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具身智能在制造车间的应用

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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。

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

References

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

让车在物理世界中自我行动,这是空间智能(Spatial Intelligence)的第一步。路透社报道,在计算机视觉上有过杰出成就的李飞飞教授,正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司。她在2024年最新的TED演讲中解释了这个概念:“通过空间智能,AI将理解真实世界,它们能够处理视觉数据,做出预测并根据这些预测采取行动”。配图3.09:李飞飞TED演讲(With Spatial Intelligence,AI Will Understand the Real World)当我们人类看到一个桌上的水杯,大脑就会自动计算它在三维空间中的位置,以及它与桌子和周围一切事物的关系,还会预测接下来会发生什么。行动的冲动是所有空间智能生命形式所固有的,它将感知与行动联系起来。一个具有空间智能的AI,它也能自动做类似的预测与行动冲动。空间智能将推动AI系统获得具身智能(Embodied Intelligence),能够像生物一样与环境互动,FSD就是典型的例子,现在Tesla正通过其改进版本来驱动Optimus机器人,Elon Musk在Tesla最近一次财报电话会上说今年底就计划让Optimus能够在Gigafactroy代替人类干点活。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

还有大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化。这话音没落,特斯拉已经在自动驾驶上,至少暂时从电车的这个层次跳出来了。最近马斯克宣布要做自动出租车车队。我多给大家分享一句,现在的大模型可以在4个点给智能硬件增加不可思议的功能。第一个,用大语言模型增加耳朵、增加嘴巴,就能听懂你说什么,能够跟你用语言做交流,这是第一个突破。第二个是增加大视觉模型,也就是说以后所有的硬件都会带摄像头,其实你们家的扫地机器人已经快具备这些能力了,都带有麦克风,带有扬声器,都带有摄像头接上大视觉模型多模态能力,那么它就可以看懂发生什么,看懂自己处在一个什么环境。第三个,大模型加上Agent架构,使你的智能硬件真正有了一个能够做推理、分析、分解任务的大脑。第四个,是具身智能,但具身智能我们研究的不多,是指这些硬件能不能动起来。前三个改变对现在的很多硬件的体验来说,已经差异于过去十倍的体验了。这次小米也率人演示了小米AI大模型,把小爱同学做了升级。有了大模型之后,这个车就真的像有了灵魂一样,它能理解你说的每一句话。

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

还有大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化。这话音没落,特斯拉已经在自动驾驶上,至少暂时从电车的这个层次跳出来了。最近马斯克宣布要做自动出租车车队。我多给大家分享一句,现在的大模型可以在4个点给智能硬件增加不可思议的功能。第一个,用大语言模型增加耳朵、增加嘴巴,就能听懂你说什么,能够跟你用语言做交流,这是第一个突破。第二个是增加大视觉模型,也就是说以后所有的硬件都会带摄像头,其实你们家的扫地机器人已经快具备这些能力了,都带有麦克风,带有扬声器,都带有摄像头接上大视觉模型多模态能力,那么它就可以看懂发生什么,看懂自己处在一个什么环境。第三个,大模型加上Agent架构,使你的智能硬件真正有了一个能够做推理、分析、分解任务的大脑。第四个,是具身智能,但具身智能我们研究的不多,是指这些硬件能不能动起来。前三个改变对现在的很多硬件的体验来说,已经差异于过去十倍的体验了。这次小米也率人演示了小米AI大模型,把小爱同学做了升级。有了大模型之后,这个车就真的像有了灵魂一样,它能理解你说的每一句话。

Others are asking
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
如何建设数智化车间
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。
2025-02-25
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
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
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
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
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
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13