五个 AI 落地典型案例：垂直场景、极致性价比与硬件创新

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AI应用如何改变行业？看看这五个典型案例如何通过垂直场景和硬件创新实现商业突破。

核心内容：
1. Liblib：整合200+开源模型打造AI图像创作社区，月活500万
2. Abridge：医疗文档AI生成工具，为医生月均节省70小时
3. 影刀：电商AI智能客服Agent，大促期间需求爆发式增长

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

「 Liblib：中国领先的AI创作者社区 」

公司背景：

Liblib（哩布哩布）是国内专注AI图像创作的社区平台，虽未公开具体成立时间，但已在短时间内迅速崛起。

其团队深谙开源模型生态和创作者需求，整合超过200种开源文生图模型，并提供低门槛的专业编辑工具。

产品与聚焦的痛点：

• 集成主流与长尾开源模型（如Stable Diffusion等），提供“模型超市”式的体验；
• 通过模块化工具降低创作门槛，支持生成、编辑、优化等全流程功能；
• 解决用户“模型选择难、操作复杂、本地部署成本高”的痛点。

市场表现：平台拥有2000万用户，月活达500万，日均生成图片数百万张，已成为国内最大的AI创作社区之一。

启发：

• 不重复造轮子，而是通过整合与降维，把专业能力产品化、大众化；
• 社区+工具+模型生态，形成闭环，增强用户黏性与创作频次。

「 Abridge：AI医疗文档生成工具 」

公司背景：

Abridge 是一家来自美国的AI医疗科技公司，成立于2018年。团队依托匹兹堡大学医疗中心的海量数据资源，使用150-200万条诊疗记录训练垂直模型。

产品与聚焦的痛点：

• 实时录制医患对话，并自动生成结构化临床笔记；
• 支持超50个专科、14种语言，可节省医生91%的文档工作时间，月均节省70小时以上；
• 深度整合Epic等电子病历系统，实现无缝嵌入医疗工作流。

市场表现：已进入多家美国医疗集团，并获得良好反馈。产品属于典型的高壁垒、高价值型SaaS，续费意愿强。

启发：

• 垂直数据 + 工作流整合是医疗AI成功的关键；
• 从“降本增效”真实痛点切入，甚至能改变临床工作文化。

「 影刀：电商AI智能客服与运营Agent 」

公司背景：

影刀（YinDao）是国内较早布局电商 AI Agent的公司，成立约在2020年左右，团队来自电商与AI背景。目前已实现规模化营收与盈利。

产品与聚焦的痛点：

• 提供包括智能客服、直播间自动回复、爆款分析、自动对账、舆情分析等功能；
• 解决大促期间客服响应不过来、客户流失、运营效率低等问题；
• 可嵌入淘宝、抖音、快手等主流电商平台。

市场表现：已在多家头部电商客户中落地，618、双十一等大促期间表现尤为突出，需求爆发式增长。

启发：

• 电商是中国AI落地最快、最愿意付费的行业之一；
• Agent不一定非要“大而全”，单点打透、场景做深也能成就一家公司。

「 循环智能：AR 智能工牌赋能销售流程 」

公司背景：

循环智能（Recurrent AI）成立于2016年，是一家专注对话式AI与销售科技的公司。其智能工牌是一个典型的硬件+AI+SaaS组合产品。

产品与痛点：

• 销售佩戴智能工牌，实时录音、转写、辅助提示销售话术；
• 支持语音降噪、方言识别、SOP合规检查，替代传统“神秘访客”；
• 尤其在汽车4S店、保险等线下销售场景中效果显著。

市场表现：已进入8000多家4S店，在国内打磨成熟后开始出海，毛利率显著提升。

启发：

• 硬件+AI+垂直场景是避开纯软件竞争的好路径；
• 线下工作流中存在大量可被AI改造的“暗场景”，如销售、巡检、服务等。

「 PLAUD：AI录音笔与会议纪要工具 」

公司背景：

PLAUD 是一家专注智能录音与AI摘要的硬件公司，推出全球首款搭载ChatGPT的AI录音笔。

产品与痛点：

• 通过硬件实现高质量收音、语音转写与会议纪要自动生成；
• 结合GPT技术实现摘要、重点标记、多语种翻译等；
• 主打便携、长续航、软硬一体。

市场表现：去年实现7000万-8000万美元收入，在细分硬件赛道中表现突出。

启发：

• “大厂看不上，小公司搞不定”的赛道反而可能隐藏机会；
• 硬件是有壁垒的，配合AI能力如虎添翼；
• 会议纪要是红海，但软硬结合体验更优，依然有市场。

最后，这五个案例虽然分布在创作、医疗、电商、销售和会议纪要等不同领域，但有三个共性：

1. 切入刚需场景：无论是医生文书、客服高峰，还是销售转化，都是用户的“痛点”。
2. 强调真实交付：能跑通商业化，并且规模化复制。
3. 技术平民化：复杂能力模块化、工具化，让更多用户能直接用起来。

正如朱啸虎先生反复强调的：“你如果不能在AI之外建立壁垒，很快就会被大厂覆盖。”

而这些公司，恰恰都是在“AI之外”做了很多事情——数据、硬件、工作流、供应链——这才让他们在激烈竞争中活下来，甚至活得很好。