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目前的AI能力在制造型企业中的应用有哪些方向

Answer

目前 AI 在制造型企业中的应用方向主要包括以下几个方面：

  1. 预测性维护：利用 AI 预测机器故障，避免工厂停机。
  2. 质量控制：通过检测产品缺陷，提升产品质量。
  3. 供应链管理：优化供应链，提高效率并降低成本。
  4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。
  5. 产品设计和开发：借助 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高设计效率。
  6. 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。
  7. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据，预测设备故障并生成维修建议，增强设备可靠性。
  8. 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，改善客户体验。

总的来说，AI 技术正在制造业的各个环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能显著提高企业的效率和竞争力。

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

References

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

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*（企业搜索）、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*（法律研究副驾驶）和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*（内容生成AI）在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中，我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程，然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

Others are asking
想要使用AI软件对学生成绩进行分析，请问应该用什么提示词
以下是一些关于使用提示词对学生成绩进行分析的建议： 1. 明确分析目标：例如找出成绩优秀和较差的学生特点、分析成绩的趋势等。 2. 描述数据特点：包括成绩的科目、分数范围、数据量等。 3. 确定分析方法：如比较不同时间段的成绩、按照班级或年级进行分类分析等。 4. 强调重点关注内容：比如特定学科的成绩表现、成绩波动较大的学生等。 5. 注意提示词的准确性和清晰性，避免模糊或歧义的表述。 在实际编写提示词时，可以参考以下格式：“对的表现。” 同时，不同的 AI 工具可能对提示词的要求和处理方式有所不同，您可能需要根据具体工具的特点进行适当调整。
2025-03-17
AI和教育结合的案例以及资料
以下是一些 AI 和教育结合的案例及相关资料： 张翼然是湖南农业大学教育技术系副教授，国家教学成果奖获得者，也是“人工智能+教育”实践专家。其相关研究包括 AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力、AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景、AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力、AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践、大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得、一线教师的 AI 需求与高效工具推荐、AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用、解码 AI 教学案例：创新与实践等。 例如，在个性化支持与学习自主性方面，AI 通过数据分析与即时反馈，提供定制化学习路径和资源，帮助学生根据自身兴趣、需求和能力规划学习，同时赋予学生更多学习自主权，支持自定步调学习，实现精准教学，关注每个学生的个体需求，帮助学生在学习过程中培养自主决策能力。 在科技伦理与批判性思维方面，通过 AI 生成的开放性问题与多维数据，帮助学生审视技术的潜在风险，培养批判性思维与负责任的科技使用态度，引导学生辨析技术优劣，理解科技的伦理边界，通过讨论和反思提升学生的审辨能力。如课堂讨论 AI 生成内容的真实性与偏见，并设计项目探索数据隐私的保护方案。 同时也指出了大模型在多数任务中可快速达到及格水平，但在绝大多数领域难以达到优秀水平，以及现阶段 AI 在教育领域应用存在知识适配的层次性问题等局限性。 深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成，用即梦 AI 生成数字人。 教研员贺亚使用通义千问根据评分标准改英语作文。 黎加厚提出让每一位教师都掌握教育智能体金钥匙。
2025-03-17
AI怎么制作漫画视频
以下是关于使用 AI 制作漫画视频的相关内容： 制作流程： 1. 前期准备： 故事大纲和脚本编写：根据经验，可由专人负责内容构思和脚本编写。 2. 图像生成： 利用 Midjourney 生成图片，提示词可围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写，重点包含关键元素如“a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style”，并注意尺寸比例和模型选择。 动画生成可使用 Runway，因其控制笔刷有优势。 3. 分工合作： 有人负责前期内容构思和脚本编写，有人负责图片、视频生成和视频剪辑。 如果是将小说做成视频，一般流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-17
哪个AI可以根据视频里提取生成词
以下几种 AI 可以根据视频提取生成词： Dream Machine：这是一种可以快速将文本和图像制作成高质量、逼真视频的 AI 模型。它直接在视频上进行训练，能够生成物理上准确、一致且多变的镜头。体验地址：https://lumalabs.ai/dreammachine/creations 。 PixVerse：通过输入提示词生成视频，需要对提示词有深入了解以准确描述画面内容。 此外，在智能纪要中提到的一些与 AI 视频创作相关的内容，如不同模型在剧本生成、分镜脚本、提示词生成、图像生成及优化等方面的特点和技巧，但未明确指出可直接从视频提取生成词。
2025-03-17
哪个AI可以从视频里提取生成词
以下是一些可以从视频里提取生成词的 AI 相关信息： Dream Machine 是一种 AI 模型，能直接在视频上训练，生成物理上准确、一致且多变的镜头，可将文本和图像制作成高质量、逼真的视频。体验地址：https://lumalabs.ai/dreammachine/creations 。其测试目的包括掌握影视级运镜、评估对不同类型运镜的精度和稳定性、检测运镜崩坏情况。测试总结表明纯运镜关键词效果不佳，需结合具体画面描述才有较好效果。 Adobe Firefly 在处理视频时，提示词技巧包括清晰定义动作（用具体动词和副词描述角色动作，建议使用动态动词并包含动作速度）、使用描述性形容词（准确传达视频氛围）、提供背景故事或上下文（融入特定情节元素或角色）、使用相机角度和运动（常见的相机指令有推镜头、拉镜头、平移、倾斜、固定镜头）。 为 AI 视频生成设计的结构化提示词模板包含镜头语言、主体、细节、氛围等要素，如主题风格+镜头运动+主体描述+动态细节+背景环境+光影色调+情绪氛围（可附加技术参数：如时长、运镜速度、镜头焦距等）。
2025-03-17
视频生成视频哪个AI可以做到
以下是一些可以实现视频生成视频的 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 具有代表性的海外项目包括： 1. Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，被定位为世界模拟器，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 2. Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，被定位为基础世界模型，可通过单张图像提示生成交互式环境。 经过一年的升级，AI 视频生成“几乎”已达到以假乱真的程度，但仍存在一些核心问题未解决，如如何让 AI 真正理解和重建世界。更多相关信息可查看： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-17
现在哪个应用文生图的效果最好？
目前在应用文生图方面，以下几个模型效果较好： 1. DALL·E 3：与当前最流行的文生图应用 Midjourney 相比能打个平手甚至超越，使用门槛较低，不需要用户掌握复杂的 Prompt 编写知识，且已正式上线 ChatGPT，Plus 用户和 Enterprise 用户都可以使用。 2. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 3. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 但不同模型也有各自的特点和不足，例如： 1. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 2. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 3. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 5. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 6. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 7. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 8. SD 3.5 Large：崩。 您可以根据具体需求和使用体验选择适合的模型。
2025-03-17
在HR行业有哪些提效应用
目前在 HR 行业中，AI 可以在以下方面提高效率： 1. 人才招聘与筛选：利用自然语言处理和机器学习算法，快速筛选简历，评估候选人与职位的匹配度。 2. 员工培训与发展：通过分析员工的技能和绩效数据，为个性化的培训计划提供建议。 3. 绩效管理：自动收集和分析绩效数据，提供更客观准确的评估。 4. 员工关系管理：预测员工离职风险，及时采取措施改善员工满意度。 5. 人力资源规划：基于数据分析预测人力需求，优化人力资源配置。
2025-03-17
AI Agent的具体应用场景，特别是职场办公场景
AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-03-17
ToB行业有什么关于AI Agent的应用场景
在 ToB 行业，AI Agent 有以下应用场景： 1. 人力资源领域：如 Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 2. 餐饮营销领域：时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果，能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 3. 销售和供应链管理：嵌入企业流程，提升整体运营效率。 此外，AI Agent 具有以下特点： 1. 个性化：随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 2. 自主完成任务：如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 3. 多 Agent 协作：例如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。
2025-03-17
日常工作应用有哪些场景推荐
以下是一些日常工作中的 AI 应用场景推荐： 教师工作： 定制内容场景：可根据学生认知和水平筛选和定制课程材料。 制作课件场景：用 Markdown 语法列出大纲，生成基础课件。 教学执行：协助小组活动、设计分层教学、个性化教学、提供实时反馈、提供策略和知识支持。 学生评估：设计评估，可模仿各类考试题型，生成各种主观反馈和报告，比如写作口语批改反馈、期末学生评价。 深度学习场景：学习学生心理支持，可提供具体场景做案例分析。 专业成长：论文写作辅助、撰写材料，如工作总结、活动简报、领导发言稿、工作邮件，策划活动，如调查问卷、艺术节策划、教师活动策划，行政工作，公众号排版、排校历、排课表。 计划相关： 共学相关。 网页连接制作。 创意构思。 开发网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等。 本地跑的 PC 应用，如计算器等。 算法学习： 分类问题：例如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题：例如房价预测、股票价格预测等。 异常检测：识别异常值或离群点。 推荐系统：找到与用户兴趣最相似的其他用户或物品，并基于相似性进行推荐。 图像分割：识别图像中的区域，并进行图像分割。 聚类分析：用于聚类任务，尤其是当数据集中的簇不是明显的球形或高斯分布时。
2025-03-16
一个小白，如何通过咱们这个网站来学习和应用AI，赋能工作，请给出详细的方案，
对于一个小白，通过本网站学习和应用 AI 赋能工作，可以参考以下详细方案： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，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，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在网站中引入 AI 助手 1. 创建大模型问答应用：先通过百炼创建一个大模型应用，并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站：通过函数计算，来快速搭建一个网站，模拟您的企业官网或者其他站点。 3. 引入 AI 助手：接着通过修改几行代码，实现在网站中引入一个 AI 助手。 4. 增加私有知识：最后可以通过准备一些私有知识，让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题，帮助您更好的应对客户咨询。 七、推荐布鲁姆分类法学习路径 应用：深入 分析：大量阅读，理解各知识之间的关系。
2025-03-16
AI在制造业的一些典型应用场景
在制造业中，AI 有以下一些典型应用场景： 1. 产品设计和开发：可利用 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，大幅提高设计效率。 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：通过 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。 4. 供应链管理：AI 可依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，提升管理效率。 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，改善客户体验。 此外，制造业中的 AI 应用还包括： 1. 预测性维护：预测机器故障，避免工厂停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 4. 生产计划和供应链计划状态查询。 5. 产线预测性维保辅助。 6. 产品质量分析与溯源。
2025-03-14
COZE智能体全自动制造视频发布媒体
以下是关于 COZE 智能体全自动制造视频发布媒体的相关内容： 一、概述 基于其他博主开源的视频生成工作流进行功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源，现提供教程。 二、先看效果 可查看 三、功能 通过表单输入主题观点，提交后自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。 四、涉及工具 1. Coze 平台（工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成） 2. 飞书（消息） 3. 飞书多维表格（字段捷径、自动化流程） 五、大体路径 1. 通过 coze 创建智能体，创建工作流，使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案，再创建视频。 2. 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 工作流调试完成后，加入到智能体中。可选择工作流绑定卡片数据，智能体通过卡片回复。发布时选择飞书多维表格，填写上架信息，等待审核。 3. 在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。创建飞书多维表格，添加相关字段，选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 4. 在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。点击多维表格右上角的“自动化”，创建想要的自动化流程。 六、【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 1. 三、创建智能体 3. 知识库 本次创建知识库使用手动清洗数据。 3.1 在线知识库：点击创建知识库，创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，选择飞书文档、自定义，输入，可编辑修改和删除，点击添加 Bot，在调试区测试效果。 3.2 本地文档：注意拆分内容提高训练数据准确度，将海报内容训练到知识库，按固定方式人工标注和处理。 3.3 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-03-12
AI可以协助制造业企业做哪些工作
AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 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。 2. 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。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 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、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，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。
2025-03-10
都有哪些 关于制造行业的AI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。 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。 此外，在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 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，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 能预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车（EV）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来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 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。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，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：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。
2025-02-27
AI如何应用在制造业中
在制造业中，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 技术正在制造业的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。
2025-02-07
制造业质量管理可以应用ai做些什么
在制造业质量管理方面，AI 有以下应用： 1. 质量控制：AI 可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。 2. 预测性维护：能够预测机器故障，帮助工厂避免因设备问题影响产品质量。 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，从而间接保障产品质量。 4. 工业质检：作为基于视觉的检测方式，虽然相对成熟但未深入 B 端核心应用场景，如今可通过多模态和大模型解决上一代无法解决的问题，提升质检性能。
2025-02-06
在学习过ai的基本原理以及尝试过一些大众的ai应用后，我想进一步深入了解ai，给我可以参考的方向
以下是您进一步深入了解 AI 可以参考的方向： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的第一手体验。 6. 精进学习： 了解 AI 背景知识，包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等）、线性代数（了解向量、矩阵等）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 熟悉算法和模型，如监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等）、无监督学习（熟悉聚类、降维等）、强化学习（了解基本概念）。 学会评估和调优，包括性能评估（了解交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习使用网格搜索等技术优化模型参数）。 掌握神经网络基础，包括网络结构（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等）。
2025-03-11
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
1.根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉，暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求：绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求：绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考，您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测中国股市波动率的目标 提出与美股市场对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型 分析其在股市预测中的优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方式 介绍常用的波动率测量指标 3. 中美股市的特点和差异 对比中美股市的交易制度、投资者结构等方面 总结前人关于中美股市对比的研究成果 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 收集中国股市和美股市场的历史数据 处理缺失值、异常值等 2. 特征选择与构建 提取影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 对数据进行标准化处理，使其具有可比性 四、模型建立与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型的性能，如随机森林、支持向量机等 确定最终使用的模型 2. 模型训练与优化 使用训练数据进行模型训练 调整参数以提高模型性能 3. 模型评估指标 确定评估模型预测效果的指标，如均方误差、准确率等 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点 与中国股市预测结果进行对比 七、中美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中美股市波动率的均值、方差等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 探讨宏观经济因素、政策法规等对中美股市波动率的不同影响 分析投资者行为和市场结构的差异 3. 风险评估与投资策略 根据对比结果评估中美股市的风险水平 提出针对中美股市的投资策略建议 八、结论与展望 1. 研究总结 总结研究的主要成果和发现 2. 研究不足与展望 指出研究中存在的局限性 对未来研究方向提出展望 数据图表要求： 1. 展示中国股市和美股市场的历史波动率走势对比图。 2. 呈现不同机器学习模型在预测中国股市和美股市场波动率时的性能评估指标对比图。 3. 绘制中美股市波动率的统计特征（均值、方差等）对比柱状图。 4. 以图表形式展示影响中美股市波动率的关键因素的对比分析。
2025-03-07
aigent成熟后会朝哪个方向发展
AIgent 成熟后的发展方向可能包括以下几个方面： 1. 技术层面： 解决记忆力问题，包括提高记忆准确性、完善逻辑完整性、实现合理遗忘、优化长期记忆机制与 Token 长度和调用效率之间的制衡。 增强长 Token 能力，如刚发布的 Gemeni1.5 在研究中达到 10M 的 Token 长度，ChatGPT 也在近期官宣了“记忆能力”，国内也有公司专攻超长 Token。 提升“使用工具能力”，出现了如字节推出的 Coze 等中间层产品。 2. 应用层面： 以人的方式相互交流，自主搭建社会协作关系，最终实现模仿人、替代人。 成为“一人公司”的数字员工，以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具。 从“能力积累期”进入“应用爆发期”，多智能体协作成为解决复杂问题的主流范式，专业化分工与场景深耕是必经之路。 从规则驱动转向学习驱动模式，自主能力由多个核心组件协同支撑，多智能体系统（MAS）成为复杂任务解决方案。 构建智能体能力评估的统一标准与方法，建立可度量、可对比的评价体系。
2025-03-06
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想，很可能被调剂到一个双非院校，请给我在就业方面一个合适的方向（包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等）
对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。
2025-03-03