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作为汽车厂家的供应链，应学习哪些AI工具来为车厂服务

Answer

作为汽车厂家的供应链，以下是一些值得学习的 AI 工具：

  1. 自动驾驶相关工具：如用于图像识别、传感器数据分析和决策制定的工具，以支持自动驾驶技术在汽车生产中的应用。
  2. 车辆安全系统工具：例如能够分析来自摄像头和传感器数据，以增强车辆安全性能的工具，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统等。
  3. 个性化用户体验工具：可以根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置的工具，如座椅位置、音乐选择和导航系统等。
  4. 预测性维护工具：通过分析车辆实时数据来预测潜在故障和维护需求的工具，有助于提高车辆可靠性和效率。
  5. 生产自动化工具：在汽车制造过程中用于自动化生产线、提高生产效率和质量控制的工具。
  6. 销售和市场分析工具：能够分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以帮助制定营销策略和优化产品定价的工具。
  7. 电动化和能源管理工具：在电动汽车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的工具。
  8. 共享出行服务工具：如用于优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度的工具。
  9. 语音助手和车载娱乐工具：如 AI 驱动的语音助手，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工具：可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持的工具。

此外，在 CAD 绘图方面，存在一些辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具和插件，如：

  1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加了 92 个绘图和编辑工具。
  2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。
  3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型。
  4. ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。
  5. 主流 CAD 软件中的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的工具。

但使用这些 CAD 相关的 AI 工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧。

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

References

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：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。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统：AI被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。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验：AI可以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。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。6.销售和市场分析：汽车公司使用AI来分析市场趋势、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，通过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来优化路线规划、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。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

chain risk management.These tools can also drive the uptake and adoption of AI by buildingjustified trust in these systems,giving users confidence that key AI-related risks have beenidentified,addressed and mitigated across the supply chain.For example,by describingmeasures that manufacturers should take to ensure the safety of AI systems,technicalstandards can provide reassurance to purchasers and users of AI systems that appropriatesafety-focused measures have been adopted,ultimately encouraging adoption of AI.

问：有没有用来画CAD图的AI工具

是的，存在一些AI工具和插件可以辅助或自动生成CAD图，特别是在设计和工程领域。以下是一些可以辅助创建CAD图的AI工具：1.CADtools 12：这是一个Adobe Illustrator（AI）插件，它为AI添加了92个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。2.Autodesk Fusion 360：Fusion 360是Autodesk开发的一款集成了AI功能的云端3D CAD/CAM软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。3.nTopology：nTopology是一款基于AI的设计软件，它可以帮助用户创建复杂的CAD模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。4.ParaMatters CogniCAD：CogniCAD是一款基于AI的CAD软件，可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成3D模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。5.生成设计工具：一些主流CAD软件，如Autodesk系列、SolidWorks等，提供了基于AI的生成设计工具，这些工具可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。这些工具通常需要一定的CAD知识和技能才能有效使用。对于CAD初学者，建议先学习基本的3D建模技巧，然后尝试使用这些AI工具来提高设计效率。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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汽车厂家的供应链应该学习AI哪些内容
汽车厂家的供应链可以学习以下 AI 相关内容： 1. 可信 AI 工具：如保障技术和技术标准，用于支持供应链风险管理。通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可为采购者和用户提供信心，鼓励 AI 的采用。 2. 应用案例： 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，实现自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。
2025-01-07
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
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
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
供应链管理
在制造业中，AI 在供应链管理方面有以下应用： 1. 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。 2. 模拟不同的市场条件和供应链动态，优化库存管理和物流配送。 在 B 端，供应链管理可能是大模型服务的辐射范围之一，但在面对复杂的巨头/独角兽公司业务时，不太可能仅用 GPT 解决。目前可能还未达到解决相关能力问题的时候，可通过将私有领域知识训练在私有模型或训练小模型、构建请求链等方式来解决。 总的来说，AI 技术正在为供应链管理带来诸多优化和改进。
2025-03-27
AI如何应用到供应链中
AI 在供应链中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：AI 可以用于预测供应链中机器设备的故障，帮助避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：通过检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 优化供应链：利用 AI 分析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，从而提高供应链的效率和降低成本。 4. 风险管理：诸如保障技术和技术标准等可信 AI 工具能够支持供应链风险管理。这些工具还能通过在这些系统中建立合理的信任，推动 AI 的采用和应用，使用户相信整个供应链中的关键 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。例如，通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可以向 AI 系统的购买者和用户提供保证，即已采取了适当的以安全为重点的措施，最终鼓励采用 AI。 5. 责任评估与分配：对 AI 框架的评估将评估法律责任在不同的 AI 应用和系统中是否得到有效和公平的分配。在实施框架时，将持续广泛地收集来自监管机构、行业、学术界和民间社会关于其对 AI 生命周期中不同参与者的影响的证据，以持续监测框架对 AI 供应链中参与者的影响。特别关注基础模型，因为它们可能对生命周期问责制构成潜在挑战，尤其是作为开源模型时。通过集中评估是否有足够的 AI 问责措施，可以评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-03-08
AI如何应用到供应链
AI 在供应链领域有以下应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量，减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链：通过分析数据来优化供应链流程，提高效率和降低成本。 4. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准来支持供应链风险管理，增强对系统的信任，让用户确信关键的 AI 相关风险已被识别、处理和减轻。 5. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，提高货物送达的及时性和准确性。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-08
供应链预测
在制造业领域，AIGC 技术在供应链管理方面有以下应用： 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。 在中小企业转型中，关于供应链风险的管理： 首先，使用 AI 工具进行风险评估。利用数据分析软件、预测模型等工具，收集财务报表、市场数据、供应链信息等相关数据进行分析，预测潜在的风险，如财务风险、供应链风险等，并识别风险的来源和可能的影响。 其次，基于 AI 分析结果，制定相应的风险应对策略。根据风险类型和程度，制定具体的应对措施，如制定应急计划、调整业务策略等，并持续监控效果，根据变化调整策略，定期复审风险评估模型和管理策略。 在扣子模板分享中，关于供应链的部分： 供应链与营销联动：结合供应链数据，预测市场需求，调整生产和库存，避免缺货或积压。
2025-02-17
AI 如何服务供应链管理
AI 在供应链管理方面有以下应用： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高供应链的稳定性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量，减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链：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，降低成本。 4. 工具支持：如利用保证技术和技术标准等工具，支持供应链风险管理，建立对系统的合理信任，使用户相信关键的 AI 相关风险已在整个供应链中得到识别、解决和缓解。 5. 责任评估：持续评估法律责任在 AI 中的分布是否有效和公平，特别是对于基础模型，关注其在生命周期问责方面可能带来的潜在挑战。通过集中评估 AI 问责是否有足够的措施，评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-02-11
AI如何应用到供应链工作中
AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据，预测机器故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划和库存预测，优化供应链的资源配置。 4. 物流优化：对物流环节进行优化，提高运输效率，降低成本。 5. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准，支持供应链风险管理，建立对系统的信任，让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配：评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配，持续收集各方证据，监测框架对不同参与者的影响，关注基础模型带来的潜在挑战，评估是否需要进一步干预 AI 责任。
2025-02-07