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如何建设数智化车间

Answer

建设数智化车间可以参考以下步骤和要点:

前期工作:

  • 进行行业资料收集,不同赛道的官方提供资料内容丰富程度有所差异,如智能座舱赛道>营销赛道>售后赛道。
  • 研判 COZE 的插件生态对不同赛道的支持情况。

赛道研判:

  • 竞争强度方面,营销赛道>智能座舱赛道>售后赛道。
  • 考虑插件生态的支持,如执行项插件等。
  • 关注官方资料的支撑情况,如强前段营销。
  • 注意行业专业性限制,如非汽车行业(汽修相关)。

市场调研:

  • 线下前往领克 4S 门店索取销售资料。
  • 通过懂车帝等网络渠道进行关键词热搜。
  • 与车主交流购车、养车、用车经验。

专家调研:

  • 利用人脉资源,如队长罗文引荐汽车超人、途虎工厂店的行业专家。

结论:

  • 售后智能体搭建需要大量数据支撑。
  • 当前售后门店有成熟的 SaaS 系统,包括工单记录、派单、零配件库存管理、故障分析、账单结算等,非行业人士在售后方面较难找到突破口。

此外,火山引擎 AI 创造者大赛中也有相关赛道说明,如汽车品牌的 AI 座舱赛道、AI 营销赛道、AI 售后赛道,各赛道有不同的赛题说明和核心目标。例如,AI 座舱赛道需利用相关模型和插件开发满足车主定制化需求的智能体;AI 营销赛道要开发创新的智能体方案提升营销效果;AI 售后赛道要提供提升售后服务效率与用户体验的智能体应用。

黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到了一些关于人工智能在复杂工业空间中的应用示例,如机器人大楼中的自治系统相互交互,仓库监控和调整行为等,虽然并非直接针对数智化车间建设,但其中的理念和技术可能具有一定的参考价值。

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References

汽车栏目主持人(零壹老师)智能体经验分享

行业资料收集:黄智虹官方提供资料内容的丰富程度:智能座舱赛道>营销赛道>售后赛道COZE的插件生态更有利于座舱和营销赛道售后资料几乎为零[heading4]2.2赛道研判[content]竞争强度:营销赛道>智能座舱赛道>售后赛道插件生态的支持——执行项插件等官方资料的支撑——强前段营销行业专业性限制——非汽车行业(汽修相关)[heading4]2.3市场调研[content]线下领克4S门店——销售资料索取懂车帝等网络渠道——关键词热搜车主交流——购车、养车、用车经验[heading4]2.4专家调研[content]队长罗文人脉资源分享:引荐汽车超人、途虎工厂店的行业专家结论:1.售后智能体搭建需要大量的数据作为支撑2.当前售后门店均有成熟的SaaS系统,包括工单记录、派单、零配件库存管理、故障分析、账单结算等等无从下手?对非行业人士,售后方面的智能体确实很难找到突破口

火山引擎AI创造者大赛 官方手册--AI创作者大赛-火山引擎

赛道说明|汽车品牌_赛题类别|领克汽车_AI座舱赛道|领克汽车_AI营销赛道|领克汽车_AI售后赛道||-|-|-|-||赛题说明|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。|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。|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。||核心目标|通过扣子专业版的插件调用吉利座舱原子化能力自建车载智能体。<br>利用豆包大模型提升智能体的交互能力和智能水平。<br>开发的解决方案应具备实际应用价值,并能够显著提升用户体验。|智能体应能够在广告投放、用户画像、销售转化等方面提供创新解决方案。<br>通过创新营销玩法提高用户参与度,增强用户对品牌的认知和忠诚度,并有效收集意向人群线索。<br>需考虑公域和私域(如KOC、官方)的营销渠道,以及智能创作工具的应用。|智能体应能够在维修技术、门店服务、备件供应链等方面提供解决方案。<br>需考虑如何标准化维修技术方案,提升技师的工作效率。|AI座舱赛道-吉利模拟座舱原子化能力

黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文(附视频)

所以基本上我们构建了这三个东西,这三个系统,在这三个系统之上,我们为每个系统都有算法。现在我将向您展示人工智能和全宇宙如何协同工作的一个超级示例,我将向您展示的示例有点疯狂,但它将非常非常接近明天。这是一座被称为“仓库”的机器人大楼。在这座大楼内,将会有一些自治系统,其中一些将被称为人类,另一些则被称为叉车。这些自治系统将自动地相互交互,而仓库将监控并调整它们的行为,以确保每个人都免受伤害。仓库的角色可以被比喻为空中交通管制员,每当有事情发生时,它将重定向交通并为机器人和人们提供新的路径点,他们会确切地知道该怎么做。这个仓库,或者说这个大楼,也具有交流的能力。您可以与它进行对话,比如询问SAP中心今天的感觉如何。这个我刚才描述的系统将有Omniverse云,它托管在DGX云上运行的虚拟模拟和人工智能,所有这些都是实时运行的。重工业的未来始于数字孪生。人工智能代理,它们帮助机器人、工人和基础设施应对复杂工业空间中不可预测的事件,将首先在复杂的数字孪生中构建和评估。这个100,000平方英尺的仓库的Omniverse数字孪生作为一个模拟环境运行,集成了数字工人、运行NVIDIA Isaac受体堆栈的AMR整个仓库的集中活动地图,由100个模拟吸顶式摄像机绘制。使用NVIDIA Metropolis并通过NVIDIA进行AMR路线规划合作软件循环测试人工智能代理在这个物理上精确的模拟环境中使我们能够评估和完善系统如何适应现实世界的不可预测性。

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数字化和数智化的概念分别是什么
数字化是指将信息、数据等转化为数字形式,以便于存储、处理和传输。它强调的是将现实世界中的事物以数字方式进行表示和管理。 数智化则是在数字化的基础上,进一步融合了人工智能、大数据等技术,实现智能化的决策、分析和优化。数智化更注重利用数据和算法来提升业务的效率和价值。 在具身智能的背景下,数字化智能主要是在数字世界中形成的智能,其交互相对简单,可不符合物理规律。而具身智能则需要与物理世界进行交互,面临更多的挑战,如感知环境、理解和决策等。 随着技术的发展,人工智能有望实现通用,机器可能会具有自我意识和超级智能,从而引发对机器意识和数字生命形式的思考。在这种情况下,人与数字生命之间的合作和竞争基础将成为重要问题。
2024-06-20
具身智能在制造车间的应用
具身智能在制造车间有以下应用相关的信息: 空间智能将推动 AI 系统获得具身智能,能够像生物一样与环境互动。例如,特斯拉正通过其改进版本来驱动 Optimus 机器人,并计划在今年底让 Optimus 能够在 Gigafactory 代替人类干活。 大模型可以在多个方面为智能硬件增加功能,其中具身智能指硬件能否动起来,但相关研究不多。 此外,李飞飞教授正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司,并在 2024 年最新的 TED 演讲中解释了相关概念。
2024-08-17
我是一个AI小白,从事基础建设土木工程行业。请你给我制定一个AI学习计划,特别是相关软件学习,联动。
对于您这样从事基础建设土木工程行业的 AI 小白,以下是为您制定的一个初步的 AI 学习计划: 一、基础知识学习 1. 在线课程:推荐您在 Coursera、EdX 等平台上搜索关于人工智能基础的课程,了解 AI 的基本概念、发展历程和应用领域。 2. 书籍阅读:可以阅读《人工智能:一种现代方法》《机器学习》等入门书籍,建立对 AI 的理论框架认识。 二、相关软件学习 1. Python 编程语言:这是 AI 开发中常用的语言。您可以通过在线教程(如菜鸟教程、廖雪峰的 Python 教程)学习 Python 的基础语法和数据结构。 2. TensorFlow 和 PyTorch:这是两个主流的深度学习框架。您可以从它们的官方文档入手,学习如何搭建和训练简单的神经网络模型。 三、实践项目 1. 尝试使用 Python 实现一些简单的机器学习算法,如线性回归、决策树等。 2. 参与开源项目或者在 Kaggle 等平台上参加竞赛,积累实践经验。 四、与土木工程行业结合 1. 研究如何将 AI 技术应用于土木工程中的结构分析、材料性能预测等方面。 2. 关注土木工程领域中使用 AI 的最新案例和研究成果。 学习 AI 是一个长期的过程,需要您保持耐心和持续的学习热情。祝您学习顺利!
2025-03-04
有可以用于建设工程工程量计算的AI软件吗
目前在建设工程工程量计算方面,有一些专门的 AI 软件可供使用。例如广联达 BIM 安装计量 GQI2021,它能够利用 AI 技术提高工程量计算的效率和准确性。此外,鲁班算量软件也在一定程度上应用了 AI 算法来辅助工程量的计算。不过,具体选择哪种软件还需根据您的具体需求和项目特点来决定。
2025-02-24
建设一个基于ai的知识学习库,比如sre知识
建设基于 AI 的知识学习库,如 SRE 知识,需要以下几个关键步骤: 1. 明确学习库的目标和范围:确定要涵盖的 SRE 知识的具体领域和深度,例如系统架构、监控与告警、故障处理等。 2. 数据收集:收集相关的 SRE 资料,包括书籍、论文、技术文档、在线课程、实践案例等。 3. 数据整理与分类:对收集到的数据进行整理和分类,建立清晰的知识体系结构,便于后续的检索和学习。 4. 知识抽取与标注:运用自然语言处理技术,抽取关键信息,并进行标注,以便更好地被 AI 理解和处理。 5. 选择合适的技术架构:根据数据量和功能需求,选择适合的数据库和存储方案,以及相应的 AI 算法和模型。 6. 模型训练与优化:利用标注好的数据训练 AI 模型,不断优化模型的性能和准确性。 7. 界面设计:设计友好、易用的用户界面,方便用户进行知识查询、学习和交流。 8. 持续更新与维护:随着 SRE 领域的发展,不断更新学习库中的知识内容,确保其时效性和有效性。 希望以上步骤能为您建设基于 AI 的 SRE 知识学习库提供一些指导。
2025-01-26
ChatBI如何建设
很抱歉,目前知识库中没有关于“ChatBI 如何建设”的相关内容。但一般来说,建设 ChatBI 可能需要以下几个关键步骤: 1. 明确需求和目标:确定 ChatBI 要解决的业务问题、服务的用户群体以及期望达到的效果。 2. 数据收集和准备:收集大量相关的数据,并进行清洗、预处理和标注,以确保数据的质量和可用性。 3. 选择合适的技术架构:根据需求和数据特点,选择适合的自然语言处理技术、机器学习算法和模型架构。 4. 模型训练和优化:使用准备好的数据进行模型训练,并不断优化模型的参数,以提高性能。 5. 接口设计和集成:设计友好的用户接口,方便用户与 ChatBI 进行交互,并将其集成到相关的业务系统中。 6. 测试和评估:对建设好的 ChatBI 进行全面的测试,评估其准确性、响应速度、用户体验等方面的表现。 7. 持续改进:根据用户反馈和实际使用情况,不断改进和完善 ChatBI 的功能和性能。 以上是一个大致的建设流程,具体的实施会因具体情况而有所不同。
2025-01-16
人工智能伦理建设的基本内容
人工智能伦理建设的基本内容包括以下方面: 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,并修正了一系列相关条例。回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》,其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则: 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和个人自主权,其运行可由人类适当控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变其使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据应具备高质量和完整性。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类知晓交流或互动情况,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:有助于设计符合《宪章》和欧盟基础价值观的连贯、可信和以人为本的人工智能。 问责制。 人工智能能带来广泛的经济、环境和社会效益,如改进预测、优化运营等,但也可能根据应用、使用情况和技术发展水平产生风险,对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害。 鉴于人工智能的重大影响和建立信任的必要性,其发展必须符合欧盟价值观、基本权利和自由,应以人为本,最终提高人类福祉。 为确保公众利益的高水平保护,应为所有高风险人工智能系统制定统一规则,这些规则应与《宪章》一致,非歧视,符合国际贸易承诺,并考虑相关准则。
2025-01-02
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能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。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02