AI学习圈成员实践案例分享:AI在不同领域的生产力应用
作者：微信文章真的已经把AI用成了生产力了吗？我想和大家一起回顾一些实际落地的案例，看看我们AI学习圈的高手同学们，具体是如何通过AI解决实际问题、提升效率、解放自己的时间的。
第一位上台分享的同学石云，是一位二年级小学生的妈妈。她的孩子有个习惯，每次做饭时总喜欢追着她问“为什么”。有一天，儿子突然在厨房问道：“妈妈，为什么锅里的水没了，油还在？”她本能地把问题交给了AI，很快收到了标准答案：水的沸点低，蒸发快；油的沸点高，蒸发慢。答案没错，但却显得有些枯燥无味。
她意识到，AI成了另一个“填鸭式”老师，孩子虽然获得了知识，但好奇心却被浇灭了。那一刻，她开始思考，AI除了答题，能不能激发孩子的探索欲和主动学习的兴趣？
于是，她付诸行动。她用COS搭建了一个AI学习教练，要求AI不能直接给出答案，只能通过反问来启发孩子。当孩子再次问起水和油为何表现不同，AI教练反问：“你觉得水和油最根本的不同可能是什么？”孩子开始思考、尝试，最后说：“是不是结构不同？”一个主动思考的火苗被点燃了。
石云并没有就此停下。她发现孩子卡在了“结构”这个词上，于是继续用AI工具P为孩子搭建了一个可视化网页实验，让孩子点一点、玩一玩，终于明白了水和油分子结构的差异。更让人惊喜的是，实验结束后，孩子又主动问：“那油也能结冰吗？”他开始自发提问、阅读，并与AI教练展开了辩论。
石云说，AI不是答案的终点，而是探索的起点。
第二位分享的同学叫罗毅，他是一名在体制内工作的工程师。这一次，他用AI实现了自我突破——独立制作了一部关于北京亦庄的文旅宣传片。要知道，过去制作这种宣传片非常复杂，至少需要一个专业团队和几个月的时间。但罗毅借助AI图像生成和视频工具，大幅简化了制作流程。
整个过程分为五个步骤：
调研：了解亦庄，创作有说服力的内容。
撰写文案并梳理分镜。
利用提示词生成分镜画面。
将图片转换成动态视频。
配音和剪辑，完成最终成片。
借助AI，罗毅仅用4天时间就完成了一部3分钟的短片，而且成片质量非常高。最终，他凭借这部作品获得了北京国际视听大会AI创作大赛一等奖，还受邀到亦庄区实地参观。
在制作过程中，罗毅也遇到了一些技术难题，比如生成的火箭镜头“AI味”太浓、显得很假。为了解决这些问题，他参考了现实生活中的图像，并进行了精细调整，最终取得了理想的效果。
我认为，罗毅同学的实践完美证明了：即使没有相关专业背景，借助AI也能突破传统创作的限制，实现创意与生产力的结合。
第三位分享的同学是王哲，他的本职工作是一名律师，但他同时也被这个专业身份所困扰。因为亲戚朋友常常把他当作全科律师，向他咨询的很多问题都超出了他的专业范畴。看似随口一问，但要给出靠谱的答案，就得花大量时间去翻资料、找依据。怎么办呢？他没有选择依赖通用的AI模型，而是利用Get笔记创建了一个法律知识库，搭建了一个专门的劳动法助手。这个助手不仅能迅速回答常见法律问题，还能根据人民法院的权威案例和最新法律条文进行智能分析。
王哲同学总结说，知识库是解决垂直专业领域知识问答的利器，特别适合医生、老师、金融等专业服务人士。而要想搭建一个优质知识库，我们必须要喂给AI好东西。所谓“好东西”就是权威、准确、最新的信息。而想要随时随地快速把看到的好东西收集和保存起来，再用上像Get笔记这样的趁手工具，这样一个知识库就搭建完成了。
第四位上台分享的同学是罗军，他之前在一家科技公司负责硬件的海外销售。发邮件是他拓展和跟潜在客户建立联系的一个非常有效的手段，但让他头疼的是每天要发送50到60封个性化的邮件。每天发送这么多邮件仍然需要花费4个小时。
后来，罗军在学习圈里学习了AI编程相关的课程，便萌生了将整个工作流自动化的想法。他搭建了一个外贸邮件自动化助手。最终，罗军收到的是几十封已经直接写好的邮件，不仅包括正文，还有配图、附件，甚至邮件标题和地址，AI全都填好了，只需罗军最后检查一遍，点击发送即可。
通过这种自动化方式，写邮件的时间从原先的4小时直接压缩到了20多分钟，而且客户回复率也从行业平均水平的5%提高到了12%。
第五位上台分享的同学叫桑化科，他曾在一家健康管理公司担任社群运营，负责几十个高客单客户群。他的生活状态可以用六个字概括：永远在看消息。这个痛点，我相信所有从事运营和客服工作的同学都深有体会。
桑化科同学的解决方案是搭建了一个能自动值守群消息的AI助手。这个助手能自动分类并处理社群中的消息，将低价值消息自动过滤，针对高价值消息进行智能处理。所有的消息和处理记录还会自动写入飞书多维表格，变成了一个能实时可视化的社群运营后台。
有了这位值守官，桑化科说，以前一天得盯七八百条消息，现在只需要看20条。
最后一位上台的同学是陈春云，他是游戏行业的一名交互设计师。在工作中，他经常遇到一个棘手的问题：收到的设计任务往往非常模糊，缺乏具体的要求和背景信息。为了让模糊的需求变得清晰，陈春云选择将AI作为搭档，开始结构化解题。
最终，这个模糊任务从启动到交付只花了一周多时间，节省了三分之二的时间。产品设计也更高效了，团队讨论也更聚焦了。
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