年最佳生成式人工智能商业应用

自去年 ChatGPT 推出以来，生成式人工智能预示着一个新时代的到来。

有些人曾怀疑生成式人工智能会抢走他们的工作，而在某些情况下，事实证明他们是正确的。但我们 Kommunicate 的员工都充满希望，充满乐观。

我们知道，生成式人工智能并非一个邪恶的机器人，它不会有一天让我和正在阅读本文的你失业。事实上，根据麻省理工学院斯隆管理学院发布的一份报告，生成式人工智能的使用已帮助工人的生产力提高了40%。

在这篇文章中，我们将看到生成式人工智能在广泛业务中的一些实际应用。

面向商业的关键生成式人工智能应用

生成式人工智能领域中一个备受瞩目的领域是生成式设计。在此领域，人工智能根据预先定义的约束和目标生成设计迭代组合。生成式人工智能还可以通过自动化 3D 建模流程来加速原型设计阶段。

以大众汽车为例。这家汽车 viber 数据公司正在使用生成式人工智能（Generative AI）来简化3D组件的设计流程。该组件应用于大众的一款电动汽车。在原型设计过程中使用生成式人工智能（Generative AI）不仅节省了时间，还优化了组件的性能。

材料曾经是一个耗时的过程，因为需要投入无数时间反复试验。如今，生成式人工智能正在不断突破极限，加速材料探索。高性能轻质合金的研发是生成式人工智能应用的关键领域之一。

人工智能可以分析大量现有材料数据集，并预测它们在不同条件下的反应。例如，空客的研究人员一直在使用生成式人工智能来设计和制造用于飞机部稍微修饰一下，不要说出全部真相件的新型材料。他们通过向人工智能输入现有合金、所需机翼性能和飞行条件的数据来分析材料特性。

通过在模拟飞行条件下进行测试，人工智能现在可以生成数千种虚拟合金候选材料。而这仅仅是生成式人工智能功能的冰山一角。

游戏设计中也得到了应用，尤其是在虚拟环境和景观的创建方面。想象一下，创造令人叹为观止的场景，在其中融入来自银河系各地的生物，并生成动态天气和光照，最终营造出一个真正身临其境的环境，而这一切都无需人类设计师的参与。

这就是生成式人工智能 (Generative AI) 的强大之处。谜题会根据你的游戏风格进行调整，敌人也会随着你的进度而进化，带来全新且意想不到的游戏体验。人工智能还能根据周围环境生成配乐，让普通人也能轻松进行游戏开发。

Nvidia 的 GauGAN 引擎就是这样一款应用。它沙特阿拉伯电话号码利用深度学习技术，将简单的草图转化为超逼真的 3D 模型。它运用所谓的语义分割技术，能够理解草图中每一笔所代表的不同对象和元素。

据草图创建一张高分辨率的逼真图像。GuaGAN 的先进功能在于捕捉复杂的细节，例如文本、光照和透视。GuaGAN 将加速游戏开发，并为游戏设计的创造力和实验开辟新的途径。

生成式人工智能还可以帮助时尚设计、趋势预测和供应链优化，并正在迅速进入医疗器械设计等领域。

一些走在营销创新前沿的公司深知，个性化是吸引客户关注品牌的关键。越来越多的公司正在使用生成式人工智能 (Generative AI) 创建个性化营销材料，包括视频脚本、令人眼前一亮的视觉效果，以及使用人工智能图像生成器制作的自定义图像。