AI 自动做表格的技术通常涉及到自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和数据处理等多个领域。以下是一些可以实现自动做表格的AI技术和工具：

1、表格识别（Table Recognition）：这是一种使用计算机视觉和NLP技术来识别和提取表格数据的方法。表格识别可以从扫描的文档、图像或PDF文件中提取表格结构和内容。

2、光学字符识别（OCR）：OCR技术可以将图片或扫描件中的文字提取出来，结合表格识别技术，就可以将表格图片或扫描件转换为可编辑的文本格式。

3、机器学习模型：训练机器学习模型来识别和分类表格中的数据。例如，使用深度学习模型来识别表格的边界、行、列和单元格内容。

4、自然语言处理：NLP技术可以用于理解和解释表格中的文本内容，尤其是在处理包含复杂数据的表格时。

5、数据提取工具：有很多专门的工具和软件可以通过AI技术从各种文档和数据源中自动提取数据到表格中，如Tesseract OCR、Tabula、camelot等。

6、自动化流程工具：一些自动化流程工具（如RPA，机器人流程自动化）也可以用来自动创建和填写表格，通过模拟人类操作来与用户界面交互。

7、Google的ML Kit：提供了一个通用的机器学习框架，可以用来开发自定义的表格识别和数据提取应用。

8、Microsoft Azure Read API：这是一个基于云的服务，可以从文档、图像等中提取文本、布局和表格。

9、Python库：例如`camelot`、`tabulapy`、`pdfplumber`等，可以用来从PDF文档中提取表格。

如何实现AI自动做表格？

实现AI自动做表格通常需要以下步骤：

1、数据源准备：准备包含表格的数据源，可以是图片、扫描件、PDF、文档等。

2、选择工具或技术：根据数据源的格式和目标表格的格式，选择合适的AI技术或工具。

3、模型训练：如果使用机器学习模型，可能需要训练模型来识别表格结构和内容。

4、数据提取：利用选定的技术或工具从数据源中提取表格数据。

5、数据处理：将提取的数据进行处理，转换成所需的表格格式。

6、验证和调整：验证输出的准确性，并根据需要调整模型或处理流程。

7、自动化流程：将上述步骤集成到自动化流程中，以实现大规模的自动表格创建。

示例代码（Python）

使用`camelot`库从PDF文件中提取表格：

python
import camelot

从PDF中提取表格
tables = camelot.read_pdf('your_file.pdf')

保存到CSV文件
tables.export('output.csv', f='csv')

这只是一个简单的例子，具体的实现细节取决于数据源的类型、表格的复杂性和目标格式等。