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智能制造

Answer

智能制造领域中,人工智能的应用主要包括以下方面:

  1. 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,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。
  2. 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,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,提高产品设计效率。
  3. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,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。
  4. 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。
  5. 供应链管理:AI 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。
  6. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。

总的来说,人工智能在智能制造领域的应用广泛,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11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

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我想学习智能体搭建
以下是关于智能体搭建的相关知识: 智谱 BigModel 共学营第二期:把你的微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens 充值/购买多种模型的低价福利资源包 直接充值现金,所有模型可适用:https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包: 多模态资源包: 所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 共学营报名赠送资源包 2. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 3. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建,此智能体完成以下功能: 小众打卡地——优秀创作者奖 1. 智能体基本信息 名称:小众打卡地 链接:https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 2. 基本功能介绍:小众打卡地推荐,输入一个旅游目的地地点城市,给您推荐 3 个小众打卡地小红书类文案,适合分享或旅游参考,还有精美的旅行地配图。 3. 智能体核心价值 为用户发掘非大众化的特色景点,避开人流 提供个性化的旅行建议,并且有目的地的图片参考 帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息 提供小红书文案,也适合发小红书 4. 智能体效果 输入一个目的地后,等待一小段时间,即可获得带图文案。从手机支付宝小程序更加方便,可以一键复制后获取。 5. 智能体搭建思路重点 录入了小红书的相关文案参考知识库 通过文本模型组成搜索词进行搜索,从搜索到的所有网页链接中,通过代码节点提取相关的 url 用代码节点滤除需要安全认证的网站,包括挑选一些非周边城市攻略推荐,并且尽量检查“小众”或“冷门” 通过 url 网页正文后,提取相关的小众地点输出,同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用 根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索。此处代码节点随机提取一条图片的 url,注意此处在调试过程中发现有些图片搜索后的 url 打卡图片会失效,代码节点将部分失效的网站进行了过滤 最后的文案输出,非常适合小红书文案和旅行发布参考 智能体在品牌卖点提炼中的应用 1. 确定智能体的结构 按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,将其他的分析助手加入工作流中,包括: 品牌卖点定义与分类助手 品牌卖点提炼六步法 STP 市场分析助手 用户画像分析助手 触点收集助手 同时还包括一些结构中没有体现,但是在后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具: 用户需求分析的 KANO 助手 营销六层转化漏斗分析 超级转化率六要素
2025-01-22
AI智能体对个人工作能力培养方面的启示
AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示: 1. 工作方法方面: 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面: 技术层面之外,个人能力的提升是核心,尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力,是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力,要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识,全方位、多角度学习和实践,以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面: 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体,让其革新工作方式,多个虚拟伙伴和助手协同工作,提高工作效率和创新能力。 需要注意的是,AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上,人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴,可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解(里面有保姆级教程)。
2025-01-22
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示: 在职业规划方面: 1. 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 4. 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面: 1. 掌握基本概念和潜在影响:对于生成式人工智能,应迅速了解其基本概念和潜在影响,无需深入技术细节,重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具:深入了解市场上的人工智能产品和工具,并积极应用于实际工作,通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术:掌握提示词技术,编写清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体:构建智能体,赋予其特定角色和任务,协同工作,提高工作效率和创新能力。 总之,AI 智能体为个人提供了提效的可能,如同拥有数字员工,在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
什么是AI智能体
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。它拥有各项能力,可以帮助人们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道,现在基本能用自然语言来编程,降低了编程门槛。但之前使用 GPT 或文心一言大模型时会出现胡编乱造、时效性差、无法满足个性化需求等问题,而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。
2025-01-22
如果想做一个智能硬件接入豆包的话,应该怎么做?
要将智能硬件接入豆包,您可以参考以下步骤和相关信息: 1. 了解智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性以及 workflow 的妙用,通过引导用户输入相关信息,便于大模型理解和分析,同时注意上下文说明。 2. 构建智能体的知识体量:利用豆包大模型本身的行业数据和语料库,创建知识库(结构化数据),包括步骤一至步骤五的处理过程。您可以参考。同时,了解参赛用知识库,包括大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法,可参考https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cnbeijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW 。 3. 关注智能体的记忆能力:涉及变量和数据库等方面的信息记录。 在具体的应用场景中,如火山引擎 AI 创造者大赛中,不同赛道有不同的要求和核心目标。例如,在汽车品牌相关的赛道中: AI 座舱赛道:利用豆包大模型、扣子专业版以及吉利原子化能力,探索 AI 在智能座舱中的多样化应用,通过智能座舱内的智能体开发,满足车主定制化的需求。 AI 营销赛道:利用豆包大模型和扣子专业版,开发出能高效投放广告、精准用户画像、提升销售能力、优化线索转化智能体方案,助力汽车行业实现高效营销。 AI 售后赛道:利用豆包大模型和扣子专业版,提供创新且实际可行的智能体应用,提升汽车售后服务效率与用户体验,优化汽车售后服务体系,助力汽车行业智能化升级。 此外,在飞书多维表格 AI 共学中,也有基于豆包大模型的能力升级与产品化探索,包括大模型在综合能力、推理能力、指令遵循、代码数学专业知识和图片理解等方面的升级,以及将其能力接入多维表格的字段捷径等尝试。在使用相关功能前,可能需要注册豆包大模型账号并进行关联。
2025-01-22
智能扣图
以下是关于智能抠图的相关内容: 在新建的 VQ AGI 团队空间进行图像流工作时,以电饭锅图片为例尝试智能抠图。新建团队空间目的是进行主体信息拆解,创建图像流工作流,选取资源项目中的图像流,使用智能抠图能力,提示词可自定义抠图主体内容,要找复杂且有背景的图片测试抠图效果。 【TecCreative】帮助手册中提到智能抠图一键抠图,省时省力。操作指引为点击智能抠图卡片,上传需要抠出主体物的图片。 在基础教程“Coze‘图像流’抢先体验”中,智能抠图节点参数只有一个,即要抠的图片。试用效果方面,如果是随便生成的图,因头发等因素抠图效果一般,可在提示词里要求背景是和图中主体呈现大对比度的纯色;如果是自己上传的图,尽量选择边缘平整、背景和主体有明显对比的图。
2025-01-22
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,以下是一些完善的建议: 首先,进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研,明确当前存在的问题和瓶颈。 其次,制定明确的转型目标。例如,提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等,并且将这些目标进行量化和细化。 然后,规划技术架构。确定所需的数字化技术,如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等,并设计它们之间的集成方案。 接着,优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化,消除不必要的环节,提高生产的流畅性和效率。 再者,加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍,包括技术人员和管理人员。 最后,建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估,根据评估结果调整策略和措施,以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
AI在食品制造型企业有哪些场景可以做?
在食品制造型企业中,AI 可以应用于以下场景: 1. 质量控制:利用 AI 检测产品缺陷,确保食品质量。 2. 预测性维护:预测生产设备故障,避免生产中断。 3. 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测和物流优化方案,提高供应链效率。 4. 产品设计和开发:借助 AI 生成工具,根据文字描述快速生成食品的包装设计、配方等元素,提高设计效率。 5. 工艺规划和优化:结合自然语言处理能力,自动生成生产工艺流程、设备选型等方案,优化生产过程。 6. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。
2025-01-16
请帮我做一个智能制造整体规划蓝图
很抱歉,目前知识库中没有关于智能制造整体规划蓝图的相关内容。但一般来说,智能制造整体规划蓝图需要考虑以下几个关键方面: 1. 生产流程优化:对现有生产流程进行详细分析,找出瓶颈和可优化的环节,引入自动化和智能化技术提高生产效率和质量。 2. 设备智能化升级:评估现有设备的智能化水平,逐步更新和升级设备,实现设备之间的互联互通和数据共享。 3. 数据管理与分析:建立完善的数据采集、存储和分析系统,挖掘数据中的潜在价值,为决策提供支持。 4. 人才培养与团队建设:培养具备智能制造知识和技能的人才,组建跨领域的团队来推动项目实施。 5. 供应链协同:加强与供应商和合作伙伴的协同,实现供应链的可视化和智能化管理,提高供应链的响应速度和灵活性。 6. 质量控制与追溯:建立智能化的质量检测和追溯体系,确保产品质量的稳定性和可追溯性。 以上只是一个初步的框架,具体的规划蓝图需要根据您企业的实际情况和需求进行深入调研和定制化设计。
2025-01-10
智能制造
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。
2025-01-04
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