AI模型可大致分為決策式/分析式AI（Discriminant/Analytical AI）和生成式AI （Generative AI）兩類。
決策式AI：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的條件概率分布，根據(jù)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、判斷、預(yù)測(cè)，主要應(yīng)用模型有用于推薦系
統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的輔助決策、用于自動(dòng)駕駛和機(jī)器人的決策智能體。
生成式AI：學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的聯(lián)合概率分布，并非簡(jiǎn)單分析已有數(shù)據(jù)而是學(xué)習(xí)歸納已有數(shù)據(jù)后進(jìn)行演技創(chuàng)造，基
于歷史進(jìn)行模仿式、縫合式創(chuàng)作，生成了全新的內(nèi)容，也能解決判別問(wèn)題。
AI四小龍：在多場(chǎng)景探索計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。借助判別式AI，商湯科技、曠視科技、依圖科技、云從科技對(duì)C端、
B端、G端的各大應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行智能分析，提G信息的判別分析效率、節(jié)省人力成本，并為用戶及時(shí)提供決策反
饋。四家公司均獲得了較G的估值。
商湯科技：將人工智能基礎(chǔ)設(shè)施、智能駕駛、人/物檢測(cè)、SLAM、圖像生成、智能決策為核心，應(yīng)用L域
涵蓋智能駕駛、身份驗(yàn)證、城市管理、游戲AI、VR/AR等，11月24日市值620億港元。
曠視科技：專注于圖像/視頻的分析與理解，以人臉識(shí)別為核心，業(yè)務(wù)場(chǎng)景包括城市治理、樓宇園區(qū)管理、
實(shí)名認(rèn)證、通行考勤等，據(jù)胡潤(rùn)獨(dú)角獸榜，2021年估值270億元。
依圖科技：聚焦于人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等L域，解決方案包括城市管理、智慧醫(yī)療等據(jù)胡潤(rùn)獨(dú)角
獸榜， 2020 年估值140億元。
云從科技：建立視覺(jué)、語(yǔ)言、環(huán)境認(rèn)知系統(tǒng)，應(yīng)用于智慧交通、金融、教育等L域，11月24日市值131億元。
OpenAI公司宣布推出付費(fèi)試點(diǎn)訂閱計(jì)劃ChatGPT Plus,國(guó)內(nèi)有望復(fù)制 ChatGPT 商業(yè)模式的企業(yè)為百度,科大訊飛,均具備 AIGC 大模型技術(shù)
ChatGPT的上線意味,語(yǔ)言類AI底層技術(shù)NLP進(jìn)步顯著,同時(shí)啟示AI其他L域應(yīng)用更G效率的 Transformer和產(chǎn)出更類人的RLHF算法,功能越來(lái)越多面,表現(xiàn)越來(lái)越類人
綠色倉(cāng)儲(chǔ)與配送評(píng)估指標(biāo)體系由基本要求,倉(cāng)儲(chǔ)要求,配送要求,包裝要求,根據(jù)企業(yè)類型選擇相應(yīng)的評(píng)估指標(biāo),應(yīng)充分利用產(chǎn)品原包裝,以減少二次包裝
根據(jù)娛樂(lè)機(jī)器人的產(chǎn)品特點(diǎn)和工作方式,大限度滿足娛樂(lè)機(jī)器人使用的場(chǎng)景特點(diǎn)與工作運(yùn)行特點(diǎn),科學(xué)合理地考核娛樂(lè)機(jī)器人的安全特性促進(jìn)產(chǎn)品規(guī)格體系化
截肢者穿戴假肢,用健側(cè)手抓住1號(hào)木釘?shù)募t色端將木釘豎直遞交給假手,假手抓住木釘?shù)木G色端,截肢者翻轉(zhuǎn)假手將木釘?shù)募t色端放入原來(lái)的1號(hào)孔中
數(shù)字化是智能工廠的基礎(chǔ),對(duì)工廠所有資產(chǎn)建立數(shù)字化描述和數(shù)字化模型,實(shí)現(xiàn)所有資產(chǎn)數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期上價(jià)值流的自由流動(dòng),實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)互通
機(jī)器人單元或互操作節(jié)點(diǎn)發(fā)起的請(qǐng)求報(bào)文到達(dá)接收端后需要得到回復(fù)報(bào)文,協(xié)議同時(shí)支持通過(guò)報(bào)文頭中應(yīng)答位的設(shè)置,選擇報(bào)文是否需要回復(fù)
在服務(wù)機(jī)器人上及其周圍應(yīng)提供足夠的空間,出入門和緊急出口的開口不應(yīng)小于600mm×610mm,尺寸宜為700mm×800mm或以上,服務(wù)空間中至少有兩個(gè)出口通道
應(yīng)根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)量化評(píng)估生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)和剩余壽命;結(jié)合生產(chǎn)設(shè)備健康狀態(tài)信息和評(píng)估分析結(jié)果對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)跟蹤和多面監(jiān)測(cè)
供應(yīng)鏈數(shù)字化管理平臺(tái)的應(yīng)用層主要提供供應(yīng)鏈體系設(shè)計(jì),供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)管理,供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管控,供應(yīng)鏈績(jī)效管理等功能,提供供應(yīng)鏈關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)統(tǒng)計(jì)分析和可視化展示等功能
引導(dǎo)組織通過(guò)應(yīng)用新一代信息技術(shù),挖掘數(shù)據(jù)的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)潛能,加強(qiáng)數(shù)據(jù)價(jià)值的開發(fā)和資產(chǎn)化運(yùn)營(yíng),獲取用戶/生態(tài)合作伙伴連接與賦能數(shù)字新業(yè)務(wù)和綠色可持續(xù)發(fā)展等方面價(jià)值效益
基于生產(chǎn)設(shè)備備品備件歷史消耗數(shù)據(jù)建立需求預(yù)測(cè)模型,降低備品備件采購(gòu)成本;建立備品備件使用方案知識(shí)庫(kù),優(yōu)化備品備件使用方案.降低備品備件使用成本
表現(xiàn)出與人類智能(如推理和學(xué)習(xí))相關(guān)的各種功能的功能單元的能力;采用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)其預(yù)期用途的醫(yī)療器械;軟件組件是指嵌入到醫(yī)療器械中或作為醫(yī)療器械組成部分的軟件
明確了人工智能產(chǎn)業(yè)的邊界,將人工智能相關(guān)的軟硬件產(chǎn)品研究,開發(fā)和生產(chǎn),系統(tǒng)應(yīng)用,集成服務(wù)等核心產(chǎn)業(yè),及帶動(dòng)形成的相關(guān)產(chǎn)業(yè)都納入人工智能產(chǎn)業(yè)范疇
