零售行业用例
这些架构蓝图来自零售行业客户的实践经验，包括 Mercari、Target、家乐福台湾、The Home Depot、联合利华等。
1. 统一线上与线下零售体验
业务挑战： 大型零售商拥有实体门店和不断增长的电商渠道，但两者各自为政，导致定价、促销和库存不一致，客户体验割裂。
技术堆栈： Google Kubernetes Engine (GKE)、BigQuery、Cloud CDN、Apigee、Cloud Spanner。
蓝图： 客户流量进入电商网站 → Cloud CDN 缓存静态内容 → GKE 按需扩展电商微服务 → Apigee 管理 API，实现实时门店库存检查 → 所有销售数据流入 BigQuery，用于供应链分析和需求预测。
2. 为门店经理提供实时库存视图
业务挑战： 需要为门店经理提供准确、实时的库存建议，以提高效率。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Looker、Google Workspace。
蓝图： 数千家门店的销售和库存数据每天汇入 BigQuery → Vertex AI 根据历史数据预测商品需求 → Looker 生成推荐库存水平的仪表盘 → 推荐信息通过 Google Sheets 等工具推送至门店员工设备。
3. 提升在线独特商品的发现体验
业务挑战： 拥有数百万种非标准化商品，需要为用户提供快速、相关且个性化的搜索体验。
技术堆栈： Cloud Storage、Dataflow、BigQuery、GKE。
蓝图： 卖家上传商品 → 数据存储在 Cloud Storage → Dataflow 实时处理商品信息和用户交互数据 → 数据丰富搜索索引并馈送至运行在 GKE 上的机器学习模型 → 用户搜索时，模型在毫秒级内提供个性化排序。
4. 利用 AI 现代化门店运营
业务挑战： 零售商需要数字化并优化依赖纸质的流程，以提升员工生产力和客户服务。
技术堆栈： Vertex AI Vision、GKE、Android、ChromeOS。
蓝图： 员工使用移动设备扫描货架 → Vertex AI Vision 分析图片，识别商品和价格标签 → GKE 上运行的应用与库存数据交叉比对 → 设备显示库存状态、订货需求或陈列合规信息。
5. 打造提升购物体验的助手
业务挑战： 传统 FAQ 和基于文本的聊天机器人显得缺乏人性化，难以直观指导用户完成复杂流程。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Storage、GKE、Speech-to-Text 与 Text-to-Speech API。
蓝图： 客户在应用中提出问题 → 请求（语音或文本）发送至 Vertex AI 对话模型 → 模型识别意图并生成文本响应，同时匹配相应视频 → GKE 服务从 Cloud Storage 中检索视频 → 应用展示文本并播放视频，引导用户快速解决问题。
6. 批量生成差异化商品描述
业务挑战： 电商平台需要为成千上万件商品生成独特、高质量且符合 SEO 的描述，减少人工工作量并避免重复内容。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Run、BigQuery。
蓝图： 商品管理员输入产品属性 → Cloud Run 服务调用 Vertex AI 生成式 API → 模型返回多个独特描述 → 描述展示给管理员供审阅和修改，最后发布。
7. 通过照片帮助用户找到商品
业务挑战： 用户希望通过上传照片快速找到类似商品（如服装）。
技术堆栈： Vertex AI Vision、Vector Search、Cloud Storage、Cloud Run。
蓝图： 用户上传参考图片 → Cloud Run 服务将图片传递至 Vertex AI Vision → 模型生成向量嵌入 → 查询 Vector Search 找到最相似的商品 → 匹配结果在几秒钟内返回给用户。
8. 构建实时商品推荐引擎
业务挑战： 传统推荐引擎过于简单，无法理解用户真实意图，导致推荐泛化、购物车被遗弃。
技术堆栈： BigQuery、Vector Search、Dataflow、Cloud Run。
蓝图： 用户点击流数据流入 Dataflow → Dataflow 实时处理并更新用户画像和嵌入 → 用户浏览时触发 Cloud Run 服务请求 → 服务调用 Vector Search 返回最相关商品 → 个性化推荐在毫秒内展示。
9. 快速识别趋势并改善客户互动
业务挑战： 大量客户反馈隐藏在非结构化文本中，人工标记和分析耗时且延迟洞察。
技术堆栈： Google Sheets、Gemini for Google Workspace、Google Forms。
蓝图： 客户反馈通过 Google Forms 收集并集中到 Google Sheet → 分析人员选定原始文本列，使用 Gemini 进行分类 → 模型输出分类结果 → 分析人员创建图表和透视表，快速识别趋势。
10. 在邮件中比较供应商提案
业务挑战： 部门负责人需要处理不同格式的供应商提案，手工对比耗时且容易遗漏关键信息。
技术堆栈： Gmail、Gemini for Google Workspace。
蓝图： 采购负责人收到多份供应商邮件及附件 → 在 Gmail 中启用 Gemini，提示“生成对比表” → Gemini 解析邮件与附件内容 → 自动生成简洁总结与对比表，帮助快速决策。
11. 合并与去重商品列表
业务挑战： 电商目录庞大，来自不同供应商的数据造成重复商品，影响客户体验和预测精度。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Dataflow。
蓝图： 商品目录通过 Dataflow 管道处理 → Vertex AI 模型将文本和图片转化为嵌入 → BigQuery 存储嵌入 → BigQuery ML 聚类模型识别重复项 → 重复集合推送至审查仪表盘或自动合并服务。
媒体、营销与游戏行业用例
这些架构蓝图来自 Formula E、金州勇士队、Spotify、华纳兄弟探索等客户的实践。
12. 将赛事解说总结为播客
业务挑战： 体育赛事或广播公司拥有数小时的现场解说，人工制作集锦、摘要或播客既耗时又费力，导致错失及时与粉丝互动的机会。
技术堆栈： Google Cloud Speech-to-Text、Vertex AI、Cloud Functions、Cloud Storage。
蓝图： 现场音频解说存入 Cloud Storage → Cloud Function 触发，调用 Speech-to-Text API 生成完整带时间戳的转录 → 转录文本发送至 Vertex AI 生成模型，提示“提取比赛中最精彩的 5 个瞬间，并为每个瞬间生成 30 秒的解说脚本” → 输出的脚本传递至文本转语音引擎或由主持人录制 → 数分钟内完成“每日集锦”播客。
13. 构建内容推荐引擎
业务挑战： 体育俱乐部或媒体公司希望利用统一的粉丝数据，为每位粉丝提供个性化的内容推荐，包括实时集锦、比分和门票提醒。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI Search、Vector Search、Dataflow、Cloud Run。
蓝图： 粉丝互动和比赛数据通过 Pub/Sub 实时流入 → Dataflow 管道处理并更新 BigQuery 粉丝画像 → Vertex AI 基于历史和实时数据训练推荐模型 → 粉丝使用应用时，请求发送至 Cloud Run → 服务调用 Vertex AI Search 查询个性化内容 → 应用实时展示推荐（如集锦、文章、门票提醒）。
14. 创建超个性化媒体营销活动
业务挑战： 品牌希望突破通用化的营销，打造高度个性化、可分享的用户体验。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Dataflow、Cloud Run、Cloud Storage。
蓝图： Dataflow 处理一整年的用户互动数据并存入 BigQuery → Cloud Run 服务提取用户数据并调用 Gemini API，例如“生成一份有趣的播客脚本，概述该用户的年度音乐收听习惯” → Cloud Run 使用生成文本创建个性化内容（音频片段、社交图片）并存入 Cloud Storage → 用户打开应用时获取独一无二的专属内容。
15. 构建 AI 自动字幕工具
业务挑战： 媒体公司拥有大量视频内容，需要快速生成准确的字幕和转录以便搜索和访问，人工处理成本高昂。
技术堆栈： Cloud Storage、Speech-to-Text API、Vertex AI、Cloud Functions。
蓝图： 视频上传至 Cloud Storage → Cloud Function 触发，将音轨发送至 Speech-to-Text API → API 返回详细带时间戳的转录 → 转录文本可再交给 Gemini 模型，提示“识别不同说话人并标记对话”，生成丰富的字幕文件，支持搜索与无障碍访问。
16. 撰写社交媒体文案
业务挑战： 体育联盟或广播公司需要快速制作赛事精彩瞬间的社交媒体内容，传统人工方式费时费力。
技术堆栈： Gemini for Google Drive、Google Drive。
蓝图： 比赛视频存入共享 Google Drive 文件夹 → 社交媒体经理在 Drive 中使用 Gemini 侧边栏 → 输入提示：“分析最近一小时的视频，找到最精彩的 3 个瞬间，并为每个瞬间提供 5 秒视频片段及 3 条不同的社交文案” → Gemini 直接生成片段与文案，显著缩短工作时间。
17. 在几分钟内生成数百条个性化广告音视频
业务挑战： 数字广告平台需要为不同受众生成多样化的广告变体，传统方式成本高且速度慢。
技术堆栈： Vertex AI、Text-to-Speech API、Cloud Run、BigQuery。
蓝图： 广告客户在 BigQuery 中定义多个受众细分 → Cloud Run 服务调用 Gemini API，例如“为‘年轻职场人’生成 15 秒音频广告脚本，语气要专业且充满活力” → Gemini 生成不同脚本 → 脚本传递给 Text-to-Speech API，生成多种风格的音频 → 音频与背景音乐合成，快速生成数百条广告。
18. 生成式 AI 照片编辑与设计
业务挑战： 连锁企业需要为数百家门店制作专业的营销素材，但本地店主缺乏设计能力。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Storage、自定义营销门户（基于 App Engine 或 Cloud Run）。
蓝图： 店主登录营销门户 → 上传图片至 Cloud Storage → 门户提供由 Imagen 3 驱动的编辑界面 → 店主输入提示，如“扩展背景以适应竖版海报” → AI 自动生成符合品牌风格的高质量素材，本地门店可轻松使用。
19. 在数万门课程中实现搜索
业务挑战： 大型教育或媒体公司拥有庞大的课程库，用户难以快速找到所需内容。
技术堆栈： Vertex AI Search、BigQuery、Cloud Storage。
蓝图： 课程内容（文本、视频、元数据）从 Cloud Storage 与 BigQuery 索引至 Vertex AI Search → 用户输入自然语言搜索请求，如“我想学 30 分钟内的财务建模基础课程” → Vertex AI Search 识别意图（主题、时长、形式） → 返回最相关结果，如 10 分钟视频讲解 + 20 分钟练习。
20. 加快视频内容生成
业务挑战： AI 驱动的视频内容（虚拟主播、自动化新闻等）需要大量算力，渲染速度成为瓶颈。
技术堆栈： Cloud GPU/TPU、GKE、Cloud Storage。
蓝图： 用户提交脚本并选择虚拟形象 → 请求发送至运行在 GKE 上的渲染应用 → GKE 按需扩展 GPU 节点并并行渲染 → 完成后视频存入 Cloud Storage → GPU 节点自动缩减，优化速度与成本。
21. 构建个性化推荐体验
业务挑战： 广播公司拥有海量内容，需要根据观众兴趣而非仅仅流行度来推荐。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Dataflow、Cloud Run。
蓝图： 观众互动数据实时流入 Dataflow → Dataflow 更新 BigQuery 用户画像 → BigQuery 数据训练 Vertex AI Search 模型 → 观众打开应用时，请求发送至 Cloud Run → 服务调用 Vertex AI Search 返回个性化推荐，如“因为观看了足球比赛，推荐一部体育纪录片”。
汽车与物流行业用例
这些架构蓝图来自大众汽车（Volkswagen of America）、PODS、Uber、UPS、宝马集团（BMW Group）等客户的实践。
22. 构建 AI 驱动的交互式用户手册
业务挑战： 汽车制造商或复杂产品制造商面临的问题是传统纸质用户手册繁琐难查，客户很少使用，导致挫败感和更多支持中心来电。
技术堆栈： Vertex AI、AlloyDB for PostgreSQL、Cloud Run、Cloud Storage。
蓝图： 用户手册内容被切分并转化为向量嵌入，存储在 AlloyDB 中 → 驾驶员在应用中提问“如何更换轮胎？” → 查询发送至 Cloud Run 服务 → 若为多模态请求（如拍摄仪表灯），图像通过 Vertex AI Vision 识别并加入查询 → 服务从 AlloyDB 检索最相关的手册内容，并交给 Gemini 生成自然语言回答。
23. 实时监控车载音频以触发安全警报
业务挑战： 运输或物流公司负责成千上万名司机和乘客的安全，但传统依赖人工触发警报的方式往往为时已晚。
技术堆栈： Speech-to-Text API、Vertex AI、Pub/Sub、Cloud Functions。
蓝图： 车辆行程中，音频被分段流入 Pub/Sub → Cloud Function 触发并调用 Speech-to-Text API → 转录文本传递至 Gemini 模型，提示“分析是否包含危险关键词（如‘抢劫’、‘救命’），若有则返回红色警报，否则返回绿色” → 一旦触发红色警报，系统立即通知中央安全监控平台，并附带车辆位置。
24. 部署动态的、基于位置的数字广告
业务挑战： 公司车队（如卡车）移动过程中仅展示静态广告，缺乏个性化，难以引起特定地区人群的关注。
技术堆栈： Gemini、Google Maps Platform（Geocoding API）、Cloud Run、BigQuery。
蓝图： 车载设备周期性发送 GPS 坐标至 Cloud Run 服务 → 服务调用 Google Maps Geocoding API 确定当前街区，并查询 BigQuery 中的区域人口特征数据 → 构造 Gemini 提示，如“为年轻家庭社区生成一句 10 个字的搬家公司广告标语” → Gemini 返回多个候选 → 最优结果实时展示在卡车的电子广告牌上。
25. 构建客户服务团队的生产力代理
业务挑战： 大型企业客服团队每天处理数千次交互，客服人员花费大量时间撰写总结，而非专注于解决问题。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、Cloud Functions。
蓝图： 所有客户交互（聊天、邮件）集中存储在 BigQuery → 客服人员打开新工单时，触发 Cloud Function → 函数检索客户历史交互并发送至 Gemini，提示“总结客户最近 5 次交互的核心问题并评估其情绪” → 系统直接在 CRM 中显示简明摘要，客服可更快提供有效回应。
26. 分析大规模车联网数据以优化车队
业务挑战： 全球物流或车联网公司管理数百万辆车，每日产生海量数据，难以及时分析以优化效率与安全。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Looker。
蓝图： 数十亿条车联网数据每日直接流入 BigQuery → BigQuery ML 基于数据训练模型，识别燃油消耗、驾驶安全或最佳路线模式 → 模型持续运行，实时输出洞察（如“88 号公路的燃油消耗比平均高 15%”）→ Looker 仪表盘可视化结果，车队管理者据此优化调度与维护。
27. 构建 AI 驱动的供应链风险情报平台
业务挑战： 全球企业供应链复杂，缺乏对深层次风险（财务、劳工、地缘政治等）的可视化，可能导致延误和合规失败。
技术堆栈： Gemini、Pub/Sub、BigQuery。
蓝图： 系统通过 Pub/Sub 持续收集公共数据（新闻、社交媒体、财务报告） → 与企业内部供应商数据合并存入 BigQuery → Gemini 分析非结构化文本，进行情感分析和实体识别 → 为供应商生成实时风险评分 → 管理员可在仪表盘上监控，提前发现潜在中断。
28. 构建分布网络的数字孪生
业务挑战： 物流公司运营庞大的车辆、仓库和分拣网络，但缺乏统一的实时视图，难以优化路线与预测延误。
技术堆栈： Pub/Sub、Dataflow、BigQuery、Vertex AI、Google Maps Platform。
蓝图： 包裹、车辆和设施的 IoT 传感器数据实时流入 Pub/Sub → Dataflow 处理并结构化后写入 BigQuery → Vertex AI 利用历史与实时数据运行模拟，预测瓶颈并优化路线 → 在 Google Maps Platform 上可视化整个网络状态，操作人员可一览全局，客户也可精准追踪包裹。
29. 用 3D 数字孪生优化工业规划
业务挑战： 制造商需优化工厂布局、产线流动或仓储物流，但物理测试昂贵且低效。
技术堆栈： Vertex AI、3D 建模引擎、Cloud Storage。
蓝图： 使用移动设备或无人机扫描工厂资产，采集图像 → 图像上传至 Cloud Storage → Vertex AI Vision 识别物体与尺寸 → 结构化数据输入 3D 建模引擎，生成逼真的数字孪生 → 规划人员可利用 Gemini 提问，如“从 A 到 B 的机器人最优路径是什么？” → 在虚拟环境中进行模拟优化，减少物理改造成本。
30. 提升员工对 AI 的应用能力
业务挑战： 制造企业拥有丰富的一线操作经验，但员工缺乏编码技能，难以自行构建 AI 解决方案。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、简化用户界面（基于 App Engine）。
蓝图： 工厂传感器与质检数据存入 BigQuery → 为一线工人提供简易界面，可选择数据集并设定目标，如“预测哪些零件可能有缺陷” → 界面调用 Vertex AI AutoML 自动训练、测试和部署模型 → 模型可在产线上实时标记潜在缺陷，直接提高效率。
31. 构建电商 AI 销售助手
业务挑战： 电商零售商需要更智能的销售支持，传统搜索和 FAQ 无法处理复杂或细微的问题，导致购物车遗弃和销售流失。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 将完整商品目录和客户交互历史从 BigQuery 索引至 Vertex AI Agent Builder → 用户与网站上的聊天助手交互 → 请求发送至 Cloud Run 服务 → Agent Builder 理解意图并检索相关产品 → 对于复杂问题，信息传递给 Gemini，例如“推荐适合家庭使用的耐用型汽车” → Gemini 生成对话式回应，引导客户完成购买。
金融服务行业用例
这些架构蓝图来自 Bud Financial、德意志银行、Discover 金融、加拿大丰业银行（Scotiabank）等客户的实践。
32. 使用金融大模型自动化银行业务
业务挑战： 新兴数字银行或金融机构的客户期望获得智能、主动的服务，例如自动防止透支，而传统银行流程无法满足。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Functions、Pub/Sub、BigQuery。
蓝图： 实时交易数据流入 Pub/Sub → Cloud Function 分析交易 → 若检测到潜在透支，调用微调后的 Gemini 金融大模型，提示“基于账户历史，为即将透支的用户建议最佳行动” → Gemini 返回建议（如“从储蓄账户转移 50 美元”）→ 系统自动执行转账或发送通知，帮助客户避免费用并改善财务健康。
33. 创建 AI 抵押贷款代理以个性化报价
业务挑战： 数字抵押贷款公司在竞争激烈的市场中，如果不能快速提供清晰个性化的利率报价，客户会转向竞争对手。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Run、安全文档存储（Cloud Storage）。
蓝图： 借款人上传竞争对手的利率报价 PDF 至 Cloud Storage → 文档由 Cloud Run 服务调用 Gemini 多模态模型解析 → 提取关键条款（利率、点数、期限） → 系统查询内部利率表并构造提示“生成比较表并用友好语气展示我方更低的 2.95% 利率优于竞争对手的 3.15%” → 几秒钟内生成个性化比较结果，展示给客户。
34. 构建 AI 代理以增强财富管理咨询
业务挑战： 财富管理顾问在客户通话后需花费大量时间编写总结，影响其专注于客户关系和战略建议。
技术堆栈： Speech-to-Text API、Vertex AI、CRM 系统。
蓝图： 客户通话期间，Speech-to-Text API 实时转录音频 → 转录文本发送至 Gemini，提示“总结咨询通话，提取客户关切点、顾问的行动项以及更新后的财务目标” → Gemini 生成结构化摘要和行动项 → 自动记录到 CRM 系统中，节省时间并确保一致性。
35. 通过 AI 文档分析加快核保
业务挑战： 抵押贷款机构或经纪人每天需处理数千份贷款申请，传统人工核保流程缓慢，导致结案周期长、运营成本高。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 经纪人上传借款人的财务文件（工资单、银行流水） → Cloud Run 服务调用 Document AI 提取并结构化数据（收入、资产、债务） → 结构化数据存入 BigQuery → 发送至 Gemini，提示“根据公司核保准则分析此借款人的风险点” → 模型返回风险分析 → 核保员数分钟内即可完成决策，大幅提升效率。
36. 通过聊天界面自动化国际转账
业务挑战： 外汇金融机构的客户在发起国际转账时需填写复杂表单或亲自前往网点，过程缓慢且不便。
技术堆栈： 聊天平台 API、Dialogflow CX（或 Vertex AI Conversation）、Cloud Functions。
蓝图： 客户在聊天界面输入“我要给英国的兄弟汇 500 美元” → 消息传递至 Dialogflow CX → 代理提出澄清问题（如收款人银行信息） → 收集完整后调用 Cloud Function → 函数通过银行核心系统执行转账并返回确认消息 → 实现 24/7 无人工干预的即时转账。
37. 构建金融分析师的 AI 研究助手
业务挑战： 金融分析师需要花费数小时甚至数天收集和整合信息以撰写研究报告，效率低下。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery。
蓝图： 分析师在研究工具中输入提示“撰写半导体行业 Q3 供应链趋势及主要厂商财报的研究简报” → 工具使用 Vertex AI Search 检索 BigQuery 内部专有数据和外部已批准市场数据 → 结果传递给 Gemini，生成包含关键洞察、图表和摘要的初稿 → 分析师只需几分钟即可完善并发布报告。
38. 使用多模态 AI 自动化保险理赔
业务挑战： 保险理赔依赖人工审核各种文件（照片、维修估价、警察报告），流程缓慢且容易出错，影响客户体验。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI、Cloud Run。
蓝图： 投保人上传所有理赔材料 → Cloud Run 服务将文本类文件传递至 Document AI、图像传递至 Vertex AI Vision → 系统提取并结构化关键信息 → 数据传递给 Gemini，提示“根据警察报告、维修估价和照片，判断该汽车理赔是否符合保单 #12345，并计算赔付金额” → 模型返回审核结论与赔付金额，简单案件可实时结案。
39. 构建 AI 代理以提取法律文件信息
业务挑战： 财务顾问或财富管理公司需要从冗长复杂的法律文件（如遗嘱、信托）中提取关键信息，人工阅读耗时巨大。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI。
蓝图： 顾问上传客户的信托文档 PDF → Document AI 提取原始文本并保留结构 → 文本传递给微调后的 Gemini，提示“从该信托文件中提取受益人、受托人、资产分配规则以及继承条件” → 模型返回结构化信息（JSON 格式），自动填入客户档案，节省大量人工时间。
40. 自动化软件缺陷工单转代码生成
业务挑战： 在受监管行业的软件公司，开发者需耗费大量时间将缺陷工单或需求转化为代码，拖慢研发周期。
技术堆栈： Vertex AI、项目管理工具 API（如 Jira）。
蓝图： 新工单在 Jira 中创建时，触发 webhook → 服务检索工单描述（如“处于待处理状态的账户无法使用导出按钮”）→ 构造提示发送至 Gemini Code Assist（已在公司代码库上训练）→ 模型返回 Python 修复代码或拉取请求 → 开发者审核、测试并合并，显著加快修复速度。
41. 构建反欺诈与信用分析引擎
业务挑战： 金融科技公司需在不牺牲用户体验的前提下实时评估信用风险与检测欺诈。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Dataflow。
蓝图： 交易和用户行为数据实时通过 Dataflow 处理并写入 BigQuery → Vertex AI 基于历史数据训练模型，学习合法与欺诈模式 → 新交易发生时实时调用模型 → 模型毫秒级返回风险评分 → 若分数高，交易将自动拦截或标记人工复审，从源头阻止欺诈。
医疗与生命科学行业用例
这些架构蓝图来自拜耳（Bayer）、梅奥诊所（Mayo Clinic）、Clivi、Orby、Hackensack Meridian Health 等客户的实践。
42. 提供个性化和持续的患者监测
业务挑战： 医疗机构需管理大量慢性病患者，传统的定期检查无法全面反映患者健康状况，难以及时提供个性化建议或预防并发症。
技术堆栈： IoT 设备（或移动应用）、Pub/Sub、Dataflow、BigQuery、Vertex AI。
蓝图： 患者的实时数据（如血糖仪）流入 Pub/Sub → Dataflow 处理并规范化后存入 BigQuery 的患者记录中 → Vertex AI 模型分析趋势，若发现异常（如晚间血糖持续偏高），触发警报 → Gemini 生成个性化信息（如“晚餐后试着散步 10 分钟，明天再观察数值”）。
43. 构建放射学工作流 AI 助手
业务挑战： 放射科医生因工作量大面临巨大压力，需要工具辅助图像分析、检索相关病例并生成合规报告。
技术堆栈： Vertex AI、Google Cloud Healthcare API、PACS 系统。
蓝图： 新的放射学图像通过 Healthcare API 进行去标识化并存入 PACS → 图像发送至 Vertex AI Vision 模型，自动标注潜在病灶 → 医生可使用 Vertex AI Search 在数百万份匿名病例中检索相似案例 → 医生口述诊断后，Gemini 帮助生成结构化合规报告 → 医生审核并归档，节省大量重复性工作。
44. 构建护理交接的虚拟助手
业务挑战： 在大型医疗网络中，护士或护理人员交接班时常因信息缺失而影响护理连续性与质量。
技术堆栈： Speech-to-Text API、Vertex AI、电子病历系统（EHR）。
蓝图： 护士交班时口述病人情况 → Speech-to-Text 实时转录 → 转录文本传递至 Gemini，提示“将此交接记录转化为结构化报告，包括‘生命体征’、‘用药情况’、‘观察记录’、‘下一班需处理事项’” → 结构化摘要自动写入患者 EHR → 新班次护理人员可在数秒内全面了解情况。
45. 通过生成式蛋白设计加速药物研发
业务挑战： 生物技术与制药公司在药物发现过程中耗时长、成本高，需要更快的候选蛋白生成和验证方法。
技术堆栈： Vertex AI、Google Cloud TPU。
蓝图： 科学家输入目标蛋白性质（如“设计能与 X 结合并抑制其功能的蛋白”）→ 请求发送至运行在 TPU 上的生成式 AI 模型 → 模型基于海量生物数据生成数千种候选蛋白序列 → 这些蛋白随后在实验室合成并验证 → 初始研发周期由数年缩短至数周。
46. 自动化制药文档与格式化
业务挑战： 制药企业需处理大量复杂文档（实验结果、FDA 合规文件），人工转录与格式化效率低下。
技术堆栈： Gemini for Google Workspace、Document AI。
蓝图： 实验室报告以 PDF 附件形式进入邮箱 → 员工在 Gmail 中调用 Gemini，提示“提取实验数值并填入 Google Docs 模板表格” → Gemini 结合 Document AI 解析 PDF 并提取结构化数据 → 自动填入标准文档模板 → 将耗时数小时的任务简化为一次指令。
47. 构建保险核保的 AI 模型
业务挑战： 商业保险公司在处理复杂风险时，核保流程需人工分析海量数据，报价周期长，影响竞争力。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Cloud Run。
蓝图： 历史潜在客户、报价及理赔数据存入 BigQuery → 训练 Vertex AI 模型以预测新客户的风险水平 → 新的报价请求进入 Cloud Run 服务 → 服务调用模型返回风险评分与建议保费 → 初步评估自动化，人工核保员仅需数分钟完成最终确认。
48. 构建临床研究的智能搜索平台
业务挑战： 大型研究医院拥有 PB 级的临床数据，但因数据孤立，研究人员难以访问和分析，阻碍科学发现。
技术堆栈： Vertex AI Search、BigQuery、Google Cloud Healthcare API。
蓝图： 临床数据通过 Healthcare API 去标识化并整合至 BigQuery → 数据（结构化与非结构化）统一索引至 Vertex AI Search → 研究人员可用自然语言提问，如“查找 50 岁以上、患心脏病并对药物 X 有积极反应的患者群体” → 系统返回相关匿名记录，研究周期从数月缩短至数分钟。
49. 结合公私数据预测疾病爆发
业务挑战： 制药企业或公共卫生组织希望从被动应对流感等传染病转变为主动预测，以便更好地规划资源和防控。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Google Trends API。
蓝图： 匿名的 Google 搜索趋势数据（如“发烧”、“咳嗽”）结合内部流感药品销售数据写入 BigQuery → Gemini 分析这些数据的相关性并预测特定地区的疫情 → 系统生成预测结果（如“俄亥俄州‘流感症状’搜索量增加 20%，预计 7–10 天后病例激增”）→ 在仪表盘中可视化，帮助公共卫生部门实时决策。
50. 使用 AI 胚胎分析提高 IVF 成功率
业务挑战： 生殖中心在 IVF 流程中，胚胎筛选是最关键且困难的环节之一，需要提高选择的准确性。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Storage。
蓝图： 高分辨率胚胎图像上传至 Cloud Storage → Vertex AI Vision 模型分析图像并提取数百个微小形态学特征 → 结合最终妊娠结果数据训练 AutoML 模型 → 新患者的胚胎分析时，模型为每个胚胎提供可行性评分 → 帮助胚胎学家做出更数据驱动的选择，提高成功率。
51. 自动化家庭护理的路线与医嘱处理
业务挑战： 家庭护理公司需管理数千次上门服务，既要优化护士路线，又要减少手工处理医嘱的负担。
技术堆栈： Google Maps Platform（Routes API）、Document AI、Cloud Run。
蓝图： 患者的医嘱（PDF 或图像）上传至系统 → Cloud Run 服务调用 Document AI 提取患者信息、所需服务和地址 → 系统将所有任务提交至 Google Maps Routes API，计算最优多点路线 → 结果推送至护士移动应用 → 自动化的医嘱处理与路线规划同时完成，节省时间与成本。
电信行业用例
这些架构蓝图来自加拿大贝尔（Bell Canada）、Verizon、Vodafone、诺基亚（Nokia）、Orange 等客户的实践。
52. 构建可定制的 AI 呼叫中心解决方案
业务挑战： 电信运营商需为企业客户提供灵活的 AI 驱动呼叫中心，既能自动处理来电，又能实时辅助人工客服。
技术堆栈： Contact Center AI Platform (CCAI)、Vertex AI、CRM 系统。
蓝图： 客户来电 → 首先由基于 CCAI 的 AI 代理接待，处理常见请求（如查询账户余额）→ 若需转接人工，通话交由客服 → 同时，Agent Assist 功能实时监听对话，转录并调用 Gemini → 在 CRM 界面中向客服提供相关知识库文章和下一步建议。
53. 为员工提供生成式 AI 工具
业务挑战： 大型电信公司希望为员工提供 AI 工具，但必须确保数据安全、隐私和合规。
技术堆栈： Vertex AI、IAM、Cloud Storage。
蓝图： 构建内部 “AI 沙盒” 平台，基于 Vertex AI Agent Builder → 平台仅使用公司文档（法律、HR、技术文件），存储于 Cloud Storage → 员工通过企业身份访问，IAM 控制访问范围 → 员工可提问（如“总结新的数据隐私政策”）→ Gemini 基于可信内部文档生成答案，确保信息安全且可控。
54. 自动化通话总结与质检
业务挑战： 电信运营商客服中心需保证服务质量，但每天数千通电话，主管无法人工全面抽查。
技术堆栈： Speech-to-Text API、Vertex AI、BigQuery、Looker。
蓝图： 所有通话音频由 Speech-to-Text 转录并存入 BigQuery → 定期任务将转录内容发送至 Gemini，提示“总结通话内容，分类通话原因，并根据质检标准打分” → 结果写回 BigQuery → Looker 仪表盘展示趋势，帮助主管识别最佳客服并挑选典型案例培训团队。
55. 利用 AI 分析复杂商业合同
业务挑战： 全球电信运营商管理成千上万份互联协议与供应商合同，人工查找条款或到期信息耗时巨大。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI Search、Vertex AI。
蓝图： 数千份合同由 Document AI 处理并提取文本 → 内容索引进 Vertex AI Search → 法务或商务人员通过自然语言提问（如“查找与运营商 X 的合同中，要求提前 90 天解约的条款”）→ Vertex AI Search 返回相关内容 → 若需进一步对比，Gemini 可生成多合同的条款对照表。
56. 为开发者构建“网络即代码”平台
业务挑战： 5G 网络运营商希望向开发者提供可编程 API，简化复杂网络功能调用，推动创新应用。
技术堆栈： Vertex AI、Google Kubernetes Engine (GKE)、网络 API。
蓝图： “Network as Code” 平台将复杂的网络功能封装为 API，并托管于 GKE → 开发者希望构建远程手术应用，需保证超低延迟 → 通过 SDK 与 Gemini 助手交互，提示“生成 Python 代码，请求在医院和病人家中间开通 60 分钟的低延迟网络切片” → Gemini 返回调用平台 API 的代码 → 系统动态分配网络资源。
57. 构建统一客户视图以提升服务
业务挑战： 电信运营商的客户数据分散在计费、CRM、网络使用等多个系统，缺乏统一视图，难以提供主动和个性化的服务。
技术堆栈： BigQuery、Dataflow、Vertex AI、Looker。
蓝图： 各源系统数据通过 Dataflow 实时写入 BigQuery → Vertex AI 分析统一数据，识别模式（如“客户在特定区域频繁掉线”）→ 系统生成洞察（如“客户因多次掉线存在高流失风险”）→ 在 Looker 仪表盘中推送给客服 → 客服主动联系客户并提供解决方案（如赠送网络增强器）。
58. 为复杂 IoT 数据启用自然语言聊天
业务挑战： 商业 IoT 服务商收集数百万传感器数据，非技术用户难以直接理解和利用。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Looker（或其他 BI 工具）。
蓝图： 所有 IoT 数据流入 BigQuery → BI 工具中嵌入自然语言聊天界面 → 用户输入问题（如“今天市中心有哪些车辆怠速超过 30 分钟？”）→ 请求传递至 Gemini → Gemini 将自然语言转为 SQL → 查询在 BigQuery 中执行，结果以表格或地图形式返回 → 洞察时间减少 88%。
59. 在分布式云上交付 AI 服务以满足数据主权要求
业务挑战： 跨国电信运营商需在严格的数据本地化法律下，提供实时 AI 服务（如实时翻译），同时确保用户数据不出境。
技术堆栈： Google Distributed Cloud (GDC)、Vertex AI、Speech-to-Text、Text-to-Speech。
蓝图： 在本地国家的数据中心部署 GDC 实例 → 用户通话需实时翻译 → 音频在 GDC 内部处理 → Speech-to-Text 与 Vertex AI 翻译模型运行在 GDC → 翻译后的音频由 Text-to-Speech 返回 → 确保超低延迟的同时满足数据主权合规。
60. 加速网络安全威胁检测与响应
业务挑战： 关键基础设施运营商每天面对复杂的网络攻击，人类分析师难以快速检测并响应。
技术堆栈： Google Security Operations (SecOps)、Gemini in Security。
蓝图： 组织全域的安全日志与遥测数据汇聚至 Google SecOps → 平台 AI 自动关联信号，识别潜在威胁 → 检测到高优先级事件后，分析师可使用内置 Gemini in Security 提问“总结此威胁、潜在影响及推荐的处置方案” → Gemini 返回简明分析和操作手册 → 分析师更快完成调查与处置。
61. 建立数据驱动的 AI 安全治理
业务挑战： 大型企业拥有数千名开发者和数据科学家，需在保证安全与合规的前提下推动 AI 创新。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、开源模型扫描工具、IAM。
蓝图： 所有模型开发在 Vertex AI 中完成 → 模型元数据、训练数据来源、依赖关系自动记录到 BigQuery → 自动化工具扫描模型漏洞 → 治理仪表盘展示所有 AI 项目的合规状态与数据血缘 → IAM 策略执行规则（如“未经批准的数据训练的模型不得上线生产”）→ 构建健全的治理框架。
酒店与旅游行业用例
这些架构蓝图来自阿拉斯加航空（Alaska Airlines）、Gymshark、Priceline、六旗（Six Flags）、Studiosus Reisen、trivago 等客户的实践。
62. 构建对话式 AI 旅行代理
业务挑战： 航空公司或在线旅行社的网站预订流程复杂，用户需筛选大量选项，体验繁琐，导致流失。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Run、后台预订系统 API。
蓝图： 用户在聊天机器人输入“下个月想从西雅图飞往迈阿密，预算 400 美元” → 请求传递至 Cloud Run → 使用 Vertex AI Agent Builder 理解意图（出发地、目的地、日期、价格）→ 服务调用预订 API 返回航班 → 选项传递至 Gemini，提示“用友好语气展示三个航班并询问用户选择” → 聊天机器人以对话形式完成预订。
63. 在主题公园中创建数字助理
业务挑战： 游客在园区内需导航、查看演出时间、排队时长，若缺乏实时指引，体验不佳。
技术堆栈： Google Maps Platform、Vertex AI、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 实时园区数据（排队时长、演出安排、角色分布）流入 BigQuery → 游客在移动应用询问“附近 20 分钟内可玩的项目” → 请求传递至 Cloud Run → 查询 BigQuery 获取等待时间 → 调用 Google Maps 获取游客位置附近的景点 → Gemini 综合生成推荐（如“步行 5 分钟到‘巨人过山车’，等待 15 分钟”）。
64. 构建餐饮订单与忠诚度的预测工具
业务挑战： 快餐或披萨连锁需在高峰期管理库存和厨房准备，同时提升会员忠诚度。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Cloud Run。
蓝图： 历史订单数据存入 BigQuery → Vertex AI 预测模型分析数据，生成预测（如“周五晚上市中心门店预计胡椒披萨订单增长 30%”）→ 当会员打开应用，Cloud Run 服务调用其历史数据 → Gemini 生成个性化优惠（如“周二点单可赠送免费配菜”）→ 提高运营效率和客户留存。
65. 启用住宿的自然语言搜索
业务挑战： 酒店或租赁平台的用户需求细致复杂（如“安静、带儿童泳池、海边的酒店”），传统筛选条件难以满足。
技术堆栈： Vertex AI Search、BigQuery。
蓝图： 数百万酒店数据（设施、评论、地理信息）存入 BigQuery 并索引至 Vertex AI Search → 用户输入“找一间奥斯汀市中心允许携带宠物、带屋顶酒吧、价格 300 美元以内的酒店” → 搜索理解多重意图并返回排序结果 → 提供高度个性化和直观的搜索体验。
66. 构建 AI 虚拟健身教练
业务挑战： 健身品牌或健身房希望为客户提供个性化训练计划，但人工教练成本高、不可扩展。
技术堆栈： Vertex AI、移动应用、可穿戴设备集成。
蓝图： 用户输入健身目标并拍摄评估视频 → Vertex AI Vision 模型分析动作与体能水平 → 数据结合可穿戴设备上传至 Gemini → 提示“为中等力量、目标减脂的用户制定 4 周训练计划” → AI 生成每日个性化训练方案，并根据表现持续调整。
67. 大规模个性化广告活动
业务挑战： 全球酒店集团需针对不同地区和细分客群设计广告，人工制作效率低下。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Google Ads API。
蓝图： 将客户与广告表现数据整合进 BigQuery → 市场人员设定目标客群（如“寻找西班牙夏季家庭度假的家庭”）→ 服务调用 Gemini，提示“生成 5 条强调巴塞罗那家庭友好酒店的广告标题与描述” → Gemini 返回广告文案 → 系统自动调用 Google Ads API 投放 → 提升转化率。
68. 自动化航空公司数据治理
业务挑战： 航空公司需管理 PB 级数据（航班运营、客户忠诚度等），人工分类和元数据管理成本高。
技术堆栈： BigQuery、Gemini、Dataplex。
蓝图： 当 BigQuery 新建表时触发流程 → 表结构与样例数据传递至 Gemini → 提示“生成业务友好描述、设定数据质量规则并标记含 PII 的字段” → 模型返回结构化元数据 → 自动填充至 Dataplex 数据目录 → 实现自动化数据治理。
69. 实时分类旅行安全警报
业务挑战： 旅游运营商需监控全球安全事件，并快速筛选与自家游客相关的风险信息。
技术堆栈： Vertex AI、Pub/Sub、旅客行程数据库。
蓝图： 全球新闻与政府安全警报流入 Pub/Sub → 每条警报提取位置与主题 → 查询数据库，判断是否有游客在该区域 → 若有，警报文本传递至 Gemini → 提示“根据巴黎抗议事件，判断 5 英里外游客的风险等级为低/中/高” → 分类结果推送至安全仪表盘，聚焦高风险事件。
70. 用 AI 数据分析师简化宾客服务
业务挑战： 短租或企业公寓物业经理经常接到重复咨询（如 WiFi 密码、空调使用方法），增加支持压力。
技术堆栈： Gemini for Google Workspace、通话记录系统。
蓝图： 支持通话日志和转录集中到 Google Sheet → 管理者在 Gemini 中输入“分析过去 30 天通话，找出前 5 个常见问题” → Gemini 分类总结（如“WiFi 密码”最常见）→ 运营团队据此改进欢迎邮件或资料 → 降低重复问题咨询率。
71. 生成 AI 视频广告内容
业务挑战： 航空公司市场团队需频繁更新目的地视频广告，传统拍摄成本高、耗时长。
技术堆栈： Veo（Google 生成式视频模型）、Vertex AI。
蓝图： 市场团队设定推广目的地（如“京都的秋天”）→ 使用 Gemini 头脑风暴并生成脚本（提示“生成一段关于京都寺庙秋色的 30 秒视频脚本”）→ 脚本及参考图片输入 Veo → Veo 输出高质量视频 → 团队快速获得新广告素材，节省成本与时间。
制造业与工业行业用例
这些架构蓝图来自摩托罗拉（Motorola）、AES、博通（Broadcom）、COI Energy、拜耳作物科学（Bayer Crop Science）等客户的实践。
72. 构建更智能的 AI 家庭陪伴机器人
业务挑战： 消费电子制造商希望打造新一代智能家居产品，需超越简单语音指令，实现自然对话与环境交互。
技术堆栈： Vertex AI、设备端 AI 模型、Home API。
蓝图： 家用机器人通过麦克风捕捉语音 → 使用 Speech-to-Text 转换 → Gemini 模型理解上下文与意图 → 若涉及家电控制（如“打开客厅灯”），Gemini 调用 Google Home API → Gemini 生成自然语言反馈（如“好的，灯已打开”），并通过 Text-to-Speech 播报。
73. 构建 AI 产品推荐助手
业务挑战： 消费品制造商拥有庞大产品目录（如园艺用品），新手客户常因不懂选择而放弃购买。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 产品目录与专家指南存入 BigQuery，并索引至 Vertex AI Agent Builder → 客户在网站咨询“草坪有枯黄斑块，位于德州，该怎么办？” → Agent 理解意图与地理位置 → 返回产品信息与指导 → Gemini 生成逐步回答（如“这是德州常见的蛴螬问题，推荐使用某产品，并附带使用方法”）。
74. 用 AI 自动化工业安全审计
业务挑战： 全球能源或制造企业需在多个工厂执行安全审计，传统人工检查耗时、昂贵，影响合规与效率。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Storage、移动应用。
蓝图： 审计员在现场用移动应用拍摄设备照片/视频 → 上传至 Cloud Storage → Vertex AI Vision 识别设备并检查是否符合安全规范（如“防护罩是否到位”）→ 数据结合检查表传递给 Gemini → 生成完整的审计报告，标记不合规项并引用具体安全条款 → 审计流程由两周缩短至一小时。
75. 自动化可配置产品的销售报价
业务挑战： 制造太阳能系统等可配置产品时，人工测算屋顶大小、生成报价耗时长，阻碍销售效率。
技术堆栈： Google Maps Platform（Aerial View API）、Vertex AI、Document AI。
蓝图： 潜在客户提供住址 → 系统调用 Google Maps Aerial View 获取屋顶影像 → Vertex AI 模型测算屋顶尺寸与遮挡物 → 计算最佳太阳能板数量并生成报价 → 若客户上传水电费账单，Document AI 提取用电量 → 系统计算节省费用，15 分钟内生成完整报价（原需 2 小时）。
76. 通过自然语言转 SQL 实现数据民主化
业务挑战： 大型制造企业数据存储在复杂数据库中，非技术员工不会写 SQL，导致数据利用不足。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Looker（或其他 BI 工具）。
蓝图： 企业核心数据（如 SAP 物料数据）集中存入 BigQuery → 员工在 BI 工具中输入自然语言（如“南区 Q2 的纸浆产量是多少？与 Q1 对比”）→ 请求传递至 Gemini → 模型结合 BigQuery schema 将问题转化为 SQL → 查询自动执行并返回可视化结果 → 缩短数据查询时间。
77. 构建农业洞察 AI 平台
业务挑战： 农业科技公司需帮助农户用数据驱动种植，提高产量并应对气候变化。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Google Earth Engine、IoT 传感器。
蓝图： 农田 IoT 传感器、Google Earth Engine 卫星影像与天气数据整合至 BigQuery → Vertex AI 模型分析多层数据 → 为农户生成本地化洞察（如“B 区土壤湿度比最佳值低 15%，建议明早灌溉 1 英寸水”）→ 帮助农户提高产量和可持续性。
78. 在前线设备中嵌入 AI 提升效率
业务挑战： 硬件制造商（如零售用移动终端）希望通过内置 AI 功能提高一线员工决策速度。
技术堆栈： 设备端 AI 模型（Gemini Nano）、Vertex AI、设备管理平台。
蓝图： 零售员工用设备扫描货架 → 设备端 Vision 模型识别并计数库存 → 与数据库比对，发现缺货 → 轻量级设备端模型生成提醒：“货架剩 2 件，仓库有 25 件，建议补货” → 帮助员工即时处理，防止缺货。
79. 用 AI 预测电网碳强度
业务挑战： 能源传输商需预测电网实时碳强度，以优化可再生能源利用，降低排放。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 各能源类型（太阳能、风能、天然气、煤炭）实时数据流入 BigQuery → Vertex AI 预测模型结合天气数据生成未来 24 小时碳强度预测 → Cloud Run 服务通过 API 提供预测 → 电网运营商可调度高耗能工序在可再生能源充足时运行。
80. 识别并利用未充分使用的能源容量
业务挑战： 能源服务公司需识别并聚合分布在数千栋建筑中的零散闲置能源，以支持电网稳定或帮助弱势群体。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、IoT 智能电表。
蓝图： 智能电表数据流入 BigQuery → Vertex AI 模型分析能耗模式，发现“未充分使用容量”（如办公楼周五下午持续低于 80% 负荷）→ 系统聚合这些能量资产 → 输出给电网以稳定负荷，或转化为能量积分提供给低收入家庭。
81. 自动化能源行业客户入网流程
业务挑战： 能源公司在新客户入网时需人工审核大量文件（旧账单、身份证），效率低、易出错。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI、Cloud Run。
蓝图： 新客户上传旧账单和身份证照片 → Cloud Run 服务调用 Document AI 提取结构化信息 → Gemini 检查两者姓名和地址是否匹配 → 若验证成功，自动创建新客户账户 → 入网与验证流程在数秒内完成。
公共部门与非营利组织用例
这些架构蓝图来自 Alma、Beyond 12、Bower、Climate Ride、Code Path、Pepperdine University 等机构的实践。
82. 构建面向学生成功的对话式教练
业务挑战： 非营利机构或教育组织希望帮助第一代大学生或资源不足的学生顺利完成学业，但缺乏规模化、个性化辅导手段。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、学生移动应用。
蓝图： 学生的学业记录、目标和互动历史存入 BigQuery → 学生在应用中与 AI 教练对话 → 服务检索其个人数据 → 将学生背景和问题一并传递给 Gemini → 提示“该学生因化学课感到压力大，目标是成为护士，请给出鼓励性回答并推荐两项校园资源” → AI 生成个性化建议，成为可扩展的导师。
83. 构建法律援助与移民事务 AI 助手
业务挑战： 法律援助非营利机构客户常收到复杂法律文件，却缺乏理解和操作指导，人工资源有限。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI、Cloud Run。
蓝图： 庇护申请人拍摄法律信件 → 上传至 Cloud Run → Document AI 提取文本与关键信息（日期、案件号）→ 文本传递至 Gemini → 提示“将此法律通知解释为简单语言，并列出三项下一步行动” → 应用显示简化解读与操作步骤，帮助用户应对流程。
84. 构建公共福利申请 SMS 聊天机器人
业务挑战： 公共福利申请流程复杂，导致许多符合条件的个人和家庭因操作障碍而错失机会。
技术堆栈： Vertex AI、SMS API、福利资格数据库。
蓝图： 申请人发送短信“FOOD”至指定号码 → SMS API 转发消息给 Vertex AI Conversation 代理 → 代理通过简明问题收集信息（如“家庭有几人？”）→ 根据回答查询资格数据库 → 聊天机器人回复结果（如“您可能符合 SNAP 福利条件，要不要我帮您开始申请？”）→ 将数天流程缩短至几分钟。
85. 为社工提供数字案件管理助手
业务挑战： 非营利机构社工负责大量个案，但需花费数十小时撰写总结与行动计划，影响一线服务时间。
技术堆栈： Vertex AI、案件管理系统（如 Salesforce）、Cloud Functions。
蓝图： 社工完成会谈后，将会议记录保存至案件管理系统 → 触发 Cloud Function → 获取该受助人的历史档案与新记录 → 传递至 Gemini → 提示“基于该受助人的历史和今日会谈，起草未来 30 天的行动计划” → AI 生成草案并写入案件文件，社工仅需审核。
86. 加速非营利机构的资助申请写作
业务挑战： 非营利机构依赖基金资助，但撰写资助申请耗时长，分散有限团队资源。
技术堆栈： Gemini for Google Workspace。
蓝图： 撰写人打开资助申请 Google Doc 模板（含组织历史、使命声明、预算等部分）→ 在 Gemini 中输入“根据网站与历史申请，生成 200 字的使命总结” → Gemini 自动生成文本 → 人员可专注于申请的独特和战略部分，大幅缩短写作时间。
87. 搭建人才与岗位匹配平台
业务挑战： 政府或非营利机构需高效对接非传统背景的求职者与企业岗位。
技术堆栈： Vector Search、BigQuery、Cloud Run。
蓝图： 求职者与企业创建个人资料，存入 BigQuery → 技能与岗位需求转换为向量嵌入并索引到 Vector Search → 新岗位发布时，系统自动检索匹配候选人 → 对于匹配结果，Gemini 生成个性化推荐语（如“该候选人在项目 X 的经验符合岗位 Y 的需求”）。
88. 用市民聊天机器人提升政府透明度
业务挑战： 地方政府需快速回应居民问题，但人员有限，网站信息分散，查询困难。
技术堆栈： Vertex AI Search、Cloud Run。
蓝图： 政府文件、会议记录、网站页面索引至 Vertex AI Search → 居民在网站询问“关于新公园的下一次市政厅会议何时举行？” → 请求传递至 Cloud Run，再调用 Vertex AI Search 检索 → 系统返回答案并附带来源链接 → 居民获得便捷自助服务，减轻政府人员压力。
89. 用 AI 提升税务征收与审计效率
业务挑战： 地方财政部门需确保发票税务分类正确，但人工抽查覆盖面有限，导致收入流失。
技术堆栈： Document AI、Vertex AI、BigQuery。
蓝图： 企业提交发票 → Document AI 提取服务描述与申报税类 → 数据存入 BigQuery → Vertex AI 分类模型（基于历史正确/错误数据训练）分析服务描述 → 若模型预测的税类与申报不符（如“咨询服务”被归为“软件开发”，税率更高）→ 系统标记供人工复核 → 提高准确率与税收。
90. 大规模识别与打击虚假信息
业务挑战： 非营利事实核查机构需应对海量新信息，人工审核无法覆盖所有内容。
技术堆栈： Pub/Sub、Vertex AI、Cloud Functions。
蓝图： 新闻与社交媒体 API 内容流入 Pub/Sub → 每条内容触发 Cloud Function → 文本传递至 Gemini → 提示“分析文章，提取可验证声明并与数据库对比，标记新出现或快速传播的高风险虚假信息” → 系统自动过滤噪声并生成优先级清单，供人工核查团队跟进。
91. 加速隐藏天体的科学发现
业务挑战： 科研机构在海量天文数据中寻找小行星等“隐藏”天体，人工搜索难度极高。
技术堆栈： BigQuery、Vertex AI、Cloud Storage。
蓝图： 天文望远镜拍摄的 PB 级影像数据存入 Cloud Storage，并在 BigQuery 建立目录 → Vertex AI Vision 模型训练识别微弱的移动天体 → 模型在历史数据中运行，发现人工遗漏的潜在小行星 → 将结果交由天文学家验证 → 大幅加快发现速度。
科技行业用例
这些架构蓝图来自 Personal AI、Causal、Abstrakt、BMC、Snap、Augment、Box、Twilio 等客户的实践。
92. 构建能从个人数据中学习的专属 AI
业务挑战： 科技公司希望打造真正个性化的 AI 助手，需超越“一刀切”的通用模型，基于用户的独有数据进行训练，同时确保隐私与定制化体验。
技术堆栈： Vertex AI、Google Cloud Storage、Cloud Run。
蓝图： 用户将个人数据（文档、邮件、笔记）上传至 Cloud Storage → 在 Vertex AI 上执行微调，使用个人语料训练基础 Gemini 模型 → 生成的“个人语言模型”部署至 Cloud Run 安全端点 → 用户查询时，交互仅依赖其专属模型，提供完全个性化的回答。
93. 构建 AI 财务规划向导
业务挑战： 金融科技初创公司需为初创企业提供财务规划软件，但用户在初次设置时往往难以整合数据并建立财务模型。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、第三方数据源 API。
蓝图： 新用户注册后授权访问其财务数据源（如会计软件、银行账户）→ 系统将数据导入 BigQuery → 向 Gemini 提示“分析该公司的财务数据，识别主要收入、成本与增长趋势，并生成三表模型” → Gemini 输出基础模型 → 用户在数分钟内完成原本需数小时的配置。
94. 为 B2B 销售代表打造销售副驾驶
业务挑战： B2B 销售团队需快速洞察复杂的客户数据，以提升成交效率，但人工搜集资料耗时长。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、CRM 集成。
蓝图： 企业销售数据（CRM 记录、历史交易、产品信息）整合入 BigQuery 并索引至 Vertex AI Search → 销售代表准备通话时输入“我即将联系一家制造业潜在客户，请给出关键谈话要点、案例和可能异议” → 系统检索相关数据 → Gemini 综合生成简报文档 → 销售人员可更有策略性地对话。
95. 构建会议转录与分析 AI 代理
业务挑战： 协作软件公司需保存会议内容，但人工转录与总结成本高，且易遗漏。
技术堆栈： Speech-to-Text API、Vertex AI、Cloud Run Functions。
蓝图： 用户将 AI 代理连接至日历 → 会议开始时代理自动加入并录音 → 会后，Cloud Run 将音频传至 Speech-to-Text 转录 → 转录文本交给 Gemini，提示“总结会议，提取行动项并分配负责人，列出关键决策” → 结果邮件发送给所有与会者 → 节省人工整理时间。
96. 构建企业知识搜索引擎
业务挑战： 企业员工使用众多应用（Slack、Google Drive、Salesforce、Confluence），知识被严重分散，影响效率。
技术堆栈： Vertex AI Search、企业应用连接器。
蓝图： 使用安全连接器索引所有企业数据，保留原有权限 → 员工通过单一搜索框查询“Q3 新品发布的市场策略是什么？” → Vertex AI Search 跨系统检索 → 返回包含 Google Drive 策略文档、Slack 对话、Salesforce 结果的统一答案 → 提高知识获取效率。
97. 为 CCTV 摄像头部署视频智能代理
业务挑战： 企业拥有数百个 CCTV 摄像头，录像大多被动存储，仅在事后回放，缺乏主动洞察。
技术堆栈： Vertex AI、Cloud Storage、移动预警系统。
蓝图： CCTV 实时视频流传输至 Cloud Storage → 多模态 Gemini 模型作为“视频智能代理”实时监控 → 接收自然语言任务（如“监控入口，若排队超过 10 人且持续 5 分钟则报警”或“22 点后有人进入仓库则通知”）→ 检测到事件时，AI 自动推送带视频片段的警报至相关人员移动端。
98. 构建 B2B 工作流自动化代理
业务挑战： B2B 科技公司需为客户简化跨部门复杂工作流，通用软件难以适配个性化需求。
技术堆栈： Vertex AI、第三方 API 连接器。
蓝图： 平台提供构建 AI 代理的框架 → 企业可自建“人力资源入职代理”，接入 HR 系统 → 当新员工入职时，代理自动执行工作流：创建账户、分配培训、安排入职会议 → Gemini 作为调度核心，调用各系统 API 完成任务 → 实现跨部门自动化。
99. 将客户反馈转化为产品洞察
业务挑战： 产品公司需从分散的客户反馈（工单、应用商店评论、社交媒体）中提炼价值，但人工整理困难。
技术堆栈： Vertex AI、BigQuery、数据接入工具（如 Pub/Sub）。
蓝图： 客户反馈数据流入 BigQuery → 定时批处理将新数据传给 Gemini → 提示“分析反馈，按主题分类（UI/UX、价格、Bug）、判断情绪、提取功能请求” → 模型返回结构化结果写入 BigQuery → 产品经理在仪表盘查看趋势（如“本周‘登录问题’负面反馈增长 30%”），从而快速改进。
100. 自动化广告活动创意流程
业务挑战： 数字营销平台需批量生成广告内容，传统创意流程耗时耗力。
技术堆栈： Vertex AI、Text-to-Speech API、Cloud Run。
蓝图： 用户提供产品与目标受众信息 → Cloud Run 构建提示并调用 Gemini：“为马拉松跑者设计三条广告标题和一段 15 秒视频脚本” → Gemini 生成文案 → 脚本传递至 Text-to-Speech API，生成语音 → 系统将语音、文本与产品图像结合，自动生成多版本广告素材 → 即刻上线。
101. 构建 LLM 可观测性平台
业务挑战： 企业部署多个 AI 应用，但缺乏监控、评估与调试工具，难以保证准确性、安全性和稳定性。
技术堆栈： Google Kubernetes Engine (GKE)、BigQuery、Vertex AI。
蓝图： 企业 AI 应用的输入、输出与模型监控数据传递至运行在 GKE 的观测平台 → 数据存入 BigQuery 进行大规模分析 → Vertex AI 模型自动检测“模型漂移”（性能下降）或“幻觉”（生成错误内容）→ 若发现问题，系统通过仪表盘向开发团队报警 → 帮助快速诊断并修复生产系统问题。