水平的高級圖表，包括它們的設(shè)計思路和適用場景。
談?wù)凣端的AI應(yīng)用方向——智能安防
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，其在各個領(lǐng)域的應(yīng)用不斷深化，尤其是在G端（政府端）的智能安防領(lǐng)域，AI正成為推動社會治理現(xiàn)代化和安全保障升級的關(guān)鍵力量。本文將深入探討AI在智能安防中的應(yīng)用方向，供大家參考。
一文讀懂可信數(shù)據(jù)空間：破局“數(shù)據(jù)孤島”的革命性架構(gòu)
在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)和社會發(fā)展的核心資產(chǎn)。然而，數(shù)據(jù)的流通與共享卻面臨著諸多挑戰(zhàn)，如隱私保護(hù)、信任缺失、數(shù)據(jù)孤島等問題，嚴(yán)重制約了數(shù)據(jù)價值的最大化利用。
大模型集成能力解析與企業(yè)招聘場景賦能
本文聚焦大模型集成的三大關(guān)鍵技術(shù)--RAG（檢索增強生成）、聯(lián)網(wǎng)搜索（Function Call）和MCP（模型上下文協(xié)議），解析其技術(shù)原理、架構(gòu)差異與適用場景。并探討如何通過大模型集成能力，提升企業(yè)在簡歷篩選、面試邀約等招聘場景的員工生產(chǎn)力。
