AI赋能产业互联网 ，打开产业数字化新篇章！
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AI + 产 业 互 联 网↓↓↓
EVO厅股份 ，作为一家致力于产业互联网索求的平台 ，以工业电子商务为基础 ，以互联网大数据为支持 ，致力于互联网、物联网、大数据、云推算、人为智能等新技术与传统产业的深度融合 ，力争不休推进传统产业降本增效的价值使命 。
按工信部的规划 ，工业电子商务是工业互联网的沉要环节 ，是求实有效推动工业互联网平台发展的有效抓手 。工业互联网的主题在“互联” ，而工业电子商务的主题在“商务” 。工业互联网通过机械或设备的互联互通沉淀了大量的数据流 ，而工业电子商务则以供给链为主题形成信息流、商流、物流、资金链等关环 ，能够有效实现从工业互联到数据增值、从工业互联到供给链增值 ，从工业互联到跨界生态 ，从而成为工业互联网落地深耕的沉要抓手 。
公司产业互联网战术的主题是“平台服务、科技驱动、数据支持” ，以平台、科技、数据构建全新的垂直产业互联网生态 。在多年的发展中 ，我们在不休推动从工业电子商务起头的各阶段战术规划 ，通过平台运营满足实体企业买卖、交付、资金、出产、链接等的经营需要 ，并以买卖数字化工具、供给链数字化工具、出产经营数字化工具构建平台运营的科技驱动系统 。伴随平台运营的推动 ，科技驱动对供给链和出产经营各环节的数字化刷新及通路衔接 ，进而在买卖端、供给链端、出产端沉淀海量数据 ，形成大数据支持 ，由此以平台、科技、数据系统构建产业链关环 ，实现工业互联网的高效运行 ，产业互联的主题价值 ，是用数据买通多个产业环节 ，最终达到价值提升和增效降本的主标题标 ，也能够说产业互联网在逐步造就自己的生态 。
所以AI在产业互联网的利用 ，随着产业转型的逐步深刻 ，未来“AI+产业互联网”利用模式可能出现出两个特点：第一 ，以大量数据采集为算料基础 ，以机械进建或深度进建算法为主题 ，通过成立人为智能模型解决特定的诊断、预测等问题 。第二 ，以用户需要为导向 ，实现全产业链覆盖 ，为企业提供出产节造优化、供给链优化、物流调杜着化、市场销售预测等方面的决策辅助支持 。（源自：央广网）
EVO厅股份在AI方面的
我们以为AI技术是优化出产效能和创新贸易模式的沉要伎俩之一 。在从前几年里 ，公司已经在AI领域进行了大量的钻研和利用 ，尤其是在电商平台的智能推荐、销售预测、采购预测和机械视觉等领域 。
01 在智能推荐领域
为了更好地满足分歧业业的用户需要 ，我们选取了深度进建算法 ，凭据用户的汗青点击纪录、采办纪录、偏好和标签等数据 ，为用户提供个性化的推荐服务 。这种推荐算法基于用户行为数据的累积和分析 ，能够越发正确地预测用户的需要 ，从而提高用户中意度和采办转化率 。同样 ，除了商品的推荐 ，利用推荐算法我们能够在更多的领域去利用他 ，例如在工厂的出产造作过程中 ，通过采集以往的投料纪录、采购纪录、操作纪录 ，可以为出产人员提供原资料的配比推荐 ，为DCS人员提供出产系统的操作推荐 ，如凭据原资料的含量指标 ，推荐在什么功夫加什么料 ，加几多 ，温度节造在几多 ，化学反映持续多长功夫；以及在大量物流运输领域 ，也能够预测最佳线路和预测的运费有几多 。
02 在销售预测和采购预测层面
公司有大量的产业资讯数据、产能散布数据、买卖数据、客户数据、出产数据、物流数据 ，这就为EVO厅模型训练提供了更多维度的分析优势 。我们能够预测未来1-3月的市场需要和供给情况 ，凭据汗青买卖数据预测平台用户的买卖预测 。正确的销售和采购预测能够援试旖台更好地把握市场趋向和供给链变动 ，从而优化产品组合和供给链治理 ，能够更好地把握市场需要和供给链变动 ，从而做出越发正确的预测和决策 ，为客户提供越发精准和高效的服务 。
03 数字云工厂/云仓的安全鉴别
公司在2021年执行了“三年百家云工厂”的打算 ，重要是为了给工厂端提供更多的供给链服务和数字技术服务 。其中数字技术中 ，我们利用了机械视觉的技术 ，通过相机和传感器等设备来监控出产线上的出产过程、人员行为分析、仓库的货位异常改观、火警报警等 ，在工厂安全治理方面能够大大提高安全监测和节造的精准度和效能 ，援试祗业实现越发智能化和高效的出产治理 ，为保险工人的人身安全和出产的不变性做出贡献 。例如：工厂的摄像头通常有几十个到几百个 ，中控室的监控屏幕上也是密密麻麻的监控 ，工厂也会铺排人员去盯着看 ，但这种人为的方式的极度低效的 ，那我们通过在边缘部署相应的视频盒子 ，去援手工厂看这些监控 ，能够看到人员的流动、温度的异常、仪器仪表的读数、是否有火警、吸烟、汽车和叉车的轨迹 ，通过便宜的价值为工厂提供更优质的AI服务 。
04 工业元宇宙-元企
公司有一个工业元宇宙的项目 ，叫元企 。元企可以为机械视觉技术的发展提供大量的仿真视频数据 。在传统的机械视觉技术中 ，获取大量的训练数据是一个比力难题和耗时的过程 。而在元宇宙中 ，能够通过游戏引擎和仿真环境来天生大量的仿真数据 ，这些数据能够用于训练各类机械视觉模型 ，例如指标检测、图像宰割、姿势估计等 。由于仿真环境能够精确节造各类参数 ，例如光照、材质、环境等 ，因而天生的数据质量也很高 ，能够提高机械视觉模型的正确性 。此表 ，通过元宇宙中的游戏引擎和仿真环境 ，还能够天生各类复杂的场景和动态成效 ，例如交通流量、人员密集度等 。这些数据能够被用于训练智能监控、安全检测等模型 ，从而提高安全治理和预警能力 。
05 接入ChatGPT
在ChatGPT方面 ，作为沉要的新型人为智能技术 ，其算法在产业数字化、经济数字化上打开了发展新思路 。目前 ，公司内部已全面接入ChatGPT ，整个员工能够在内部治理平台中使用此项职能 。研发人员能够通过使用ChatGPT来编写一些基础性的代码以及一些规划的设计工作 ，加快有关系统和平台的开发过程 。例如 ，通过与ChatGPT对话能够天生系统的表结构 ，或让其编写Python代码去实现网络爬虫 ，或实现代码和UI的自动化测试等等职能 。在使用过程中 ，EVO厅产品和技术人员能够利用其获得更全面的设计和代码 ，可将更多的精力投入到科技创新和服务 。其次 ，视频团队能够通过使用ChatGPT天生一些视频剧本和直播剧本 ，提高视频拍摄的效能；销售客服人员也能够用来组织和精辟回复的内容 。同时 ，我们也在积极对接百度的文心一言和阿里云的通义千问 ，研发部门也在基于这些模型和服务 ，构建一款企业AI利用来提供给公司多多平台的高低游客户 。
未 来 目 标↓↓↓
固然近年来AI在工业设计、出产、治理、营销、销售多个环节中均有渗入且成熟度不休提升 ，但现实上整体还处于发展初期 ，AI在产业层面利用占比还是偏低的 ，执行成本依然较高 ，例如一个模型的构建必要几百万元的投入 ，性质上还是由于国内AI人员的短缺 ，以及市场热度造成的 。所以 ，公司也但愿未来能够通过我们自己平台的训练和一按功夫的致力 ，可能降低整个产业AI的使用门槛 ，让AI可能进入到传统产业的方方面面 ，可能为实体企业提高更高的效能和创造更多的价值 。
我们以为 ，产业互联网就是一个筐 ，什么都能往里装 。AI、区块链、云推算、大数据、GPT等这些现代化的技术 ，都能够在产业互联网中找到对应的利用场景 ，并且能落地实际 。作为产业互联网领域的推动者之一 ，我们将会在产业数字化的过程中全面拥抱AI等技术对于产业和供给链的升级刷新 ，积极推进新技术与传统产业的融合 。
