从现有的情报到行业应用，云专家和腾讯行业将
作者：365bet体育日期：2025/07/14 浏览：
6月20日，Luzahou Research Institute Laojiao和Gujiao 1573的Tencent Cloud TVP AI研讨会和智囊团研讨会在上海成功举行了。在活动期间，专家访问了该国第一个大型生态环境环境社区的“模型空间”，并直观地经历了Avuardia AI技术与创新应用之间的冲突。智能制造名人，数字化，AI和其他领域就AI技术，应用程序实施，行业工作经验等进行了详细的讨论。该活动建立了特殊的思想，专家与壮观的景观相撞并讨论了人工智能的当前和未来。 Jimeng Intelligence和Tencent Cloud TVP Xie Mengjun的首席执行官的主持人表示，这是一个变化一年的事件，因为实施加速了一般模型，并且AI正在从基于任务的算法转移到认知智能。在同时，化身智力的增加打破了虚拟世界和物理世界之间的界限，将行业推向了生产力创新阶段。今天，我们希望与所有专家和教师一起讨论大型模型和情报的各种实施途径，以加速行业中的智能更新。 Jimeng Intelligence首席执行官，Tencent Cloud TVP Xie Mengjun组织者是党委员会副部长和Luzhou Laojiao Co.，Ltd。Guojiao 1573研究所Lin Feng。 Luchou Laojiao执行董事1573年研究所Laojiao说，随着TechnoTauso人工智能小屋的迅速发展，一生中正在产生根本性的变化。林平（Lin Feng）认为，这种变化是“工业4。“工业5.0”的新时代。在全球创新技术浪潮之前，公司必须积极采用IA时代。 Luzhou Laojiao也不例外，在智能制造领域进行了许多探索和实践。 2024年12月，Luchou Laojiao加入了行业和信息技术部团队行业部门发起的“出色的智能工厂项目（第一批）”。硬件，但还允许数据流的集成和连接性，这确实打开了整个生产链。 Luchou Laojiao通过创建新的供应链系统来减少对人员的需求，从而减少了164人的传统模型下6,000人的需求，并大大降低了建筑成本。此外，创建了一个数字营销系统来跟踪每个酒瓶的发行数据，该数据基于反向数据来推动营销决策。经过两年多的变革n实践，销售团队实现了高度数字的机器协作模型，从而促进了公司运营效率的持续提高。此外，Luchou Laojiao正在积极调查金融技术的应用，并处于数字货币领域的最前沿。将来，我们将专门为Luchou Laojiao推出个性化的数字货币，以扩大数字生态系统的限制。这次，我们将与Tencent Cloud TVP合作，讨论AI技术开发中的Avant -Garde趋势。等到每个人都通过今天的活动获得一些东西，并探索未来发展的新机会。 Cheng Wei，Tencent Cloud的副总裁，零售技术，文化和旅游业，农业建设和体育，Tencent Cloud的副总裁，零售技术，文化，旅游，建筑，建筑，建筑，建筑和农业的负责人，AI Technol，AI TechnolOgy以大型模型为代表，现在提供数千个行业。他说他正在重建。在科学研究的最前沿，作为国家科学研究研究所的上海人工智能研究所在大型多模型和化身智能领域处于重要地位，这为人类资源培训和开源开放做出了重要贡献。在该行业的深水区域，卢祖·劳吉亚（Luzhou Laojiao）通过突袭了一项新的数字化转型途径，从而采取了行动。自2018年以来，Tencent Cloud和Luzhou Laojiao一直在数字营销，数据资产管理等方面进行 - 深入合作，将智能零售问题与腾讯的思想相结合，并具有比较评估啤酒和智能数字操作的合作汇编的比较评估。随着长期战略合作伙伴的长期，双方都在加速实施今年的AI技术促进了最具创新性的应用。作为加深工业互联网业务的玩家，Tencent Cloud在2025年有了显着提高的可用性，并且还为AI和行业的集成过程键入了捷径。 Tencent Cloud继续增加对计算机功率，模型和行业的完整链接支持，以真正实施AI技术。在腾讯中，实现了一个积分AI，其中700多个内部应用程序完全连接到AI。 2024年，TencentNT R＆D投资达到707亿元人民币，比上一年增加了220％。目前，Tencent促进了AI技术的前卫实施，作为四个方面的易于使用：完整电池的技术技能，组织人才，深层场景的整合和生态共同创造。为了进一步促进AI技术的应用和开发，Tencent Cloud TVP是一项专业计划，旨在建立生态系统整个行业中的数字开发人员和生态系统的M汇集了500多名主要专家，以组织峰会，访问参考公司和或组织研讨会，以促进技术交流和分享经验。着眼于未来，我们与行业中越来越多的专家一起行走，并利用AI来促进社会进步。的普遍力量。作为一个新的起点，我们将共同努力，写更多有关AI波的荣耀。我们希望与我们所有的专家进行交流，并对行业和技术的深入整合和创新发展进行碰撞。从语言模型到化身的情报：机遇和挑战腾讯云TVP TVP Deng Yafeng Tencent Cloud TVP Deng Yafeng提供了“具体智能的语言模型：机遇和挑战”的演讲。 Deng Yafeng首先回顾了AI技术开发的历史，并指出AI的发展围绕着如何使用更多数据进行TRA在较大的型号中。历史表明，不符合法律的智能人工领域中的所有事物通常都是不正确的。当前，大型语言模型具有强大的概括能力，但仍面临诸如幻觉之类的问题。通过诸如思想链和强化学习之类的技术，大型语言模型逐渐提供了类似于人类的“慢系统”。 "Capacity. Later, Deng Yafeng spoke about the scope of intelligence. He said that although robots have developed over the years, they have not yet reached real intelligence and cannot be widespread and generalized, the application scenarios are limited and compared to the large language models, robots must interact with the physical world. While they face more scenarios, it faces more technical ortholds, robots are rapid developments and mobile capabilities and manipulations, manipulations, manipulations,操纵，操纵，操纵，例如暴民ILE能力，例如移动能力，移动能力以及操纵，操纵，操纵，移动功能。这个春节的机器。创建硬件产品，实际数据益处的一般开源量还可以提高模型的功能，以及研发设计，创新，多个场景应用程序，Art Bionest的汽车的创新。汽车研发和艺术的设计和设计详细分析了AI技术如何结合AI技术以实现汽车研发设计方案的创新。挑战，例如复杂的用户场景，加速产品的迭代，迭代的迭代，显着短暂的开发周期，与一般复杂的工艺中的工业界界限和许多工业界。车辆，即车辆设计的AI时代。从基础架构到大型模型，代理和算法工具不等。 AI+产品定义。通过AI+项目管理，它极大地提高了项目管理的效率，并促进了知识的积累和重用。启动垂直AIGC“ TAI”的创意模型，以帮助汽车设计师提高设计效率。性能预测，智能风电预测。 AI 2D Graphic Generation接受交互式自然语言文件操作，并接收正常的2D图像框架文件等。AI汽车售后市场与生态合作伙伴合作，以构建Plintelligent的诊断和维护攻击。还有一些领域，例如敏捷设计和开发AI+ 3D，AI+软件开发和测试。将来，Art将建立一个具有软件链，人工智能工具和多重集成的工业设计平台，并协作创造了有效的汽车智能设计生态系统。王东，年轻的研究员在上海人工智能研究所，将根据Incorporated Intelligence发表有关“特定情报边界”的主要演讲，从而介绍了有关Incorporated Intelligence调查背景的当前研究的进度和未来观点。上海人工智能研究所年轻的王东研究员的化身智力概念来自心理实验。目的是建立看起来像创建者乌拉的智能实体，在真实的物理世界中执行各种任务，并不断学习和发展物理世界的相互作用。与大型语言模型相比，化身智能不仅包括两个数据元素和算法，还包括本体论机器人。这些数据取决于场景，不同应用程序方案的数据不同。本体的形式是多种多样的，必须根据到特定任务。在算法层面上，Incorporated Intelligence是一种多模式融合系统，需要同时处理视觉，语言和动作，这对系统的实质性和成功执行率建立了很高的要求。这三个特征提供了一个大规模的语言模型，该模型纳入了情报研究和技术挑战。戴尔是区别的。在数据方面，数据是合并情报开发的核心。它形成了智能数据金字塔，该金字塔结合了人类视频数据，来自机器仿真的数据和数据。其中，可以轻松获取网络视频数据，并且可以通过建模来生成仿真数据。机器的真实数据是最有价值的，但是很昂贵，很难收集出色的数据。为了解决这个问题，研究人员试图将仿真数据与真实数据结合在一起，通过SIMS等技术构建模拟环境Ulators和神经元的表示并研究基于“世界模型”的合成数据的预测机制。当涉及算法时，在L2的下一个阶段发现了化身智能。这意味着只有某些任务才能在限制的情况下完成。它面临的挑战包括环境3D动态相互作用的复杂性，在未知的紧急情况和不同的本体论中紧急情况的可能性，具有不同的基础和控制算法可以控制。新场景的概括，例如复杂而精致的操作，各种复杂性的各种任务和办公室工作机器人返回库克。当前，传统解决方案取决于视觉语言（VLA）的作用模型，以及传输大型模型以指导机器人操作的一般能力。例如，通过物理智能和通用太空包装操作模型共同开发的π0模型上海人工智能研究所。从机器人的角度来看，该行业已经发展为简单且低成本的使用，而人类机器人在运动控制技术方面正在发展。仍然没有HA到达宽阔的L2，并且在完全开放的情况下有一个进步，但是在固定的情况下显示了可能性。王东说，提高数据概括和算法是发展智能的发展的核心方向。在短期内，可以在有限的情况下销售化身的智能。从长远来看，在真实的物理世界中执行并执行多个任务。它是关于建立可以不断学习和进化的智能实体的。这是开发具体信息的未来愿景。副作用：AMT Group的创始人在Kong Xiangyun消费行业中共享AI应用程序的案例Ption产品行业，通过各种行业共享AMT应用程序的案例，尤其是共享营销案例，并为消费产品行业解释了实施IA应用程序的特定案例。 AMT Group的创始人Kong Xiangyun AMT是一家“管理 + IT”服务公司，专注于消费品，冶金和化学品，金融，能源和环境保护。在消费品领域，经常在许多情况下实施AI，并且对供应链，产品设计，营销策略等数字化的需求很大。从营销的角度来看，AI的培训可以帮助初学者购物指南快速开始并提高销售拥护者。使用AI监视和指导操作，以允许商店经理立即跟踪和协调，从而有效地提高营销能力。外部服务可以使用AI创建销售和辅助服务DAND数字克隆以允许智能客户服务。通过积极的人工智能销售和智能覆盖范围，您可以提高客户回购价格并有效地优化消费者体验。 Kong Xiangyun带AMT来帮助实施AI应用程序，以实施IA应用程序以实施AI的应用程序。在线商店员工不仅可以提高商业能力，还可以提高一般商业水平。 Kong Xiangyun总结了三个步骤中AI应用程序在消费品行业中的实施路线。首先，我们进入舞台并确定主要的营销情况。其次，建立数据集成和数据垃圾的基础。仅结合行业数据，您就可以为AI分析和决策提供强大的数据支持。第三，优化人工机器的商业协作和营销。 AI系统必须通过反馈重复重复。 Gartner的预测表明，我们期待AI营销的未来趋势。公司营销的50％内容将由AI在2025年生成。孔千鸟说，就技术整合而言，AI代理取代了几个决定，多模式技术继续加深，从而使“一个人和成千上万的人”进行营销。在数据和合规性方面，数据安全和隐私已成为重点。在组织变更方面，公司必须建立完整的AI设备，而营销专家必须获得应用AI工具的能力。数字智能领导力：Luzhou Laojiao数字总监，Luzhou Laojiao集团（有限公司），Luzhou Laojiao International Development（Mushroom）Co.，Ltd.，Ltd。Di Development Centergital Di Development Gentergital总经理，有限公司有Luzahou的数字化转型时间。 Luchou Laojiao国际开发（香港）有限公司，Luchou Laojiao Group（Co.，Ltd。）数字总监，Luzhou Laojiao国际发展数字发展中心总经理（H）Ong Kong）Co.，Ltd。和Tencent Cloud TVP他的Wanghui将是第一个评论Luzhuu de Ltd.的评论。开发历史可以分为四个阶段。 1980-2000是信息发芽和无纸施工阶段的时期。 2000- 2015年是信息构建时期，并且已经建立了第一家酒精行业的ERP系统。 2016 - 2020年处于转换和更新，工业化和自动化2020-2025的数字阶段，将进入数据和治理应用程序的加深阶段。在第14五年的规划期间，卢乔·劳吉亚（Luchou Laojiao）提出了“六分之一”的目标，并首次确立了“第一次建造卢祖·劳吉亚（Luzhou Laojiao）数字”的目标。目前，Luchou Laojiao在其数字结构中取得了显着的成果。在营销数字化方面，自2018年以来，我们一直与Tencent合作建立私人领域和消费者会员资格。C系统和数字生态链重点关注“分销商 +终端 +消费者”。当涉及供应链的数字化时，已经建立了协作，高效和高效的智能工厂。关于公园的数字化，建造了一个不可或缺的智能公园。在啤酒详细说明的数字化方面，已经建立了一个大型且高度智能的液体啤酒生产基地。从管理数字化的角度来看，已经创建了一个大数据业务平台来促进基于数据的管理和创新。在探索人工智能应用程序时，Luzhou Luzahou Luchou Construction公司使用双轮驱动策略“ Big Model” +“小型模型”来构建完整的桩智能计算机中心“ 5 + N”完整。 “ 5+n”是指国内计算机电源基础。 1个大数据平台业务层面，1个Basker Base Base Base，1 MAAS平台，1个智能平台来创建一个智能平台。当前，公司处于重要模型的探索阶段，快速构建了诸如PR SystemSeuntas和响应，编码生成，内容写作，图像生成等的光线场景的应用，例如公司的智能问题和答案，这些问题和答案基于深度R1和不同的平台。将来，该公司将提供智能问题，智能客户服务。-调查AI在VIS，智能培训，数字员工等方案中的实施，并继续深化垂直领域，以创建专门为Luzhou Laojiao创建场景的场景。他的Wanghui强调，AI应用不是一个技术进步，而解决极端问题是最终目标。 AI技术本身的好处和坏处没有区别。只有在compa时才更好纽约满足了自己的发展和商业需求阶段。数字结构的本质是重建公司的三个关键功能。最低的数字系统和数据库，中间层次的专业人才故事的争议，以及更高层次将促进公司所有员工之间的概念变化并达成共识。 AI+安全：在大型安全威胁时代，进攻性和防御性做法。云腾讯安全威胁情报智能智能的副总经理。尼·森（Nie Sen）在“ AI+安全：Security Sentini Sedini Salth威胁着大型进攻和防御时代”的开幕词，分享了大型模型时代的威胁，传统威胁以及大型模型提出的新威胁和解决方案的挑战和机遇。 Nie Sen，腾讯云安全ammaze Intelligence的关联总经理，Cloud Tencent的安全实验室专注于相互研究以及安全攻击和国防技术，大型安全数据和安全算法的应用。目前，AI模型的进步提高了新的开发机会以及新的风险和挑战。通过讨论“ AI+安全性”，Nie Sen强调，有必要清楚地区分两种类型的问题：使用AI解决传统的安全问题并解决AI自身发展所产生的新威胁。在TEE问题上，传统的网络安全性，AI的到来带来了新的解决方案。从终端安全的角度来看，响应对软件供应链的成瘾攻击，腾讯科恩的云安全实验室创建了一个Binyai二元安全智能分析平台，该平台使用人工智能分析来确定源软件供应链的威胁。 Binyaipear的特征的语义战斗模型模型API的每日调用量，对技术实力和商业场景组合的实际测试。在安全操作中，操作员通常会面临许多警报，很难收集和分析威胁和入侵者分析阈值的线索。大型模型可用于补充线索，优化事件的解释性并允许自动事件分析。您还可以根据有效的轨道和汇总警报事件过滤不正确的警报，以执行操纵和智能分析。创建基于轻松使用安全知识的应用程序，以满足平台和人力资源分析所需的数据和知识基础。例如，Tencent Cloud Cohen安全实验室创建了智能挖掘和分析过程的智能物理整合，分析和分析步骤，相应的数据自助服务咨询以及全面的输出分析报告。提供MCP威胁情报服务以扩展您安全操作的威胁愿景。它提供了基于威胁分析的知识的API，以创建一般的补体大脑。在伟大模型时代，我们如何解决由伟大模型引起的新安全问题？例如，为了确保MCP应用程序，腾腾的朱que jhuque基础架构安全检测工具，AI基础架构安全检测工具，A-Infra-Guardar可以进行安全检测和MCP输出报告。为了在应用程序中为AI工具泄漏保护，腾讯IOA是用户的剪贴板。它可以配置归档识别的机密规则，这些规则可以识别置信度信息并提供完整的警报和拦截记录。关于自动驾驶场景的安全保护研究，科恩研究小组发现了自动驾驶AI模型的一些安全风险，并及时将其报告给汽车公司，从而创建了坚实的安全线路。团体大脑暴力，冲突：实施OF AI和智能应用的具体观点。除了分享以前的问题外，腾讯云TVP AI研讨会还将着重于交互式交流，并建立团体思想和意见冲突的降雨，以鼓励活动结束时交流专家思想。该链接已有数十家专家分为不同的群体，以讨论和交换各种热门人工智能问题，刺激创新思维，并产生许多未来的想法。在未来1 - 2年内，在什么方向上在AI领域进行了投资？ Luchou Laojiao Co., Executive Director of Luchou Laojiao, Deputy Director of the Party Committee and General Manager of Luchou Laojiao Co., Guojiao Research Institute 1573 Lin Feng, Deputy Manager of the Committee of the Party for Luzahou laojiao Research Research of Luzhou laojiao Co., Executive Director of Luzhou laOjia Luchou Laojiao Co.，Luzahou Laojiao的执行董事。冯说，在接下来的1 - 2年中，Luzhou Laojiao WiLL专注于构建数据系统，参与所有员工并在AI的智能制造领域实施各种级别的模型。首先，公司将在云中构建数据系统，以提高准确性和数据标准化。其次，动员企业员工投资于AI的建设，并利用AI来改善其业务。最后，从技术投资的角度来看，从公司到大型模型量表，系统级别模型，设备模型和个人模型，我们从公司创建AI应用系统，形成具有全面覆盖和清晰级别的AI模型系统，从而提高了员工的核心竞争力并帮助公司智能转型。 Oud副总裁兼农业零售，文化和旅游业主任Tencent Clcheng Wei说，Tencent Cloud的副总裁兼T设计领域的设计与开发负责可以从内部和外部看到零售，文化，旅游，建筑和农业的智能体育运动。首先，借助Tencent，该公司继续投资于其基本模型和人力资源结构的研究和开发。其次，从内部应用程序的角度来看，腾讯被承诺实现不可或缺的积分。此外，Tencent将非常重视安全建设，并继续投资于相关技术的研究，开发和创新。从外部的角度来看，腾讯云提供了30多个行业的服务，使所有行业都可以通过技术智能实施，从而加快了公司数字化转型的节奏。西门子中国研究所的主要专家，来自中国西门子研究所的主要专家Tencent Cloud TVP Fu Ling和Tencent Cloud TVP Fu Ling表示，他们已经在数据治理方面进行了几项调查，并正在尝试要体现智能仿真验证工具。另一方面，随着AI时代的出现，拥有大量高质量数据是公司竞争的重要因素。以西门子为例，西门子Lanzor a。该策略是一项新策略，可让您默认情况下在内部共享公司的所有数据，从而允许数据内部流动。另一方面，随着情报融合逐渐进入制造，需要严格的验证才能将纳入生产环境的信息安全性应用于生产。当前，智能制造领域与智能仿真验证工具之间存在差异，但是我认为这些工具将来会打开。目前，西门子正在积极探索相关工作。您如何评估AI项目的成功？ Jimeng Intelligence首席执行官，Tencent Cloud TVP Xie Mengjun Jimeng Intelligent首席执行官，Tencent Cloud TVP Xie Mengjun分享了他的经验参加身体智能审查的节奏。从投资回报率和有效的角度来看，智能机构朝以下方向朝着以下方向进行了惊人的工业设计，在处理复杂的3D图纸的处理中，尤其是在处理复杂的3D图纸的处理中，重点是该领域。第二，工业知识基础。该行业积累了一些数字数据，但是将这些材料变成经验基础仍然是一个挑战。第三是维护预测设备。几乎所有制造商都基于生产设备。提高设备效率并延长运营时间的方法变得很重要。 Danocloud运营总监和Danocloud运营总监Tencent Cloud Zhang Hongbing和Tencent Cloud TVP Zhang Hongbing的Tencent Cloud TVP Zhang Hongbing，Danocloud运营总监分享来自技术和服务提供商的AI项目评估的逻辑。他指出，通过测量AI项目，COMPanies不仅专注于大型模型，还通过结合近年来AI应用的特定方案和商业指标来做出全面的判断。此外，在过去，制造商经常使用“替代”方法来衡量项目价值指标，但是现在越来越多的公司开始反映这一想法。AI本身的部署需要几种投资成本。在当前的经济环境中，公司专注于社会责任系统，并且不再追求劳动力的劳动替换，而不是替换了您的团队的质量，而不是替换了AI的质量。不知道如何建立一支提供多种技术的AI团队，这是最缺少的算法工程师，是数据标签的专家还是在此时间了解C的组合人才？Ital Development Center，Luzhou Laojiao集团（KS）Lopment（Hong Kong）有限公司，总经理（KS）Co. Tencent Cloud TVP他的Wanghui说，从传统的公司角度来看，他目前正在促进AI和AI场景的发展，而无需在短时间内考虑自我开发算法。从AI的角度来看，传统业务是根据数据和流程进行标准化的，并且正在逐渐建立知识库。在此过程中，公司使用外部生态能力，例如腾腾来提供技术支持。同时，公司有能力接管并形成“手机系统”。也就是说，那些了解业务需要了解基本算法的Logica的人，而了解技术的人需要了解商业需求并实现有效的协作和闭路实施。从基于阶段的角度来看，有一种才华可以理解业务并以AI的想法来创新商业场景。这里面临更大的挑战。互联网公司更有可能集成了人工智能和业务，传统公司需要从根本上改变他们的思维并塑造AI的思想。 Art Automobile副总裁兼AI.X Lab的副总裁Liu Yabin，汽车副总裁兼AI.X Lab副总裁Liu Yabin表示，当AI在工业设计中实施时，公司很快就发现了AI和工程的自然缺陷，例如缺乏流动性和解释性。因此，在公司的战略方向上，人工智能和数字实验室将领导AI算法的数据的开发和集成，并且将在专业领域实现开发和产品测试，形成“复合”。协作机制将使IA真正实施并避免设计战造成的巨大损失。通过组成一个AI算法工程师，数据工程师和行业专家的工作组，我们可以加深我们的技术和业务。促进集成。 AI将取代哪些行业职位？ Clokpaas CPO，Tencent Cloud TVP Ma Jun Clickpaas CPO，Tencent Cloud TVP Ma Jun认为，人工智能应该具有进行“尺寸降低攻击”以实现定性飞跃的能力，而不是简单地改善定量变化。以酒类行业为例，AI不仅可以帮助酒类从中国市场扩展到全球市场，还改变了消费者群体和产品的定位，从而导致了根本的变化。他特别强调，人工智能不仅应该“建造更好的马车”，而且还应该实现“运输发展的发展”的基本飞跃。关键这种转变是找到可以真正授权和破坏的要点。这是是否可以通过AI代替多个行业的职位的核心，是否可以通过AI实现新功能将是确定是否替换职位的重要依据。数字出发阶段的领导者Yu Jianghua是出口数字阶段的负责人Yu Jianghua，他说我是数字艺术，专注于AI技术的应用水平。面对AI的工具作为DeepSeek的流行，许多人问AI是否会取代我们。有解雇吗？实际上，我们认为AI是必不可少的，并且是类似于相机的工具。每个人都有拍照的能力，但是他们拍摄的照片不同。因此，我们必须专注于如何将AI用作辅助工具，而不是取代人类的创造力。当前的问题是，通过使用AI帮助创建内容，我们无法区分conten的版权T和我们还担心原始创造力的不当使用。因此，我们希望相关的技术公司可以提供更有效的工具和支持。哪些业务应用程序案例？参考值是什么实践？您是否曾经解决无法打破传统制造业的问题？高级总监兼琳德·莫比尔（Linde Mobile），郑新奇（Kao Asia Pacific Automationl）的高级主管，郑新奇（Kao Asia Pacific Automationl）总经理，内部物流机器人和内部物流部，郑Xinqing，亚太自动化的高级总监，亚太自动化和总经理，琳德移动机器人和Divisinternal Terrainters ION，将为改进A I MAN ARMATIAL MANAUTIAL MANAUTIAL MANAUTIAL INSUATION IN智能管理提供智能管理。 KAO和NVIDIA将在AI应用程序中进行合作，目的是使单个单元设备聪明并提高其制造过程的可靠性。随着智能程度的加深，管理效率也会提高。与Respect进行模拟，传统的提升独轮车的发展需要较长的过程，例如原型，原型的创建和测试。借助AI模拟技术，这些步骤可以在虚拟环境中完成，而无需真正制造原型。中国团结政府政府生态事务负责人，中国政府政府生态事务政府事务总监陈·伊格（Chen Yinghui）谈到了公司在坎波智能制造业中的进步。自2022年以来，Unity已在智能制造和工业领域的领域推出了引擎，并已广泛用于中央控制屏幕的交互式内容。统一调查了很多。作为OpenUSD的发起人之一，Unity正在努力解决3D字段中AI应用程序的复杂性。 Unity可以为基础3D提供技术支持。将来，我们希望与更多的公司合作创建M矿石实施应用程序方案。是否有AI模型可以实施生产，供应链，设备和其他数据的集成？ Baowu Group/Ouye Cloud Business Database Chief, Tencent Cloud TVP Xiaogang Baowu Group/Ouye Clum Base Databa Comination Tencent TVP Xue Xiaogang Share some failed experiences and practical ideas in the process of integrating industrial data and applications of AI.When trying to monitor all the data of the production line to logistics and real -time warehouse, they first chosen a time database, but found that it is在现实世界应用中无效。复杂的商业场景和不平等的数据源使用各种数据库和模型来碎片数据。即使使用集中式存储，缺乏统一的数据建模也会为后续分析带来挑战。如何在AI上下文中合理地对数据结构进行建模？如今，许多数据库都接受了媒介的类型，这些媒介为AI培训提供了更好的基本支持。结论S事件在温暖的讨论氛围中取得了成功。会议专家访问了伟大的创新模型的生态界的“模型空间”，并体验了AI的创新和创新应用的实施。工业制造业，数字化和人工智能领域的exrece夫可以分享AI的最新实践和实施思想，协作讨论从认知智能到身体互动的先进和高级途径，并看到在各种行业中发表了巨大的潜力。在思想下雨期间，专家从几个角度讨论了AI技术开发路线，提出了许多建设性的意见和建议，提供了创新的思想和地址，并为新的智力时代推出了序幕。 Tencent Cloud TVP AI研讨会是AI企业家作为技术和TVP经理的独家沟通活动。专注于AI的前卫 - garde，我们的目标是与企业家一起，通过一系列特殊的研讨会来探索AI转型的创新机会。 Waitings看到了更多的城市，并在将来见到您。 TVP，Tencent Cloud Prodial Proferess）由Tencent Cloud授予云计算领域的技术专家。 TVP承诺与行业技术专家建立通信平台，促进腾讯云和技术的专家之间有效的沟通，从而创建一个云计算技术的生态系统，并使“通过技术改善世界”的美丽愿景。 上一篇：DJI MIC 3无线麦克风及其裸露的渲染配件
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