1.写在前面
DeepSeek 大模型在其展示强大的思考过程与深度思考能力上火速出圈，除了利用 DeepSeek 进行对话外，还可以利用 DeepSeek 结合第三方工具，完成AI自动化PPT制作、生成和视频生成等。今天主要测试一下AI生成PPT的功能，解放打工人的双手。
2.生成PPT文案
DeepSeek地址：
https://deepseek.com
在生成PPT前，我们需要借助DeepSeek的思考能力，将我们需要制作PPT的用途、风格和注意事项交代清楚，让AI为我们生成PPT大纲，我这里列举了提问模板，可参考：
主题 + 目的 + 风格 + 格式 + 注意项
比如：
帮我成生一个AI工具调研的PPT，用来展示AI的覆盖程度，向领导汇报，需要正式一点的风格，以markdown的格式输出，注意生成结果的专业性和参考依据。
提问时，由于需要涉及到市场面的相关信息，因此需要将深度思考和联网搜索功能打开。
获取到返回给我的大纲（如果DeepSeek出现服务不稳定的情况，可以使用腾讯的ima、360的纳米AI搜索和问小白等三方接入DeepSeek的模型来提问）：
AI工具应用全景调研报告
——数字化转型中的技术渗透与战略价值
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目录
- 调研背景与目的
- 核心领域覆盖分析
- 行业标杆应用案例
- 实施效益与挑战
- 未来发展趋势预测
- 战略建议与行动计划
一、调研背景与目的
关键数据支撑
- 全球AI市场规模2023年达$1,591亿（Statista）
- 72%企业将AI列入战略优先级（Gartner CIO Survey）
- AI应用渗透率排名前五行业：制造（28%）、金融（24%）、医疗（19%）、零售（17%）、能源（12%）（McKinsey Global Survey）
研究目标
- 量化AI工具部署成熟度
- 评估跨领域应用价值缺口
- 识别战略机遇与风险要素
二、核心领域覆盖图谱
| 领域 | 主要技术栈 | 典型工具 | 渗透率 |
|---|---|---|---|
| 智能制造 | 预测性维护、质量检测 | C3 AI、DataRobot、Uptake | 82% |
| 金融科技 | 风控建模、智能投顾 | Kensho、BluePrism、Ayasdi | 76% |
| 医疗健康 | 影像诊断、药物研发 | DeepMind Health、PathAI | 68% |
| 客户服务 | 对话机器人、情绪分析 | Ada、Intercom、Clarabridge | 91% |
| 供应链 | 需求预测、物流优化 | Llamasoft、E2open、FourKites | 63% |
三、标杆应用案例分析
案例1：西门子工业大脑
- 应用场景：涡轮机故障预测
- 技术组合：IoT传感+深度强化学习
- 实施效果：停机时间减少41%（2022年报数据）
案例2：JP Morgan COiN平台
- 应用场景：合同解析自动化
- 技术架构：NLP+知识图谱
- ROI表现：处理效率提升360%（2023内部报告）
案例3：梅奥诊所诊断系统
- 医疗领域：乳腺癌早期筛查
- 算法精度：AUC 0.98（NEJM验证研究）
- 社会价值：漏诊率下降67%
四、实施效益与挑战矩阵
“`mermaid
pie
title 企业AI实施成效分布
“效率提升” : 42
“成本节约” : 28
“收入增长” : 20
“创新突破” : 10
另一个版本（可以换个提示词优化，让AI生成）：
AI工具覆盖程度调研报告
汇报人：[您的姓名/部门]
日期：2023年10月
目录
- 背景与目标
- AI工具行业覆盖图谱
- 核心能力与典型工具
- 应用场景与价值分析
- 挑战与风险
- 未来趋势与建议
1. 背景与目标
背景
- 全球AI市场规模年复合增长率达38.1%（Statista 2023）
- 企业AI采用率从2020年的13%提升至2023年的35%（麦肯锡）
调研目标
- 量化AI工具在各行业的渗透率
- 验证技术成熟度与商业价值关联性
- 识别落地瓶颈与风险
2. AI工具行业覆盖图谱
行业渗透率（IDC 2023Q2数据）
| 行业 | 工具覆盖率 | 头部应用场景 |
|---|---|---|
| 医疗健康 | 72% | 医学影像分析、药物研发 |
| 金融服务 | 68% | 风控建模、智能投顾 |
| 智能制造 | 65% | 预测性维护、质检优化 |
| 零售电商 | 58% | 需求预测、个性化推荐 |
技术成熟度曲线（Gartner 2023）
- 规模化应用：NLP、计算机视觉
- 成长期：AutoML、数字孪生
- 探索期：神经符号AI、因果推理
3. 核心能力与典型工具
| 技术领域 | 代表工具 | 应用案例 |
|---|---|---|
| 机器学习 | TensorFlow, PyTorch | 京东销量预测（准确率91%） |
| 自然语言处理 | GPT-4, Claude 2 | 招商银行智能客服（解决率83%） |
| 计算机视觉 | OpenCV, MMDetection | 特斯拉缺陷检测（效率↑40%） |
| RPA | UiPath, Automation Anywhere | 平安保险单处理（时效↓60%） |
4. 应用场景与价值分析
典型案例
- 制造业：西门子AI质检系统（缺陷识别准确率99.95%）
- 医疗：IBM Watson辅助诊断（肺癌检测灵敏度97%）
- 金融：蚂蚁集团智能风控（风险识别速度提升200倍）
ROI分析
- 部署成本回收周期：12-18个月（Forrester）
- 平均效率提升：业务流程类↑45%，决策类↑68%
5. 挑战与风险
技术瓶颈
- 高质量标注数据获取成本占AI项目总成本60%（MIT 2022）
- 73%企业面临模型可解释性挑战
伦理风险
- 欧盟AI法案将38类应用列为高风险（如生物识别）
安全威胁
- 对抗样本攻击成功率最高达89%（IEEE S&P 2023）
6. 未来趋势与建议
技术趋势
- 2025年50%企业将采用复合型AI系统（Gartner）
- 边缘AI设备出货量将超26亿台（IDC）
实施建议
- 建立技术-业务双驱动的评估体系
- 构建产学研用协同生态
- 实施AI伦理治理框架（参考NIST AI RMF）
Q&A
联系方式
[您的邮箱/电话]
[部门
3.生成PPT
利用上面AI生成的大纲，打开Kimi，网址如下：
https://kimi.moonshot.cn/
使用Kimi+ 中的PPT助手来生成PPT。
将我们刚刚生成的大纲文档粘贴进去，Kimi会帮我们进行润色
完成后点击一键生成PPT。
选择您喜欢的PPT模板、风格和配色，点击“生成PPT”
等待系统自动化生成完成，点击下载即可使用。
直接打开就可以进行二次编辑使用了，真不错！
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