具身智能在制造行业的应用

具身智能的开发涉及多个方面，其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境，例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。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。目前，具身智能正成为人工智能的新浪潮，在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用，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。

以下是关于建立具身智能知识库的一些建议： 1. 数据清洗方面： 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割，可进行编辑修改和删除，添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档，注意合理拆分内容，不能将大量数据一股脑全部放入训练，例如对于章节内容，先放入大章节名称，再按固定方式细化处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面： 注重智能体的交互能力，包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量，利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力，如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容： 了解具身智能本体的形态实现思路，如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义，探讨其与大模型要解决问题的差异，以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题，包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题，以及特定任务和场景的处理，还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向，例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成，如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。

具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：利用具身智能技术预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，也可以是虚拟形态。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，致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息，进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程，具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。

要实现具身智能实体，以下是一些关键方面： 1. 空间智能：像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样，具身智能实体也应具备这种能力，将感知与行动联系起来，例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征：能在开放世界中探索，拥有海量世界知识，并能执行无数任务。 3. 与环境的互动：无论是在物理世界还是数字世界，具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用：有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法，利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界：在物理世界中感知环境的难度较大，需要重点关注更底层的传感，包括视觉传感和触觉传感，充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是，目前具身智能的实现仍面临诸多挑战，数字世界可能会先于物理世界取得突破。

具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：通过具身智能，能够预测机器故障，避免工厂停机，保障生产的连续性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量，减少次品率。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率，降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它的核心在于智能体的“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。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。 在机器人发展历程中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如，日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有不断的更新和发展。

具身智能在制造行业有以下应用场景： 1. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，避免工厂停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，增强效率并降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它认为智能不仅是处理信息的能力，还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。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。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。 在机器人发展历程中，第一代机器人是技术探索阶段的示教再现型机器人，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如日本早稻田大学研发的 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有更新版本。本田公司也开发了多种行走机器人。

以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，其最新版本支持的功能包括： 1. 多端部署：可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成：支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 7. 知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。

以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能： Grammarly：可以进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT：能用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 此外，关于内容仿写的 AI 工具，为您推荐以下几款中文工具： 秘塔写作猫：网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作：网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，能处理多种文体，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。

人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。

人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。

在结构仿真分析中，AI 有着多方面的应用。 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面，以下是一些可用的 AI 工具和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 在 2024 年，AI 在生物医学、气象预测等领域也有重要突破与应用： 1. 诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI，推动了机器学习的理论创新，揭示了蛋白质折叠问题，标志着人工智能真正成为一门科学学科和加速科学的工具。 2. 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3，能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用，为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 3. DeepMind 展示新的实验生物学能力——AlphaProteo，能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 4. 生物学前沿模型的扩展：进化规模 ESM3，是一种前沿多模态生成模型，在蛋白质序列、结构和功能上进行训练，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 5. 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。

以下为您推荐一些常用的 AI 画图应用： 1. Creately 简介：是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等。 功能：智能绘图功能，可自动连接和排列图形；丰富的模板库和预定义形状；实时协作功能，适合团队使用。 官网：https://creately.com/ 2. Whimsical 简介：专注于用户体验和快速绘图的工具，适合创建线框图、流程图、思维导图等。 功能：直观的用户界面，易于上手；支持拖放操作，快速绘制和修改图表；提供多种协作功能，适合团队工作。 官网：https://whimsical.com/ 3. Miro 简介：在线白板平台，结合 AI 功能，适用于团队协作和各种示意图绘制，如思维导图、用户流程图等。 功能：无缝协作，支持远程团队实时编辑；丰富的图表模板和工具；支持与其他项目管理工具（如 Jira、Trello）集成。 官网：https://miro.com/ 4. Lucidchart 简介：强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能：拖放界面，易于使用；支持团队协作和实时编辑；丰富的模板库和自动布局功能。 官网：https://www.lucidchart.com/ 5. Microsoft Visio 简介：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能：集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作；丰富的图表类型和模板；支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 6. Diagrams.net 简介：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。 功能：支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox）；多种图形和模板，易于创建和分享图表；可与多种第三方工具集成。 官网：https://www.diagrams.net/ 使用 AI 绘制示意图的步骤： 1. 选择工具：根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户：注册并登录该平台。 3. 选择模板：利用平台提供的模板库，选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容：根据您的需求，添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享：如果需要团队协作，可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具一起使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. 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。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下为您推荐几款 AI 制图应用： 1. Lucidchart：这是一个强大的在线图表制作工具，集成了 AI 功能，可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。其具有拖放界面，易于使用，支持团队协作和实时编辑，还有丰富的模板库和自动布局功能。官网：https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio：专业的图表绘制工具，适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计，集成 Office 365，方便与其他 Office 应用程序协同工作，有丰富的图表类型和模板，支持自动化和数据驱动的图表更新。官网：https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net：免费且开源的在线图表绘制工具，适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储（如 Google Drive、Dropbox），有多种图形和模板，易于创建和分享图表，可与多种第三方工具集成。官网：https://www.diagrams.net/ 此外，在 AI 绘图领域，国外的 Midjourney 也较为知名。它的模型强大，能生成高质量图像，且支持充分的个性化设置，但使用过程不太便捷，需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。

以下是 AI 在办公领域的一些常见应用： 1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。

以下是为您推荐的知识库应用： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题，知识库可解决这些问题，典型应用如客服系统，公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容，包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞：【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤，如地址输入、模型选择、创建和上传文件等，以及安装并接入 cow 的操作流程。

在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，能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，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，AI 在制造业还包括以下方面的应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。

以下是关于控制在智能制造中的应用的相关信息： 在智能制造领域，控制技术有着广泛的应用： 1. 预测性维护：利用人工智能预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。 2. 质量控制：通过人工智能检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：借助人工智能优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：运用人工智能控制工业机器人，进一步提高生产效率。 此外，ControlNet 是一种由斯坦福大学张吕敏发布的神经网络模型，它能与预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）结合，通过引入额外条件输入来控制 AI 绘画的生成过程。其工作原理是将 Stable Diffusion 模型的权重复制到 ControlNet 的可训练副本中，并使用外部条件向量训练副本，具有训练过程的鲁棒性、避免过度拟合、可在小规模设备训练以及架构兼容性和迁移能力强等优点，不仅用于 AI 绘画，还可用于图像编辑、风格迁移、图像超分辨率等多种计算机视觉任务。

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。