## 509｜周日荐书：《AI落地案例集》首期发布，15个来自不同行业的真实应用

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

在AI学习圈，我们最常聊的一个话题就是AI怎么能真正落地，解决我们在工作和生活中的问题？在无数关于未来的预测和工具热潮中，我们其实更需要一些来自一线的真实声音。

正是因为这个原因，AI学习圈最新推出了首期《AI落地案例集》。

做这本小册子，我和团队没有什么特别大的“野心”，就是想把那些在一线实干者的经验，做成一份清晰可读的合集，送到每一个愿意尝试的人手里。

第一期案例集，收录了15位学习圈同学，用AI解决真实问题的过程。他们中有医生、教师、律师、孩子家长，也有创业者、市场负责人、运营负责人等，覆盖10个不同的领域。

这本小册子里的所有案例，可能有些看起来还很稚嫩，缺乏普遍性，可能有些在实际落地的过程中会遇到各种问题，但是不可否认的是，这些同学就是AI大潮来临时，首批冲进大潮里扑腾的勇敢的人，非常了不起。

今天篇幅有限，我先挑两个印象深刻的案例给大家讲讲。在之后的专栏里，我也会继续分享来自高手同学的AI落地实践。

我想分享的第一个案例，来自北京尤迈医学诊所的大数据科学家刘宸。

日常在和患者打交道的过程中，他发现一个普遍存在的问题——“我到底该挂哪个科室？”这个问题乍听上去简单，其实隐藏了很大的信息差。

在今天，挂号早就全面线上化了，但如果一开始就选错科室，患者往往得“重来”：重新排队、重新预约，白白浪费时间精力。可要选对科室，前提是你能准确描述症状，判断自己该去哪个科——对大多数人来说，这并不容易。

为了解决这个问题，刘宸同学尝试过一些方法，比如基于医学知识图谱的问答系统。患者输入关键词，系统通过一步步提问来引导用户定位是什么病，该挂什么科。这个方法理论上行得通，但在实践过程中却遇到了两个难点：一是患者的语言描述不准确，系统常常识别失败；第二，整个流程太死板，体验很差。

真正的转机，出现在他们尝试引入大语言模型之后。刘宸同学用AI搭建了一套“智能导诊系统”。

这个系统主要由两个部分组成：一个是分诊智能体，另一个是问诊智能体。

先说分诊智能体，它主要负责判断。用户只要说一句自己的症状，比如“咳嗽两个多星期了，早上特别严重”，它就会结合关键词、时间、症状变化这些信息来分析，判断可能是呼吸道的问题，然后建议挂“呼吸内科”。

它不是医生，也不会给出诊断结果，但能根据你的描述，尽量判断个大概方向，告诉你该去哪科挂号，避免挂错科、走弯路。

那如果用户一开始说得比较模糊，比如只说“最近不太舒服”，这个时候就轮到问诊智能体上场了。它会主动接着问：“哪儿不舒服？有没有发烧、咳嗽、胸闷？”这样一问一答，把情况问清楚，再交给分诊智能体去判断。

这两个智能体配合起来，可以把用户原本零碎、模糊的表达，转化成一套比较清晰、有用的信息。这样用户不用懂医学术语，也不用表达得很精准，系统也能听懂，从“症状识别”一直做到“推荐挂哪个科”。

引入AI导诊智能体后，大多数患者描述一下症状，跟AI聊上两三轮，就能知道该挂哪个科，挂号的准确率明显提升。

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另外体验也更好了。因为AI模型有一定的上下文理解能力，所以系统可以根据患者描述的具体症状和说话方式，自动生成更有针对性的问题。比如，有人说“胃不舒服”，系统不会直接下判断，而是会先理解这可能跟消化系统、胃溃疡，或者焦虑等有关，然后进一步问：“有没有腹泻？”、“是不是跟吃饭有关？”等等。

当然，刘同学也坦言，这套系统如果想要大范围推广落地，最大的挑战不在技术，而在于AI导诊判断的准确率。

他提到一个具体的就诊场景，比如有人说：“我得了支气管炎，但最近嗓子一点也不疼，反而一直头晕想吐。”

那这时候系统应该怎么处理？是根据用户主动说的“支气管炎”就推荐挂呼吸科，还是根据实际描述的症状，去判断是不是耳鼻喉或神经内科的问题，再反向追问？

这种判断非常复杂，不仅要模型有一定的医学基础知识，还得能看懂用户的“真实意图”——他说的是不是他真想表达的。

为此，刘宸团队请来了医疗产品经理和签约医生，对每一轮提示词设计进行打分与调整，还通过真实对话积累了高质量语料，用于后续微调，希望让AI给出的导诊建议更加准确。

好，除了医疗服务场景的AI应用，我还想介绍一位同学的案例。

理由不是因为她用了多么复杂的AI模型，而是她的场景非常有意思，一位妈妈用AI教孩子踢足球。没错，真的是足球。而且这个问题非常具体，就是孩子在足球课上遇到的困扰。

她家孩子上足球课，练传球和防守，但总是传不好。教练反复强调“要观察、找空间、再传”，但孩子还是不明白，节奏总是断，教练越吼越没用。一吼孩子就更胆怯了，教练也纳闷“这么简单的动作，我到底该怎么说，孩子才能听明白”。教练也给小球员亲自示范了几次，但是该出错的还是错。

石云同学不懂足球，但她看明白了问题：孩子踢球不是不认真，而是缺少“全局视角”。她发现最理想的传球，是和队友、防守方形成三角站位，这样传球才能准。

孩子上完课后，她就用Flowith这款工具做了一个AI互动网页，把不同站位和传球的路线可视化，孩子一看就明白了：“哦，原来真得站成三角形才好传。”

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在AI的可视化帮助下，孩子一下子理解了跑位的“结构感”。很多教练一上来就让孩子练技能、记动作，并没有让孩子搞明白“这个动作存在于什么场景、要达成什么目的”。这就陷入了卡点中。

石云同学自己也总结了用AI的最大心得：那就是AI的价值，不是多教一个知识点，而是帮孩子“学会怎么学”。它让孩子看见结构，找到成就感，学会某样东西不用强制，是自然而然的结果。

好，总结一下，这两个案例虽然一个在医疗，一个在家庭教育，但有几个共通点让我印象很深：他们都从一个真实问题出发，不是“为了用AI而用AI”；都实现了“人与AI的共创”，不是简单地调用工具，而是跟AI深度协作。

这也是我们做这本《AI落地案例集》的初衷：给所有想让AI帮自己真解决问题的人，一份行动上的参考。

刘宸和石云同学的案例，其实只是《AI落地案例集》里的一小部分。在这本小册子里，你还能看到这些同学的实践：

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只要是AI学习圈的会员同学，就可以点击文稿区的链接免费阅读这本电子刊。

希望你看完之后马上行动，你会发现，用好AI的门槛远比你想象中低。AI能发挥多大的作用，不取决于你懂不懂技术，而是你能不能找到值得AI来解决的问题。

AI学习圈会持续收集高手同学的AI落地案例，推出新的案例集。如果你在自己的工作和生活中，用AI解决过真问题、拿到过结果，欢迎你联系AI学习圈小助手，文末也有官方邮箱。

好，今天的广播站就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎转发分享给你的朋友。明天我们接着聊AI。

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