在制造业质量管理方面，AI 有以下应用：
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:
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
但现在，这个过程可能会被推翻，因为模型需要更原始真实的内容。一旦建立了知识图谱，可能会对它的原意进行失真，无法获取原始的意思。工业质检是基于视觉的一种检测方式，它是工业领域中最早被引入的应用场景之一。尽管它已相对成熟，但其并未深入到B端的核心应用场景中（如研发设计、生产制造）。现在，我们希望将多模态和大模型应用在这个领域，以解决上一代无法解决的问题，通过大模型和精细调整来提升性能。过去，知识都是通过传授经验的方式，现在有了多模态模型，我们是否可以通过视频学习，将这些经验或具体细节转化为改进生产效率的方法。不论工业质检还是其他场景，拿大模型做，本质是从99分提升到99.5分的问题，对应最终收入也只是几十万的合同。在这个领域，行业knowhow重要性大于算法和数据、解决方案大于产品。如果收敛到特定场景，现状是系统问题（加一个机械臂比算法强）和长尾问题（缺失数据）；AI模型能力得不到发挥，商业化也跑不起来。因此，未来解决方案还是基础模型能力增强。所以，对于本轮AI来说，做发散的内容或工具会优于超级收敛的场景；例如图像增强AI工具Magnific，由两人团队开发，以39美元起步的高价，仍获得了消费者火爆的购买支持。编者按：Magnific是一款由Javi Lopez和Emilio Nicolas开发的AI图像增强工具，通过先进的算法提升图像的清晰度和细节，同时能根据用户输入的提示创造性地补充图像内容。这款工具特别适用于专业领域的艺术家和设计师，帮助他们实现高分辨率和细节丰富的图像创作。