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人工智能典型應(yīng)用(人工智能+制造)-實(shí)現(xiàn)32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化

來源:寧波人工智能學(xué)會(huì)      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/2/6      主題:其他   [加盟]

在生產(chǎn)過程控制應(yīng)用中,AI 可以用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升產(chǎn)品質(zhì)量、預(yù)測(cè) 設(shè)備維護(hù)需求以及實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制生產(chǎn),從而提高整體制造效率和競(jìng)爭(zhēng)力。例 如:寧波中控自動(dòng)化技術(shù)有限公司提出了石化化工大模型賦能化工裝置自主運(yùn) 行的新模式,萬華化學(xué)(寧波)有限公司和中控寧波合作,選擇了萬華(寧 波)氯堿作為大模型落地的試點(diǎn)單位,通過歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的支撐,基于中控石化化 工大模型創(chuàng)建“超級(jí)大腦”,實(shí)現(xiàn)了“智能分析、智能控制、智能決策”三大 目標(biāo),有效提升了裝置的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與處置能力,降低了設(shè)備損失,并實(shí)現(xiàn)了一 系列精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和優(yōu)化。結(jié)合大模型,萬華在離子膜壽命預(yù)測(cè)上,能夠制定出最 佳更換策略,實(shí)現(xiàn)了 32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及質(zhì)量?jī)?yōu)化。這種與 AI 的深度融 合,有效提升了運(yùn)行的效率與決策能力。

在研發(fā)設(shè)計(jì)應(yīng)用中,AI 可以用于加速創(chuàng)新過程、自動(dòng)化設(shè)計(jì)任務(wù)、優(yōu)化設(shè) 計(jì)方案以及個(gè)性化定制,通過分析大量數(shù)據(jù)來提升設(shè)計(jì)效率和產(chǎn)品性能。例 如:春禾時(shí)裝依托浙江移動(dòng)“5G+算網(wǎng)能力”和九天大模型、領(lǐng)航(浙江)工 業(yè)互聯(lián)有限公司研發(fā)的 LINKHAND AI 平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)能力與設(shè)計(jì)效率的躍 升。基于 AIGC 的創(chuàng)意設(shè)計(jì)能力以及大數(shù)據(jù)的分析能力,用戶可以獲得“面料 試衣”“線稿成款”“款式拓展”“靈感創(chuàng)作”“圖案創(chuàng)意”“智能版庫(kù)”等 一系列功能應(yīng)用;對(duì)企業(yè)來說,大大縮短服裝產(chǎn)品研發(fā)周期,降低研發(fā)成本, 制衣研發(fā)工作多數(shù)由 AI 自動(dòng)完成,制衣設(shè)計(jì)師只需要投入少量的人工參與即可完成整體設(shè)計(jì)工作,研發(fā)周期縮短 80%以上。






DeepSeek開啟AI算法變革元年-二十天DAU達(dá)到了2161萬,發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型

DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達(dá)到了2161萬,開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)性價(jià)比更高的模型推理能力,推動(dòng)了AI技術(shù)的普惠化

人工智能+制造業(yè)應(yīng)用落地研究報(bào)告-展現(xiàn)出其在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中的巨大潛力

制造業(yè)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益完善,技術(shù)平臺(tái)層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開花,在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動(dòng)著制造業(yè)向智能化高效化轉(zhuǎn)型升級(jí)

AI大模型賦能B端應(yīng)用,高ROI場(chǎng)景將率先爆發(fā)-Agent 有望成為 B 端應(yīng)用的未來發(fā)展趨勢(shì)

高 ROI 場(chǎng)景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場(chǎng)景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對(duì)效率提升的明確需求,能帶來可量化的投資回報(bào)

中國(guó)工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告-工業(yè)大模型服務(wù)的平臺(tái)化趨勢(shì),形成了以垂直行業(yè)大型、智能體、小模型和機(jī)理模型為主的平臺(tái)化調(diào)用方案

大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運(yùn)營(yíng)方面,如知識(shí)問答和輔助設(shè)計(jì)等,這些場(chǎng)景具有一定的容錯(cuò)能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入

AIGC實(shí)踐案例集錦:對(duì)話先行者,洞見新未來-AIGC產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化落地生態(tài)與發(fā)展趨勢(shì)

中美AIGC技術(shù)在代碼研發(fā)、知識(shí)管理&內(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場(chǎng)景的落地進(jìn)展迅速,展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的商業(yè)潛力

2025年AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展十大趨勢(shì)報(bào)告-應(yīng)用場(chǎng)景多元化探索,初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速,理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個(gè)重要趨勢(shì)

探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長(zhǎng),技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場(chǎng)景多元化探索,初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速,理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個(gè)重要趨勢(shì)進(jìn)行了深度分析

生成式AI賦能零售電商行業(yè)解決方案白皮書-提升運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力

生成式AI技術(shù)正以其獨(dú)特的能力,為零售電商行業(yè)帶來革命性的變化,能夠提升運(yùn)營(yíng)效率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化

技術(shù)革新引領(lǐng)未來—生成式AI如何塑造核心發(fā)展引擎

生成式AI正以其獨(dú)特的方式重塑著千行百業(yè),從醫(yī)療、金融到自動(dòng)駕駛,它的影響無處不在;生成式AI將會(huì)持續(xù)落地,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)全面邁向數(shù)字化時(shí)代

智能家居無線互聯(lián)的發(fā)展趨勢(shì),智能家居、智能交通等多領(lǐng)域應(yīng)用,備與用戶互動(dòng)將呈現(xiàn)新模式

智能家居無線互聯(lián)相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用、挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢(shì),以及智能家居、智能交通等多領(lǐng)域應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)技術(shù)融合與創(chuàng)新對(duì)未來智能生活的重要性,設(shè)備與用戶互動(dòng)將呈現(xiàn)新模式

2024中國(guó)智能客服市場(chǎng)研究報(bào)告:探索AI如何重塑客戶服務(wù)新格局

智能客服市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展,是AI技術(shù)在客戶服務(wù)領(lǐng)域深度應(yīng)用的縮影,不僅改變了我們的服務(wù)體驗(yàn),更為企業(yè)帶來了降本增效的可能,為客戶帶來更加便捷、高效、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)

AI行業(yè)深度報(bào)告模型能力向上價(jià)格向下應(yīng)用繁榮-應(yīng)用層成本下行推動(dòng)創(chuàng)新;在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景

在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景,在代碼輔助、營(yíng)銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場(chǎng)景落地較好;C端軟件應(yīng)用方面,web端流量較年初增長(zhǎng)138%

中國(guó)工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告-大模型有望在特定細(xì)分領(lǐng)域解決實(shí)際問題,展現(xiàn)出落地的潛力

面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
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