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AI發展到現在，已經在各個行業廣泛應用。本文提供了幾個目前已經可見的AI落地方向，可以作為就業選擇的方向參考。

從23年開始 AI的的呼聲一直很高，國內國外各種大模型，以及衍生出來的一些應用。其中有一些比較出圈的應用，比如妙鴨相機、密塔搜索這些已經打包好的AI產品。也有像扣子、智譜輕言這些支持用戶自定義智能體的應用。

還有像LiblibAI這種在線出圖的繪畫類AI應用，各種視頻生成的AI應用。以及本地部署stable diffusion的web ui、comfy ui。這些是我們已經看到且已經實現落地的，目前這些產品在我們工作中有應用，但是占比還是比較小。

雖然AI已經不像幾年前那么雞肋了，但是目前還是不能完整的替代某一個崗位。然而事實是某些崗位的部分工作，真的已經在由AI干了。目前AI還像一個在成長中的孩子，但我們都知道，終有一天他會長大成人，且擁有我們無法想象的能力，所以從今天起就是我們接觸并學習他的最好時間。

本篇文章提供幾個目前已經雛形可見的AI落地的方向，可以作為同學們選擇就業的幾個方向，畢竟選擇比努力重要。

一、視頻生成

視頻的應用領域很多，雖然手機硬件的提升，導致視頻的門檻已經非常低了， 隨便拿出手機拍一下都是一段視頻，但是這也導致視頻質量很低。AI生成視頻的普及會將視頻的質量往上提一個臺階。

AI生成視頻在短劇領域肯定大有作為，因為短劇視頻質量不高，且不需要明星粘度，純靠演員不難看的顏值以及不符合邏輯的故事反轉提供爽點。但隨著AI生成視頻的發展，人人成為導演，創作電影的時代也將不是夢想。

在2024AIGC開發者大會中提到的，未來互聯網80%的視頻將有AI生成。且會出現一些與傳統視頻平臺（如抖音、快手）相對應的AI視頻分發平臺，沖擊傳統視頻平臺。目前在抖音等短視頻平臺已經有一些AI生成的短視頻，雖然視頻質量不高，但輔助內容的呈現比純文字有趣了不少。

如果你是導演、動畫等專業或者有很多想法想通過視頻的形式實現的自媒體博主，以前可能需要找演員，拍攝等工作來做，現在你只需要一臺電腦，就可以將自己的想法落地。

除了年初open AI出的sora外，還有google推出的veo。都可生成超過1分鐘的視頻。但他們對硬件的要求都很高，不適合中小公司及個人。runway算是比較出圈且個人可以使用的生成視頻工具，國內也有一些比如可靈AI、即夢AI、清影AI。但是生出的視頻，就單純就視頻質量來說，還是差點意思。但如果配上好的內容，加上一些剪輯，還是有很多出圈的作品的。

工具只是工具，就有我和梵高都擁有一個畫筆，畫出的作品可以天差地別，但是我們得先拿起畫筆。

二、數字人

晚上有時候刷直播的時候，就能刷到一些數字人在直播，感覺一眼假。存在口型對不上、音畫不同步、肢體僵硬呀。有2D和3D數字人，2D肯定便宜點，3D的公共模型也便宜點，但是存在跟別人撞臉的情況。定制的模型以及定制的腦子，肯定就稍微貴點，但效果確實差很多。

數字人的應用領域不止直播，像元宇宙，之前聽到過的一個社交的應用上。這個社交應用是先學習本人的一個生活習慣呀，興趣愛好呀，工作等之類建立一個跟自己一樣的分身。然后分身會自己出去社交，當然也是跟別人的分身進行聊天。在兩個分身的聊天中，就會幫你排除掉很多跟你處不來的人，像一個把關的，你的分身人聊好了，他的分身也聊好了，你倆在聊。在這個里面，就可以加入數字人。會讓這個場景更立體、更貼近現實了，可以體驗一起去旅游，看電影等等，干聊還是差點意思。

現在的一些數字人體驗平臺像華為云MetaStudio，但是都不便宜，最少999起步。

先看看別人的數字人吧，想擁有自己的數字人，我們還得等等，等價格下來之后。

三、視頻圖片理解

因為自己一直從事工業相關的互聯網行業，像?；犯劭?，以及一些化工廠。他們出事的頻率還是蠻高的，國家對這塊的有很多明確的國標指導的，就是為了減少事故的發生率。雖然有很多相關的軟件，還是只是在管理上工作流程上去規范，還是需要人定期去現場巡檢監督。

因為多模態的發展，AI對圖片視頻的一個識別理解能力，就能通過攝像頭這種低成本的方式，對一些不安全因素呀，比如人的不安全行為，設備的不安全狀態，環境的不安全因素給識別出來，做到提前預警。以前沒有AI公司做是因為工業的場景太雜了，剛好大模型的泛化能力輕松的解決了這個問題。還可以通過對以往事故的一些數據，在線儀表的監測數據，當前設備狀態等多因素的分析，提前預警可能發生的事故。

四、總結

AI已經進入一部分人的工作，現在還沒普及到所有人的工作中，但是它遲早要進入我們所有人的工作中。

AI現在的發展都是在降本，比如減少人工，減少殘次品，減少事故發生率。還未達到增效的成果，現在很多人說AI泡沫，可能也是有這個原因。所以AI的增效點，還需要更多牛逼的人來共同探索。