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人类高质量AI项目：场景清晰，功能明确

AI在垂直场景下真的能解决痛点、大大提升效率的话，大家自然就有了付费的意愿。而这类AI项目的共性便是：场景很清楚，实现的功能很明确，且团队有很强大的技术背景。

Agentive，帮审计员弄政府文档

简介：企业内支持，通过缩短审计时间帮助审计员分析财务记录、执行审计程序、高效率效率起草文件，以实现增长。

据了解，审计人员在审计过程中花费40%的时间搜索、提取和处理数据，导致审计人员流动率高，并造成会计师难以吸引新鲜血液注入。尽管多年OCR和其他半自动化解决方案也在发展着，但这些审计程序在客户之间相当标准化，同一客户的文件通常每年都相同，只有当年的数据会发生变化。Agentive会帮你完成政府的文档（如公文写作等）的填写要求。

在安永和德勤担任审计师期间，Danny Alberson 和 Kyle Saunders感到自己没有得到充分发挥，因为审计工作重复性太强。Vidyasagar 带来了他在谷歌的人工智能和企业软件方面的专业知识。他们共同打造了Agentive，帮助审计师实现流程自动化，并将更多时间投入到审计策略中。

想必作为审计师和产品经理，他们对民众的对这件事情的抱怨是颇有感触的。

官网https://www.goagentive.com

EdgeTrace，自然语言看超市监控录像

简介：为高级视频功能（例如语义搜索、自动注释和分析）提供平台和 API，使关键行业能够轻松访问和操作视频数据。

如果你是一个超市老板，在监控视频中使用EdgeTrace搜索“有一个人在看薯片包装，但是看完放回了货架”，便可以得知今天有“消费者拿起了薯片并最终购买”的转化率，过程像Google搜索一样简单。它还可以帮助产品供应商了解消费者如何与其产品互动，例如消费者花多长时间阅读标签或比较同类产品。

许多行业都面临着效率低下且容易出错的任务，即手动审查数小时的视频片段以识别和分析关键事件。EdgeTrace可以帮助用户针对视频进行自然语义搜索。

官网https://edgetrace.ai

Fiber AI，搭讪潜在客户，暖场小能手

简介：Fiber AI为企业实现潜在客户挖掘和外向营销的自动化。

他们为企业提供由AI驱动的市场，通过动态受众和超个性化电子邮件自动生成潜在客户。具体步骤：先识别客户进行营销，然后在Email中，根据对方的Instagram等社媒信息起草一段寒暄的开场（例如“看到你正在做一场横穿美国的公路旅行，我三年前也尝试了一次，当时我开的是66号公路，你这次选择的是什么？期待看到你分享沿途的风景和故事”）。

Fiber AI旨在通过管理域和电子邮件健康状况、自动化潜在客户生成以及提供人工智能驱动的超个性化电子邮件来提高被回复的概率，省去了你手动回复潜在客户和编写个性化电子邮件的难题。技术不复杂，多做了一步，就让它比别人感觉上更有人性。

官网https://fiber.ai/

Elythea，通过机器学习预防孕产妇死亡

简介：机器学习平台，可从第一次就诊开始发现并预防妊娠并发症。

一个孕妇每次产检只用10分钟时间，而医生会漏诊50%以上患有危及生命的并发症的产妇，Elythea可以辅助预测产后出血、先兆子痫/子痫、紧急剖腹产、早产等疾病的风险。Elythea会自动分析相关的人口统计和临床风险因素，标记高风险怀孕患者。

80%以上的妊娠死亡是可以预防的，导致风险评估滞后。Elythea的ML模型可及早发现产科并发症，并提供基于证据的干预措施来预防并发症的发生。

此外，Elythea还可以帮怀孕的女性识别，某些资源的申请资格，比如食物补贴、医疗补助，并用AI帮你拟写好需要提交的表格，这些表格可能长达几十页的。

官网https://elythea.org/

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普通人的“外挂”：自己生产机器人、护士交班AI……

AI+落地正产生各种富有想象力的场景，从产品出发，从用户出发，如Fluently帮你视频会议回顾式学英语、Health Harbor帮你呼叫保险索赔、google alert Al化、figma自动到前端代码、AI抓新闻变播客……AI 代理正在帮助人类执行各种任务，并且比人类做得更快更好。

Kino AI，解决内容营销时代对视频素材的检索

简介：自动组织素材，使视频编辑更快。

当你出去旅行，可能相机里堆了成千上万的素材，本来放飞的心情，就要因为劳心编辑精美的视频而被打断。Kino并不是自动剪辑，它只是帮你找素材更容易。比如你在关键词检索框里输入“带有‘智能乌鸦’水印”或者是“人们都在大笑”，任意任意你想得到的特征描述，Kino都可以帮你找到。

▲Kino AI介绍（来源：YouTube）

Kino自动推断元数据并使用它来标记和组织镜头，对于成千上万的旅游素材进行自动tag，用自然语言的方式帮用户找到素材，为助理编辑每天节省数小时的时间。这相当于把你个人的视频素材立体化，而随意检索调用。

在 https://trykino.com/beta 访问测试版！

K-Scale Labs，用户自己生产机器人

简介：一个能够行走、说话和操纵物体的开源机器人平台，致力于来完成大部分您认为无聊或乏味的工作。

这是一家由前特斯拉机器人工程师创办的开源机器人公司！CEO Benjamin Bolte曾在特斯拉和 Meta AI 从事机器人基础模型的工作。联合创始人、硬件主管Matt曾将AI驱动的安全关键型硬件交付到洛克希德·马丁公司的生产线。

技术派将scaling law（尺度定律）奉为圭臬，但人形机器人行业遭遇数据瓶颈，导致基础模型的跨体现和分布外泛化能力较差。K-Scale不认同工厂优先的方法，他们要通过3D打印的机器人样本来更标准、更规模化地收集C端用户的任务训练数据，从而实现下一步Scaling Law。

从具身的创业想法来说，K-Scale Labs 开启了一条新的思路：作为一个开源机器人平台，它为用户提供的消费级人形机器人Stompy，甚至允许客户3D打印机自行建造，材料成本不到1万美金。同时，K-Scale 为用户提供软件工具，来使用英伟达的Isaac模拟器来训练模拟策略，这样K-Scale使得用户可以免费为简单任务开发模型，并在社区内交流。

▲K-Scale Labs创始人Benjamin Bolte介绍人形机器人Stompy（来源：YouTube）

官网 https://kscale.dev/

Kabilah，医者交接班AI，预防医疗事故

简介：通过使用 AI 支持的每位患者的护士之间常见的纸质报告单，改善患者交接工作流程。

据了解，目前80%的严重医疗失误都发生在患者交接时。Kabilah的解决方案旨在提高效率、缓解倦怠并帮助护士改善患者治疗效果。例如，Kabilah会告诉被交班的医生/护士之前护理过程中的记录整理，以及“患者今天要换什么药”、“明天如何处理”等信息。

利用Kabilah，几秒钟内，护士就可以通过生成的摘要和与EHR数据的互动聊天了解患者的最新病史。

Happenstance，企业寻人AIGC

简介：帮助用户根据标准找到特定领域专家

当我们进入到Happenstanc的主界面，眼前呈现的是一个大大的搜索框，步骤也非常地“傻瓜”。网页会指示用户使用步骤：

第一步：根据用户的自然语言，用明确的标准提问客户（例如“是否是企业家？”“是否活跃在AI孵化器领域？”，还解释了孵化的概念，即“利用企业家的网络、资源和专业知识来帮助初创公司成长”），将需求转化成一个更详细的长文本；

第二步：寻找特定领域的企业家；

第三步：搜索与匹配，并提供一个包含数十位企业家的列表（列表会标记满足的标准的数量）。

我搜索了一下“独角兽初创公司工作过的产品经理”，Happenstance“想”了有两分钟，给出了我一份50人名单的表格，这个效率还是可以的。

官网https://happenstance.ai

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结语：未来已来，睁眼看世界寻找差距

对比国内AIGC产业的投资情绪不断升温，一季度融资事件环比增长28.6%，从YC项目看硅谷，美国最热衷投资的前二却是CRM（客户关系管理）和编程，AIGC只排到第三，接着是基础设施和医疗。

护士交班AI、自然言语看监控AI、搭讪客户AI……2C的AI项目着实有趣，但盈利模式尚不明确，看起来2B更有盈利的潜力。从YC投资的动作看来，人们对AI完成重复工作自动化和推理能力的需求日益上涨；“7*24”AI医生/护士和AI教师等需求在提升，为人们在医疗与教育资源等方面的支出减压。

另一方面，AI Agent呈现出更具有独立思考和行动能力的特点，这考验着模型内生的推理和思考能力，AI应用的竞争必然会伴随着大模型公司的较量。AI新机遇百舸争流，AI创业者乃至AI用户都需要睁眼看世界，寻找差距，利用好AI创造出更高的价值。