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“人工智能＋”跨领域融合：三条主线的协同效应（第8页）

就像你刚开始用智能音箱，只能让它放歌；后来你想要它控制家电，厂家就升级了大模型的“设备联动”功能，同时增强了终端的信号接收能力——你的需求（落地场景）推动了工具（基础协同）的进步。

（三）举个“跨行业协同”的例子：智能汽车

智能汽车是三条主线协同的“集大成者”，既涉及制造业（汽车生产），又涉及服务业（出行服务），还离不开算力-大模型-终端的支撑。

1. 制造业环节：汽车生产时，生产线的传感器（终端）收集零件数据，算力撑着大模型检测零件是否合格，还能优化生产流程，让汽车造得更精准、更快——这是“AI+制造业”的落地。

2. 出行服务环节：你开车时，汽车的摄像头、雷达（终端）收集路况数据，算力撑着自动驾驶大模型判断“该加速还是刹车”，车机系统还能根据你的喜好推荐音乐、导航路线——这是“AI+服务业”的落地。

3. 基础协同环节：汽车本身就是一个“超级终端”，它需要云端的算力支撑（处理海量路况数据），需要自动驾驶大模型提供“智慧”，三者协同才能实现“智能驾驶”。

而且智能汽车的需求还在推动其他领域进步：为了让自动驾驶更精准，需要更强的算力；为了让车机更懂人，需要更好的大模型；为了收集更全的路况数据，需要更灵敏的终端。这就是三条主线“抱团发力”的最好体现。

六、总结：“人工智能+”的核心是“协同”，不是“加法”

最后咱们再捋一捋：“人工智能+”不是简单地把AI和某个行业加在一起，而是靠“算力-大模型-终端”这三个基础角色协同，再落地到制造业、服务业这些行业，形成“1+1+1＞3”的效果。

- 对普通人来说，这种协同带来的是“方便”：看病不用排队，点外卖能精准推荐，开车更安全。

- 对企业来说，这种协同带来的是“效率”：工厂生产更快，银行办事更省人力，服务业更懂客户。

- 对整个社会来说，这种协同带来的是“进步”：技术在落地中升级，行业在升级中发展，最终让生活变得更好。

所以下次再听到“人工智能+”，别觉得是啥高深的概念，其实它就是咱们身边的“智能手表”“AI质检”“智能音箱”——是那些让生活更便捷的细节，背后藏着的“算力、大模型、终端”的协同魔法。

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