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全球AI新闻速递
1.全国首例“AI外挂”案公开宣判。
2.DeepSeek-V2 AI 模型开源，拥有GPT-4级别能力，API价格仅百分之一。
3.零一万物：发布一站式 AI 工作平台“万知”。
4.联发科：天玑9300 发布，支持阿里云、文心等大模型。
5.联发科：推出天玑AI开发套件。
6.淘宝：重启网页版，并探索AI电商场景。
7.B站：举办“AI故事创作大赛”。
8.马斯克：AI在太空探索领域几乎没起到作用。
9.Moto首款AI手机 moto X50 Ultra。
10.耐克与人工智能
耐克正在开发自己的定制人工智能模型，利用其广泛的运动员表现数据来设计产品。耐克将利用其运动员的独家数据集。
该人工智能系统使耐克能够根据运动员的喜好和个性提示快速制作个性化鞋子设计原型。
11.AMD的AI芯片AMD 全新 Ryzen Pro 8000 系列处理器为商用 PC 提供内置 AI 处理。这使得使用这些处理器的商用电脑能够更有效地处理人工智能相关的任务。
AMD 将这些新的 Ryzen Pro 芯片定位为英特尔产品的竞争替代品。
12.日本政府及企业向 AI 翻译初创公司投资 29 亿日元，拟提升漫画出口量、打击盗版。
13.AI插画生成器Ilus AI：可快速生成涂鸦、扁平化插画。
14.OpenAI 推迟新产品发布
本来是今天，推迟了。
OpenAI 将计划在其总部举行的展示活动推迟到下周一，届时该公司预计将展示一款新的搜索相关人工智能产品，以与谷歌和 Perplexity 竞争。
人工智能的未来
苹果的 M4 芯片来了——它是为人工智能而生的
新款 iPad Pro 配备了 M4 芯片，该芯片专为与人工智能配合使用而设计。据 The Verge 报道，至少有一种 PC 芯片比 M4 更强大，但苹果表示，其新芯片的性能大致相同，而且功耗仅为 M4 的四分之一。
《华尔街日报》报道称，苹果正在开发一款能够在数据中心运行人工智能软件的定制芯片。该公司已经为其手机和电脑制造芯片，但这将是第一个能够分析服务器数据的芯片。
人工智能如何重塑制造业
制造业采用人工智能的现状
2022年全球制造业人工智能市场估值为175亿美元，预计到2030年将激增至2673亿美元，2024年至2030年年增长率为40.6%。
据德勤称，制造业每年将产生约 1,812 PB 的数据，超过通信、金融、零售和一系列其他行业的数据产出。
美国制造业对人工智能的需求不断增长，这是因为需要有效地处理不断增加的产量和数据的复杂性。采用尖端制造技术和工业 4.0原理以及向智能工厂的转变进一步强调了这一趋势。
在欧洲，在政府的支持下，包括医疗保健、制造和物流在内的各个领域的机器人市场正在经历显着增长。此外，大学和愿意创新的企业之间也存在广泛的合作。
制造业人工智能实施的关键领域
人工智能在生产中应用的一些关键领域包括预测性维护、产品建模、质量监控和供应链管理。
预测性维护：通过分析设备传感器的数据，人工智能算法可以在故障发生之前进行预测，从而降低维修成本、最大限度地减少停机时间并延长设备的使用寿命。
1.巴斯夫引入了预测性维护，以改善维护和生产流程的协调。人工智能应用程序可以预测制造工厂中关键设备和零件（例如压缩机和热交换器）的运行状态。它使用传感器收集实时数据来分析和预测这些组件将如何运行。
2.杜克能源可再生能源公司（Duke Energy Renewables）在美国各地运营风能和太阳能发电场，该公司实施了先进的分析和机器学习技术，以自动识别和检测部分风力涡轮机中出现故障的接触器。
产品开发：
制造商正在利用人工智能加速产品开发。这也显着降低了将新产品推向市场的相关成本。
1.联合利华采用数字孪生来预测洗衣粉的最佳技术参数。通过实施人工智能，该公司消除了对新配方进行物理测试的需要，从而加快了产品发布并减少了资源使用。
2.宝洁公司利用人工智能开发适合特定要求的清洁产品，例如减少泡沫。通过利用数字孪生和 3D 建模，该公司将清洁产品的开发速度提高了 70%。
质量检测：
人工智能驱动的视觉检测系统正在改变质量控制流程。这些系统可以比人工检查员更准确、更快速地检测缺陷，确保产品质量和法规标准的合规性。
1.百威啤酒、时代啤酒和科罗娜啤酒的生产商百威英博已经实施了 SenseAI，这是一种机器学习系统，旨在帮助酿酒商提高饮料的质量和口味。该系统利用实时数据来分析酿造过程，包括二氧化碳水平和每个阶段的持续时间，以预测最终产品特性的任何差异。
2.在玛氏生产线上，M&M 糖果沿传送带移动时由人工智能监控其外观。图像识别技术帮助员工评估糖果是否适合分发。
供应链管理：通过将人工智能融入供应链管理，生产商可以更快、更高效地应对仓储和运输挑战。
需求规划和定价：机器学习算法分析大量数据集，以前所未有的准确性预测未来需求。这使得制造商能够优化生产计划、减少库存积压和库存成本，并提高客户满意度。
采用人工智能如何帮助克服生产挑战
许多制造商现在将人工智能融入到所有生产阶段和各种操作流程中，并不断寻求扩展其应用。以下是这些做法的更多示例。舍弗勒
汽车供应商舍弗勒股份公司 (Schaeffler AG)利用西门子工业副驾驶 (Siemens Industrial Copilot)协助工程师生成可靠的代码，用于对包括机器人在内的工业自动化系统进行编程。 Industrial Copilot是西门子与微软合作开发的人工智能助手，旨在增强制造领域的人机协作。该工具使用户能够快速生成、优化和调试复杂的自动化代码，将仿真时间从几周缩短到几分钟。维护技术人员可以使用自然语言接收详细的维修说明，工程师可以轻松访问模拟工具。
通用汽车
通用汽车公司最近评估了“ Dreamcatcher ”，这是一个基于机器学习的系统，旨在提高原型设计效率。该系统应用于单件式安全带支架的设计。值得注意的是，事实证明，这种新设计比由多个组件组成的原始版本轻 40%，强度高 20%。
此外，通过在装配线上采用计算机视觉技术，通用汽车增强了检测部件故障早期迹象的能力。在一次特定试验中，该技术成功地从 7,000 个机器人中识别出 72 个故障。
普利司通
普利司通采用轮胎组装技术The EXAMATION，利用人工智能来优化生产流程。它采用传感器收集每个轮胎 480 个质量方面的数据，从而可以实时控制装配条件。该系统不仅提高了精度，而且使生产率提高了一倍。
普利司通的虚拟轮胎开发技术是人工智能应用的另一个例子，其中数字轮胎模型是虚拟设计和测试的。这种方法可以为每个项目节省约 200 个轮胎，从而显着减少开发阶段的原材料使用和二氧化碳排放。它还允许测试更多的轮胎变体，并将产品开发时间和户外车队轮胎测试缩短高达 50%，从而缩短上市时间并降低成本。
ABB
2022年，ABB推出了迄今为止最小的工业机器人，为更快、适应性更强、质量更高的智能可穿戴设备制造铺平了道路。新型 IRB 1010 以其占地面积小、顶级承载能力和无与伦比的精度而著称，使电子产品生产商能够通过自动化提高各种设备的产量。这包括手表、耳塞、传感器和健身跟踪设备。
人工智能与生产力
与人工智能相关的词语在学术写作中变得越来越常见
根据伦敦大学学院图书馆馆长 Andrew Gray 最近的一项分析，人工智能聊天机器人中常用的词汇在新发表的研究中出现得越来越频繁。
Gray 发现，与 2022 年相比，2023 年学术写作中与人工智能相关的某些词语，包括“复杂”、“细致”和“值得称赞”变得更加常见。
这表明研究人员越来越多地向 AI 寻求帮助撰写论文，从而引发了有关人工智能时代科学写作可靠性的重要问题。
结论
人工智能的未来进步有望带来更强大的功能，包括只需最少培训即可适应各种任务的机器人。人们正在努力开发人工智能，使其能够将其学习推广到不同领域，类似于人类学习。这意味着制造商有必要建立自己的人工智能开发部门，或者与专家合作伙伴合作，在新的想法和策略上获得专业支持。
