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数字化和数智化的概念分别是什么

Answer

数字化是指将信息、数据等转化为数字形式,以便于存储、处理和传输。它强调的是将现实世界中的事物以数字方式进行表示和管理。

数智化则是在数字化的基础上,进一步融合了人工智能、大数据等技术,实现智能化的决策、分析和优化。数智化更注重利用数据和算法来提升业务的效率和价值。

在具身智能的背景下,数字化智能主要是在数字世界中形成的智能,其交互相对简单,可不符合物理规律。而具身智能则需要与物理世界进行交互,面临更多的挑战,如感知环境、理解和决策等。

随着技术的发展,人工智能有望实现通用,机器可能会具有自我意识和超级智能,从而引发对机器意识和数字生命形式的思考。在这种情况下,人与数字生命之间的合作和竞争基础将成为重要问题。

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References

质朴发言:大模型时代下的具身智能|Z 沙龙第 5 期

一位机器人领域连续创业者兼投资人分享了他的看法:核心差异在于具身智能需要与物理世界进行交互。数字智能(大模型要解决的智能),是完全在数字世界中形成的智能。数字世界的交互比较简单(约束少),可以符合/不符合物理规律。你可以设计很多的数字世界来构建你所有可能形成的空间定义和范畴。具身智能,就是具有身体的智能,它与物理世界有交互。这种与物理世界的交互带来了一系列问题,例如,我们在学习电路时,会学习模拟电路和数字电路的区别。在数字电路中,你可以有零一变量,并可以直接定义它的所有边界,它是一个具体的数值。而在模拟中,它就变成了很多的波动信号,这个波动信号中需要做很多降噪处理。这可能是从数字智能转向具身智能时面临的最大问题。另一位投资人对具身智能的定义做了补充:首先,如果我们将与环境交互的能力拆分开来,核心能力包括:第一部分:感知环境第二部分:基于环境信息进行理解、决策、判断第三部分:执行操作

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

这意味着对于每一项任务,机器都将比人类做得更好;当计算机超过人类时,一些人认为,他们就可以继续变得更好。换句话说,如果我们让机器和我们一样聪明,没有理由不相信它们能让自己变得更聪明,在一个不断改进的机器之心进化的螺旋中,会导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命按照上面的专家预测,机器应该具有自我意识和超级智能。到那时,我们对机器意识的概念将有一些重大的转变,我们将面对真正的数字生命形式(DILIs - Digital Lifeforms)。一旦你有了可以快速进化和自我意识的DILIs,围绕物种竞争会出现了一些有趣的问题。DILIs和人类之间的合作和竞争的基础是什么?如果你让一个有自我意识的DILIs能模拟疼痛,你是在折磨一个有感知的生命吗?

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如何建设数智化车间
建设数智化车间可以参考以下步骤和要点: 前期工作: 进行行业资料收集,不同赛道的官方提供资料内容丰富程度有所差异,如智能座舱赛道>营销赛道>售后赛道。 研判 COZE 的插件生态对不同赛道的支持情况。 赛道研判: 竞争强度方面,营销赛道>智能座舱赛道>售后赛道。 考虑插件生态的支持,如执行项插件等。 关注官方资料的支撑情况,如强前段营销。 注意行业专业性限制,如非汽车行业(汽修相关)。 市场调研: 线下前往领克 4S 门店索取销售资料。 通过懂车帝等网络渠道进行关键词热搜。 与车主交流购车、养车、用车经验。 专家调研: 利用人脉资源,如队长罗文引荐汽车超人、途虎工厂店的行业专家。 结论: 售后智能体搭建需要大量数据支撑。 当前售后门店有成熟的 SaaS 系统,包括工单记录、派单、零配件库存管理、故障分析、账单结算等,非行业人士在售后方面较难找到突破口。 此外,火山引擎 AI 创造者大赛中也有相关赛道说明,如汽车品牌的 AI 座舱赛道、AI 营销赛道、AI 售后赛道,各赛道有不同的赛题说明和核心目标。例如,AI 座舱赛道需利用相关模型和插件开发满足车主定制化需求的智能体;AI 营销赛道要开发创新的智能体方案提升营销效果;AI 售后赛道要提供提升售后服务效率与用户体验的智能体应用。 黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到了一些关于人工智能在复杂工业空间中的应用示例,如机器人大楼中的自治系统相互交互,仓库监控和调整行为等,虽然并非直接针对数智化车间建设,但其中的理念和技术可能具有一定的参考价值。
2025-02-25
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,以下是一些完善的建议: 首先,进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研,明确当前存在的问题和瓶颈。 其次,制定明确的转型目标。例如,提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等,并且将这些目标进行量化和细化。 然后,规划技术架构。确定所需的数字化技术,如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等,并设计它们之间的集成方案。 接着,优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化,消除不必要的环节,提高生产的流畅性和效率。 再者,加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍,包括技术人员和管理人员。 最后,建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估,根据评估结果调整策略和措施,以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
元宇宙推动教育的全面数字化转型
元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代,数字化正在重塑我们的生活,从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势,而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域,存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如: 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊,涉及多种工具推荐,如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言,面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题,同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之,元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性,包括大规模自适应学习、工作场景模拟等,也促使教育不断探索新的模式和方法,以适应时代的发展。
2025-01-11
公司数字化转型对于客户服务增值有什么好处?如何平衡技术和个性化,人性化服务
公司数字化转型对客户服务增值的好处包括: 1. 个性化服务:利用 AI 分析客户行为数据,深入了解客户需求和偏好,为其提供定制化的产品推荐和服务,如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品,在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品,从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广:通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系,提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动,在客户支持和沟通中采用个性化方法,定期收集客户反馈并用于优化服务和产品,监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率:Token 化在自然语言处理中应用,将大段文本分解成小块处理单元,便于管理和分析复杂文本数据,使 AI 模型快速识别关键信息,加速决策过程,提升业务响应速度。 4. 优化客户服务:Token 化使客户服务自动化成为可能,通过自动响应系统快速准确处理客户请求,极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销:利用 Token 化分析用户行为和偏好,提供高度个性化的营销内容,增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面,可以采取以下措施: 1. 深入挖掘客户数据,同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督,确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈,根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工,使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。
2024-10-16
企业数字化团队怎样协助业务方找AI落地场景?
企业数字化团队协助业务方找 AI 落地场景可以参考以下内容: 周鸿祎提出,推动 AI 与数字化业务全面融合是比较理想的情况。企业可以从列出的武器库中挑选合适的选项,如私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员,甚至可以选择知识大模型、情报大模型、安全大模型,或者开发自己的大模型,并与业务融合。 360 改变了思路,从过去把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里,转变为找到刚需和痛点的明星场景,用场景来引导模型,而非先打造模型再寻找场景。 Jusi 适用于各种企业和个人,包括初创公司、中小企业和项目经理。初创公司可借助其创建技术规格并寻找开发工作室;中小企业能借此扩大数字化业务、添加新功能;项目经理能简化并加速寻找合适开发合作伙伴的流程。
2024-08-28
我做了一批数字化看板,想让AI来评分,哪个AI工具比较合适
以下是一些可能适用于为您的数字化看板评分的 AI 工具: 1. PlantUML:这是一个文本到 UML 的转换工具,能通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,有助于创建逻辑视图。 2. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2024-08-08
用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图有哪些快速上手的prompt、平台和教程
以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程: 平台:Tusiart Prompt 提示词: 用英文写您想要 AI 生成的内容,不用管语法,仅使用单词和短语的组合去表达需求,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:在生成内容基础上,寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写您想要 AI 避免产生的内容,单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 辅助网站: 1. http://www.atoolbox.net/ :通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ :每种参数有缩略图参考,更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ :可抄作业,复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时,可先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。
2025-03-28
AI agt 是很么概念
AI Agent 是一种智能代理系统,具有以下特点和概念: 是从年前到现在比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说,指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 目前其概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。 应用特点包括个性化,能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测;能自主完成任务,如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码;能实现多 Agent 协作,如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少。 包括 Chain(通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成)、Router(可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain)、Tool(Agent 上的一次工具调用)等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent(主 agent,用于回复用户)、Background Agent(背景 agent,用于推进角色当前状态)、Daily Agent(用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈)。
2025-03-28
NLP相关概念
以下是关于 NLP 相关概念的详细介绍: 一、NLP、NLU、NLG 的关系 自然语言处理(NLP)中包含了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。 二、NLP 的定义 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信,希望机器能像人一样具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言,“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式,包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工,以实现人机间的信息交流。 三、NLP 的用途 如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到 NLP 相关技术。 四、NLP 的技术原理 按照内容构成的层次,NLP 的基本技术原理可以分成 5 个层次: 1. 词法分析:找到词汇的各个词素,从中获得语言学信息。 2. 句法分析:对句子和短语的结构进行分析,目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 3. 语义分析:找出词义、结构意义及其结合意义,从而确定语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析:分析篇章结构,识别不同部分之间的语义联系,结合内外部信息,在整体上理解篇章。 5. 内容生成 五、NLU 专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU 系统试图理解句子和词语背后的含义,而不是仅仅处理单个词语。NLU 能够识别文本中的情感、意图和实体,并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。 六、NLG 专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG 系统将结构化数据转化为自然语言文本,例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG 能够根据不同的需求和场景,生成不同风格和语气的文本。 七、NLP 任务 主要包含 3 大类任务: 1. 自然语言理解任务(NLU,Natural Language Understanding):特点是能看到完整上下文信息,然后做广义分类任务,典型任务如文本情感分析,词性标注,信息检索等。 2. 有条件自然语言生成任务(conditionedNLG,Natural Language Generation):特点是 seq2seq,典型任务例如机器翻译,自动摘要等。 3. 无条件自然语言生成任务(unconditionedNLG):特点是开放性的句子生成,典型任务如问答系统(QA)、对话机器人(ChatBot)等。一开始针对不同任务会使用不同的模型,后来发现 NLG 任务能通过 incontext learning + prompt 来完成 NLU 任务,于是逐渐收敛到了 NLG 任务。
2025-03-24
介绍AI基本概念和目前发展阶段
AI 的基本概念: 人工智能(AI)是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,它们之间存在密切联系。 目前发展阶段: 已取得显著进展,如聊天机器人具备基本对话能力,能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务,但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程,但尚未完全实现。 对于新手学习 AI: 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型,如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础,包括网络结构和激活函数。
2025-03-20
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例: 在法律法规方面,如《人工智能法案》中,指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面,若指定生成某个页面(如首页、登录页等),可添加页面指令描述,如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台,关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计;对于信息类,关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是,目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,直接落地开发仍有距离,但随着 AI 技术的迭代,这种距离有望缩短。
2025-03-16
我在用AI辅助学习新概念英语第二册,但是deep seek总是报错,我应该换成什么别的AI呢?
如果您在使用 Deep Seek 辅助学习新概念英语第二册时总是报错,可以考虑换成 Wenxiaobai.com 这个平台。它高速响应,完全免费,支持各种平台使用,与 Deep Seek 官网几乎相同,速度快且稳定性高,最新版本还支持文档与图片分析。
2025-03-12