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近年来，AIGC（AI 生成内容）技术如洪水般涌入我们的生活和商业场景，推动更多行业探索与创新。从 OpenAI 推出多模态 GPT-4，到 Midjourney 发布第五版 AI 图像生成产品，再到百度的文心一言，AI 的能力不断突破，正在重塑内容创作与行业服务的格局。
然而，这股浪潮的真正意义不仅在于技术本身，更在于它所引发的行业分支和创业机遇。许多团队选择在模型层深耕，开发语音或图像生成模型，但更值得关注的是——垂直行业的深度挖掘。通过结合行业的特殊需求，利用 AI 赋能传统行业，创业者们正寻找那些被忽视的细分市场，开启全新的蓝海。
分析式与生成式 AI：场景的不同角度
AI 的发展大致经历了两波热潮：第一波是分析式 AI，主要用于数据分析、信息检索等，被动响应用户需求；第二波则是生成式 AI，其核心在于主动创造内容，如文本、图像、视频等，极大丰富了场景应用的可能性。
分析式 AI 曾在阿里内部用来优化搜索和推荐，集中于提升效率；而生成式 AI 则使内容创作变得更为便捷，打破了以往对专业技能的依赖。换句话说，前者偏重“分析”任务，后者偏向“创作”任务。这两者在实际应用中，相辅相成，互为补充，为行业提供多维度的解决方案。
垂直行业的创新实践
心理咨询行业的 AI 变革： 心理咨询多为非标化服务，存在预约难、匹配不优、辅导内容不一的难题。利用 AIGC，行业可以实现流程标准化，例如用 AI 帮咨询师快速生成报告、方案建议，提升效率。值得强调的是，AI 目前还难以模拟深层次的情感交互，但可以辅助咨询师，在后台处理大量文案和数据，解放人力资源，带来质的飞跃。
视频内容和直播的革新： 内容行业以往依赖专业团队（PGC）或大量用户（UGC），而 AIGC 的出现，使内容生产变得更为高效。比如通过自动脚本生成、一键剪辑，主播换脸和场景定制等，不仅缩短制作周期，也提升了内容多样性和互动体验。使用多模态模型，结合文本、图像、语音，实现更加沉浸的互动场景。
在线健身的新玩法： 借助 AI 教练与虚拟场景，线上健身变得更加智能与个性化。BodyPark 利用人体姿态识别技术优化动作准确性，用 AI 生成的高光图片或短视频，增强用户粘性和分享欲望。同时，游戏化元素如互动 PK 和趣味挑战说不定会成为新的锻炼风潮，为行业打开新的增长空间。
构建行业壁垒的策略
虽然大模型赋能普遍，但垂直行业的竞争壁垒仍源于场景深度和行业 knowhow。只有深入理解行业需求，构建中国本土化、场景定制的解决方案，才能在激烈竞争中立稳脚跟。技术层面，工程能力和不断试错是基础，而行业经验和流程优化则提供差异化竞争优势。
同时，企业应考虑自主研发模型，与巨头的开放模型相结合，打造具有行业特色的中间层应用。早期垂直整合，快速交付产品，积累用户和口碑，也能建立难以复刻的壁垒。
未来的技术布局与行业路径
对于创业者而言，是否自己研发大模型一直是热议话题。有人认为，长远来看，定制化模型是行业的必由之路；同时，短期内借助已有强大模型，通过定制场景快速落地，也是一条可行路径。大模型的泛化能力不断提升，应用层的创新将成为更重要的竞争点。
在行业生态方面，大模型和垂直应用的关系类似水电煤，他们可以实现互补合作。通过“技术为先、场景为重”的策略，创业公司可以在早期用好基础设施，逐步建立行业壁垒和商业模式的深度。
结语：垂直赛道的 AI 蓝海
随着 AIGC 技术的不断演进，内容创作、行业服务、智能健身等领域都迎来了前所未有的发展机遇。未来，行业深耕、技术创新、场景定制，将成为创业者赢得市场的关键。只要踏准节拍，结合行业痛点，深度赋能，AI 将在更多垂直赛道中实现巨大突破，为行业升级带来新的动力。
