尽管AI浪潮遍及世界，但工业制造领域的AI过程远非对期望的反应。 “工业制造业的情况相对封闭，它的重点是安全，稳定性和可靠性。当整个行业应用AI技术时，进入行业方案的门槛和困难就很高。”工业公司智能解决方案（www.thepaper.cn）表示，8月15日，Nanqi Xiance（Nanjing）Technology Co Co Co（Nanjing）Technology Co Co（Nanjing）Techansion的交付总监Yu Xiaohai（pengpai Technology（www.thepaper.cn）表示，工业公司智能解决方案（从那里称为“ Nanqi Xiance”）。最近，如果插头和播放中国拥有的全球技术网络的主题是“ AI授权，这加快了插头和播放中国举行的新的智能做事之旅”，Liu Jianuo是Puyue China的Mak Makcorporate Ideas的副总裁Liu Jianuo，尽管Bluntly表示，该数据仅显示了9.3％的数据，该数据仅显示出9.3％的数据。上周实际上将生成AI应用于制造过程的公司。目前，大多数公司都在应用生成AI的早期阶段。大多数公司要么在等待和进行实验，要么只是将AI视为“显示技能”的内部工具，并且从未在日常业务中实现深入的整合。有了这一AI浪潮，企业家如何希望使制造业能够占据新的机会？您还面临哪些其他障碍？该技术本身只是“票”。仅通过找到正确的着陆情况，该技术就可以成为tijust ket，而现场就是椅子。图像来源：Puyue China Jianuo提供的图片已经教导说，大多数AI公司缺乏的是技术，但高质量的“良好场景”。大多数公司仍然专注于技术本身，并扎根大脑以竞争某些工业筛查应用需求，BU许多公司的态度正在等待，不想主动进入，因此没有实际的需求。他认为，实施AI的最重要的事情不是模型参数有多大，而是公司如何找到低风险并迅速创造价值。 “技术只是进入门票，场景是国王。” Liu Jianuo总结了适合AI条目的三种典型情况：涉及企业中高度重复和机械化的操作流程的工作；对缺点和控制风险的宽容相对较高的业务职位。企业将探索内部的新增长点，将AI用于用户需求和数据价值，并推动业务增长。 Nanqi Xiance成立于2018年，是一家智能决定 - 制定公司，由Nanjing University的人工创新创新研究所淘汰。它的主要技术是一种自我发展的“世界模型”一般智能决策系统，可以实现在开放环境中的独立工业层面。独立的决策系统可以独立地在行业制作过程中进行控制指示。 Intelligentuniversal Nanqi Xiance的决定制定系统。 Yu Xiaohai告诉Paper Technology，一个简单的理解是首先开发数字双胞胎环境，然后AI将学习如何做出工厂的环境决策。当前，这种明智的决策制度已在实际业务中实施了明智的决策，并已在各种业务情况下进行了验证。例如，在线乘车在骑马公司，智能物流和运营条件上的应用控制烟草行业的问题。 Yu Xiaohai说，江苏和千江的客户现在已经连续三年使用了他们的产品，整个控制系统已经做出了独立的决策，并在没有MANU干预的情况下控制了该系统。 Technologyshixu的shixu成立于2020年提供工业人工智能设计产品的检索公司。它的主要产品是基于AIGE开发的数据结构，深入融合了AI和几何算法技术的智能工业设计，重点是工业智能，并提供云建筑服务。 “找到正确的情况很重要。” Shixu Technology市场总监Wan Zhiyong告诉Pengpai Technology。他们首先进行了OEM车辆工厂设计的工作。在此过程中，他们发现汽车链接设计涉及许多重复的主要任务，并且有很大的空间可以提高AI模型的效率。为了深入了解设计知识，他们建立了一个单独的设计团队来收集和标记场景数据。 Shouixue Technology的Child Herehere开发了软件，可以迅速提出许多基于AI的设计解决方案，以取代复杂和重复的映射工具。 “过去，设计师每天只能与Tradi一起画三十或四十张照片Tional软件。 Now, with the help of AI, they can produce 300 pictures a day, and their efficiency is more than double." Wan Zhiyong said that for customers, AI will help them get rid of mechanized drawing and focus on more creative structural design. Ang mga produkto na binuo ng maagang koponan ay nakatuon sa disenyo ng kabit na kinakailangan kapag hinang na mga bahagi在其他阶段，这种技术在3C行业中被广泛使用，包括L'Oreal，在快速移动的商品行业中，它是在3.0版中的巨大化妆品。 “切点”是缺乏方案和另一个方面的数据。E格式，没有标准。它需要大量的数据清洁和标签，以便通过AI理解。此外，制造公司通常对数据安全性高度敏感，并且更喜欢私有化的扩展；尽管制造业和高客户定制有多种类型，但初创企业必须找到p“概括”和“自定义”的平衡。 Yu Xiaohai还认为，AI在智能工业过程中面临的挑战非常自信。休息 - 原材料中的变化很容易导致优质的不受控制；如何在成本和收益之间找到平衡；数十年来的数字主观经验如何通过。他清楚地指出，在此阶段的工业情报水平几乎等同于“ L3级自主驾驶”，也就是说，在正常情况下，它将实现完全的自主权，但是一旦紧急情况发生，仍然需要进行管理。 Liu Jianuo强调有效数据对初创企业非常重要。当公司真正从大型企业中获得项目时，他们经常发现很多Pagsit会受到影响，例如低质量数据，难以与跨部门合作以及不耐烦而继续复发。他进一步说，在AI智能制造业领域，大约有两种类型的商人。一种依靠大学并专注于人工智力算法和基础应用的研究的科学家和企业家；其他类型来自传统行业，发现AI提高效率或创造培训价值的机会。前者对技术很好，后者对行业更好。但是，哪种类型的业务都不重要，它通常会面临问题：大多数“ AI+制造”解决方案不是标准的。目前，国内AI技术公司正在努力提高标准化，希望开发解决方案可以通过收集行业中有效的方案数据并结合算法功能来促进整个行业的AT。 Liu Jianuo说。值得注意的是，国家一级政策支持也加速了这一过程。最近，在8月5日，中国人民银行和其他七个部门加入了“新工业化财务支持指南”，这显然要求金融机构将来不再将其资金集中在房地产或高级返回和高利润行业中，这是优质生产力。该文件清楚地指出，到2027年，将建立符合制造业高质量发展的金融体系。这是左刘江的，这意味着劳动业务和相关的新生产力质量将带来更多的财政支持和发展。
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