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具身智能在制造行业的落地方向有哪些？

回答

具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面：

  1. 预测性维护：利用具身智能技术预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。
  2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。
  3. 供应链管理：优化供应链，实现效率提升和成本降低。
  4. 机器人自动化：控制工业机器人，进一步提高生产效率。

具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息，进行有效的空间导航和物体识别。

作为一个系统性的工程，具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：具身智能是什么？

[title]问：具身智能是什么？具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的一个子领域，它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为，智能不仅仅是处理信息的能力，还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响了智能体的学习和发展。例如，一个机器人通过其机械臂与物体的互动，学习抓取和操纵技能；一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索，学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息，以及这些机制如何应用于人造智能系统；在计算机视觉中，研究者致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效的空间导航和物体识别。具身智能的一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能，机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用，通过创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但它仍面临许多挑战。例如，如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

[title]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:

具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第 5 期

[title]具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第5期作为一个系统性的工程，相比原来人们常说的“汽车制造，是现代工业皇冠上的明珠”我们更愿意称“具身智能机器人是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠”。由于涉及算法层，不同技术流派，数据，模拟器，传感器，视觉方案，力学结构等多个维度。并整体向着更鲁棒性，各层级之间过渡更加平滑的方向前进。因此我们做了一些梳理，包括过往的工作，和一些基础知识。希望可以抛砖引玉让大家对这个复杂的系统工程多一些了解。我们也注意到许多矛盾，比如力矩控制、电流控制，究竟做到哪一步才算端到端？机器人的foundation model或者GPT时刻会是什么样的？触觉等感知信号究竟以什么样的形式进入模型当中。这些问题我们愿意与更多学者和从业者讨论交流。同样，[Z计划](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMDU5NzQ2Mg==&mid=2247483667&idx=1&sn=b0bf8af76ea56c21ec294ed2a9d316a5&chksm=c19127aaf6e6aebc1d23d1c8f9092818d99ea422c25e1a2eb6d18f4afc1283f7bae40750090d&scene=21#wechat_redirect)一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型不仅仅像现在这样执行语言交互和上层推理，以及VLM能力，而是Transformer架构在内存等前提下可以跑更多的上层推理，从而趋近图灵完备。希望我们可以与更多优秀的具身创业团队同行。了解

其他人在问
具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
具身智能最核心的技术热点是什么
具身智能最核心的技术热点包括以下方面： 1. 人机混合增强智能标准：规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求，如脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等。 2. 智能体标准：规范以通用大模型为核心的智能体实例及智能体基本功能、应用架构等技术要求，包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程，智能体数据接口和参数范围，人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等。 3. 群体智能标准：规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法，包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等。 4. 跨媒体智能标准：规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求，包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等。 5. 具身智能标准：规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点，涉及硬件设计，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面，各种类型机器人在不同地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。操作方面，现阶段能落地的只有简单抓取，可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的板。大语言模型（LLM）为具身智能热潮来临提供了机会，其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。
2025-03-12
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域，以下是关于具身智能的详细介绍： 定义：强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 核心：在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是互动手段，也影响智能体的学习和发展。 涉及学科：包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学：关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学：探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统。 计算机视觉：致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。 应用： 机器人领域：在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，使机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域：创造更具沉浸感和交互性的体验。 特点： 三要素：“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块：感知决策行动反馈，形成闭环。 面临挑战：如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍有诸多挑战待解决，未来研究将继续探索推动其发展和应用。
2025-03-12
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域，以下是关于具身智能的详细介绍： 定义：强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 核心：在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是互动手段，也影响智能体的学习和发展。 涉及学科：包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学：关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学：探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统。 计算机视觉：致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别的算法。 应用： 机器人领域：在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，使机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域：创造更具沉浸感和交互性的体验。 重要要素和模块： 三要素：“本体”（硬件载体）、“智能”（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、“环境”（本体所交互的物理世界），三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块：感知决策行动反馈，形成一个闭环。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2025-03-10
具身智能是什么？
具身智能是人工智能领域的一个子领域，指的是智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法让智能体理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。 具身智能的应用广泛，在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素：本体（硬件载体）、智能（大模型、语音、图像、控制、导航等算法）、环境（本体所交互的物理世界），三者高度耦合是高级智能的基础。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-03-10
具身智能软硬件解决方案。
具身智能的软硬件解决方案包括以下方面： 算法层： 技术层级： 任务层级：可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级，通常关注前四个级别。 解决方案层级：通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策，小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧：负责人机交互，能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用，大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月，有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案：基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制，自己制作机体，原因包括机体和数据模式未统一，训练数据与机体构造紧密联系，以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力，软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型：包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力，完全由大脑驱动；物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力，感知环节由大脑侧算法实现，行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势： 人形化：外形向人类细部特征靠拢，功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著：核心零部件成本降低，人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素：包括大脑（意图理解、环境感知、规划决策）、小脑（运动控制、语义信息理解转化为动作）、整机硬件方案。
2025-03-07
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标： 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状，识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物)： 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍，并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容： Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接： 影刀 RPA+AI Power 方面：大模型有输入和输出限制，AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式，如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散，AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外，影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持，帮助企业把 AI 落地。 此外，相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务： 面向学习者：社区提供清晰学习路径，学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己，积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者：创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作，满足企业需求，为社区发展注入活力。 面向企业：链接 AI 产品和传统企业，通过与社区合作获得优质内容与服务，从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容： AI 在 DevOps 中的应用： AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务，如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等，但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力： ChatGPT 支持记忆功能，可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格，但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例（fewshot）放入提示词中，以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招： 结合视频教程、文字转录和基础资料，通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转，自己当老师，ChatGPT 当学生，通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响： 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具（如 GitHub Copilot）提高编程效率，AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效，通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态： OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容： 产品经理如何用 ChatGPT： 背景前提：非专业 BI 工程师，依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本，因充值问题未解决，且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程： 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤，包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时，1900 行代码直接粘贴报错，采取分次输入再联合的方式，让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段，方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报，按天和地区分组汇总，需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确，并主动提出优化建议。 LLM 落地思考： 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求，需要 LLM 前处理与后处理工程兜底，因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化，多为定制化服务，业务爆发期可能在几年后经济回暖时，目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架，包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景，通过给予大模型已有行业知识解决问题，但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面，当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等，暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品，未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15
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： 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，还提供了相关教程。 先看效果： 可查看 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。 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） 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。 选择发布渠道为飞书多维表格，填写上架信息等待审核，审核通过后即可使用。 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，配置后使用字段捷径功能，自动调用工作流生成视频。 进行表单分享，实现填写表单自动创建文案短视频的效果。 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。 【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 创建智能体： 1. 知识库 本次创建知识库使用手动清洗数据。 在线知识库：点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 2. 发布应用：点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-03-28
目前的AI能力在制造型企业中的应用有哪些方向
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。
2025-03-17
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