ai，就是Adobe illustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。AI和PS不一样的，ps是位图编辑软件，ai是矢量图编辑软件，区别非常大，用途都很重要，可以说各有优缺点。
PS和Ai的区别如下：
1、在主要用途上，AI主要用于矢量图制作，PS主要用于像素图编辑。这是由两个软件的不同特性决定的：AI非常善于编辑和制作由路径和锚点促成的图形对象。PS则最初是为编辑像素图而开发的，在编辑像素图方面更具有优势。
2、AI主要用于企业VI（LOGO）的制作、矢量插画绘制等等，因为矢量图在这个方面比较有优势。AI还比较擅长的是文字排版，很多手册、宣传页、海报等制作是通过AI来完成。尽管AI在一定意义上可以编辑一下像素图，但编辑能力远不如PS。
PS在修图和绘画方面比较擅长，因为照片、图片等等就是像素图。PS主要用于图片的修改、编辑，和素材的编辑制作，当然也会做一些排版工作。尽管PS也有一些矢量编辑功能，但使用起来没有AI方便。
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ai该软件主要应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。
ai是一款矢量图形的处理工具，该软件主要用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画等方面。ai钢笔工具的使用，使得操作简单功能强大的矢量绘图成为可能，在插图制作、印刷制品设计制作等方面广泛使用。ai是一款专业图形设计工具，提供了丰富的像素描绘功能以及顺畅灵活的矢量图编辑功能，能够快速的创建设计工作流程。它支持许多矢量图形处理功能，提供了一些相当典型的矢量图形工具，如三维原型、多边形和样条曲线等。
想要学习视频剪辑可以去专业机构学习，达内教育就是不错的选择。达内教育科技集团人类课程方向：Java企业级应用软件工程师、Java互联网架构软件工程师、Java大数据工程师、Web前端开发工程师、网络运维与网络安全、新电商运营官、企业级影视视效、人力资源经理人课程、总账会计课程等，有线上兔费的Java线上公开课，几千名学员同时在校学习，有零基础小白，有在校大学生，也有刚毕业懂理论知识但上手比较困难 ，还有需要企业项目实战经验扩充能力等等。
参考资料：
https：//www.huohuolife.com/it/6329.html
AI技术如何打造智能客服？
作者 | 维克多
编辑 | 琰琰
7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：
1.知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；
2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；
3.强调人+机器协同的工作模式。
此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。
今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。
人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。
目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。
可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。
其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。
它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。
为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1.知识图谱承载专家经验提升可控性；2.专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3.强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。
总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。
AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？
韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。
关于构建可信AI需要四方面的发力：
1.技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。
2.政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。
3.遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。
4.明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？
AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？
韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。
类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是2.4，如果AI生成的是2.5，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。
因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。
AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？
韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。
AI 科技 评论：在实际操作过程中，AI还无法取代人类？
韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。
AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和操作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。
AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？
韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。
由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI 科技 评论的推送。为了第一时间收到AI 科技 评论的报道， 请将“AI 科技 评论”设为星标账号在看”。
电商一键上货软件：实在智能RPA助力电商行业数字化运营转型
由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。
智能客服用到的技术群
智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。
从客服处理过程理解AI技术
要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。
智能客服中用到的AI技术
上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，
首先你要知道它一定要具备学习能力，接下来就是各种喂数据了。
可以从以下几个步骤着手：
（1）确定任务（智能客服）；
（3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。
（4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）；
（5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；
（6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）；
（8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）；
（9）badcase分析与解决；
（10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围；
（11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。
智能客服的主要价值在哪里？
在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。成本、效率、沟通方式等都有待提升与改进，由此，智能客服的价值得以凸显。
直观来看，智能客服对传统客服行业的主要价值体现如下：
1、智能客服在处理有明确结论的简单重复性问题上，展现了极高的工作效率，人工客服可以节省更多时间与精力去处理更为复杂、关键的客户问题，去服务VIP或是个性化需求更强烈的客户，从而达到提升客户满意度的效果。同时企业的人力、管理、运维成本都得到大幅下降。
2、智能客服在本质上是机器，机器没有生理局限，服务时长远大于人力，同时它也不存在情绪波动，可以实现百分之百的微笑服务，保持标准的服务质量。特别是在客户业务规模达到明显的波峰波谷时，智能客服可以在短期内实现大批量复制解决，以应对业务量的波动，实现弹性运维。
3、智能客服还可以应用在企业的营销活动中，在传统的电销时代，人工外呼作为很多企业的营销主要手段，耗时长，效果差，一个客服一天所能拨打的电话量有限，而电销恰巧又是一个需要“广撒网，多尝试”的营销方式。此时，智能客服交互系统中的呼叫中心功能就可以被很好的利用起来，增加呼出频率，扩大呼叫范围，提升呼叫中心的价值创造力。
智能客服既有这么多优势，那它的出现又是否会对传统的人工客服造成替代性的威胁呢？
其实不然，传统的客服行业就像是一座金字塔，人工智能并不是将它推倒重建，而是在思考如何做到机器辅助人工，部分代替人工，扩大金字塔的基层，稳固上层结构。
由此，智能客服的主要价值可以概括为：在满足企业对客服工作的需求的同时为企业减投增效，帮助企业更好的实现营收。
逻辑推理 知识表示 自动规划 机器学习 自然语言 感知 行动处理 人类情绪 计算创造 综合智能
只要用在合适的地方。无论各行各业，机器人代替人工，能够极大增强企业办公效率，增加收益，降低用人成本，人工智能的发展最大的受益者是人类。人类的创意是无限的，但是自身能力也是有局限性的，也需要机器人来辅助人类。所以各有优势，无所谓谁的业务能力强，都是相互弥补的。这没法比较。
随着电话服务热线的出现，以及企业客户服务的不断提高。在移动互联网时代，客户通信服务也变得多样化。除了申请400或95个号码建立客户服务系统来改善客户服务外，企业还通过网络服务、移动应用、公共微信、微博等渠道提供服务。当越来越多的人以这种方式与企业员工接触时，当人工客户服务不能及时处理多个用户和问题时，导致客户体验差，再加上企业的雇佣成本不断增加，智能客户服务机器人顺应时代的到来。目前，智能客户服务机器人已经成为企业与用户之间最重要的通信工具。广泛应用于金融、教育、电子商务等领域。
最近，在微博上，我们总能看到一些客户服务机器人在本地测试市场上并不想象智能，自动回复单句严重，回复内容错误，人们想要有人工的客户服务来与他们沟通。问题是，客户服务机器人什么时候才能真正“理解”？编辑曾体验过腾讯、阿里小米、京东和大银行的在线客服平台。电子商务服务平台具有响应速度快、识别率高、产品促销个性化、信息优惠等增值服务的共同特点。但对这句话的理解却偏低。
在当前的客户服务中，机器人客户服务作为手动客户服务的辅助工具，帮助手动客户服务解决，解决客户的诸多问题，降低手动客户服务的工作压力，提高工作效率手动客户服务，大大提高了解决方案的准确性。效力。然而，在与人类的对话中，客户服务机器人已经成为人类复杂情绪的难点。在接下来的几年里，客户服务机器人不会完全取代人们的工作。深入整合人机的“无人值守客户服务”是打破这一瓶颈的最佳方式。
所谓智能客服机器人实际上是一个人工智能信息系统，它可以用自然语言与用户进行通信。它使用了许多智能人机交互技术，包括自然语言理解和机器学习技术。它能够以文本或语音的形式识别和理解用户的问题，通过语义分析了解用户的意图，与用户进行人性化的沟通，为用户提供信息咨询等相关服务。
在当前人工智能迅猛发展的浪潮中，福山北明信息技术公司负责人表示，优秀的客户服务依靠人工实能和海量数据来深化客户服务场景的应用，不断优化、创新和完善。描述了“可定制”的智能客户服务，它能够准确地适应业务需求并继续学习，并帮助、适应和回答大量的常见问题。它大大提高了人类的效率。它可以广泛应用于网站、应用程序、电话客户服务甚至离线窗口。目前，优秀的客户服务已成为深圳平安公司的合作伙伴。在智能客户服务领域实现了战略合作。全面启动人机对话培训平台，为企业构建基于ai的智能客户服务解决方案。
2018年9月，发布了4.0.0正式版本的优秀客户服务，添加了群集和企业知识管理系统，使用群集解决方案支持多点部署方案，添加了企业知识管理系统组件，并拥有专业知识管理系统。和新的移动智能推荐。深入挖掘各种需求场景，人们对机器人的满意度并不低于人工。
佛山市贝米信息技术有限公司（www.youkefu.cn）成立于2017年3月，是一支年轻而充满活力的团队。公司的主要“优质客户服务”是一个全渠道的综合客户服务系统，集成了多个客户服务渠道，以帮助各个行业。各种规模的企业建立了客户服务体系。通过邮件，短信，电话语音，webim在线客服，微信，微博，h5页面，app界面等各种渠道的客户服务请求和对话，集成在管理平台上，统一响应和支持客户服务。
当你打 10086 的电话，语音提示如下：
欢迎致电中国移动，
全心全意为您服务，
普通话服务请安 1，
For English service press pound key
...
我这个手机号用了 5 年了吧，打10086这个电话不下 50 次了，你还不知道我是不是说普通话？
以上只是举了一个最常见的例子。
随着智能技术的发展，越来越多的客服咨询都开始交由对话机器人解决。
就在最近，冠状病毒疫情爆发，大量民众通过手机或电脑咨询政府以了解最新的疫情信息和防控措施。在这特殊情况下，原本的人工客服是无法承接这么多咨询的，而客服客服就尤为重要。
简单来所，智能客服系统 主要基于自然语言处理、大规模机器学习、深度学习技术，使用海量数据建立对话模型，结合多轮对话与实时反馈自主学习，精准识别用户意图，支持文字、语音、图片等富媒体交互，可实现语义解析和多形式的对话。
但是每个行业有自己的业务特点和知识范围，每个呼叫中心公司都应该根据自己的业务，逐步解决最基本的问题。
比如10086，一次次重复问你说普通话还是英语。
智能服务是一个过程，不是结果。
随着AI人工智能赋能客户服务。智能客服系统应运而生。
智能客服在提升企业服务质量和工作效率，降低企业管理和运营成本，提高企业的核心竞争力方面有着重要作用。
比如，我们利用AI技术能够同时实现 智能语音导航、智能话务员、智能工单管理、智能数据分析、智能语音质检、智能外呼 等功能。
并且能够与用户原有的呼叫中心系统有效对接，具有简单操作易上手、功能齐备、实用性强的特点。
如果企业想实现客户服务精细化运营管理，可以考虑试用哦~
一、智能机器人的能力
人工智能客服系统的核心能力主要体现在智能机器人上，企业在选择机器人前，需要了解机器人有哪些功能或能力，可以帮助企业做选择参考。智能客服机器人通常包含以下几项关键能力。
（一）自然语言识别能力
机器人拥有自然语言识别能力，可以帮助机器人更好的理解人类语言。举个例子来说：人类对于一个问题会有多种不同的方式，机器人需要理解问题中的关键点，从而找到对应的问题。这是考察机器人性能时较为重要的指标。
（二）知识库和自主学习
知识库相当于机器人的大脑，企业需要在使用初期为机器人建设一套知识库。这就相当于给新员工一个产品介绍或业务资料。在对接客户时机器人会从已有的知识库中搜索问题的答案。在不断接受问题和解决问题的过程中，智能客服系统机器人会完善知识库，将处理的问题积累下来，就形成了自我学习能力。通过这种方式可以方便以后更好的解决客户问题。
（三）其他能力
有些智能客服机器人会有一些扩展能力，能通过网络/API接口找到一些其他资源，比如：查询快递、查询天气等等。具体来说：电商客服也许可以在与来客交谈时，帮助客户查询快递情况，这类需要由机器人就能完成了，并且速度和准确度都可以保证，无需额外的人力来处理这类问题。
二、人机对话有温度
智能客服机器人不仅能替代人工客服的工作，在拨通用户电话后，还可以像真人一样与用户进行沟通交流。而这些需要大量的人工智能技术支出，比如自然语言处理、语音识别等多个领域。
人工智能与电子商务的联系及影响
电商一键上货软件：实在智能RPA助力电商行业数字化运营转型
互联网的迅速发展使人们已经习惯了网上购物，淘宝、拼多多、京东、抖音、小红书等各式各样的电商平台让人们的购物变得越来越便利；正因为如此，每天都有无数新商家涌入电商行业，在各种新旧电商平台上开店。
随着电商企业经营的网店数量的增加和业务的增长，各种管理问题不断涌现，如：电商平台与企业应用系统之间的订单处理和数据统计越来越耗时费力；机械重复的交易工作占用了太多时间，导致市场策略无法及时响应市场变化。
面对这些问题，电商企业往往选择增加人力来处理相关业务。但是，对于上述重复性和机械性的工作，人工处理不仅耗时较长，而且容易出现错填、遗漏等风险问题，不仅成本高，而且影响业务的效率和稳定性。
商品上架耗时费力 ， 提升运营效率“迫在眉睫”
对于电商人最重要的是什么事情？当然是带货卖货！
但是卖货之前，得做好商品上架。而上架这件事，看似轻而易举，但实际上并不是上架完了就万事大吉，而是需要不断持续优化，如果上货不及时，就容易影响店铺流量、销量甚至品牌形象。
1、花费大量时间和精力
电商运营商需要手工填写商品名称、属性、价格、图片等各种商品信息。
2、难以保证效率和准确性
大量重复的手动操作可能会导致填写错误的商品信息和放置错误的商品类别等问题。
3、复杂的跨平台操作流程
商户通常在多个平台上运营。每个主要的电子商务平台都有自己的商店。需要登录其中一个平台获取产品信息，然后将数据逐一复制粘贴到另一个平台，最后将新产品上架。跨平台操作繁琐复杂，容易出错，效率也并不一定尽如人意。
4、大促期间工作激增
在电商平台推广过程中，需要同时上架多种商品，手工操作工作量大，效率低。
电商运营不易，竞争激烈，只有将每个流程都做到又快又好，才能从众多店铺中脱颖而出。实在RPA商品自动上架机器人实在推动店铺上架流程自动化、智能化，帮助企业实现数字化转型。
实在 RPA 实现商品一键上架
实在RPA作为IPA智能流程自动化平台引领者，致力于打造人人可用的自动化、智能化平台，帮助各行各业、各个职能高效提升工作效率，实现业务流程自动化。
实在RPA开发的商品自动上架机器人，是针对电子商务客户服务发布产品的具体情况而设计的过程自动化RPA机器人。
实在RPA机器人将传统客户服务中上架新产品的步骤压缩为三个步骤：整理新产品excel、自动登录、填写和检测、确认发布。实在RPA实现了一键式产品自动发布功能，促进了电子商务的智能化发展。只需点击一下，就可以节省80%的时间成本和商店的大量人力资源。
实在RPA通过帮助门店实现一键式上货，大大减少了重复操作，降低了人工操作的错误率，促进了跨部门实时协作，有效提高了门店的整体运营效率。
人工智能与电子商务的联系及影响：
1、通过收集和分析大量数据的能力，AI可以使用机器学习功能来评估特定产品的未来销售趋势。此信息通常基于过去的消费者行为以及整体市场趋势。如果确定了向上或向下趋势，将通知托运人和库存管理，以便根据需求生产适当数量的产品。
上下趋势导致更多数据驱动的库存管理模式，这再次节省您的业务时间和金钱，并生成更有效的业务结构。
2、人工智能辅助电子商务自动化可以成为其平台规则改变者，拥有太多自己的板块，此外，它可以节省大量的时间和精力用于关键任务任务。
3、人工智能可以很快接管大量琐碎但耗时的任务。甚至可以创建一个AI虚拟助手来处理诸如回复电子邮件，安排会议和组织行程等工作。
扩展资料：
结合人工智能技术，品牌能够更有效地预测客户的需求和购买行为，并为其提供个性化推荐。以淘宝为例，它利用人工智能分析收集到的用户数据，综合考虑客户信息、客户偏好、客户历史购买行为、第三方数据以及上下文信息后，为客户提供个性化建议。
人工智能并不意味着机器将接管一切。很多人害怕将来机器人取代人类，但机器人只是辅助零售商进行精准营销的手段而已。
随着电商行业的不断扩大，势必会拥有越来越多的客户，自动化的需求也就越发急切，并将成为电商的投资重点。更重要的是，随着电商企业的增长，重复任务的数量也在增长，这时利用机器人处理问题便是极好的解决办法。
以上就是关于ai是个什么软件，和PS一样么全部的内容，如果了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！
