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智能体落地案例

回答

智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。

智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型:

  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,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。
  2. 基于模型的智能体(Model-based 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。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。
  3. 目标导向型智能体(Goal-based 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,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。
  4. 效用型智能体(Utility-based 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。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。
  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,通过与环境互动不断学习最优策略。

在智能体的落地案例方面: C 端案例:比如在社交方向,用户注册之后先捏一个自己的智能体,然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入,这是一个很有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体,类似 APP 时代专业做 APP 的。

此外,字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似APP时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。

问:什么是智能体 Agent

智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型:1.简单反应型智能体(Reactive Agents):这种智能体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。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。1.基于模型的智能体(Model-based 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。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。1.目标导向型智能体(Goal-based 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。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。1.效用型智能体(Utility-based 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。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。1.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。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。

其他人在问
coze案例
以下是关于 Coze 案例的相关信息: 一泽 Eze 的万字实践教程:全面入门 Coze 工作流,用其打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent,开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路,10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门:创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”,最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文:在第五章节介绍后,大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具,由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例,包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限,仅提供基本常用案例提示词,建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。
2024-09-14
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
AI记忆能力的应用案例
以下是一些 AI 记忆能力的应用案例: 1. 在智能体方面,如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本,就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态,在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能,可将对话重点记录在“bio”小本子上,用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用,能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述,提高信息检索效率和易理解性,广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注,如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目,通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息,扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力,使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”,对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱,保证不会因上下文窗口不足溢出,从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆,实现永久记忆功能。 5. 在学术界,有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向,虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限,但代表了未来趋势。此外,RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题,其存储手段并非仅依赖向量库,传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。
2024-09-10
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。
2024-09-09
人工智能在电商行业的应用案例
以下是人工智能在电商行业的一些应用案例: 1. 推广方面: 制定上市推广方案,包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 制定内容营销方案,以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 2. 图像生成方面: 美团外卖商家版后台利用图像模型生成菜品照片。 3. 其他方面: 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。
2024-09-05
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例: 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。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用: 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面,优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务,如优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-03
ai在互联网有哪些落地场景
AI 在互联网的落地场景非常广泛,主要包括以下几个方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶:开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:实现个性化学习,提供定制化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-15
AI agent 落地例子
以下是关于 AI agent 的相关信息: AI agent 是在 rag 的基础上更进一步,给大模型提供了更多工具,如长期记忆(相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息)、规划和行动(在大模型的 prompt 层做逻辑,将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具)。例如可以让大模型安排差旅,它会判断完成目标所需步骤,搜索差旅记录,预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能,并能部署到多种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置,赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围,采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力,能从反馈中学习并与环境互动,在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用,还能与其他 Agent 交流协作。
2024-09-11
ai落地场景:输入敏感词管控,脱敏怎么返回处理
很抱歉,目前知识库中没有关于输入敏感词管控及脱敏返回处理的相关内容。但一般来说,对于输入敏感词的管控和脱敏处理,常见的方法包括: 1. 建立敏感词库:事先整理出常见的敏感词列表。 2. 文本检测:在输入时对文本进行实时检测,判断是否包含敏感词。 3. 脱敏处理方式:可以采用替换、隐藏部分字符、加密等方法对敏感词进行处理。 4. 设置规则和策略:例如根据不同的场景和用户级别,确定不同的处理方式。 由于缺乏具体的详细信息和场景,以上只是一些常见的思路和方法,您可以根据实际情况进一步深入研究和设计具体的解决方案。
2024-09-10
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
做AI相关的创业,怎么落地找场景
以下是关于 AI 相关创业落地找场景的一些建议: 1. 在游戏领域,现在就开始探索生成式 AI,将努力集中在尚未探索的区域,如“游戏的 Runway”。 2. 注重场景化,给 AI 装上“手”和“眼睛”,通过实践尝试获得实际的数据增长。例如,Notion 和 Character.AI 在这方面取得了成果。 3. 关注专业化、垂直模型的先行场景,如 DoNotPay 在法律应用方面的尝试,以及医疗领域的应用。 4. 对于非技术从业者,在类似客服的应用场景中,要解决大模型存在的幻觉问题,以满足严肃商用场景的要求。 总之,AI 创业不仅要能用好市面上的 AI 工具,更要从 AI 效率、变革的角度组织公司架构。同时,把握好融资节奏,在 ToC 产品中注重数据飞轮带来的正反馈效应。
2024-08-13
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,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它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过程中导致超级智能的出现。届时,机器可能会具有自我意识和超级智能,成为真正的数字生命形式,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。 在产业发展方面,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。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 4 个部分。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,亟需完善人工智能产业标准体系。
2024-09-18
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,如交通、天气预测和电视节目推荐等方面,它正以惊人速度发展,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过人类时,可能会出现超级智能,机器可能会具有自我意识,成为真正的数字生命形式。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。 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,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。
2024-09-18
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,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它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过程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 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础,以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面,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)。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。
2024-09-18
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,其普及程度和发展速度令人惊叹,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。 从进化的角度看,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,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意义重大。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,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。
2024-09-18
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,比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,它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过程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意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 在产业发展方面,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(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。
2024-09-18
国内哪家智能驾驶做的最好
目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色,但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大,并取得了一定的成果;华为凭借其在通信和技术领域的积累,为智能驾驶提供了相关的解决方案;小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而,智能驾驶技术仍在不断发展和演进,各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。
2024-09-18