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- 缺乏道路限制数据 缺乏道路限制数据,导致规划路线,违反道路交规 结果不准 订单量增大时,排线结果常常不准,资源严重浪费 人为经验 依靠调度员排单排线,强依赖人为经验 超出时间窗 约束条件过多,导致无法满足网点要求(时间窗) 现状 城配企业接到订单,调度员依赖历史经验,考虑部分因素,制定调度计划 司机接收调度任务后,按照规划的路线进行行驶,事先未知道路限制和路况,经常违反道路交规 痛点 订单越多 效率越低 调度难度越高 传统调度的困局 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第1页。 用户需求 业务目标 痛点 某快消品B2B电商,北京近6万个零售终端点位,4个常温仓、1个冷链仓, 200多辆货车,约束条件复杂,每日配送需求动态变化 如何用最少的货车、跑最短的距离、用最快的时间、配送出最多的货 依靠调度师傅的个人经验,但这种运营规模早已超出人脑所能对比和计算的能力范围,人工规划远远达不到最优 典型的城配场景 车辆满载率最大是多少? 可用车辆及车型? 客户收货是否有时间窗? 明天下午3点的波次能否在6点前送完? 最大配送的站点数? 是否需要分区经营? ? 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第2页。 目标: 满⾜客户收货要求的前提下, 综合各种约束条件达到最优的调度方案 优化目标 成本最优 里程最优 时间最少 各项均衡 仓库要求 时间窗口 是否回仓 车辆组 多仓提货 车辆要求 最大行驶时间 最长行驶距离 重量体积配载 限行情况 通行限制 五限信息 通行证 避让区域 分时段限行 门店要求 配送时间窗口 停留时间 车辆要求 成本信息 固定出车成本 里程成本 时间成本 降本增效 节省运输车辆 降低里程数 节约调度时间 提高装配效率 我们的能力 —— 帮助传统物流企业破局 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第3页。 AI算法能力 百度物流地图 云计算 百度智能物流调度引擎 核心技术 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第4页。 算法优势 调度性能达到业界领先水平,拥有多项专利技术。节约10%-40%的运输成本 算力优势 依托百度智能云强大的可扩展算力快速生成千万级路网数据,支持多个高达数万点位的配送任务同时计算。 地图优势 依托强大的百度地图亿万级POI数据,支持全国五限信息避让导航。 场景丰富 支持时间窗口、满载率等20多种约束条件,满足多种配送场景的智能调度需求。 我们的优势 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第5页。 订单导入 批量订单一键导入,地址信息自动解析成经纬度,大幅节省调度员计算时间 规则设置 支持网点时间窗口、满载率、车辆种类、禁行限制等20多个约束条件限制 一键排单 系统一键排单,支持成本最优、总里程最短、总时间最短等多种优化目标 调度结果展示 地图展示调度结果,可一键发送给各个指派司机,可在地图上手动优化路径 开启白名单,运单数据导入系统,一键生成智能调度结果 使用方式 —— 1. SAAS化Console直接操作 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第6页。 使用方式 —— 2. API 集成 建议集成到贵司的业务系统中,使用更顺畅,下图是部分客户的集成效果界面。 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第7页。 典型案例 —— 货主 客户简介 中国烟草总公司安徽子公司,零售范围覆盖全省16个城市,全省共有26万销售网点,其中合肥市的销售网点高达3.2万个,自有配送车辆600多辆 项目需求 全市的销售网点,按照周一到周五分成五个区域,每一个配送区域要保证网点数量、送货量、配送总里程尽量均衡。 每个区域内,结合配送车辆的具体情况,将一个区域分成几十到上百条线路不等,每个配送车辆负责一个线路。 使用百度智能物流调度引擎前,每日排线需要2-3个调度师傅员,依靠排单经验,根据当地行政区域划分、路网情况,人工排出送货顺序,产生最终的配送计划。通常需要3个小时左右。 优化结果 我们采用成本最小和时间均衡策略,对客户的"配送分区、区内排线、线内优化"进行重新规划,与原有的依靠调度员经验规划的结果相比取得了显著效果 行驶里程降低 15% 运输成本降低 17% 调度时间降低 91% 物流智能调度解决方案全文共9页,当前为第8页。 典型案例 —— TMS厂商 汉得HTMS和百度ROS集成之后,简化了使用流程,提高易用性,客户可以零编程轻松调度;对销售而言,降低学习成本和售卖的难度。 集成前 集成后 客户需要分别使用汉得HTMS做运输管理,用百度ROS做智能调度,对运维人员的技术能力要求高,客户学习成本高,易用性差 客户可以直接使用汉得HTMS做运输管理和智能调度,百度的ROS的API变成汉得HTMS界面上的选项,可以零编程完成调度 客户需要将HTMS中的订单管理模块的订单导出,再按照百度ROS的格式导入进行排单,流程更复杂 将5 212浏览¥ 11.90
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- 释放数据决策力 人工智能自动问答系统解决方案 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第1页。 目录 第一部分 人工智能大数据概览 第二部分 知识图谱技术概览 第三部分 自动问答解决方案 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第2页。 我国的大数据+人工智能战略 国外 2016年初,AlphaGo在围棋领域实现了重大突破 2016年10月,美国政府发布《国家人工智能研究与发展策略规划》 国内 2016年5月,发改委等印发《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》 2017年3月,"人工智能"首次进入我国政府工作报告 浙江省发改委制定《浙江省"互联网+"人工智能三年行动实施方案》,建示范区 国外 2005年Hadoop项目研究分布式系统基础架构 2008年末,部分计算机研究人员认可"大数据" 2012年3月,美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》 国内 2014年2月,贵州印发《关于加快大数据产业发展应用若干政策的意见》,开始布局大数据 2015年11月中共中央在"十三五"规划的建议中提出实施国家大数据战略 2016年3月, "国家大数据战略"写进了 "十三五"规划纲要(草案) 人工智能战略发展历程 相辅相成 人工智能新成就 国外 AlphaGo击败世界围棋冠军 特斯拉Autopilot将血栓病人送到医院 Swarm人工智能预测肯塔基赛马结果 微软人工智能的语言理解能力超过人类 人工智能预测美国大选 人工智能诊断癌症 国内 百度大脑已孵化出无人驾驶、智能搜索等创新技术 科大讯飞即时语音翻译 智慧气象预报\山东智慧旅游 国外 美国爱荷华和印度增加农业产量 阿联酋设计节能建筑 巴塞罗那打造智慧城市 通用公司改善航空业 瑞典斯德哥尔摩出租车缩短通勤时间 美国挽救更多"早产儿" 美国预测灾害天气 国内 智慧气象预报 智慧城市 阿里信用贷款和淘宝数据魔方 腾讯大数据视频 大数据既有成就 大数据战略发展历程 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第3页。 人工智能 什么是人工智能 人工智能有多种表述方式,多种处理技术 必须能够感知、推断和行动,然后根据经验进行调整 1,从大量数据中确定和识别 人工智能 2,根据背景环境制定实现的目标 3,推荐或直接启动最佳行动方案 感知 推断 行动 调整 4,根据经验调整更智能的算法 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第4页。 人工智能的实现 两种方式让机器执行人工智能:机器学习和深度学习 机器学习就是学习算法从数据构建模型,并随着数据量的增加不断改进。 增强学习是如何在环境中采取一系列行为,从而获得最大的累积回报(某种强化信号) Q学习是最常用的增强学习方法,其中Q代表某种动作的长期回报价值。 Q学习是通过观察来学习Q值的 深度学习是多层神经网络从大量数据中进行学习,如卷积神经网络 深度增强学习是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从感知到动作的端对端学习的一种全新的算法 类脑学习是一种低功耗、将生物机制与数学原理融合的新型网络模型和学习方法,是人工智能的发展方向 人工智能 机器学习 深度学习 增强学习 深度增强学习 卷积神经网络 类脑学习 Q学习 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第5页。 人工智能-机器学习-深度学习 传感器数据 预处理 特征提取 特征选择 推理、预测、识别 机器学习 中间三部分是特征表达。良好的特征表达,对最终算法的准确性起了非常关键的作用,而且系统主要的计算和测试工作都耗在这一大部分。而实际中一般都是人工完成的,靠人工提取特征费时费力、准确性查。 不要人工参与的特征自动选取 模拟人脑信息处理分层模式 需要多层来获得更抽象的特征表达 人的视觉系统的信息处理是分级的,高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表示越来越抽象,越来越能表现语义或者意图 深度学习 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第6页。 人工智能-深度学习 深度学习 照片识别 知识图谱 语音搜索 精准营销 自动驾驶 机器翻译 医学图像识别 语音识别 工业保养 运动效果 包含多隐层的多层感知器,通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了突破 思想就是堆叠多个层,一层的输出作为下一层的输入,输入信息分级表达 一堆输入I(如一堆图像或者文本) 一个系统S(有n层),通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I 自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。 输出严格地等于输入或者输入与输出的差别尽可能地小 训练耗时,模型正确性验证复杂且麻烦 某些深度网络不仅训练而且线上部署也需要GPU支持,计算资源要求高 人工智能自动问答系统方案设计全文共33页,当前为第75 361浏览¥ 11.90
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- 人工智能应用场景分析报告 "智能+"带来经济增长新动能 人工智能应用场景分析报告全文共22页,当前为第1页。 四大推动力下,人工智能应用迎来加速期 人工智能应用发展进入加速期 涉及场景极大丰富 政策推动 人工智能成为国家战略 ——连续三年进入政府工作报告 投资拉动 投融资进入中后期 基础技术、无人驾驶和AIOT额度最高 智能语音、机器视觉趋于成熟 与AR、边缘计算、5G技术融合 技术成熟 公众关注 公众对人工智能的了解逐渐深入 人工智能的价值得到认可 2019 E T P S 2 人工智能应用场景分析报告全文共22页,当前为第2页。 AI+IOT模式推动商用产品"货架化" 5G商用,入网的设备数将呈现几何级上升。扩大了人工智能的感知设备和执行设备数,为人工智能的 进化提供了动力。 感知获取层 传输存储层 应用层 +文娱 +医疗 +教育 +制造 数据存储平台 云计算平台 智能手机 传感器 RFID 卫星 PC端 摄像头 无线网关 数据获取存储 数据分析处理 数据挖掘 决策执行 实际应用 执行层 扩大供给 人工替代 体验优化 +交通 +零售 +农业 处理分析层 视觉识别 语音识别 知识图谱 自然语言处理 +安防 边缘计算 机器人 汽车 数控机床 智能终端 3 人工智能应用场景分析报告全文共22页,当前为第3页。 13 智能+安防:技术趋于成熟,市场规模稳定增长 主要以视觉识别技术为主; 与摄像头、传感器等硬件设施相结合 边缘计算和3D结构光视觉识别技术将推 动人工智能在安防领域的发展。 数字化程度 在数据采集方面,主要依靠摄像头技术,传 统安防的积淀为安防行业奠定了基础; 图像数据占据高带宽多内存,加大了数据积 累的成本。 场景成熟度 目前人工智能在安防领域的应用主 要集中在政府领域,今年将在园区、 工地等商业场所加速落地。 安防领域作为最早落地的场景,目 前受到的媒体关注有所降低; 在场景落地的过程中,客户对安防 场景下AI的价值认可度提高。 市场规模 预计2019年,智能安防领域市场规模将 达到123亿人民币; 市场结构 集中度较低,传统安防厂商、AI厂商 和创业企业均参与其中。 AI技术在安防领域的渗透率不足2%。 安防场景在IT基础设施、数据质量、环境驱动力等AI发展基础条件方面表现较优,而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效 果和政策导向等诸多因素的影响下,安防、金融、教育、客服等场景将产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度。 技术成熟度 环境驱动力 3 2 1 0 市场规模 市场结构 技术成熟度 数字化程度 场景成熟度 "智能+安防" 发展指数 环境推动力 5 4 注:数据来源于易观行业访谈及公开资料进行评估所得。评判标准请见附录。 人工智能应用场景分析报告全文共22页,当前为第4页。 14 安防行业智能上升,由云端智能向端边智能增加,互联网公司和云 服务公司加入市场竞争 人脸摄像机 人脸抓拍机 前流后比对 前抓后比对 前比对后呈现 NVR:网络硬盘录像机(Network Video Recorder) IPC:网络摄像机(IP Camera) 人脸识别、检测、比对 NVR 识别结果呈现 人脸检测、比对 人脸识别、检测、比对 码流传输 人脸识别抓拍 录像存储 视频流 人脸比对机 IPC 人脸识别、检测、比对主要在云端完成 市场参与者众多 智能安防市场由安防企业与AI新贵两大势力之争,进入到了安 防公司、AI公司、互联网科技与通信云服务公司四家争鸣的格 局。 安防公司 通信云服务公司 AI企业 智能+安防行业主要通过网络摄像机+网络硬盘录像机的一体化解决方案实 现。 主要分为三种模式:前流后比对模式,将摄像头摄取的图像信息通过视频流 传输到云端进行识别、比对;前抓后比对模式,在摄像头中嵌入人脸识别模 块,识别人脸并进行抓取,仅保存、传输和比对人脸数据;最后一种是前比 对后呈现模式,在前端完成人脸识别、监测和比对。三种模式的识别速度和 技术门槛依次提高,部署成本依次降低。 受限于嵌入式技术的发展限制,目前以前流后比对模式为主。 优势:场景理解和实施落地能力 劣势:创新能力 优势:技术实力过硬 劣势:上下游资源和场景落地不足 优势:产业链上下游资源带来的成本优势 劣势:行业数字化积累 人工智能应用场景分析报告全文共22页,当前为第5页。 15 上游成本居高不下,是安防行业智能化的主要瓶颈 硬件成本占比最高,上游厂商向价值链下游拓展 10% 安防是个极其碎片化的市场,在边检、 车站、机场等场景需要更高的识别准 确率和识别速度,而在园区、校园等 封闭环境中,对准确率和识别速度的 要求有所下降,相对应则是对经济性 的要求,这使得智能安防行业难以实 现规模化,从而降低成本。 场景碎片化 由于场景碎片化,难以形成一定的规5 241浏览¥ 11.90
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- AI智能客服建设方案 人工智能客服建设方案 大数据 云平台 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第1页。 1. 行业现状 2. 建设方案 3. 舆情大数据系统展示 目 录 Contents 4. 舆情大数据系统展示 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第2页。 Part 1 行业现状 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第3页。 培训时间长 新员工销售经验不足,没有标准的销售话术,需要花费大量的时间进行培训 1 4 3 2 5 6 销售成本高 员工基本工资、提成、社保、电话费、场地费让企业管理者头疼不已 数据不准确 客户意向实时变化,员工跟踪记录不真实,无法统计客户说的每句话 竞争激烈 市场竞争激烈,业务人数不够,不到一年的时间市场份额已经饱和 人员流动大 新业务员离职率高,老业务员时间久了难以控制,增加了招聘成本和管理成本 客户难寻 电话销售时,挂断率居高不下,需要花费大量的时间来筛选意向客户 企业 痛点 行业痛点 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方 全文共27页,当前为第4页。 AI客服 小a机器人 技术 研发 采用最先进语义识别,神经网络, 深度学习等技术 秘密潜心研发两年 产品 优势 智能机器人+在线客服+外呼系统+CRM系统 四位一体的系统平台 核心 价值 助力企业提升效率 降低人工和管理成本 实现降本增效 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第5页。 解决行业痛点 高效率过滤 高效客户资料整理,提高意向客户转化率,轻松完成量化指标。 精准的数据 文本对话内容智能提取,大数据智能标签建立客户画像。 低成本管理 永不离职,降低人工成本、招聘成本、培训成本、硬件成本、流失成本。 标准化执行 情绪标准化、话术标准化、 客户分类标准化,机器人 永远标准化执行。 全面解决企业营销与服务难题 面对行业存在的痛点难题,AI客服·小a机器人应运而生 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第6页。 核心功能 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 数据分析 仿真语音 语义理解 智能分类 自主学习 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 点击添加标题 智能监控 自动拨打 智能应答 多轮对话 自动记录 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第7页。 Part 2 建设方案 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第8页。 自定义真人录制语音,一键启动,智能机器人自动以真人语音方式与目标客户群对话。 真人语音 越用越聪明,智能机器人会关联问题,结合人工优化,让营销的效果越来越好 交互学习 不断优化 根据各个行业的特点,分析不同目标客户群,制定多种语音话术模板,快速达到理想效果 多种行业场景化模板应用 智能 可设置任务执行停止时间,自行工作;全程录音,后续数据挖掘;结合客户管理,持续跟进。 特色功能管理设置 量身定制语音智能机器人 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第9页。 对于复杂的沟通情景,AI机器人可以快速的转入人工介入,保证全程任务质量 人机切换、确保质量 系统语音语义识别,真人语音智能交互,场景化对话,客户全程真实沟通感受。 智能语音交互 系统自动外呼,直接检测空号、错号和占线等情况,高效的外呼策略,提高数倍工作效率。 呼叫中心智能外呼 全程节约80%以上的人工成本 海量营销工作三步完成 第一步 第二步 第三步 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第10页。 人难招、业务有淡季旺季之分,企业承担所有压力,AI系统模式确定快速扩充规模 可快速扩充增加规模 没有情绪化,不会和客户发生争吵引起投诉,不用培训自主学习 管理简单 不用再招聘面试,没有五险一金,不会要求加工资,无需大量办公场地,节约场地 成本大大降低 呼叫中心加人工智能,和传统人工相比,效率完全不是一个级别 一呼百应效率高 AI客服系统价值 AI智能客服建设方案-人工智能客服建设方案全文共27页,当前为第11页。 国家机关 政府 工商 税务 公积金 社保 ... 电信通信 移动 电信 联通 铁通 广电 ... 公用事业 电力 水务 燃气 供暖 气象 ... 交通物流 快递 物流 交通局 车辆调度 航空订票 ... 医疗卫生 预约挂号 电话咨询 卫生投诉 心理咨询 12320 ... 金融保险 银行 保险 证券 小额贷款 P2P金融 催收 ... 其他行业 房地产营销 邀约、广告 问卷、招聘 电销、回访 教育培训 企业客服5 248浏览¥ 11.90
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- AI人工智能应用介绍PPT 2 0 1 9 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第1页。 目 录 人工智能的涵义 人工智能的柒大应用领域 人工智能的未来方向 人工智能的安全问题 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第2页。 人工智能的涵义 1 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第3页。 人工智能的涵义 人工智能 (Artificial Intelligence) 英文缩写为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。 人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第4页。 人工智能的柒大应用领域 2 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第5页。 人工智能 2 4 6 5 3 1 个人助理 自驾领域 电商零售 安防 教育 金融 延迟符 7 医疗健康 人工智能的柒大应用领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第6页。 语音助理 语音输入 家庭管家 陪护机器人 人工智能的柒大应用领域 通过智能对话与即时问答的智能交互,实现帮忙用户解决问题。 根据操作者的讲话,电脑识别成汉字的输入方法(又称声控输入) 不仅能控制家中播放的音乐,还能辨识访客以决定是否打开家门。 具有服务、安全监护、人机交互以及多媒体娱乐四大功能。 个人助理 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第7页。 人工智能的柒大应用领域 自驾领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第8页。 选择礼物 选择商品 管理库存 洞察消费者 人工智能的柒大应用领域 电商零售 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第9页。 教育 自动批改作业 拍照搜题 语音识别测评 学习诊断报告 个性化学习 人工智能的柒大应用领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第10页。 智能客服 降低风险 人工智能的柒大应用领域 金融 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第11页。 1 2 安防 3 4 5 公安行业 交通行业 智能楼宇 工厂园区 民用安防 人工智能的柒大应用领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第12页。 人工智能的柒大应用领域 人工智能在视频内容的特征提取、内容理解方面有着天然的优势。前端摄像机内置人工智能芯片,可实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车属性信息,并通过网络传递到后端人工智能的中心数据库进行存储。汇总的海量城市级信息,再利用强大的计算能力及智能分析能力,人工智能可对嫌疑人的信息进行实时分析,给出最可能的线索建议 公安行业 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第13页。 人工智能的柒大应用领域 利用人工智能技术,可实时分析城市交通流量,调整红绿灯间隔,缩短车辆等待时间,提升城市道路的通行效率。 交通行业 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第14页。 人工智能的柒大应用领域 人工智能是建筑的大脑,区分办公人员与外来人员,监控大楼的能源消耗,使得大厦的运行效率最优,延长大厦的使用寿命。智能楼宇的人工智能核心,汇总整个楼宇的监控信息、刷卡记录,室内摄像机能清晰捕捉人员信息,在门禁刷卡时实时比对通行卡信息及刷卡人脸部信息,检测出盗刷卡行为。 智能楼宇 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第15页。 人工智能的柒大应用领域 利用可移动巡线机器人,定期巡逻,读取仪表数值,分析潜在的风险,保障全封闭无人工厂的可靠运行。 工厂园区 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第16页。 人工智能的柒大应用领域 以家庭安防为例,当检测到家庭中没有人员时,家庭安防摄像机可自动进入布防模式,有异常时,给予闯入人员声音警告,并远程通知家庭主人。而当家庭成员回家后,又能自动撤防,保护用户隐私。 民用安防 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第17页。 应用方向 融资概括 新药研发 人工智能的柒大应用领域 医疗健康 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第18页。 1 5 4 2 3 医疗机器人 智能诊疗 智能影像识别 智能健康管理 药物研究 应用领域 人工智能的柒大应用领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第19页。 能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人; 能够承担手术或医疗保健功能的机器人 医疗机器人 人工智能的柒大应用领域 AI人工智能应用介绍PPT全文共31页,当前为第20页。 模拟医生的思维和诊断推理,从而给出可靠诊断和治疗方案。 智能诊疗 人工智能的柒大应用领域 A5 637浏览¥ 11.90
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- 工业AR智能巡检应用方案 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第1页。 以XR技术为核心增强人类 Augmented Human = AI人工智能 + HI人类智能 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第2页。 产品全生命周期智能服务解决方案 智能应用 图像/面部 识别 姿态识别 语音识别 智能预警 智能客服 智能智库 智能引擎 智能终端 联想新视界 New Glass C220 联想晨星 Daystar G1 联想 Explorer 联想 Daydream Solo 智能数据 IData 智能维修 IFix 智能仿真 ISim 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第3页。 AR智能服务体系 现场工程师 Cloud Services 技术支持工程师 维修过程视频记录 历史维修视频查询 视频分析 大数据分析 产品AR培训 电子手册 工作流程管控 故障代码识别 视频、操作、维修等海 量数据 新产品3D模型 工作流程制作 故障代码维护 系统授权管理 远程培训指导 总部培训和管理 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第4页。 AR智能巡检 需求痛点 重点工业设备需保证7*24小时工作状态,而传统巡检人员不能实时观看设备系统的状态参数,及时发现异常情况,不规范、 误操作、漏检、专业水平不一、应急处理能力有限等,为企业的生产安全埋下隐患。 解决方案 运用深度学习识别技术,系统自动识别出异常情况,发出警告; 基于AH Cloud iData,连接物联网和传统系统数据,在AR智能终端上显示设备的当前状态以及预测分析结果,辅助巡检 人员分析并处理异常情况; 基于AR眼镜的工作流提示,工作记录,规范巡检、处置流程; 基于AR智能眼镜的iAid远程应急指挥系统,提供第一视角视频画面、冻屏、标注、语音通话等功能。 目标收益 及时发现异常情况,处理异常情况的效率提高,预测分析异常情况的能力提升; 加强规范巡检、处置流程的管理; 专业化、集团化生产的大型企业跨区跨厂的远程培训需求。 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第5页。 巡检业务流程 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第6页。 整体架构 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第7页。 设备数据可视化 通过AR眼镜的图像识别功能,与IoT数据管理中心通讯,将设备关键工况信息即时发 回至AR眼镜终端,帮助巡检人员判断设备是否出现异常。 IOT sensor 15 AH Cloud 传统系统 ERP MIS CAD/PLM BIM … iData iEngine Connector 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第8页。 2016 Lenovo. All rights reserved. 工作指导/记录 通过语音、手势、触控等操作,实现对巡检操作工作流的指导和记录功能。 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第9页。 远程视频指导 通过AR眼镜远程应急指挥系统,实时视频、语音通话、图像标注等功能,对前方人 员及时进行维修工作指导。 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第10页。 AR巡检优势 降低管理成本,提高管理效率 规范作业行为,提高安全意识 实时掌握施工现场进度动态信息 分析历史视频信息,提高进度管理水平 监控重点施工区域,保证施工质量 快速、高效应急处理,降低重大事故率 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第11页。 18 智能维保-金风科技远程协助项目 项目简介 金风科技,全球最大风力涡轮机制造商,在全球有8万 多台风机设备,由数千名一线工程师负责维护,数百名技 术专家负责技术支持。 金风将智能眼镜和AH云应用于风机设备的巡检和维修。 工程师收到巡检工单后,按照工单内容进行巡检操作,并 拍照留存设备状态,若遇到设备故障,由专家进行远程维 修指导,无法解决问题再由维修专家到场解决。 解决方案 智能眼镜 风电设备巡检记录 风电设备档案 远程维修指导 人员位置管理 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第12页。 19 工业互联网-杜邦AR巡检 项目简介 杜邦集团,杜邦公司的业务遍及全球90多个国家和地 区,以广泛的创新产品和服务涉及农业与食品、楼宇与建 筑、通讯和交通、能源与生物应用科技等众多领域。 本项目将AR图像识别、AR显示与工业互联网、IoT技 术相融合,实现化工关键设备阀门节点的工况监控。此解 决方案作为杜邦中国首届上海进博会的成果展示。 解决方案 智能眼镜 IoT数据互联 AR图像识别 大数据可视化 工业AR智能巡检应用方案全文共16页,当前为第13页。 20 应急指挥-大亚湾核电站维保 项目简介 大亚湾核电站是中国大陆第一座百万千瓦级大型商用核 电站。 集成智能眼镜和iAid系统建设便5 186浏览¥ 11.90
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- 文档资料大小:5MB人工智能的发展、机遇与挑战 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第1页。 CONTENT 01 02 03 04 人工智能与我们的生活 AI工作问题隐患及解决方案 我们的机遇与挑战 青少年的责任与义务 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第2页。 1 人工智能与我们的生活 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第3页。 SUBTITLE EXAMPLE 01 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第4页。 01 人工智能于1965年提出,但直到2016年AlphaGo VS 李世石的世纪人机大战,才开始被更多人关注。在这之前,很多人对AI的第一印象还停留在科幻电影的人形机器人上。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第5页。 01 虚拟个人助理 智能汽车 智能家居设备 1 2 3 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第6页。 虚拟个人助理 01 经常使用手机的你一定对Siri,Google Now和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令,他们就会帮助你找到有用的信息。例如,你可以问"最近的川菜馆在哪儿?","我今天的日程有什么安排?","提醒我八点钟给某某某打电话",然后,虚拟个人助理就可以通过查询信息,然后向手机中的其他app发送对应的信息来完成指令。 这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入,并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的时候,人工智能会收集你的指令信息,利用该信息进一步识别你的语音,并为你提供个性化的结果,最终会让你觉得越来越好用,达成越用越好用的结果。微软表示,自家的Cortana(中文名叫小娜)可以"不断了解用户",最终将培养出预测用户需求的能力。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第7页。 c 01 智能汽车 你可能还没看到有人上班一边开车,一边看报纸,但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的"自动驾驶"功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术,并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。 今年早些时候华盛顿邮报还有过报道,称Google开发了一种算法,能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏,Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于,汽车最终能够"认清"面前的道路,并根据它所看到的内容做出相应的决策,帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进,但它已经上路使用,同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第8页。 01 智能家居设备 许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力,并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金,不仅便利、还节能。例如,屋主外出工作,设备自动打开烤箱,无须等到回家再启动,这一点非常方便。人工智能知道主人什么时候回家,就能相应的提前调整温度,而出门在外时则自动关闭设备,这样可以省下不少钱。 另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通过设置默认值和偏好,设备可根据你的位置和你正在做的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如,看电视就暗一些,烹饪时较明亮,吃饭则亮度适中。智能家居的AI,只要你敢想,没有什么做不到。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第9页。 2 AI工作问题隐患及解决方案 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第10页。 02 AI黑箱 AI医疗 AI伦理 算法歧视责任承担方 人道主义待遇界限 数据偏倚 隐私忧虑 模型的非普适性 AI—人脑AI—AI 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第11页。 02 AI 黑 箱 输入的数据和答案之间的不可观察的空间通常被称为"黑箱"(black box)——名称来自飞机上强制使用的飞行记录仪"黑匣子"(实际上是橙色的,而非黑色),并且经常在空难事故后用于向调查人员提供有关飞机当时运作情况的数据。 在人工智能领域,这个术语描述了AI技术如何在"暗处"运作的景象:我们提供数据、模型和架构,然后计算机给出答案,同时以一种看似不可能的方式继续学习——显然对于我们人类来说,这太难理解了。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第12页。 02 "人们一直在使用大脑,也始终相信大脑,但并不知道它是怎么工作的。" 无人驾驶 中新网3月30日电 据外媒报道,当地时间2016年3月18日,49岁的赫茨伯格在美国凤凰城郊区坦佩,被美国叫车服务公司优步(Uber)优步公司的沃尔沃自动汽车撞倒死亡,当时该车时速约为40英里。据信,她是第一个被自动人工智能的发展、机遇与挑战 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第1页。 CONTENT 01 02 03 04 人工智能与我们的生活 AI工作问题隐患及解决方案 我们的机遇与挑战 青少年的责任与义务 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第2页。 1 人工智能与我们的生活 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第3页。 SUBTITLE EXAMPLE 01 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第4页。 01 人工智能于1965年提出,但直到2016年AlphaGo VS 李世石的世纪人机大战,才开始被更多人关注。在这之前,很多人对AI的第一印象还停留在科幻电影的人形机器人上。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第5页。 01 虚拟个人助理 智能汽车 智能家居设备 1 2 3 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第6页。 虚拟个人助理 01 经常使用手机的你一定对Siri,Google Now和Cortana这些虚拟个人助理不会陌生。只要你说出命令,他们就会帮助你找到有用的信息。例如,你可以问"最近的川菜馆在哪儿?","我今天的日程有什么安排?","提醒我八点钟给某某某打电话",然后,虚拟个人助理就可以通过查询信息,然后向手机中的其他app发送对应的信息来完成指令。 这一看似简单的过程实际上就有人工智能的介入,并且扮演着重要的角色。在语音唤醒虚拟个人助理的时候,人工智能会收集你的指令信息,利用该信息进一步识别你的语音,并为你提供个性化的结果,最终会让你觉得越来越好用,达成越用越好用的结果。微软表示,自家的Cortana(中文名叫小娜)可以"不断了解用户",最终将培养出预测用户需求的能力。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第7页。 c 01 智能汽车 你可能还没看到有人上班一边开车,一边看报纸,但自动驾驶汽车确实越来越接近现实。Google旗下的自动驾驶汽车项目和特斯拉的"自动驾驶"功能是最新的两个例子。自动驾驶技术毫无疑问是基于人工智能之上的技术,并且目前发展速度极为迅猛。从英特尔今年年初收购以色列自动驾驶汽车公司Mobileye可见一斑。 今年早些时候华盛顿邮报还有过报道,称Google开发了一种算法,能让自动驾驶汽车像人类一样学习驾驶技术。由于人工智能可以学会玩简单的视频游戏,Google让自动驾驶汽车上路前也测试相同的智能游戏。整个项目的构思在于,汽车最终能够"认清"面前的道路,并根据它所看到的内容做出相应的决策,帮助它在行驶的过程中学习经验。虽然特斯拉的自动驾驶仪功能没有这么先进,但它已经上路使用,同时这也表明此类技术肯定会蓬勃发展。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第8页。 01 智能家居设备 许多智能家居设备都拥有学习用户行为模式的能力,并通过调整温度调节器或其他设备来帮助节省资金,不仅便利、还节能。例如,屋主外出工作,设备自动打开烤箱,无须等到回家再启动,这一点非常方便。人工智能知道主人什么时候回家,就能相应的提前调整温度,而出门在外时则自动关闭设备,这样可以省下不少钱。 另一项家居设备也有人工智能的身影——照明。通过设置默认值和偏好,设备可根据你的位置和你正在做的事调整房子(内部和外部)周围的灯光。例如,看电视就暗一些,烹饪时较明亮,吃饭则亮度适中。智能家居的AI,只要你敢想,没有什么做不到。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第9页。 2 AI工作问题隐患及解决方案 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第10页。 02 AI黑箱 AI医疗 AI伦理 算法歧视责任承担方 人道主义待遇界限 数据偏倚 隐私忧虑 模型的非普适性 AI—人脑AI—AI 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第11页。 02 AI 黑 箱 输入的数据和答案之间的不可观察的空间通常被称为"黑箱"(black box)——名称来自飞机上强制使用的飞行记录仪"黑匣子"(实际上是橙色的,而非黑色),并且经常在空难事故后用于向调查人员提供有关飞机当时运作情况的数据。 在人工智能领域,这个术语描述了AI技术如何在"暗处"运作的景象:我们提供数据、模型和架构,然后计算机给出答案,同时以一种看似不可能的方式继续学习——显然对于我们人类来说,这太难理解了。 人工智能的发展、机遇与挑战全文共33页,当前为第12页。 02 "人们一直在使用大脑,也始终相信大脑,但并不知道它是怎么工作的。" 无人驾驶 中新网3月30日电 据外媒报道,当地时间2016年3月18日,49岁的赫茨伯格在美国凤凰城郊区坦佩,被美国叫车服务公司优步(Uber)优步公司的沃尔沃自动汽车撞倒死亡,当时该车时速约为40英里。据信,她是第一个被自动5 177浏览¥ 11.90
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- 智能制造关键技术 点击此处添加副标题 2019/4 智能制造关键技术全文共50页,当前为第1页。 01 前言 02 智能产品 03 智能服务 04 智能装备 目录 05 智能产线 06 智能车间 07 智能工厂 08 智能研发 09 智能管理 10 智能物流与供应链 11 智能决策 智能制造关键技术全文共50页,当前为第2页。 前言 01. 智能制造关键技术全文共50页,当前为第3页。 德国的工业4.0、中国制造2025、智能制造这三个词想必大家都不陌生,不过对于智能制造的内涵以及十大关键技术并不是每个人都了解,智能制造是实现整个制造业价值链的智能化和创新,是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。 智能制造包括——开发智能产品;应用智能装备;自底向上建立智能产线,构建智能车间,打造智能工厂;践行智能研发;形成智能物流和供应链体系;开展智能管理;推进智能服务;最终实现智能决策。 目前智能制造的"智能"还处于Smart的层次,智能制造系统具有数据采集、数据处理、数据分析的能力,能够准确执行指令,能够实现闭环反馈;而智能制造的趋势是真正实现"Intelligent",智能制造系统能够实现自主学习、自主决策,不断优化。 前言 智能制造关键技术全文共50页,当前为第4页。 在智能制造的关键技术当中,智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新; 智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂,可以帮助企业实现生产模式的创新; 智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新; 而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。 智能制造的十项技术之间是息息相关的,制造企业应当渐进式、理性地推进这十项智能技术的应用。 前言 智能制造关键技术全文共50页,当前为第5页。 前言 智能制造关键技术全文共50页,当前为第6页。 智能产品 02. 智能制造关键技术全文共50页,当前为第7页。 智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件,具有记忆、感知、计算和传输功能。 典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等,包括很多智能硬件产品。智能装备也是一种智能产品。 企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元,提升产品的附加值。 智能产品 智能制造关键技术全文共50页,当前为第8页。 智能产品 智能制造关键技术全文共50页,当前为第9页。 智能产品 智能制造关键技术全文共50页,当前为第10页。 智能产品 智能制造关键技术全文共50页,当前为第11页。 智能服务 03. 智能制造关键技术全文共50页,当前为第12页。 人类社会已经历了农业化、工业化、信息化阶段,正在跨越智能化时代的门槛。物联网、移动互联网、云计算方兴未艾,面向个人、家庭、集团用户的各种创新应用层出不穷,代表各行业服务发展趋势的"智能服务"因此应运而生。 智能服务实现的是一种按需和主动的智能,即通过捕捉用户的原始信息,通过后台积累的数据,构建需求结构模型,进行数据挖掘和商业智能分析,除了可以分析用户的习惯、喜好等显性需求外,还可以进一步挖掘与时空、身份、工作生活状态关联的隐性需求,主动给用户提供精准、高效的服务。这里需要的不仅仅只是传递和反馈数据,更需要系统进行多维度、多层次的感知和主动、深入的辨识。 1、概念 智能制造关键技术全文共50页,当前为第13页。 高安全性是智能服务的基础,没有安全保障的服务是没有意义的,只有通过端到端的安全技术和法律法规实现了对用户信息的保护,才能建立用户对服务的信任,进而形成持续消费和服务升级。节能环保也是智能服务的重要特征,在构建整套智能服务系统时,如果最大程度降低能耗、减小污染,就能极大地降低运营成本,使智能服务多、快、好、省,产生效益,一方面更广泛地为用户提供个性化服务,另一方面也为服务的运营者带来更高的经济和社会价值。 和智慧地球等从产业角度提出的概念相比,智能服务立足于中国行业服务发展趋势,站在用户角度,强调按需和主动特征,更加具体和现实。中国当前正处于消费需求大力带动服务行业的高速发展期,消费者对服务行业也提出了越来越高的要求,服务行业从低端走向高端势在必行,而这个产业升级要想实现,必须依靠智能服务。 1、概念 智能制造关键技术全文共50页,当前为第14页。 智能制造关键技术全文共50页,当前为第15页。 基于传感器和物联网(IoT),可以感知产品的状态,从而进行预防性维修维护,及时帮助客户更换备品备件,甚至可以通过了解产品运行的状态,帮助客户带来商业机会。 还可以采集产品运营的大数据,辅助企业进行市场营销的决策。此外,企业通过开发面向客户服务的APP,也是一种智能服务的手段,可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务,从而锁定用户,开展服务营销。5 183浏览¥ 11.90
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- 文档资料大小:61MB从数字油田到智能油田和智慧油田 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第1页。 勘探与生产技术数据管理系统(A1)、油气水井生产数据管理系统(A2)、中国石油地理信息系统(A4)、采油与地面工程运行管理系统(A5)、工程技术生产运行管理系统(A7)、ERP应用集成系统、生产经营管理辅助决策系统(DQMDS)等信息系统陆续上线应用,各单位也建成一批针对具体业务需求的信息系统,对提高油田科研、生产和经营管理水平提供了有力支撑。 1 支撑全局性共享应用的大型信息系统陆续建成投用 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第2页。 大庆油田最先启动建设的重大集中统建信息化项目,搭建了勘探开发一体化的综合研究技术数据管理平台,实现了勘探开发数据模型和标准的统一,统一了数据、软件和业务协同工作环境,缩短70%的数据准备时间,效率提高30%以上。 勘探与生产技术数据管理系统(A1) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第3页。 油藏动态分析平台 区块产量递减分析 生产井开发形势分析 基础井网分析 递减分析与开发效果预测 水驱特征分析 注采关系分析 以油气水井生产产量管理为核心,建立覆盖油气水井生产数据采集、处理、应用展示以及逐级审核上报等功能的数据管理应用系统,实现了油田开发数据跨部门、跨层级统一管理和共享应用。 油气水井生产数据管理系统(A2) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第4页。 应用层 数据层 元数据库 基础地理 数据库 专业数据库 数据存储与管理 制图与数据分析 元数据 管理 系统接口,地理信息支持 快速查询和定位数据的能力 数据共享的能力 协作进行研究的能力 可视化成果展示能力 对应的需求 系统功能架构 数据维护 地图操作 空间信息服务发布 中石油统建项目,搭建了统一的油田空间地理数据共享与服务平台,为相关业务提供了空间操作、空间分析、数据导航、三维展示等数据处理以及专题图共享分发服务。目前正在开展深化应用建设,将在油气生产管网安全风险管理、三维场站管理、供配电管理、土地管理、通信网络资源管理、供排水管理、矿区服务领域进一步深化应用。 油田地理信息系统(A4) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第5页。 以采油采气与地面工程所涉及的设施、设备及业务活动为基础对象,对其基础属性、生产运行实施有效管控,实现具有数据管理、生产管理、分析应用三个层面的系统应用。为油气田掌控生产情况,及时发现并解决问题,达到平稳安全生产、节能降耗、提高经济效益提供技术支持。 采油与地面工程运行管理系统(A5) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第6页。 搭建了一体化工程技术服务信息管理平台,实现了物探、钻井、测井、录井、井下作业等工程技术服务施工过程的信息化管理。 工程技术生产运行管理系统(A7) 专业公司 生产协调科 信息中心 测井公司 钻井公司 生产协调科 生产协调科 装备公司 小队 仪修车间 小队 小队 一分公司 二分公司 工程技术分公司 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第7页。 覆盖油田全部业务板块,实现了油田投资计划、项目管理、物资管理、设备运行、产品销售、资产管理、财务管理等经营管理业务集成管控。系统用户12000多人,日均在线3000多人次。 装备制造 工程技术 矿区服务及其他 油田化工 生产管理 生产保障 销售管理 业务分析 业务管理 信息标准化 投资分析 预算分析 进度分析 设备分析 收付款分析 产品 客户 供应商 科目 … … 设备分类 项目分类 销售分析 油气勘探 油田开发 原油销售 天然气销售 氢烃销售 化工产品销售 机械产品销售 化工生产 采购分析 装备生产 财务管理 总帐 应收 应付 存货 成本核算 FMIS/CMIS AMIS A2 合同管理系统 HSE系统 … … 物资 工程建设 项目管理 物资管理 设备管理 项目前期 立项 项目实施 合同 甲供料 项目验收 项目结算 物资计划 项目用料计划 维修用料计划 生产用料计划 采购管理 电子采购 招标采购 非招标采购 采购审批 库存管理 采购入库 物资领用 设备台帐 设备主数据 设备运行状态 维修计划 年度维修计划 预防性维修 维护与修理 维护通知 维修工单 外委维修 甲供料 工单结算 大庆油田ERP系统 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第8页。 油田规划最顶层的信息系统。面向决策层、管理人员、岗位员工业务需求,开发行政办公、经营管理和辅助分析三类系统,促进无纸化办公、实现生产经营管理数据共享、流程优化、在线分析决策。 阳光透明 数据说话 降本增效 科学决策 制度在线学习 流程在线运行 数据在线分析 标准在线控制 KPI、重点任务 展示预警 分从数字油田到智能油田和智慧油田 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第1页。 勘探与生产技术数据管理系统(A1)、油气水井生产数据管理系统(A2)、中国石油地理信息系统(A4)、采油与地面工程运行管理系统(A5)、工程技术生产运行管理系统(A7)、ERP应用集成系统、生产经营管理辅助决策系统(DQMDS)等信息系统陆续上线应用,各单位也建成一批针对具体业务需求的信息系统,对提高油田科研、生产和经营管理水平提供了有力支撑。 1 支撑全局性共享应用的大型信息系统陆续建成投用 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第2页。 大庆油田最先启动建设的重大集中统建信息化项目,搭建了勘探开发一体化的综合研究技术数据管理平台,实现了勘探开发数据模型和标准的统一,统一了数据、软件和业务协同工作环境,缩短70%的数据准备时间,效率提高30%以上。 勘探与生产技术数据管理系统(A1) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第3页。 油藏动态分析平台 区块产量递减分析 生产井开发形势分析 基础井网分析 递减分析与开发效果预测 水驱特征分析 注采关系分析 以油气水井生产产量管理为核心,建立覆盖油气水井生产数据采集、处理、应用展示以及逐级审核上报等功能的数据管理应用系统,实现了油田开发数据跨部门、跨层级统一管理和共享应用。 油气水井生产数据管理系统(A2) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第4页。 应用层 数据层 元数据库 基础地理 数据库 专业数据库 数据存储与管理 制图与数据分析 元数据 管理 系统接口,地理信息支持 快速查询和定位数据的能力 数据共享的能力 协作进行研究的能力 可视化成果展示能力 对应的需求 系统功能架构 数据维护 地图操作 空间信息服务发布 中石油统建项目,搭建了统一的油田空间地理数据共享与服务平台,为相关业务提供了空间操作、空间分析、数据导航、三维展示等数据处理以及专题图共享分发服务。目前正在开展深化应用建设,将在油气生产管网安全风险管理、三维场站管理、供配电管理、土地管理、通信网络资源管理、供排水管理、矿区服务领域进一步深化应用。 油田地理信息系统(A4) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第5页。 以采油采气与地面工程所涉及的设施、设备及业务活动为基础对象,对其基础属性、生产运行实施有效管控,实现具有数据管理、生产管理、分析应用三个层面的系统应用。为油气田掌控生产情况,及时发现并解决问题,达到平稳安全生产、节能降耗、提高经济效益提供技术支持。 采油与地面工程运行管理系统(A5) 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第6页。 搭建了一体化工程技术服务信息管理平台,实现了物探、钻井、测井、录井、井下作业等工程技术服务施工过程的信息化管理。 工程技术生产运行管理系统(A7) 专业公司 生产协调科 信息中心 测井公司 钻井公司 生产协调科 生产协调科 装备公司 小队 仪修车间 小队 小队 一分公司 二分公司 工程技术分公司 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第7页。 覆盖油田全部业务板块,实现了油田投资计划、项目管理、物资管理、设备运行、产品销售、资产管理、财务管理等经营管理业务集成管控。系统用户12000多人,日均在线3000多人次。 装备制造 工程技术 矿区服务及其他 油田化工 生产管理 生产保障 销售管理 业务分析 业务管理 信息标准化 投资分析 预算分析 进度分析 设备分析 收付款分析 产品 客户 供应商 科目 … … 设备分类 项目分类 销售分析 油气勘探 油田开发 原油销售 天然气销售 氢烃销售 化工产品销售 机械产品销售 化工生产 采购分析 装备生产 财务管理 总帐 应收 应付 存货 成本核算 FMIS/CMIS AMIS A2 合同管理系统 HSE系统 … … 物资 工程建设 项目管理 物资管理 设备管理 项目前期 立项 项目实施 合同 甲供料 项目验收 项目结算 物资计划 项目用料计划 维修用料计划 生产用料计划 采购管理 电子采购 招标采购 非招标采购 采购审批 库存管理 采购入库 物资领用 设备台帐 设备主数据 设备运行状态 维修计划 年度维修计划 预防性维修 维护与修理 维护通知 维修工单 外委维修 甲供料 工单结算 大庆油田ERP系统 从数字油田到智能油田和智慧油田全文共283页,当前为第8页。 油田规划最顶层的信息系统。面向决策层、管理人员、岗位员工业务需求,开发行政办公、经营管理和辅助分析三类系统,促进无纸化办公、实现生产经营管理数据共享、流程优化、在线分析决策。 阳光透明 数据说话 降本增效 科学决策 制度在线学习 流程在线运行 数据在线分析 标准在线控制 KPI、重点任务 展示预警 分5 95浏览¥ 11.90
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- 文档资料大小:36MBA I 遇见应用 兴趣引领未来 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第1页。 目 录 教学目标 教学要求 内容概览 相关知识 1.1.1 机器能思考吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1.1.3 人工智能的产业结构 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 练习与思考 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第2页。 1.掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系 2.了解人工智能的发展历程 3.了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求 4.思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会 【教学目标】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第3页。 1. 知识点 AI发展历程 AI产业结构 人工智能训练师 2. 技能点 理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系 3. 重难点 通过本单元的学习,重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次;难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景,理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。 【教学要求】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第4页。 【内容概览】 人工智能产业的基础 人工智能产业的核心 人工智能产业的延伸 项目一 初探人工智能 1.1.3 人工智能的产业结构 基础支撑层(基础层) 技术驱动层(技术层) 场景应用层(应用层) 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 你的职业未来会消失吗? "人工智能训练师"——你准备好了吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1950s-1980s:AI起步期 1980s-1990s:专家系统推广 1.1.1 机器能思考吗 人工智能是什么? 使机器具备以下能力:能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变 人工智能发展阶段 第一层次:计算智能 第二层次:感知智能 第三层次:认知智能 2000s-至今:深度学习-AI新热潮 计算硬件(AI芯片、传感器等) 其他支撑技术(大数据、云计算和5G) 数据算法和平台 感知智能:图像识别、生物识别、语音识别等 行业应用场景(如"AI+"制造、交通、安防、医疗、物流、零售等) AI消费级终端产品(如智能汽车、机器人、无人机、可穿戴设备等) 认知智能:机器学习、智能问答、知识图谱等 培养目标:持续训练机器更"懂"人,通"人"性,更好地为人服务 能力划分:智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练 人工智能替代职业的概率排名及特点 高端研究型人才 研究型、应用型人才 应用型、技术技能型人才 人 才 需 求 非技术类"新职位","人工智能+专业应用"的新岗位 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第5页。 "云""物" "大""智" 物联网:对接真实的物理世界,获取海量数据; 云计算:为海量数据提供强大的承载能力; 大数据:对海量数据进行挖掘和分析,实现数据到信息的转换; 人工智能:对数据进行学习,对信息进行理解,最终实现数据到知识和智能的转换。 如果用人体来比喻,物联网是人体的神经网络,大数据是流动的血液,云计算是心脏,人工智能则是掌控的大脑。 【相关知识】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第6页。 艾智讯AI小课堂:一起来了解"云""物""大""智" 【相关知识】 (点击播放视频 ) 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第7页。 人工智能是什么? 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。概括来说,就是研究如何使机器具备以下能力: 能听(语音识别、机器翻译等); 会说(语音合成、人机对话等); 能看(图像识别、文字识别); 能思考(人机对弈、定理证明等); 会学习(机器学习、知识表示等); 会行动(机器人、自定驾驶汽车等); 能应变(认知智能、自主行动)。 一、机器能思考吗? 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第8页。 人工智能的研究领域 包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。 一、机器能思考吗? 人工智能拟人能力图 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第9页。 人工智能的智能水平 人工智能像"人"一样,其智能水平也在逐步发展,从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。 第一层次:计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息,例如神经网络、遗传算法等,各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。 第二层次:感知智能——机器能听会说、能看会认,像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。 第三层次:认知智能——机器能理解会思考,主动采取行动,这是人工智能领域专家们正在努力的方向,比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。 一、机器能思A I 遇见应用 兴趣引领未来 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第1页。 目 录 教学目标 教学要求 内容概览 相关知识 1.1.1 机器能思考吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1.1.3 人工智能的产业结构 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 练习与思考 人工智能基础与应用项目一 初探人工智能 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第2页。 1.掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系 2.了解人工智能的发展历程 3.了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求 4.思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会 【教学目标】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第3页。 1. 知识点 AI发展历程 AI产业结构 人工智能训练师 2. 技能点 理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系 3. 重难点 通过本单元的学习,重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次;难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景,理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。 【教学要求】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第4页。 【内容概览】 人工智能产业的基础 人工智能产业的核心 人工智能产业的延伸 项目一 初探人工智能 1.1.3 人工智能的产业结构 基础支撑层(基础层) 技术驱动层(技术层) 场景应用层(应用层) 1.1.4 人工智能砸了谁的饭碗 你的职业未来会消失吗? "人工智能训练师"——你准备好了吗? 1.1.2 人工智能的发展历程 1950s-1980s:AI起步期 1980s-1990s:专家系统推广 1.1.1 机器能思考吗 人工智能是什么? 使机器具备以下能力:能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变 人工智能发展阶段 第一层次:计算智能 第二层次:感知智能 第三层次:认知智能 2000s-至今:深度学习-AI新热潮 计算硬件(AI芯片、传感器等) 其他支撑技术(大数据、云计算和5G) 数据算法和平台 感知智能:图像识别、生物识别、语音识别等 行业应用场景(如"AI+"制造、交通、安防、医疗、物流、零售等) AI消费级终端产品(如智能汽车、机器人、无人机、可穿戴设备等) 认知智能:机器学习、智能问答、知识图谱等 培养目标:持续训练机器更"懂"人,通"人"性,更好地为人服务 能力划分:智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练 人工智能替代职业的概率排名及特点 高端研究型人才 研究型、应用型人才 应用型、技术技能型人才 人 才 需 求 非技术类"新职位","人工智能+专业应用"的新岗位 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第5页。 "云""物" "大""智" 物联网:对接真实的物理世界,获取海量数据; 云计算:为海量数据提供强大的承载能力; 大数据:对海量数据进行挖掘和分析,实现数据到信息的转换; 人工智能:对数据进行学习,对信息进行理解,最终实现数据到知识和智能的转换。 如果用人体来比喻,物联网是人体的神经网络,大数据是流动的血液,云计算是心脏,人工智能则是掌控的大脑。 【相关知识】 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第6页。 艾智讯AI小课堂:一起来了解"云""物""大""智" 【相关知识】 (点击播放视频 ) 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第7页。 人工智能是什么? 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。概括来说,就是研究如何使机器具备以下能力: 能听(语音识别、机器翻译等); 会说(语音合成、人机对话等); 能看(图像识别、文字识别); 能思考(人机对弈、定理证明等); 会学习(机器学习、知识表示等); 会行动(机器人、自定驾驶汽车等); 能应变(认知智能、自主行动)。 一、机器能思考吗? 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第8页。 人工智能的研究领域 包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。 一、机器能思考吗? 人工智能拟人能力图 人工智能基础与应用课件全文共246页,当前为第9页。 人工智能的智能水平 人工智能像"人"一样,其智能水平也在逐步发展,从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。 第一层次:计算智能——机器像人类一样会计算、传递信息,例如神经网络、遗传算法等,各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。 第二层次:感知智能——机器能听会说、能看会认,像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。 第三层次:认知智能——机器能理解会思考,主动采取行动,这是人工智能领域专家们正在努力的方向,比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。 一、机器能思5 303浏览¥ 11.90