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具身智能在制造业的应用场景有哪些?

Answer

具身智能在制造业的应用场景主要包括以下方面:

  1. 预测性维护:可用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。
  2. 质量控制:能够检测产品缺陷,提升产品质量。
  3. 供应链管理:有助于优化供应链,提高效率并降低成本。
  4. 机器人自动化:用于控制工业机器人,提高生产效率。

具身智能是指智能体通过身体与环境的交互来学习和理解世界,并做出相应的决策和行动。其在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用。同时,具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用,能创造更具沉浸感和交互性的体验。

具身智能发展的核心问题并非算法和硬件,而是在现实物理世界构建数据闭环。实现闭环需要数据获取成本足够低,并能在具体化场景中持续收集数据。

在具身智能的发展历史中,之前的机器人厂商有过方向转变,如波士顿动力从液压转向电动。第一代机器人处于技术探索阶段,如早稻田大学的仿人机器人,1970 年之前的示教再现型机器人没有感知和思考能力,仅根据预设程序重复动作,目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1960 年代,美国机床铸造公司和美国 Unimation 公司分别生产出不同类型的机器人。1970 - 1997 年,出现了有感觉的机器人,它们拥有一定的感觉系统,可获取环境和对象信息。

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以及与人类社会相关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。

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References

问:具身智能是什么?

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?

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:自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货,将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据,提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用,提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展,未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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

网址:https://mp.weixin.qq.com/s/3wFjI0zwQGhosQWcPPFxMA具身智能发展的核心问题:不是算法,不是硬件;是在现实物理世界构建数据闭环的问题数据构建AI,AI构建产品,产品产生商业价值,在销售和使用的过程中会产生新的数据,从而实现数据飞轮如何实现闭环:数据获取成本足够低在具体化场景当中能够持续不断收集数据。2、历史之前做机器人的厂商转方向了,波士顿动力(液压转电动)第一代机器人:技术探索阶段(以早稻田大学仿人机器人为代表)1970年之前,示教再现型机器人,这类机器人没有感知也不会思考,它们根据事先设定好的程序重复动作。目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍然常见。1960年代,美国机床铸造公司(AMF)生产出圆柱坐标的Versatran型机器人,可做点位和轨迹控制。美国Unimation公司研制出球坐标的Unimate型机器人,它可完成近200种示教在线动作1970-1997年,有感觉的机器人,与第一代机器人相比,它们拥有一定的感觉系统,可获取周围环境和相关对象的信息

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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
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估: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。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
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
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
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
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
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
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
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