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具身智能的前景

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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。

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模拟环境中的虚拟角色。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。

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。

具身智能在机器人领域,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,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。

具身智能的范式是将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互,如以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,具身智能体则将大模型嵌入物理实体,通过传感器与人类交流。

具身智能有人形机器人等代表产品,其有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、算法等)、环境,且不同环境有不同形态的硬件本体适应。其行动分为感知、决策、行动、反馈四个模块形成闭环。

尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境学习、伦理和安全问题等,未来研究将继续探索以推动其发展和应用。

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References

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。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

这样的全模态智能体,将会成为我们和所有智能设备的新交互界面。进一步想象,家庭和办公环境的电子设备,只要联网就能成为智能体的感知器,或者直接成为他们的终端,被智能体控制;再结合具身智能(Embodied AI)技术,那就是现实版的Ghost in the shell了。。

一篇具身智能的最新全面综述!(上)

具身智能,即“具身+智能”,是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以ChatGPT为代表的“软件智能体”(或称“离身智能体”)使用大模型通过网页端、手机APP与用户进行交互,能够接受语音、文字、图片、视频的多种模态的用户指令,从而实现感知环境、规划、记忆以及工具调用,执行复杂的任务。在这些基础之上,具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流,强调智能体与物理环境之间的交互。通俗一点讲,就是要给人工智能这个聪明的“头脑”装上一副“身体”。这个“身体”可以是一部手机,可以是一台自动驾驶汽车。而人形机器人则是集各类核心尖端技术于一体的载体,是具身智能的代表产品。具身智能的三要素:本体、智能、环境具身智能的三要素:“本体”,即硬件载体; “智能”,即大模型、语音、图像、控制、导航等算法; “环境”,即本体所交互的物理世界。本体、智能、环境的高度耦合才是高级智能的基础。不同环境下的会有不同形态的硬件本体以适应环境。比如室内平地更适用轮式机器人,崎岖不平的地面更适用四足机器人(机器狗)。在具身智能体与环境的交互中,智能算法可以通过本体的传感器以感知环境,做出决策以操控本体执行动作任务,从而影响环境。在智能算法与环境的交互中还可以通过“交互学习”和拟人化思维去学习和适应环境,从而实现智能的增长。具身智能的四个模块:感知-决策-行动-反馈一个具身智能体的行动可以分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤,分别由四个模块完成,并形成一个闭环。感知模块

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最新具身智能新闻
以下是关于具身智能的最新新闻: 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,而具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下会有不同形态的硬件本体适应,如室内平地适用轮式机器人,崎岖地面适用四足机器人。 具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,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。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、麦克风等。 最近,具身智能的概念很火。例如稚晖君开源人形机器人全套图纸+代码引发圈内热议,各类具身智能产品如李飞飞的 Voxposer、谷歌的 RT1 和 RT2、RTX、字节跳动的 Robot Flamingo、斯坦福的 ACT 和卡耐基梅隆的 3D_diffuser_act 等,在不同任务和场景中展示了强大能力,并有潜力带来革命性变革。本文拆分为上下两篇,明天会更新下篇,聚焦人机交互、发展讨论。本文部分参考中国信息通信研究院和北京人形机器人创新有限公司的《具身智能发展报告》。
2025-01-27
具身智能
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。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 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)或虚拟形态(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,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、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。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体的设计、在复杂多变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。
2024-12-31
具身智能
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。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 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)或虚拟形态(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,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、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。 具身智能在机器人领域(服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。通过具身智能,机器人能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,也能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下有不同形态的硬件本体适应环境。 具身智能的行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成一个闭环。 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能主动感知和理解所在物理环境并互动,进行“具身行动”。 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。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2024-12-31
基于多模态大模型的具身智能 技术原理是什么
基于多模态大模型的具身智能技术原理主要包括以下方面: 决策模块是具身智能系统的核心,负责接收感知模块的环境信息,进行任务规划和推理分析,以指导行动模块生成动作。早期决策模块主要依赖人工编程规则和专用任务算法,而基于近端策略优化算法和 Qlearning 算法的强化学习方法在具身智能自主导航等任务中展现出更好的决策灵活性,但在复杂环境适应能力等方面存在局限。 大模型的出现极大增强了具身智能体的智能程度,提高了环境感知、语音交互和任务决策能力。具身智能体的大模型是 AIGA,调用机械臂、相机等身体部件,其发展方向是视觉语言动作模型(VLA)和视觉语言导航模型(VLN)。 VLA 输入语言、图像或视频流,输出语言和动作,在统一框架内融合互联网、物理世界和运动信息,实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。 VLN 输入语言、图像或视频流,输出语言和移动轨迹,用于统一指令输入框架,使大模型直接生成运动方向、目标物体位置等操作信息。 Google Deepmind 从大模型入手打造具身智能,率先提出 Robotics Transformer 系列模型,如 RT1 等,并不断升级。RT1 基于模仿学习中的行为克隆学习范式,输入短的图像序列和指令,输出每个时间步的动作。随着数据量增加,有从分层模型过渡到端到端模型的趋势。 北大 HMI Lab 团队构建了全新的 RoboMamba 多模态大模型,使其具备视觉常识任务和机器人相关任务的推理能力。 在具身智能应用中,更强调“动态”学习方式,如强化学习、模拟学习等,让机器人与环境不断交互学习,通过奖励机制优化行为,获得最优决策策略,摒弃传统控制论算法物理建模的弊端。
2024-12-27
基于世界模型的具身智能 技术原理是什么
基于世界模型的具身智能技术原理主要包括以下方面: 谷歌发布的世界模型 Genie: 能够学习一致的动作空间,可能适合训练机器人,打造通用化的具身智能。 其架构中的多个组件基于 Vision Transformer构建而成,为平衡模型容量与计算约束,在所有模型组件中采用内存高效的 STtransformer 架构。 Genie 包含三个关键组件:潜在动作模型(Latent Action Model,LAM)用于推理每对帧之间的潜在动作;视频分词器(Tokenizer)用于将原始视频帧转换为离散 token;动态模型给定潜在动作和过去帧的 token,用来预测视频的下一帧。潜在动作模型以完全无监督的方式学习潜在动作。 相关论文《Genie:Generative Interactive Environments》已公布,论文地址为 https://arxiv.org/pdf/2402.15391.pdf,项目主页为 https://sites.google.com/view/genie2024/home?pli=1 ,论文的共同一作多达 6 人,包括华人学者石宇歌。 具身智能算法层: 机器人创业公司 Covariant 推出的首个机器人基础模型 RFM1 是基于真实任务数据训练的机器人大模型,共有 80 亿参数,是基于文本、图片、视频、机器人动作、传感器信息等多模态数据进行训练的 any to any 序列模型。 RFM1 将机器人的实际动作也视作 Token,其 token 包括多种模态,每个模块都有专门的 tokenizer 进行处理。操作只有一个——预测下一个 token。 RFM1 对物理世界的理解源自于其学习生成视频的过程,通过接受初始图像和机器人动作的输入,预测接下来视频帧的变化,掌握了模拟世界每个瞬间变化的低层次世界模型。 行业进展: 李飞飞在 AI 3D 生成领域的工作极大地加速了进展,通过对 3D 物体的生成所构建出的世界,再进行降维的视频生成,生成的视频自然符合物理世界的规律,生成的世界也可交互。 世界模型开启了在虚拟世界中预训练机器人的可能,这个虚拟世界完全符合物理规律,可以快速生成无限场景,支持并行训练多个任务,大幅降低试错成本,加速机器人的学习过程,为实现更复杂的机器人行为打开可能。这种进步正在催生新的应用可能,如更自然的人机交互界面、更安全的机器人控制系统、更高效的虚拟训练平台等。世界模型也在改变 AI 理解和交互世界的基本方式。
2024-12-27
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域,以下是关于具身智能的详细介绍: 1. 定义: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。 2. 核心要素: 智能体的“身体”或“形态”,包括物理形态(如机器人的机械结构)和虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。 身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 3. 涉及学科:包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学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。 计算机视觉致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息。 4. 应用领域: 机器人领域,如服务机器人、工业自动化和辅助技术等,能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。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,创造更具沉浸感和交互性的体验。 5. 特点: 即“具身+智能”,是将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互的人工智能范式。 三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块为“感知决策行动反馈”,形成一个闭环。 6. 面临挑战: 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。 如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题。 人形机器人是具身智能的代表产品,不同环境下会有不同形态的硬件本体适应环境。在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身 Agent 正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解所在的物理环境并互动,产生具身行动。
2024-12-26
智能体编排应用 定义
智能体编排应用是一种将多个应用整合,分工协作完成复杂任务的流程式 AI 应用。它把复杂任务分成多个子任务,通过以下方式实现: 1. 操作方面:点击新应用创建智能体编排,可放入现有应用或创建新智能体,通过不同模型设置智能体组分工协作。 2. 应用组件能力:包含插件管理能力,遵循 open API 3.0.1 规范,可接入阿里云上众多 API 场景,即将上线大批官方插件,也可编辑自定义插件。 3. 应用测评与观测能力:可创建测评任务,观测应用运行情况,有众多值得探索的场景。 4. 智能体群组功能:内置对多个智能体的调度决策,可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系,结果全局共享。 5. 应用引用功能:1 月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能,未来还将开放调用外部应用接口。 与单个智能体应用相比,智能体编排具有以下优势: 1. 协作与灵活性:由多个具有自治能力的智能体组成,可相互通信、信息共享和协作,完成复杂任务,在多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。 2. 可扩展性与健壮性:可以调整智能体的数量和角色,适应不同任务需求,提高灵活性和适应性。 3. 任务分解与并行处理:能将复杂任务分解为多个子任务,由不同智能体并行处理,提高任务执行效率和速度。 4. 自动规划能力:可根据任务需求自动规划任务执行流程,灵活调度子智能体。 5. 完整的智能体功能:智能体节点依然支持 RAG、插件和流程编排等功能,与单个智能体的功能保持一致。 简单来说,就是把之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排,分好工各司其职。配置完后每个智能体按部就班执行自己的任务,会有前后衔接关系。也可以通过 API 的方式快速调用应用。
2025-02-04
智能体应用(Assistant) 定义
智能体应用(Assistant)是一种基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置即可快速上手并实现基本功能。 其具有以下特点和应用场景: 特点:能够弥补大模型的局限性,如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。通过集成特定的外部能力,如实时信息获取、回答私有领域问题等,提升用户体验和增强业务竞争力。 应用场景: 客户服务:了解客户诉求,解决客户问题,如查询订单状态、处理退款等。 个人助理:管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。 技术支持:了解技术问题,提供解决方案,帮助用户排除故障。 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,可在百炼控制台快速创建应用,应用场景包括公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人:百炼提供长期记忆功能,保存关键历史对话信息,集成夸克搜索和图像生成等插件,扩展功能。 智能助手:引入 RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。 详情参见 。
2025-02-04
智能客服
以下是关于智能客服的相关信息: GPT 智能客服: GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态,类似微信公众号,用户可开发自己垂类应用。其开放门槛低,基本是 0 代码,开发方式包括自然语言(prompt)、知识库(knowledge)、第三方 API 对接(Action)。GPTs 实现了目前最强的智能客服,具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点,但不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库,让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术(RAG),将知识库(knowledge)和问题(prompt)一起做 embedding,扔给 LLM 作答。 源地址: 零成本、零代码搭建智能微信客服: 平台选择扣子(官网地址:https://www.coze.cn)。扣子是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都可以在扣子平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话,还可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多用户与搭建的 Bot 聊天。
2025-02-03
哪款智能简历好用
以下是一些好用的智能简历工具: 1. ResumeMatcher:这是一款 AI 驱动的开源简历优化工具。它能提供智能关键词匹配、深入分析见解,提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度,结合 textacy 提取核心术语,精准优化简历内容。相关链接: 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合您的工具。
2025-02-03
智能体
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: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)、工具使用等。 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,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(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,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(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,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 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,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。 此外,还有一些智能体的应用场景,如“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”,它是针对企业和品牌营销团队,尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者的智能体。其主要功能包括产品卖点(供给侧视角)深度挖掘、优质买点(用户侧视角)文案生成、小红书笔记+抖音脚本生成、所有内容一键同步到飞书。能够解决难以精准提炼产品卖点、不能以更友好的用户侧表达讲述卖点、社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点、耗时且无系统等问题,提供系统化卖点提炼和一站式内容创作,简化小红书和抖音营销文案生成,提升社交平台传播力,实现小红书爆款和抖音破圈,增强品牌影响力。
2025-02-02
AI外贸智能获客
AI 在外贸智能获客方面,可借鉴以下落地场景: 在营销赛道: 1. AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”,包括汽车与热点营销结合、用户画像预测、营销内容创作、内容审核以及用户评论回复,还能“一键生图”,但控制出图质量是难点和技术活。 2. AI 提升“销售体验”,引导“留资或下单”,例如为车主提供智能“试驾”促进转化,通过虚拟试驾或演示激发用户兴趣并引导留资;提供“金牌销售”智能导购,像懂行、懂产品、懂用户的金牌销售一样挖掘需求和个性给出买车建议;通过互动“问答游戏”“热点事件”“用户性格”等了解客户真实用车场景、需求和性格,为其推荐合适车型刺激购买下单。 3. AI 提升“销售能力”(专业知识/销售话术),基于汽车销售场景和环节自动出题让用户答题,最后得分评估并给出建议。思考:可复制到其他学习类场景,不仅是选择题形式,也可增加“对话”或者“情景模拟”形式,如 AI 扮演客户进行销售对练,包括刁难、不信任等情况。 在中小企业利用人工智能(AI)进行转型提升市场营销效果方面: 1. 目标市场分析是利用人工智能(AI)工具深入分析市场,准确识别目标客户群体并制定相应营销策略。首先使用 AI 工具进行市场细分,通过分析市场数据准确识别和细分目标客户群体,选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具,如机器学习模型、数据分析软件等,收集广泛市场数据包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等,基于 AI 分析结果将市场细分为不同客户群体,每个群体具有独特需求和行为特征。 2. 基于 AI 分析结果定制化营销策略,根据目标市场细分结果制定更个性化和有效的营销策略,针对每个细分市场群体特征制定特定营销策略,如定制化广告内容、促销活动和沟通方式,执行定制化营销策略并根据市场反馈和销售数据调整,持续监测营销活动效果如参与度、转化率等评估策略有效性,定期更新市场数据确保营销策略基于最新市场洞察,根据新数据分析和市场反馈不断优化和调整营销策略。通过采用目标市场分析,中小企业能更精准识别和理解潜在客户,制定更有效营销策略,提高营销活动的 ROI,增强企业与客户联系,提升品牌形象和市场份额。
2025-02-02
国内有什么有前景的AI公司
以下是一些国内有前景的 AI 公司: DeepSeek:在编码任务中表现出色,其 deepseekcoderv2 结合了速度、轻便性和准确性,深受社区喜爱。 阿里巴巴:最近发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下了深刻印象,能出色完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂艺术作品等工作。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目,催生了 MiniCPM 项目,是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。
2025-01-17
Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势: 2024 年内: 图片超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆上有明显突破,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟,包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟,游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 AI 产品发展的未来展望包括: 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括: 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17
ai设计做产品设计,市场前景如何
AI 设计用于产品设计具有广阔的市场前景。以下是一些相关的分析: 在 PPT 类产品方面,国内外的此类产品丰富多样。市场上的 PPT 类 AI 产品通常是在传统工具基础上融入生成式 AI 新功能,带来创新的同时也造成产品种类繁多,可能让用户选择时感到困惑。在国内,爱设计 PPT 表现出色,其背后有实力强大的团队,对市场需求有敏锐洞察力,成功把握 AI 与 PPT 结合的机遇,已确立市场领先地位。对于经常制作 PPT 的人,如商务人士、教育工作者、学生等,爱设计 PPT 是值得尝试的工具,能提高效率并保证高质量输出,且有望在未来带来更多惊喜。 从近两年的发展来看,人工智能技术特别是大语言模型的快速发展带来巨大冲击。AI 产品的发展趋势在变化,从通用能力逐渐转向专业化细分,如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion,视频制作的 Pika、Runway,音频处理的各种相关工具等,每个细分领域的产品都在提升核心能力,提供更精准高质量的服务。 在商业模式上,也有创新探索。如针对 ToB 市场的深耕,像为内容创作者服务的 ReadPo;还有新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”,允许用户认领特定主题词,实现流量变现。这些都表明 AI 产品正从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 综上所述,AI 设计在产品设计领域的市场前景看好,不断创新和满足用户需求将是未来发展的关键。
2024-12-05
AI网站设计工具的市场有多大,前景如何?
目前 AI 网站设计工具的市场呈现出以下特点和趋势: 市场规模:2024 年 1 3 月,设计工具市场规模达到 6.1 亿。2023 年 4 月,赛道月访问量为 4,492 万,2024 年 3 月增长至 6229 万。 天花板潜力:约 600 亿。 总体趋势:平稳增长,月平均增速为 2460 万 PV/月,增长率为 13.6%。 竞争格局: Canva 领先优势明显,在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名中均位居第一。 马太效应强,Top1 占比 92%,Top3 占比 95%。 技术门槛中等。 原生产品占比较低。 此外,在 2023 年度最佳产品榜单中,一些专注于协作、AI 集成和动画的设计工具因其创新力受到众多社区的喜爱,如 Jitter、Framer AI 等。
2024-11-07
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现有效,且随规模扩大预期改善,我们持续增加相关资源投入。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,如协调医疗护理,还将帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产模式和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。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)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、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。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展机遇,也带来复杂高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将实现巨大繁荣。
2024-09-30
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 从历史来看,人工智能始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,如专家系统,但因方法局限出现“人工智能寒冬”。后来,计算资源更便宜、数据更多,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“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在当前,深度学习被发现能有效学习任何数据分布,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强。未来,人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,在各领域取得科学进展。 产业方面,人工智能是引领科技和产业变革的基础性和战略性技术,加速与实体经济融合,改变生产和经济形态,对新型工业化等发挥重要支撑作用。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)。我国人工智能产业近年快速发展,形成庞大市场规模,伴随新技术迭代呈现创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点,需完善产业标准体系。 总之,智能时代的曙光带来了历史性发展和高风险挑战,但潜在正面影响巨大,未来将带来巨大繁荣。
2024-09-30