从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目

人工智能会带来多方面的影响，主要包括以下几点： 1. 劳动力市场：预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响，包括工作的变化，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢。 2. 社会服务和福利：在获得和享受特定的必要的私人和公共服务和福利方面，如医疗保健服务、社会保障福利等，使用人工智能系统可能会对人们的生计产生重大影响，也可能侵犯基本权利。 3. 应用场景不断扩展： 交通领域：用于自动驾驶、交通管理等，提高交通安全性和效率，缓解交通拥堵。 物流配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，还包括无人机送货。 其他领域：在教育中提供个性化学习体验，在农业中分析农田数据提高农作物产量和质量，在娱乐中开发虚拟现实和增强现实体验，在能源中优化能源使用提高效率等。 总之，人工智能如同其他技术一样，既有积极影响也有负面影响，我们需要努力发挥其优势，减少危害，以实现其对社会的最大价值。

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。

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。

360 于 8 月 1 日发布了集合国内 16 家主流模型的 AI 助手。用户可以通过其桌面客户端和浏览器等多个入口随时唤起，支持在同一问题上同时使用多个模型进行解答。当用户不确定选择哪个模型时，AI 助手会通过意图识别自动选择模型。您可以体验一下：https://bot.360.com

以下是关于人工智能相关岗位的一些信息： 在企业中建构人工智能方面，智能音箱的工作流程包括探测触发词或唤醒词、语音识别、意图识别、执行相关程序，但智能音箱面临着对每个用户需求单独编程导致公司需花费大量资金教育客户的困境。自动驾驶汽车方面，检测包括使用监督学习、多种传感器和技术，运动规划包括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，负责智能音箱中的软件编程工作，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；机器学习研究员，负责开发前沿技术；应用机器学习科学家，解决面临的问题；数据科学家，检测和分析数据；数据工程师，整理数据；AI 产品经理，决定用 AI 做什么以及其可行性和价值。 在【已结束】AI 创客松中，参与同学的擅长领域和岗位包括：AI 2C 项目负责人、技术实践者、AI 算法开发、产品经理、程序员、产品体验设计师、咨询顾问/服务设计师等，他们在不同方向有着各自的优势和想法，如产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、智能写作产品等。

人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一，以下是一些常见的定义： 从一般角度来看，人工智能是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件，在虚拟世界中运行（例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统）或者也可以嵌入硬件设备中（例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序）。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为：“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件，该软件能生成影响交互环境的输出（如内容、预测、建议或决策），以实现人为指定的特定目标。”其中，附录 1 列举的技术方法主要包括：机器学习方法（包括监督、无监督、强化和深度学习）；基于逻辑和知识的方法（包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统）；统计方法，贝叶斯估计，以及搜索和优化方法。 最初，查尔斯·巴贝奇发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，对于像从照片判断人的年龄这类任务，我们无法明确解法，无法编写明确程序让计算机完成，这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是，“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后，其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》，2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中，欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄，并侧重强调机器学习的方法。

作为汽车厂家的供应链，以下是一些值得学习的 AI 工具： 1. 自动驾驶相关工具：如用于图像识别、传感器数据分析和决策制定的工具，以支持自动驾驶技术在汽车生产中的应用。 2. 车辆安全系统工具：例如能够分析来自摄像头和传感器数据，以增强车辆安全性能的工具，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统等。 3. 个性化用户体验工具：可以根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置的工具，如座椅位置、音乐选择和导航系统等。 4. 预测性维护工具：通过分析车辆实时数据来预测潜在故障和维护需求的工具，有助于提高车辆可靠性和效率。 5. 生产自动化工具：在汽车制造过程中用于自动化生产线、提高生产效率和质量控制的工具。 6. 销售和市场分析工具：能够分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以帮助制定营销策略和优化产品定价的工具。 7. 电动化和能源管理工具：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间的工具。 8. 共享出行服务工具：如用于优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度的工具。 9. 语音助手和车载娱乐工具：如 AI 驱动的语音助手，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。 10. 车辆远程监控和诊断工具：可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持的工具。 此外，在 CAD 绘图方面，存在一些辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加了 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的工具。 但使用这些 CAD 相关的 AI 工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧。

汽车厂家的供应链可以学习以下 AI 相关内容： 1. 可信 AI 工具：如保障技术和技术标准，用于支持供应链风险管理。通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可为采购者和用户提供信心，鼓励 AI 的采用。 2. 应用案例： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。

利用 AI 技术提升供应链企业的人效可以从以下几个方面入手： 1. 预测性维护：通过 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，减少因设备故障导致的人力浪费和停工时间，提高人员工作效率。 2. 质量控制：利用 AI 检测产品缺陷，降低人工质检的工作量，提高质检的准确性和效率。 3. 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，减少人工规划和决策的时间和错误，提升人员在供应链管理中的效率。 4. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，可以自动处理常见问题，让人员能够专注于更复杂和重要的客户需求。 在制造业领域，AI 技术在供应链管理方面的应用包括： 1. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性，保障供应链的稳定运行。 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，提高供应链的响应速度和灵活性。 3. 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，缩短供应链的前置时间。 总的来说，AI 技术能够在供应链的各个环节发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。

美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层，具体情况如下： 1. 第一层是芯片代工厂（如台积电），保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商（如英伟达），同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商（如电力公司），因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商，处于重金投入阶段，不仅斥巨资建设数据中心，还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商，目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商，虽充满潜力，但依赖消费者和企业付费，当前市场规模有限，尚不足以支撑整个供应链的经济模型。

目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

AI技术在供应链管理中的应用可以大大提高采购计划、库存预测和物流优化的效率。以下是如何利用AI根据历史数据和市场变化自动生成这些内容的详细步骤： 1. 数据收集和预处理 首先，需要收集大量的历史数据和实时市场数据。这些数据可以来自企业内部系统（如ERP、WMS）和外部数据源（如市场情报、经济指标）。 数据类型： 历史销售数据：包括销售数量、时间、地点等。 库存数据：当前库存水平、历史库存变化、仓储信息。 采购数据：采购订单、供应商信息、采购周期等。 市场数据：市场需求预测、经济指标、季节性变化等。 数据预处理： 数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。 数据整合：将来自不同来源的数据整合成统一格式。 特征工程：提取关键特征，如时间序列特征、季节性特征等。 2. 采购计划自动生成 利用AI模型分析历史采购和销售数据，结合市场变化，生成优化的采购计划。 方法： 时间序列分析：使用ARIMA、Prophet等模型预测未来的需求量。 机器学习算法：如随机森林、XGBoost，通过学习历史数据中的模式来预测需求。 深度学习：如LSTM、GRU，适合处理复杂的时间序列数据。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来一段时间内的产品需求量。 2. 供应商选择和评估：根据历史绩效和市场条件，选择最佳供应商。 3. 采购量确定：结合库存水平、需求预测和供应商能力，确定每个产品的采购量。 4. 优化采购时间：利用AI优化采购时间，以最低成本满足需求。 3. 库存预测 利用AI技术进行库存预测，确保在最低库存水平下满足需求，减少库存持有成本和缺货风险。 方法： 库存优化模型：如Economic Order Quantity 。 库存水平预测：基于历史数据和需求预测，计算安全库存和再订货点。 机器学习算法：如支持向量机（SVM）、KNN，通过学习历史库存变化和需求波动，预测未来库存需求。 具体步骤： 1. 需求预测：预测未来的产品需求。 2. 库存水平计算：根据需求预测、订单交付时间、当前库存水平，计算安全库存和再订货点。 3. 库存补货策略：制定补货策略，确定何时和多少补货。 4. 物流优化 AI技术可以优化物流路径、运输方式和仓储布局，降低物流成本，提高运输效率。 方法： 路线优化：利用优化算法（如遗传算法、蚁群算法）优化运输路线，减少运输成本和时间。 运输方式选择：根据货物类型、运输距离、成本等因素，选择最佳的运输方式（如海运、空运、陆运）。 仓储布局优化：利用AI优化仓库布局，提高仓储效率和利用率。 具体步骤： 1. 运输需求分析：分析需求预测和库存计划，确定运输需求。 2. 路线规划：利用优化算法规划最佳运输路线。 3. 运输方式选择：根据成本和时间要求，选择合适的运输方式。 4. 仓储优化：利用AI优化仓库布局和操作，提高仓储效率。 案例示例：使用AI进行供应链优化 以下是一个使用AI进行供应链优化的具体示例： 需求预测： 1. 收集过去两年的销售数据和市场数据。 2. 使用LSTM模型对未来6个月的需求进行预测。 3. 将预测结果与当前库存水平进行比较，确定需要补货的产品和数量。 采购计划： 1. 根据需求预测结果，使用EOQ模型计算每个产品的最优采购量。 2. 结合供应商历史绩效数据，选择最佳供应商并确定采购时间。 库存管理： 1. 使用支持向量机（SVM）模型预测未来的库存水平。 2. 根据预测结果调整安全库存和再订货点，制定补货计划。 物流优化： 1. 利用蚁群算法优化运输路线，降低运输成本。 2. 根据货物类型和运输距离选择最佳运输方式。 3. 利用AI优化仓库布局，提高货物存取效率。 总结 通过利用AI技术，企业可以实现自动化和智能化的采购计划、库存预测和物流优化。这不仅可以提高供应链管理的效率，还能降低成本，减少库存风险，提升客户满意度。为了实施这些AI技术，企业需要投入时间和资源进行数据收集、模型开发和系统集成，同时需要培养数据分析和AI技术的人才。