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具身智能在制造行业的应用场景有哪些?

回答

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 WABOT-1 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。

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参考资料

问:具身智能是什么?

[title]问:具身智能是什么?具身智能(Embodied Intelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)需要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。这一概念认为,智能不仅仅是处理信息的能力,还包括能够感知环境、进行自主导航、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”,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。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响了智能体的学习和发展。例如,一个机器人通过其机械臂与物体的互动,学习抓取和操纵技能;一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索,学习解决问题的策略。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,具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息,以及这些机制如何应用于人造智能系统;在计算机视觉中,研究者致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效的空间导航和物体识别。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:请问 AI 有哪些应用场景?

[title]问:请问AI有哪些应用场景?人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

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

[title]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[heading1]#1.具身智能概论第一代机器人: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1973年,日本早稻田大学的加藤一郎带领团队,研发出世界上第一台真人大小的人形智能机器人——WABOT-1。该机器人包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,有两只手、两条腿,胸部装有两个摄像头,手部还装有触觉传感器。到了1980年,早稻田大学更新了设计,研制出了WABOT-2,第二代能够与人沟通,阅读乐谱并演奏电子琴。1986-1993年,本田公司接连开发了E0到E6等7种行走机器人,只有腿部结构,主要用于研究行走功能。1993年,公司在研制的P1基础上加上了双臂使其初具人形,而后同年完成的P3则是ASIMO的原型。

其他人在问
具身智能用什么开发
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。
2024-11-08
想建一个具身智能方面的知识库,有哪些建议
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。
2024-11-05
具身智能在制造行业的落地方向有哪些?
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。
2024-10-26
如何做一个具身智能实体?
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。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些
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。
2024-10-22
具身智能机器人
具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体(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。 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)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是与环境互动的手段,也影响智能体的学习和发展。例如,机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能,虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 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的算法,以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用,如服务机器人、工业自动化和辅助技术等,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。此外,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、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜: |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量(万)|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量(万)|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后,你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人,它会在你的手机屏幕上睁开双眼,正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程,具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、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前进。但也存在一些矛盾,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,触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题,有待更多学者和从业者讨论交流。同时,一直关注具身创业项目,并坚信未来大语言模型会有更多发展。
2024-10-11
AI在企业落地的场景或案例
以下是一些 AI 在企业落地的场景或案例: 企业运营方面:包括日常办公文档材料的撰写整理、营销对话机器人的应用、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源的简历筛选、预招聘、员工培训等。 教育领域:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体行业:定制化游戏,动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 零售/电商领域: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。 金融/保险行业:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。 在企业中建构人工智能的案例研究包括: 智能扬声器:需要探测触发词或唤醒词、进行语音识别、意图识别,并执行相关程序。但智能音箱公司因需对每个用户需求单独编写程序而花费大量资金教育客户,这是其面临的困境。 自动驾驶汽车:包括汽车检测(使用监督学习,需多个方位的摄像头或传感器)、行人检测(使用相似技术)、运动规划(输出驾驶路径和速度)。 人工智能团队的角色示例有: 软件工程师:负责软件编程工作,在团队中占比 50%以上。 机器学习工程师:创建映射或算法,搜集和处理数据以训练神经网络或深度学习算法。 机器学习研究员:开发机器学习前沿技术,可能发表论文或专注研究。 应用机器学习科学家:从学术文献或研究文献中寻找前沿技术来解决问题。 数据科学家:检测和分析数据背后的意义,并向团队展示结论。 数据工程师:整理数据,确保数据安全、易保存和读取。 AI 产品经理:决定用 AI 做什么,判断其可行性和价值。
2024-11-20
打印场景下格式转换的需求点
在打印场景下,格式转换的需求点主要包括以下方面: 1. 不同文本类型的转换,例如将俚语翻译成商务书信。 2. 不同格式之间的转换,如 ChatGPT 擅长的从 JSON 到 HTML、XML、Markdown 等格式的转换。在提示中需描述输入和输出格式,例如将 Python 字典从 JSON 转换为带有列标题和标题的 HTML 表格,并使用相关函数显示 HTML 响应。 3. 对于卡牌生成器的搭建,在为卡牌添加说明性文字时,涉及到文字图层的处理。叠图功能只允许两个图层叠放,所以对文字图层要进行格式转换。具体包括: 先对“card_description”的输出按索引序号奇偶性进行分列。 由于叠图只支持传入图像的 url(字符串格式),需将分列后的两个 Array<Object>结构“打破”,提取图像链接并重组为字符串列表 Array<String>。 若分列时原 Array<Object>中元素个数为奇数个,会导致分列后两个列表元素数量不同。在格式转换过程中,需比较两个列表长度,若不同则用事先准备好的图像 url 扩展较短的列表,以保证叠图顺利进行。
2024-11-20
AI 在股票交易行业的落地场景有哪些
AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面: 1. 市场分析与预测:利用大数据和机器学习算法,对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测,为投资决策提供参考。 2. 风险评估与管理:通过模型评估投资组合的风险水平,及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。 3. 交易策略优化:基于历史交易数据和市场情况,优化交易策略,提高交易效率和盈利能力。 4. 智能投顾:为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。 5. 欺诈检测:识别和防范股票交易中的欺诈行为,保障交易的安全性和公正性。
2024-11-18
ai的落地场景应用
以下是 AI 的一些落地场景应用: 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,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决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 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:改善搜索结果和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:暂未提及具体应用场景。 此外,还有以下一些具体的应用: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 在“AI + 汽车”领域: AI 营销赛道: AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”,包括汽车热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复,以及“一键生图”。 AI 提升“销售体验”,引导“留资或下单”,如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”,基于汽车销售场景自动出题,可采用多种形式,如选择题、对话或情景模拟。
2024-11-18
AI在会计岗位落地的场景
AI 在会计岗位落地的场景包括以下方面: 1. 预测:生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并提供适应模型的建议,为公司决策提供依据。 2. 报告:生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务:会计和税务团队在咨询规则和应用方面,生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款:生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 5. RPA 方面:RPA 是流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,为企业降本增效。在财务领域,可用于开票、网银流水下载等。 6. 税务工作:在金税四期背景下,利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。
2024-11-15
AI 在教育行业的落地场景有哪些
AI 在教育行业的落地场景主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供定制化的学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP),如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,自动批改学生的作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制的学习内容,引导学生通过对话学习,提供即时反馈,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):如 Labster 的虚拟实验室平台,提供虚拟实验场景,让学生安全进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 5. 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文相关:包括论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等的教育资源。
2024-11-15
展开说说公共服务智能化
公共服务智能化是一个涉及多方面的重要领域。 在美国,政府官员正致力于推动人工智能领域的发展,并根据反馈更新相关计划,以规范人工智能的运作,保障其在保护公民权利、安全和国家安全、促进公平、推动民主、促进经济增长和创新公共服务等方面发挥积极作用。 在欧洲,对于使用人工智能系统获取和享受特定的必要私人和公共服务及福利的领域,有严格的规定。特别是在公共机关提供的基本公共援助福利和服务方面,若使用人工智能系统进行决策,可能会对人们产生重大影响,因此某些系统被列为高风险系统。但同时,也不应妨碍公共行政部门开发和使用创新方法,前提是这些系统不会带来高风险。 在英国,人工智能将在实现更好的公共服务、高质量就业和提供学习技能的机会等目标中发挥核心作用。政府已投入大量资金,并认为以结果为导向的方法是实现目标的最佳途径。人工智能已在改善医疗保健、提高交通安全性等方面带来了实际的社会和经济效益,未来有望在更多领域发挥更大作用。
2024-11-20
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试,国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会,能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时,商务部将制定内容认证和水印的指导,以明确标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险,包括:AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任;AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展,在经济和社会领域有诸多应用,例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等,但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗
以下是关于人工智能诈骗的相关信息: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要保护美国人免受人工智能带来的诈骗和欺骗,商务部将制定内容认证和水印的指导方针,以清晰标注人工智能生成的内容。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为全球的私营部门和政府树立榜样。 欧洲议会和欧盟理事会规定,特定旨在与自然人互动或生成内容的人工智能系统,无论是否符合高风险条件,都可能带来假冒或欺骗的具体风险。在特定情况下,这些系统的使用应遵守具体的透明度义务,自然人应被告知正在与人工智能系统互动,除非从自然人角度看这一点显而易见。若系统通过处理生物数据能识别或推断自然人的情绪、意图或归类,也应通知自然人。对于因年龄或残疾属于弱势群体的个人,应考虑其特点,相关信息和通知应以无障碍格式提供给残疾人。
2024-11-20
人工智能诈骗技术
以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容: 欧洲议会和欧盟理事会规定,某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术,以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择,可能造成重大伤害,特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响,此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时,若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成,则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以明确标记人工智能生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中,提到了一系列高水平风险,如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击,增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20
Excel表格智能处理
以下是一些关于 Excel 表格智能处理的相关内容: 目前有几种不同的工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力,如 Excel Labs,它是一个基于 OpenAI 技术的 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot 是微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成任务,包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 Formula Bot 提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI 是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 在实际应用中: 可以在 Excel 里自动累加一行的美元数额,并将总和显示在右边名为“总计”的列里。 让 ChatGPT 编写 Python 程序来做 Excel 数据处理,如一个文件修改成功后可提要求批量修改所有文件,所有文件都批量处理完后可提下一步需求进行汇总。 对于学生交的实习报告,可通过 Python 将所有.doc 和.docx 文件聚集在一起,还能统计报告字数并排序。 用 GPT4 写代码的基本操作包括文字提需求直接出代码、贴代码进去让其按新需求修改、贴错误信息进去让其解 bug 以及直接询问一些技术问题的解法和思路。 处理腾讯文档的 Bug 时,多人同时填写触发保护机制导致内容被复制很多份,需要先“查重合并”再统计名字出现次数,还可以让其帮忙合并一个单元格或整个表格所有单元格内的重复内容,只要用自然语言交待清楚需求,不需要编程。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
AI有哪些趣味应用
以下为一些 AI 的趣味应用: 智联招聘 APP:作为 AI 招聘筛选工具,运用自然语言处理和机器学习技术,能帮助企业快速筛选简历,提高招聘效率。例如企业招聘程序员,APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 贝壳找房 APP:其 AI 房地产评估系统通过数据分析和机器学习,可准确评估房地产价值,为买卖双方提供参考。比如用户想出售房屋,APP 可以给出一个合理的价格区间。 腾讯游戏助手:拥有 AI 游戏角色生成器,借助图像生成和机器学习技术,为游戏开发者生成独特的游戏角色,丰富游戏内容。例如在一款角色扮演游戏中,生成不同外貌、性格和技能的角色,增加游戏的趣味性。 墨迹天气 APP:利用数据分析和机器学习的 AI 天气预报助手,能提供精准的天气预报和气象预警,包括温度、湿度、风力等信息,同时还能提供气象预警,如暴雨、台风等,帮助用户合理安排出行和生活。 宝宝树安全座椅推荐:其 AI 儿童安全座椅推荐系统通过数据分析和机器学习,能根据儿童年龄、体重等信息,为家长推荐合适的儿童安全座椅。 途虎养车保养推荐:AI 汽车保养套餐推荐系统运用数据分析和机器学习,根据车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐,如更换机油、滤清器等。 丰巢快递柜管理系统:利用数据分析、物联网技术的 AI 物流快递柜管理系统,能优化快递柜使用效率,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率。 智联招聘面试模拟功能:其 AI 招聘面试模拟平台通过自然语言处理和机器学习,模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。 酷家乐装修设计软件:AI 房地产装修设计平台借助图像生成和机器学习,为用户提供装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。
2024-11-20
还有更多的行业应用案例吗?
以下是一些 AI 在不同行业的应用案例: 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草、案例分析、法律条文梳理、人力资源简历筛选、预招聘、员工培训。 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体:定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI 自动生成副本。 零售/电商: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。 金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞察;保险理赔处理及分析;投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: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。 生命科学:研发阶段靶点发现及产品成药性;医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理;医药代表培训及知识库建立;分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 不仅如此,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
2024-11-20
我想收集一些AIGC行业应用的案例
以下是一些 AIGC 行业应用的案例: 在内容创作方面: 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域: 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。 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。 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。 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。 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。 在医疗行业: 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如,麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业: 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,还能降低内容制作成本并加速创意实现。
2024-11-20
AI在生成产品需求及需求文档上有哪些应用?
以下是 AI 在生成产品需求及需求文档上的一些应用: 1. PMAI 产品经理的 AI 助手:可以生成产品需求文档(PRD)的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等,还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. AI 工具辅助产品需求文档(PRD):通过人类语言描述想要的产品,得到 80%的完成稿,然后进行修改和发布。相关工具如 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw。 3. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 4. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 5. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 6. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 7. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 8. 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 9. 客户反馈分析:分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 10. 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 11. 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 12. 营销活动分析:分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 13. 库存管理:预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 14. 支付和交易优化:分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 15. 社交媒体营销:帮助在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 16. 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2024-11-20
最近比较流行的c端ai应用有哪些
以下是一些比较流行的 C 端 AI 应用: 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,使用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛,展示优秀摄影作品,利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类,为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,运用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务,帮助用户掌握音乐制作技巧。 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,采用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置,为用户推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务,包括投资课程、市场分析和投资策略等。 彩云天气 APP:这是一个 AI 天气预报预警系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它提供准确的天气预报和预警信息,帮助用户提前做好防范措施。 腾讯觅影:作为 AI 医疗影像分析平台,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它对医疗影像进行分析,辅助医生诊断疾病。 钉钉会议管理功能:这是一个 AI 会议管理系统,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能管理会议流程,提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道:这是一个 AI 书法作品销售平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道。 彩云天气专业版:这是一个 AI 天气预报定制服务,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户需求提供个性化天气预报服务。 微医 APP:作为 AI 医疗健康管理平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据,提供健康建议。 腾讯会议策划工具:这是一个 AI 会议策划助手,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议,提高会议效率和质量。 雅昌艺术网拍卖频道:这是一个 AI 书法作品拍卖平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品拍卖服务。
2024-11-19
FlowGpt这款应用现在发展得如何了
FlowGPT 是一个发展较为出色的应用。 在 2023 年,02 年出生的党嘉成(Jay)在伯克利大二辍学后,于 1 月初创建了 FlowGPT 这一全球最大的开源 AI 应用平台。在零广告投放的情况下,实现了超过 300 万的月活跃用户和 10 万个 AI 应用。 FlowGPT 是一个聊天 GPT 提示和 AI 提示社区,旨在改善人与人之间的沟通。它提供了一系列精心设计的聊天 GPT 提示,还提供了一个可视化界面以多线程方式展示对话流程,能帮助用户优化工作流程、提高生产力,用户可在其社区中分享、发现和学习有用的 ChatGPT 提示。 其网站为:https://flowgpt.com/
2024-11-19