李昊和他的团队在 AI自主学习和进化技术上取得了初步的成果后，并没有停下探索的脚步。他们深知，要想在竞争激烈的 AI领域持续发展，就必须不断深入研究，挖掘 AI的更多奥秘。

随着“智能配送助手”的 AI模型能够实现一定程度的自主学习，李昊开始思考如何进一步拓展其应用范围。他意识到，仅仅在物流配送领域取得成功是不够的，AI技术有着更广阔的应用前景。

首先，李昊决定将目光投向智能客服领域。他发现很多企业在面对大量客户咨询时，传统的客服方式效率低下，且成本较高。如果能够利用 AI技术打造一个智能客服系统，不仅可以提高客户服务的质量和效率，还能为企业节省成本。

李昊带领团队开始收集相关的数据和信息。他们研究了不同行业客户咨询的特点和常见问题，试图构建一个能够准确理解客户需求并提供有效解决方案的 AI客服模型。这个过程充满了挑战，因为客户的问题往往非常多样化，语言表达也各不相同。

为了解决这个问题，李昊和团队成员采用了自然语言处理技术。他们通过大量的文本数据训练 AI模型，使其能够识别不同的语义和语境。同时，他们还不断优化算法，提高模型的准确性和响应速度。

经过一段时间的努力，他们成功开发出了一个初步的智能客服模型。为了测试其效果，李昊联系了几家小型企业，免费为他们提供智能客服系统的试用。这些企业对这个新的客服方式表现出了极大的兴趣，纷纷同意试用。

在试用过程中，李昊和团队密切关注着智能客服模型的表现。一开始，模型会出现一些误解客户问题的情况，但随着不断地学习和改进，它逐渐能够准确地回答客户的问题，并且提供满意的解决方案。其中一家企业的负责人对李昊说：“这个智能客服系统真的太神奇了，它大大提高了我们的客服效率，而且还节省了很多人力成本。”

得到了这些企业的肯定，李昊信心大增。他决定进一步完善智能客服模型，并将其推向更广泛的市场。然而，在这个过程中，他也遇到了一些困难。

一方面，市场上已经存在一些类似的智能客服产品，竞争相当激烈。另一方面，一些大型企业对他们这种新兴公司的产品持怀疑态度，不太愿意轻易尝试。李昊明白，要想在市场中脱颖而出，就必须不断创新，提供更优质的服务。

于是，李昊带领团队开始对智能客服模型进行升级。他们加入了情感分析功能，使 AI能够更好地理解客户的情绪，从而提供更人性化的服务。同时，他们还优化了用户界面，让客户能够更方便地与智能客服进行交互。

在技术研发的同时，李昊也没有忽视市场营销。他组织团队制作了精美的宣传资料，向潜在客户展示智能客服系统的优势和特点。他还积极参加各种行业展会和研讨会，提高公司和产品的知名度。

经过一段时间的努力，李昊的智能客服系统逐渐在市场上打开了局面。一些中型企业开始与他们签订合作协议，使用他们的智能客服系统。公司的业务逐渐扩大，收入也不断增加。

然而，李昊并没有满足于现状。他知道，AI技术的发展日新月异，要想保持竞争力，就必须不断探索新的领域。这时，他把目光投向了医疗领域。

李昊了解到，医疗行业面临着诸多挑战，如医生资源短缺、疾病诊断效率低下等问题。他认为 AI技术可以在医疗领域发挥重要作用，例如辅助疾病诊断、医疗影像分析等。

李昊开始带领团队研究医疗数据和相关的医学知识。他们与一些医院和医疗机构合作，获取真实的医疗案例和影像数据。然后，利用 AI技术对这些数据进行分析和处理，试图建立一个能够辅助医生进行诊断的模型。