半年尝试了5个AI项目后的一些心得体会(上)

在人工智能技术飞速发展的当下，AI正以前所未有的速度渗透到各个行业和领域。作为一名连续创业者，作者敏锐地捕捉到了AI应用层面的巨大潜力，并带领团队在短短半年内尝试了五个不同的AI项目。从社区内的AI问答到自动化工具的开发，再到UGC内容需求的挖掘与匹配，这些尝试既有成功的经验，也有失败的教训。本文将详细分享作者在AI项目探索过程中的心得体会，揭示AI技术在实际应用中的机遇与挑战，以及如何在激烈的市场竞争中找到适合自己的发展路径。

今天春节期间deepseek火爆全网，作为互联网领域的连续创业者，我在亲身体验后立即意识到ai应用层面的技术条件（包括智能化程度、成本等）已经具备，未来几年肯定会井喷式爆发，公司必须立即去尝试结合或进行转型。

于是大年初三团队就选择了返岗疯狂补课。先是在半个月内消化并跑通了主流的技术路线（如本地部署大模型，模型微调训练，agent工作流搭建，rag相关的应用与优化等）从而具备了落地ai应用的基本能力，接着就是不断在现有业务及用户人群里尝试各种潜在的ai应用场景，以及链接熟悉的老客户/合作伙伴，探索ai在各个行业内应用机会。

一晃近半年过去，团队陆续筛选并尝试了5个当时认为可行性较高的方向去进行实际落地。虽尚未在商业方面取得多大的成绩，但很多经验教训我认为是很有价值的，特此记录与大家交流分享。

一、社区内的AI问答

和小红书、zh、wb等平台的AI总结一致，用户在搜索问题时能够直接得到基于以往用户讨论所生成的答案。此类应用能充分发挥和增强内容型平台所积累的独家数据优势，提高粘性和进一步建立生态壁垒。

对于此业务一开始预期和设想是：如果一次AI回答只需要几分钱，就能得到靠谱、全面的答案，用户应该是愿意为此付费的。而一个日活1w的校园论坛每天的搜索总数在1.2w次左右，即使只转化20%也将是一笔不错的收入。

然而实测下来，在尝鲜后每天AI总结的使用仅有300次左右，所产生的收益几乎和数据处理以及调用API所产生的成本持平。复盘后我认为最大的问题在于：基于历史数据形成的总结只有参考价值存在滞后和非实时性，用户无法通过此方式获得最新和最准确的答案，往往还要去通过传统方式进行二次验证，故付费动机不强。

此次尝试虽实际收益不大，但大大提高了团队的AI实操能力，以及AI应用方面的认知理解，且该功能未来也一定是各个社区的标配，整体来说还是很值得投入的。后续准备完全免费开放，并参考小红书提供AI总结+实时讨论的搜索结果，把它作为一个能够切实解决用户问题并提高粘性的功能而非盈利项目去定位。

二、Ai+rpa构建的自动化工具

这是一个法律行业朋友提的需求，背景是现在法院、调解站等单位需要到一个专门的网站上录入案件，这种重复性劳动数量一大的话人工来做是极其耗费时间的，于是就问我能不能开发个自动化工具来解决这个问题，后续可以包装成saas软件卖给同行。

经评估其实通过AI内容识别+rpa/浏览器测试工具就可以实现非侵入式的自动化操作了（后者也是类Manus产品任务执行部分的实现方式之一）。于是花了两周做了一个带机器码授权功能的自动上传工具，就让这个朋友去进行推广了。

最终确实出了几单，赚了几千后就有些推不动了（非刚需转化率不高and这个应用场景市场总体规模太小）。后面也考虑在财会、行政等领域进行拓展，但调研发现影刀等工具已经非常成熟了，重复造轮子不如直接去成熟生态下做供应商，故没有再继续进行投入。

三、Ai挖掘UGC内容中的需求并匹配服务

“内容+交易”是近几年各大互联网巨头的重点突破方向，像小红书今年就宣布与mt达成了战略合作，推出新产品“小红团”。而我们这种本地化校园社区/同城圈子的UGC内容中，实际潜藏着用户实时丰富的生活服务需求，若能通过AI进行挖掘并匹配合适的产品服务，将会是一个极富想象力的全新产品形态。

这个事情的难点倒不是技术，而是团队要能够兼具内容型及工具型平台的运营经验、用户基础及本地资源才能验证这个idea的可行性。我从大概三月份开始启动，到目前已经完成了2个场景的内容-服务打通，这种需要中长期投入才能看到回报的事后面会持续探索。

不过一个意外之喜是：AI的引入大大增加了我原有项目的吸引力。往年参加各种路演或投递BP，基本一看到什么校园/社区论坛/平台就是见光死，今年却能够进入到比较深入的环节了，很多大赛的评委和一线投资人也表示出了明显的兴趣。毕竟AI应用+几万活跃用户，纸面上还是能打的，今年公司也会在融资方面尝试做些突破。

未完待续

篇幅有限，还有关于B端/G端AI信息化项目、AI社交等方向的经历体会，以及团队接下来的重点发力方向将于下篇进行更新。希望能够与更多同频的创业者/资方，以及对软件开发/AI应用/运营推广等方面有需要的老板进行链接，多多交流探讨。