人工智能工业应用痛点及解决思路 [session]

最新推荐文章于 2025-07-29 16:43:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkh880loLh3h21AJTH/article/details/78100353
讲师陈雨强在Strata Data Conference分享了AI在工业应用中的痛点，包括建模到上线的问题，以及解决思路。内容涵盖AI应用的必要条件、系统需求、模型优化、实施上线策略和推广AI的方法。演讲基于第四范式在多个行业的实践经验，旨在促进AI技术的实际应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Strata Data Conference北京站大会还有一个月即将召开，

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【AI大模型企业级应用开发实战】企业级应用集成AI大模型的架构，包括大模型概述、集成实践、技术架构设计及应用场景《AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书》
AI天才研究院
06-30 1万+
随着大模型浪潮的兴起，生产力将发生质的变化，从而引发生产力和生产关系的重塑。随着模型能力的提升和使用成本的降低，基于大模型构建应用将成为主流趋势。然而，应用层能否与大模型高效交互，将成为产品方案探索效率和效果的关键因素。因此，在模型之上的工程架构中，必须构建一套完整的大模型交互管道（Interface），将应用层（Application） 和模型层（Model）进行串联，为诸如Prompt Engineering、Fine-Tuning和模型评估等关键环节提供全面支持，以实现产品方案探索的降本增效 ....
法律研究数据挖掘中的语义分析：AI应用架构师的详解
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AI天才研究院
08-07 388
法律研究的核心是“从数据中找规律、从文本中抽知识效率低：手动处理非结构化数据，耗时耗力；准确率低：关键词检索会漏掉“同义词”（比如“定金”vs“订金”）、“上下文依赖”（比如“本院认为”后的推理逻辑）；深度不足：无法发现“案例-法条-裁判思路”的关联（比如“为什么同样是交通事故，有的判保险公司全赔，有的判车主承担10%？”）。而语义分析（Semantic Analysis）——AI理解文本含义的核心技术——正是解决这些问题的关键。
人工智能工业应用痛点及解决思路
04-30
AI的强大让各行各业纷纷侧目，未来对AI的应用情况将极大影响一家企业在市场中的位置。 然而， 在实验室叱咤风云的AI技术一旦应用到实际，难免水土不服。 那么，AI工业应用的必要条件是什么？痛点有哪些？如何解决？如何从系统层面、模型&特征层面、模型维度层面、实施上线层面实现突破？针对常见场景中的常见难点，有哪些黑科技正在起作用？ 本演讲旨在分享演讲者在互联网、金融、电信等领域的人工智能工业应用实践中的痛点及解决思路。
工业人工智能及应用研究现状及展望
m0_62870606的博客
02-07 3545
工业人工智能及应用研究现状及展望 人工智能技术与咨询 来源：《自动化学报》，作者李杰等 摘 要工业4.0 将工业制造流程以及产品质量优化从以前依照经验和观察进行判断转变为以事实为基础,通过分析数据进而挖掘潜在价值的完整智能系统.人工智能技术的快速发展在工业4.0 的实现中扮演着关键的角色.然而,传统的人工智能技术通常着眼于日常生活、社会交流和金融场景,而非解決工业界实际所遇到的问题.相比而言,工业人工智能技术基于工业领域的具体问题,利用智能系统提升生产效率、系统可靠性并优化生产过程,更加适合解..
人工智能在制造业中的应用：技术革新与未来展望
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-03 866
人工智能（AI）正在深刻改变制造业的面貌。通过智能工厂、质量检测和预测性维护等应用，AI技术不仅提高了生产效率，还显著提升了产品质量和设备可靠性。本文将详细介绍人工智能在制造业中的核心应用、技术优势，以及其在提升生产效率和质量控制方面的价值。通过实际案例、代码示例和图表，帮助读者更好地理解和应用AI技术。优势：提升生产效率、优化质量控制、降低维护成本。挑战：数据采集难度、模型准确性、设备兼容性。未来发展方向：智能制造、工业4.0、多模态融合。
【智能制造】李杰：人工智能与工业4.0在智能制造的应用
产业智能官
03-21 3939
美国辛辛那提大学特聘讲座教授, 美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问李杰，在2017中国大数据应用大会上，分享了对工业大数据，以及人工智能怎么改进工业大数据分析的见解。至顶网CIO与应用频道 07月20日 北京消息：在2017中国大数据应用大会上，美国辛辛那提大学特聘讲座教授、美国白宫信息物理系统与美国挑战项目顾问李杰，分享了对工业大数据，以及人工智能怎么改进工业大数据分析的见解。工业大数据我在
【工业智能】传统工业如何实现工业智能？工业发展的痛点体现在哪里？
产业智能官
02-23 2257
在解答这两个问题之前，我们首先需要思考为什么需要工业智能？可以试想一下互联网如何改变了我们的生活。互联网革新最明显的例子是基于地理位置的服务。比如，早年在一辆车上没有导航设备，我们在一个陌生的城市从A点出发到B点，完全要依靠人的经验，用地图、指南针、问路等等。而如今，我们越来越少地看到地图或指南针，而越来越多地看到智能手机，以及智能手机上面的地图应用程序。要知道，地图应用程序不仅仅是地图而已，在上
AI漫画：一文了解人工智能的三大领域及其工业应用
hecongqing的博客
02-23 2306
人工智能是一门新兴的技术学科，它研究和开发用于模拟人类智能的扩展和扩展的理论、方法、技术和应用系统。人工智能研究的目标是让机器执行一些复杂的任务，这些任务需要聪明的人来完成。也就是说，我...
必知诀窍！AI应用架构师在少样本学习应用中的核心要点
2502_91592937的博客
07-29 652
医疗：罕见病诊断只有10-20张标注影像；工业：新产线的缺陷检测只有几十个样本；NLP：小语种情感分类只有几百条标注数据；推荐：新商品冷启动只有几条用户交互记录。传统深度学习需要** thousands甚至millions级别的标注数据**，但现实中90%的AI应用都卡在“数据不够”的环节。本文的目的，是帮你——AI应用架构师——掌握少样本学习的核心设计要点，解决“数据少但要出效果”的痛点。范围覆盖：少样本学习的基础逻辑、架构师的关键决策点（数据/模型/训练/部署）、实战案例、未来趋势。
《从入门到精通（四）：知识图谱的应用——打造智能问答机器人》
weixin_57361509的博客
06-16 1103
经过前三章的努力，我们已经成功构建了一个存储在Neo4j中的电影知识图谱。它就像一座蕴含丰富知识的“金矿”，但目前只有懂Cypher语言的“矿工”才能开采。如何让普通用户也能轻松获取其中的宝藏呢？本文是《彻底搞懂知识图谱》系列的第四篇，我将带你进入知识图谱最激动人心的应用领域——**知识问答（KBQA）**。我们将用Python，一步步打造一个能理解自然语言提问、并从图谱中查询答案的电影问答机器人！
机器学习、人工智能在日本工业领域的应用-2017.docx
07-25
机器学习、人工智能在日本工业领域的应用机器学习、人工智能在日本工业领域的应用
【智能制造】三张图读懂人工智能在工厂如何具体应用
产业智能官
11-08 8853
西门子智能制造解决方案 西门子提出的数字双胞胎方案，就是通过软件把工厂数字化模拟一遍，通过数据进行生产、经验管理的分析 与决策。咋一看挺完美，从底层的设备到数据采集、设备控制，再到制造执行系统mes、仓储、资产物流，再到ERP和供应链管理，好像企业的生产管理流程都涉及了。但是企业的经营、客户智能化问题一直是西门子软肋，没有方案。而且西门子工厂智能化解决方案中ERPSCM都是和sap合作的，MES
工业人工智能AI技术发展与应用
m0_59235945的博客
06-29 1744
在科技日新月异的今天，人工智能（AI）技术已经成为推动工业发展的重要引擎。本文将深入探讨工业数据的采集、利用、开发，以及专用大模型的应用等方面，详细解析工业AI技术发展与应用的深度融合。传感器数据是工业生产中的重要信息来源，包括设备的运行状态、环境参数等。通过安装各种传感器在生产线上，例如温度传感器、压力传感器、湿度传感器等，我们可以实时监测设备的运行状态，获取第一手的设备运行数据。这些数据不仅可以帮助我们了解设备的运行状况，还可以为我们提供关于生产过程的重要信息。生产数据则包括产品质量、生产效率等信息。
【工业智能】人工智能之于工业，应当是融入者而非颠覆者；记一场工业场景下的AI技术实践
产业智能官
02-07 9544
2018年1月13日，由极客邦科技InfoQ中国主办的AICon全球人工智能与机器学习技术大会在北京国际会议中心召开。此次大会以“助力人工智能落地”为主题，汇聚了国内外知名企业和顶尖人工智能专家，分享落地案例、探讨技术实践，为参会嘉宾提供了选型方案，提前预估相关风险和收益，助推技术落地行业。来自北京天泽智云科技有限公司的CTO刘宗长分享了《云计算、边缘计算、CPS与工业智能》的主题演讲。刘宗长从工
AI大模型工业应用模式及其实现
程序员鑫港的博客
09-17 1381
人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有“头雁”效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称“大模型”）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。
企业引入大数据/AI 的难点，落地方式以及行业阶段
GitChat
07-13 1868
适合的读者： 正在思考或者想引入大数据/AI的中小企业的【管理者】或者【大数据部Leader】。当然，其他人也可能能够在这篇文章得到一些收益。 包含的主题： 价值落地之前，大数据/AI 建设需要跨越的三座大山 实现价值落地：赋能与创新；实现方式：All in AI。 Why and How. 分析整个大数据行业发展的三个阶段，以及现在处于什么阶段。（验证了我三年前的一篇文章） 额外的话： 这篇...
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