Generative Intelligence Lab

AIGC Lab 实验室

我们持续测试生成式AI能力,但判断标准只有三个:能不能省钱?能不能赚钱?能不能提高效率?以下 12 个方向,结论分三类——值得使用 / 继续观察 / 暂时不值得投入。我们不把所有新技术都写成好东西。

实验 01 数字人 需要继续观察

AI数字人口播

用数字人替代真人出镜,批量生成企业口播短视频。能显著降本,但自然度与信任感仍待验证,目前建议作为补充渠道,不替代真人IP。

实验 02 短视频矩阵 值得使用

AI短视频批量生产流程

选题库 → AI脚本 → 模板化剪辑 → 多账号分发的标准化流程。能稳定提升内容产出、降低单条成本,作为内容产能底座先小范围验证。

实验 03 AI智能体 暂时不值得投入

AI智能体替代客服

用 AI 智能体承接售前咨询与常见问答。简单问答可用,复杂业务易出错、需人工兜底,目前先作辅助,不替代人工。

实验 04 AI视频 值得使用

AI生成企业宣传片 / 口播视频

从脚本到成片的生成式视频,用于产品讲解、企业宣传与培训。制作周期明显缩短,适合标准化、更新频繁的视频需求。

实验 05 知识库 值得使用

企业知识库 / RAG

把产品、流程、案例沉淀为可检索知识库,供内部问答与智能体调用。对资料多、新人多的企业提效明显。

实验 06 AI获客 值得使用

AI获客内容(SEO长文 + 落地页)

用 AI 批量生成行业长文与落地页,提升咨询量与线索。需配合真实业务数据与人工校验,不照搬模板。

实验 07 销售辅助 继续观察

AI销售线索整理与跟进

线索清洗、跟进话术与方案草稿辅助。能减轻销售事务负担,但成交关键仍依赖人,目前作提效辅助。

实验 08 AI建站 继续观察

AI建站 / 行业落地页批量

用结构化模板批量生成行业落地页,验证收录与咨询转化。铺设效率高,但质量与合规需人工把关。

实验 09 数据整理 值得使用

AI数据整理与报表

表格清洗、汇总、报表初稿与异常提示。规则明确时稳定可靠,是投入产出比最高的日常场景之一。

实验 10 培训材料 继续观察

AI培训材料生成

把内部经验转成培训内容与考核题。草稿质量可用,需业务专家复核,避免知识错误。

实验 11 AI语音 暂时不值得投入

AI语音 / 外呼

拟真度与合规风险仍待评估,企业外呼场景敏感,目前不建议直接上线,先观望。

实验 12 多模态客服 继续观察

多模态客服助手

图文 + 语音的混合客服辅助。复杂咨询易出错,当前定位为人工兜底前的第一层分流。

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