Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

智能制造

Answer

智能制造是人工智能在工业领域的融合应用,其标准围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求展开,包括开展工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制。

在制造业中,AI 有广泛的应用场景:

  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,能够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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

国家人工智能产业综合标准化体系建设指南.pdf

人工智能行业应用重点领域包括智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等。1.1.智能制造标准。规范人工智能在工业领域的融合应用,围绕智能工厂、智慧供应链建设中的智能化技术要求,开展工业知识表达、工业知识图谱构建、工业场景大模型等标准研制。2.2.智能家居标准。规范家居智能硬件、智能软件、智能网联、服务平台和应用平台等技术要求,促进智能家居产品的互联互通,提升智能家居在室内环境、安防监控等场景的用户体验。3.3.智慧城市标准。规范智慧城市建设、治理、生态宜居等智能化技术要求,提升人工智能系统在城市经济发展、韧性构建、社会治理、辅助决策中的应用水平。4.4.科学智算标准。规范人工智能规模化应用加速基础科研的相关标准。结合农业、工业、服务业等应用人工智能技术的需求,加快开展智慧农业、智慧能源、智慧环保、智慧金融、智慧物流、智慧教育、智慧医疗、智慧交通、智慧文旅等领域标准研究。[heading2](六)安全/治理标准[content]安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。1.1.安全标准。规范人工智能技术、产品、系统、应用和服务等全生命周期的安全要求,包括基础安全,数据、算法和模型安全,网络技术和系统安全,安全管理和服务,安全测试评估,安全标注,内容标识,产品和应用安全等标准。2.2.治理标准。结合人工智能治理实际需求,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,人工智能治理支撑技术;规范人工智能全生命周期的伦理治理要求,包括人工智能伦理风险评估,人工智能的公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,人工智能伦理审查等标准。

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:

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

Others are asking
如何从0开始学习人工智能
以下是从 0 开始学习人工智能的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
dify智能体搭建
搭建 Dify 智能体的步骤如下: 1. 理解智能体母体:智能体母体可视为智能体的原型或基础形式,是创建智能体的原始模板,通过它能衍生出众多子智能体。其设计和功能为子智能体的特定任务和特性提供基础,扩展了应用范围和多样性。 2. 准备提示词:分享了用于构建和定制子智能体的提示词,可直接复制应用到项目中以创建和优化智能体满足特定需求和目标。 3. 实践创建智能体母体: 登录后台系统,点击“工作室”按钮,进入智能体管理界面。 点击“创建空白应用”选项,选择“Agent”,输入智能体名称并点击“创建”按钮。 完成创建后,点击所创建的智能体,进入编排页面。调整模型,选择所需模型并设置温度及输出长度参数(默认输出长度通常为 512,常需调整),然后输入提示词,可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 另外,在搭建 AI 智能体时,还可参考以下步骤: 1. 设计 AI 智能体架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据:新建飞书多维表格,根据管理需要定义元数据字段,如“内容”(超链接格式,显示页面标题,可点击跳转具体页面)、“摘要”(总结内容主题、关键信息、阅读价值,并指出适合的读者群体)、“作者”、“平台”、“状态”(收藏的默认态为“仅记录”)、“发布日期”、“收集时间”等。为方便操作,可直接复制准备好的模板:
2025-01-06
在智能体。目录下的体验地址都打不开。为什么?怎么能打开?
很抱歉,暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法: 1. 检查您的网络连接,确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决,建议您联系相关技术支持人员获取帮助。
2025-01-06
在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊?
智能体快速创建需要以下 3 个步骤: 1. 选择智能体类型: 点击创建智能体。 在“从空白创建”中,选择合适的智能体类型,鼠标悬浮后,点击按钮。 对话型智能体一般用于角色扮演、智能客服、业务助理等场景,以对话形式与用户进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/appcenter_v2/chat?share_code=mSBrkrJBKdyKPeeyLHLFi 。 文本型智能体一般用于文本写作、信息抽取、文案生成等场景,提供以单轮、多字段的输入形式进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/console/appcenter_v2/chat?share_code=zOro1s77ljW4zqop8vMS 。 2. 在画布上配置节点。 但关于您提到的智能体目录下的体验地址打不开的问题,目前提供的信息中未明确相关原因,建议您检查网络连接是否正常,或者稍后再试。
2025-01-06
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并保持知识库准确成本高,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、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卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 以国际象棋计算机对弈程序为例,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,搜索策略在对局结束时效果好,开始时因搜索空间大需学习人类对局改进算法,后续采用基于案例的推理,现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 创建“会说话的程序”方法也在变化,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音、识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的独立处理对话模型,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程,因不知大脑完成任务的具体步骤,这类任务是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。 您还可以思考如果人工智能得以实现,哪些任务可以交给计算机完成,比如金融、医学和艺术领域如今如何从人工智能中受益。
2025-01-06
智能化的前提条件是什么
智能化的前提条件包括以下方面: 以人为本:人工智能应作为人类的工具,最终目的是提高人类福祉,符合欧盟价值观、各项条约和《宪章》所载的基本权利和自由。 风险评估与规则制定:为确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,且规则应与《宪章》等保持一致,并应当是非歧视性的,且符合欧盟的国际贸易承诺。 具体应用中的风险控制:在一些具体情况下,人工智能系统不会导致对特定领域法律利益造成重大损害的风险。例如,执行范围狭窄的程序性任务、改进先前完成的人类活动结果、检测决策模式或偏离情况、执行与所列目的相关评估的准备工作等的人工智能系统,因其任务特点带来的风险有限或降低了风险。 对人类思维方式的理解:要实现智能化,需要理解人类的思维方式,包括决策过程,区分下意识和推理过程等。 模拟人类智能的方法:如自上而下的符号推理方法模拟人类通过推理解决问题的方式,自下而上的神经网络方法模拟人脑结构,还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等。
2025-01-06
我是一名传统制造业的产品经理,一名ai小白,想在ai方面进行创业,有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议: 对于技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor,从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块,与开发者交流,了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发简单的聊天机器人或图像识别应用,深入理解实际应用过程。 对于内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲开始,逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO,根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看: 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮,尤其在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化(装上“记忆”成为工作助理或陪伴者)和场景化(装上“手”和“眼睛”)方向发展。 从 AI 创业者的情况来看: 1. 如天涯,具备软件开发经验和连续创业经历,可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理,可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础,可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系,考虑科研方向转化。 总之,AI 创业要注重技术驱动和产品定义,用好市面上的 AI 工具,从效率和变革角度组织公司架构。同时,把握好融资节奏,在实践中有效迭代。
2024-12-06
AI在制造业的应用
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。
2024-11-22
控制在智能制造中的应用
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。
2024-10-28
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
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
具身智能在制造行业的应用场景有哪些?
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。
2024-10-15