【智能座舱】- 汽车产业的变革,电动化是上半场,而智能化则是下半场

汽车产业正经历从电动化到智能化的转变,智能座舱成为关键。企业面临知识管理挑战,包括知识结构化困难、检索效率低等问题。AI大模型为企业建立智能知识库,提供研发、售后等场景的赋能,解决业务痛点,实现知识自动化构建和数字化应用。通过训练企业级大模型,辅助业务决策和研发工作,构建知识生产、治理、学习、应用的完整闭环,提高知识共享效率和产品研发速度。

“汽车产业的变革,电动化是上半场,而智能化则是下半场”,已成为汽车行业的普遍共识。对于制造业企业,伴随业务发展、长时间的生产经营,往往积淀着海量专业性知识,同时存在知识管理集中化与结构化困难、缺乏系统化知识体系、关键业务知识依靠传授、检索效率低下、精准度不高等问题,导致知识识别能力不足、难利用,难以高效推动企业快速发展。如何将企业自身的知识对员工进行“内化”是提升组织协同能力的关键动作,企业的知识既包括各类规章、制度、流程、标准、作业指导书、运行检修书等“显性知识”,也包括业务线具有丰富经验的行业专家身上的“隐性知识”。要在浩如烟海的数万份文件上百亿文字的专业规范指南里面找到具体问题对应的规范,并“对症下药”,挑战极大。

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作为面向智能汽车新时代可持续升级的AI底座,大模型将帮助企业建立智能知识库,从研发领域、售后服务、企业办公等多场景提供赋能,有效解决传统业务痛点,实现知识自动化构建、服务能力升级和打造数字化应用,并围绕汽车产业全场景构建智能汽车数字化服务新生态。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优问题建模与求解的理解。
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