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“人工智能＋”跨领域融合：三条主线的协同效应（第7页）

- 你在家政APP（终端）填需求：“照顾1岁宝宝，需要会做辅食，每周来3次”——终端收集需求数据。

- 大模型结合算力分析平台上的阿姨数据：比如阿姨的育儿经验（有没有照顾过1岁宝宝）、技能证书（会不会做辅食）、时间档期（每周能不能来3次）、用户评价（有没有差评）。

- 很快就给你推荐3-5个“高匹配度”的阿姨，还附上“匹配理由”，比如“张阿姨有5年育儿经验，擅长做宝宝辅食，档期刚好符合”，你直接联系面试就行，试错成本大大降低。

3. 旅游：AI帮你“量身做攻略”，不用到处查资料

以前计划旅游，得查几十篇攻略，对比机票、酒店，光做攻略就得花好几天。现在有了AI旅游规划：

- 你在旅游APP（终端）输入需求：“3天假，去青岛，预算2000块，想海边拍照、吃海鲜，住离地铁近的酒店”——终端收集需求数据。

- 大模型调用青岛的旅游数据（景点位置、开放时间）、交通数据（机票价格、地铁线路）、住宿数据（酒店价格、位置），用算力快速算出最优方案：比如“第一天去栈桥拍照，中午吃附近的海鲜大排档，晚上住地铁2号线附近的酒店；第二天去八大关……”，还附上机票、酒店的链接，直接就能预订。

（五）总结：“人工智能+服务业”的核心是“个性化+高效率”

服务业的本质是“为人提供便利”，AI刚好把“便利”做到了极致：通过终端收集你的个性化需求，靠算力和大模型快速匹配最优服务，再通过终端把服务送到你面前。以前是“你适应服务”（比如银行下班了你就办不了业务），现在是“服务适应你”（比如24小时能在手机上办业务）；以前是“服务千篇一律”（比如大家都用一样的旅游攻略），现在是“服务量身定制”（比如给你推荐专属的旅游路线）。这就是AI给服务业带来的最大改变。

五、三条主线的协同效应：不是“单打独斗”，而是“抱团发力”

看到这儿，你可能已经发现了：不管是“算力-大模型-终端”的基础协同，还是“AI+制造业”“AI+服务业”的行业落地，这三条主线不是各干各的，而是“抱团发力”——基础协同是“工具”，行业落地是“战场”，工具支撑战场，战场反过来又让工具更强大。

（一）基础协同给行业落地“搭好舞台”

“算力-大模型-终端”就像给制造业、服务业搭了个“智能舞台”，没有这个舞台，行业落地就是“空中楼阁”。

比如制造业要搞AI质检，要是没有摄像头（终端），就没法收集产品图像；要是没有足够的算力，大模型分析图像得等半天，生产线早停了；要是没有图像识别大模型，算力再强也不知道咋判断产品好坏。正是这三者协同，才让AI质检能落地到工厂。

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再比如服务业要搞AI导诊，要是没有手机、公众号（终端），患者没法输入症状；要是没有算力，大模型查病例得花几分钟，患者早没耐心了；要是没有医学大模型，算力也不知道“咳嗽+发烧”该挂哪个科。基础协同给行业落地提供了“硬件+软件”的支撑。

（二）行业落地让基础协同“越来越强”

反过来，制造业、服务业的落地需求，又会倒逼算力、大模型、终端变得更强大，形成“正向循环”。

比如制造业需要AI处理更复杂的工业数据（比如芯片生产的纳米级数据），就会倒逼算力企业研发更强的计算芯片；服务业需要AI更懂人的情绪（比如AI客服能听出用户的怒气），就会倒逼大模型研发“情感识别”功能；工厂里的机器人需要在高温、粉尘环境下工作，就会倒逼终端企业生产更耐用的智能设备。