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具身智能在制造行业的应用

回答

具身智能在制造行业有以下应用：

  1. 产品设计和开发：利用如 Adobe Firefly、Midjourney 等 AI 生成工具，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。
  2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。
  3. 设备维护和故障诊断：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。
  4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。
  5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。

具身智能是指通过让机器人更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。其一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛应用。

具身智能发展的核心问题在于在现实物理世界构建数据闭环，实现方式包括数据获取成本足够低以及在具体化场景中能够持续不断收集数据。具身智能的发展历史中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按事先设定程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，拥有一定感觉系统，可获取周围环境和相关对象的信息。之前做机器人的厂商有转方向的情况，如波士顿动力从液压转向电动。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：具身智能是什么？

具身智能的一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能，机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用，通过创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但它仍面临许多挑战。例如，如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

问：有制造业的 AI 应用吗？

在制造业领域也有一些AIGC（AI Generated Content）的应用：1.产品设计和开发：利用AI生成工具如Adobe Firefly、Midjourney等，可以根据文字描述快速生成产品的3D模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。2.工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。3.设备维护和故障诊断：利用AI模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。4.供应链管理：AI可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。5.客户服务：基于对话模型的AI客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。总的来说，AIGC技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第 5 期

网址：https://mp.weixin.qq.com/s/3wFjI0zwQGhosQWcPPFxMA具身智能发展的核心问题：不是算法，不是硬件；是在现实物理世界构建数据闭环的问题数据构建AI，AI构建产品，产品产生商业价值，在销售和使用的过程中会产生新的数据，从而实现数据飞轮如何实现闭环：数据获取成本足够低在具体化场景当中能够持续不断收集数据。2、历史之前做机器人的厂商转方向了，波士顿动力（液压转电动）第一代机器人：技术探索阶段（以早稻田大学仿人机器人为代表）1970年之前，示教再现型机器人，这类机器人没有感知也不会思考，它们根据事先设定好的程序重复动作。目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍然常见。1960年代，美国机床铸造公司（AMF）生产出圆柱坐标的Versatran型机器人，可做点位和轨迹控制。美国Unimation公司研制出球坐标的Unimate型机器人，它可完成近200种示教在线动作1970-1997年，有感觉的机器人，与第一代机器人相比，它们拥有一定的感觉系统，可获取周围环境和相关对象的信息

其他人在问
具身智能在医疗行业的应用场景有哪些？
具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式，实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查，并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，方便医疗团队交流。
2024-09-07
具身智能在制造业的应用场景
具身智能在制造业的应用场景包括： 1. 机器人自动化：通过具身智能控制工业机器人，提高生产效率。 2. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，帮助工厂避免停机。 3. 质量控制：借助具身智能检测产品缺陷，提升产品质量。 4. 供应链管理：运用具身智能优化供应链，提高效率并降低成本。 此外，在制造业领域，AIGC（AI Generated Content）也有广泛应用： 1. 产品设计和开发：使用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，增强设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可依据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提升供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，改善客户体验。 尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在医疗行业的应用场景
具身智能在医疗行业有以下应用场景： 1. 推出了名为“领视智选”的智能超声机器人： 创新点：全球首创的智能心脏超声机器人，探索了“医疗+AI+机器人”的新模式。 技术成就：实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查。 临床验证：该技术已通过医学界的初步测试和评估。 2. Coze bot 智能体： 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果。 能够实时获取医学研究和政策变化，自动整理医学报告，提升工作效率。 通过多模态形式推送到常用平台，方便医疗团队交流。 需要注意的是，尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临许多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能在医疗行业的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在制造车间的应用
具身智能在制造车间有以下应用相关的信息： 空间智能将推动 AI 系统获得具身智能，能够像生物一样与环境互动。例如，特斯拉正通过其改进版本来驱动 Optimus 机器人，并计划在今年底让 Optimus 能够在 Gigafactory 代替人类干活。 大模型可以在多个方面为智能硬件增加功能，其中具身智能指硬件能否动起来，但相关研究不多。 此外，李飞飞教授正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司，并在 2024 年最新的 TED 演讲中解释了相关概念。
2024-08-17
具身智能是什么？
具身智能是人工智能领域的一个子领域，其强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 智能不仅仅是处理信息的能力，还涵盖感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如模拟环境中的虚拟角色。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息，从而有效进行空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域有重要应用，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习，以及处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。具身智能不需要必须是人形，只要具备可感知环境且与环境进行交互的物理实体就行。人形机器人在许多方面有优势，如效仿自然进化的高效设计，适应现有环境，在家居等服务场景优势显著。
2024-08-13
具身智能在制造业的应用场景有哪些？
具身智能在制造业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：可用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是指智能体通过身体与环境的交互来学习和理解世界，并做出相应的决策和行动。其在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用。同时，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能发展的核心问题并非算法和硬件，而是在现实物理世界构建数据闭环。实现闭环需要数据获取成本足够低，并能在具体化场景中持续收集数据。 在具身智能的发展历史中，之前的机器人厂商有过方向转变，如波士顿动力从液压转向电动。第一代机器人处于技术探索阶段，如早稻田大学的仿人机器人，1970 年之前的示教再现型机器人没有感知和思考能力，仅根据预设程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1960 年代，美国机床铸造公司和美国 Unimation 公司分别生产出不同类型的机器人。1970 1997 年，出现了有感觉的机器人，它们拥有一定的感觉系统，可获取环境和对象信息。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-09
人工智能发展的流程图上面有相关人物与重要时间节点或重大事件
以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临合作与竞争等有趣问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式。这将带来一系列关于机器意识、物种竞争等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
可以找最新研究方向论文的智能体
以下是关于具身智能的相关信息： 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，从执行角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面，如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》，链接为：https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外，DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能，Nature 发表了相关研究成果，研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为，被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。
2024-09-16
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。
2024-09-16
AI在医疗器械方面有哪些应用？
AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面： 1. 医疗器械的设计与优化：利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化，提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助：通过对医疗数据的分析，帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测：借助机器视觉、图像识别等技术，自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修：分析设备运行数据，提前预测可能出现的故障，安排维护计划。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-16
ai在法律方面的应用
AI 在法律方面有以下应用： 1. 协助律师处理复杂案件：律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时，可与 AI 协同，借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理：律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息，为案件准备获取素材，也能让其生成和修改标准化合同，减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据：在处理复杂法律关系和前沿性案件时，利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景： 案例检索：最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法： 采用逻辑结构，如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考，如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色，如专注于民商事法律领域的律师，以提升工作效率。
2024-09-14
有什么用于视频剪辑的AI应用吗？
以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用： 1. MMVid：这是一个集成的视频理解系统，由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容，应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代，使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括：概念设定使用 MJ，剧本+分镜使用 ChatGPT，AI 出图使用 MJ、SD、D3，AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio，对白+旁白使用 11labs、睿声，音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN，视频高清化使用 Topaz Video，字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。
2024-09-13
我是名临床医生，请告诉我有哪些临床医生可以应用的医学AI软件
以下是一些临床医生可以应用的医学 AI 软件： 中医应用：将人工智能与中医结合，通过观察口腔、舌苔和抓脉，生成选择题让患者作答，最后 AI 生成药方，目前用于辅助看诊，提高诊疗效率，愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。 农业：鉴别香蕉树的疾病，对近 2 万张各种香蕉植物的图片进行 AI 训练，农民们可以使用应用程序 Tumaini 拍照并得到诊断结果。 DoctorGPT：不仅是一个 AI 模型，还集成了医学专家的知识，能够准确回答各种医学问题。
2024-09-13
我想找一款应用于中学地理教学的AI工具
目前在中学地理教学方面，专门的 AI 工具可能相对较少。但您可以考虑一些具有辅助教学功能的通用教育类 AI 工具，例如一些智能辅导系统，它们能够根据学生的学习情况提供个性化的学习建议和练习。另外，某些在线教育平台可能也融入了一定的 AI 技术，比如能够智能推荐相关地理课程和学习资源。您还可以关注一些教育科技公司的最新产品发布，以获取更针对性的中学地理教学 AI 工具信息。
2024-09-13
国内的应用层的ai公司如何盈利
国内的 AI 应用层公司盈利方式主要有以下几种： 1. 创造新的价值和场景：例如在移动互联网领域，出现了移动端的 IM 工具（微信、WhatsAPP）、打车（Uber、滴滴、Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音、Tiktok）等新的应用，这些应用并非颠覆上一代公司的业务，而是创造了新的价值和场景。 2. 融入现有工作流程：许多公司将 AI 融入工作流程，如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本，Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省了运行成本。 3. 抓住技术进步机会改造和提升现有业务：现有的大公司大部分会因技术进步而获利，关键在于能否抓住机会改造或提升现有业务。 同时，关于大模型能力与利润分配的问题，需要垄断才能获得超额收益。因为在有竞争的情况下，哪怕是寡头垄断，行业内的公司也无法获得定价权。只有在垄断市场中，售货方才拥有定价权，类似于今天英伟达的状态。定价权是超额收益，即超额毛利、超额净利的来源。
2024-09-13
AI目前在制造业和零售领域有什么案例吗？
在制造业领域，AI 的应用案例包括： 预测性维护：可用于预测机器故障，避免工厂停机。 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 在零售领域，AI 的应用案例包括： 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。
2024-08-29
如何应用AI技术到工厂生产制造工艺中去？
AI 技术在工厂生产制造工艺中有广泛的应用，以下是一些常见的应用方式： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具，如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI 系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。 6. 质量控制和检测：图像识别和无损检测等技术应用在质量控制和检测方面，可以降低人为差错，同时提高产品的安全性和可靠性。 例如，在汽车行业，自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车的自主导航和驾驶。车辆安全系统通过 AI 分析来自摄像头和传感器的数据，预防事故。个性化用户体验方面，AI 根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。生产自动化中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 此外，钉钉 AI 助理白皮书指出，在产品设计与研发阶段，AI 助理可以帮助企业加快创新过程，完成重复性、低层次任务，缩短产品上市时间，提高产品性能。在生产环节，AI 系统能够预测性维护自动化生产线和智能机器人等，优化生产流程，减少设备损耗，提高生产效率和降低成本。在供应链管理方面，AI 助理可以应用于需求预测、库存管理和物流优化等领域，帮助企业更准确地预测市场需求，优化库存水平，降低运输和仓储成本。 随着 AI 技术的不断发展和成本进一步降低，生产等具体业务领域的 AI 应用预计还将进一步扩大和深化。
2024-07-01
AI在制造业的应用
AI 在制造业的应用包括以下几个方面： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AI 技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。
2024-05-30