如影随形

从智能宝石到行业应用，云和行业专家一起讨论

发布时间：2025-07-15 10:31编辑：bet356亚洲版本体育浏览（147）

6月20日，Tencent Cloud TVP AI研讨会和Luzhou Laojiao·Gujiao 1573研究所的智囊团研讨会成功地在上海举行。在此活动中，专家访问了第一个大型生态变化社区的“模型速度空间”，并直观地体验了AI切割技术与创新应用之间的碰撞。智能制造，数字化，人工智能和其他领域的大人物对AI技术，应用程序实施，实践行业经验等进行了深入的讨论。该活动是专门设立了集思广益的会议，专家自由地讲话，与美丽的风景以及现在和未来相撞。主持人Jimeng Intelligence首席执行官和Tencent Cloud TVP Xie Mengjun Hasit在活动开始时说，我们正在变更一年，并加速了通用模型，AI正在从基于任务的算法转向认知Intelsligence。同时，体现智能的增加破坏了虚拟世界和物理世界之间的界限，并将行业推向了生产力的阶段。今天，我们希望与所有专家和教师一起讨论实施大型智能和智力宝石的不同途径，以加速行业的智能升级。 CEO of Jimeng Intelligence, Tencent Cloud TVP Xie Mengjun The arrangement delivered a speech by Deputy Secretary of the Party Committee and General Manager of Luzhou Laojiao Co, Ltd. CO, Ltd., and Executive Director of Luzhou Laojiao · Guojiao 1573 Research Institute Lin Feng said that in fast developmentOf the technology of artificial intelligence, major changes take place in all walks of 生活。从林的角度来看，这种变化可能会超过“行业4.0”的范围，并朝着新的“行业5.0”发展。面对世界各地的革命性技术浪潮，公司需要积极地拥抱AI时期。Luzhou Laojiao也不例外，并且在智能制造领域进行了大量探索和培训。 2024年12月，Luzhou Laojiao进入了行业和信息技术设备设备设备设备设备设备设备设备设备设备的“大型智能工厂（第一批）项目清单”。通过与西门子合作，系统的Luzhou Laojiao系统地团聚了传统的酿造系统，从而从Laborof Brewing中实现了整个过程的自动化，从而存储了包装的物流。它不仅实现了硬件设备的机械化连接，而且还实现了数据流的集成和连接，这将真正打开整个生产链。 Luzhou Laojiao通过创建新的供应链系统，从传统型号下的6,000人降低到164人，从而降低了强度的需求，并且施工成本也大大降低。此外，数字营销建立了系统，以便可以监控每个葡萄酒瓶的循环数据，并根据数据返回来驱动营销决策。经过两年多的转型技巧，销售团队实现了人类合作的高数字合作模型，从而促进了企业运营的连续效率。此外，Luzhou Laojiao还积极探索了金融技术的应用，并领先于数字货币领域。将来，它还将仅在Luzhou Laojiao推出自定义数字货币，以进一步扩大数字生态系统的界限。目前，我们与Tencent Cloud TVP合作讨论了切割AI技术的趋势。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。 Tencent Cloud的副总裁，智能零售技术，文化和旅游，建筑和农业农业的负责人，Tencent Cloud的副总裁，负责人智能零售，文化和旅游业，建筑和农业Cheng Wei表示，在目前，由大型模型代表的AI的Technologyya将以前所未有的速度重新安置数千个行业。在科学研究的最前沿，作为国家科学机构，上海人工智能实验室在大型多模式模型和宝石领域处于领先地位，并在智能上处于智能上，并为开放的资源开放了重要的人才培训和开放资源；在行业的深水中，卢祖（Luzhou Laojiao）领导了通往葡萄酒行业数字化转型的新途径。自2018年以来，Tencent Cloud和Luzhou Laojiao与数字营销，数据资产运营等进行了深入的合作，并结合了解决智能酿造和数字操作的双轮轮毂腾腾的想法，这成为MIT的教科书级别的案例，用于MIT，是一种传统的行业，是一种拥抱新技术的传统行业。只要很长 - 期限战略合作伙伴，双方正在促进今年的AI技术实施，以促进实现更具创新性的应用。作为一名公司在工业互联网上加深的参与者，Tencent Cloud在2025年大大改善了其存在，AI集成过程和行业也施加了快捷键。 Tencent Cloud继续增加对计算，模型和行业实力的全链接支持，以确保AI技术能够真正实施。在腾腾的内部，实施了全面的AI，并与AI完全连接了700多个内部应用程序。 2024年，腾讯的研发达到707亿元达到707亿元人民币，每年增长220％。当前，腾讯连续实施AI切割技术，这些技术在四个方面易于使用：全栈技术功能，组织才能，深层场景耦合和生态创造。进一步推进申请并开发AI技术，Tencent Cloud TVP，一项专门计划，用于开发开发人员的生态系统和整个研讨会的数字生态系统。在最前沿，我们将与越来越多的行业专家并肩行走，以使AI成为促进社会发展的普遍力量。作为一个新的起点，我们将共同努力，在AI波中写更多的荣耀。协会我们必须与所有专家进行交谈和碰撞，并促进行业和技术的深刻整合和创新发展。从语言模型到情报：机遇和挑战，泰恩斯特云TVP Deng deng Yafeng tecent Cloud TVP Deng deng deng deng deng deng deng deng deng deng deng yafeng发表了“从语言模型到智能：机遇和挑战”的演讲，从主要语言模型的发展到启发性的智能证据，评估回收的智能，评估了现成的情报。 Deng Yafeng首先审查了AI技术发展的历史t并指出，AI开发始终是关于如何使用更多数据来训练更大模型的。历史证明，人工智能领域的一切都不符合缩放法则通常是错误的。目前，Willg模型语言总体上具有强大的能力，但它们仍然面临诸如幻觉之类的问题。诸如链条思维和强化之类的技术逐渐通过与人类类似的“慢系统”逐渐使大语言模型逐渐使大语言模型逐渐使大语言模型逐渐使大语言模型逐渐使大语模型逐渐使大语模型逐渐使大语模型逐渐使大语模型逐渐使大语模型逐渐使大语模型。 “能力。后来，邓富恩讨论了体现智力的领域。他认为，即使机器人已经多年了，他们一直没有达到真正的智能。他们的应用情况有限且商业化是有限的，并且有限地商业化。趋势，但面对较高的技术阈值机器人的能力和运营能力，但适用于移动能力，但适合移动能力。歌剧邓·亚芬（Deng Yafeng）智能机器人强调，在通用机器人领域取得成功的公司不仅需要强大的AI功能，而且还需要基于链条管理方法的过程以及基于环境模型和基于环境工程工程的工程模型的环境过程的环境过程的过程以及环境过程模型的链条管理模型和领域模型，并具有优势。工程环境的程序和基于方案的模型以及工程工程工程的场景。可以成功。技术。 “ AI在汽车研发的设计和设计中启用了创新”，并详细介绍了艺术如何结合AI技术来实现汽车R＆D R＆D R＆D的变化，以寻找实施“ AI+自动R＆D和设计的道路”NITIAL会导致算法和数据融合的发展。目前，车辆行业面临着诸如复杂用户情况，加速产品重复，显着缩短开发周期的挑战，整个车辆涉及复杂的过程，许多变量和许多障碍。 AI如何提高效率，重塑车辆行业的功能以及如何将物理特性要求与设计过程正确连接。 Arter与生态伙伴一起使用AI重塑整个汽车研发过程。在重塑设计的过程中，从车辆设计的工业时期到数字和智能双车辆系统，再到今天的车辆设计。在数字智能模型中需要拆卸复杂的OneSparts，然后合成车辆数字智能系统，以允许组件“自我坐标”并实现灵活而敏捷的研发。刘Yabin介绍了ART AI体系结构的体系结构分为主层，算法层和生态层，该层创建了整个AI技术系统，从基础架构到代理和算法工具中的大型模型。 Arter研究了基于AI的研发应用程序和开发应用模型（包括自动设计知识）的场景，以实现对不同自动化设计公司的设计知识的搜索；从AI+用户研究开始，更改AI方案，逐渐意识到了AY+的产品含义的全面增强；生成AI员工以提供各种主要链接的帮助；通过管理AI+项目，它可以显着提高项目管理效率，并促进知识的积累和重用； AIGC形状，启动了创意AI“ Tai”的垂直模型，以帮助自动化设计师提高设计效率；绩效预测，明智的空气预测反抗;自动生成AI二维图，支持自然语言交互式文件操作，支持3D数据的常规上传，常用的2D照片上传照片上传等等； AI汽车售后市场，与生态伙伴合作生产智能维护平台和诊断。还有一些地方，例如AI+3D敏捷设计和开发，AI+软件开发和测试。将来，艺术将通过软件链，AI工具以及许多智能的集成来建立一个工业设计平台，以提出合作和出色的汽车设计生态系统。上海人工实验室实验室的年轻研究人员王东（Wang Dong）基于GEM向“实施智能边界”发表了主要的演讲，这将介绍当前的研究开发和体现情报研究背景的未来前景。上海人工智能劳动的年轻研究员Atory Wang Dong的体现智能概念首先源自心理实验。目的是开发一种类似于天然生物的明智生物，能够在真正的物理世界中执行各种活动，并不断地学习和改变物理世界的关系。与大型语言模型相比，体现的智能不仅包括两个元素：数据和算法，还包括机器人本体论。它的数据取决于场景，在不同的应用程序情况下的数据也不同。本体论形式是多种多样的，需要根据特定任务设计相应的本体论。在算法的层面上，体现的智能是一种多模式融合系统，需要同时处理视觉，语言和手势，对系统的真实系统和实施成功率提出了更高的要求。这三个特征区分了研究的路径和体现的技术挑战大型语言模型的情报。在数据方面，数据是体现情报汉的发展的主要部分。 DA人类视频，仿真数据和Real Machine的数据和数据一起形成了体现智能数据的金字塔。其中，网络视频数据很容易获得，并且可以通过建模来生成仿真数据。尽管真实的机器数据是最重要的，但是收集大数据是昂贵且难以收集的。为了解决这个问题，研究人员试图将模拟数据与实际数据结合在一起，通过诸如模拟器和神经渲染等技术开发模拟环境，并基于“世界模型”来探索预言机制以生成合成数据。就算法而言，体现的智能处于L2的以下阶段，也就是说，它只能在受限制情况下完成特定任务。它面临的挑战包括动态接触的3D复杂性环境，未知的可能紧急情况紧急情况以及各种本体论需要具有不同的基本操作和控制算法以控制；复杂而精细的操作，任务复杂性不同的不同活动以及在一般情况下的新场景，例如可以回家做饭的家庭工作机器人等。当前，关键解决方案依赖于视觉语言行动（VLA）模型，并使用大型模型的通用知识传递功能来指导机器人操作。例如，由体育智能推出的π0模型，由上海人工智能实验室共同开发的操作的空间模型等。就机器人的身体而言，工业公司正朝着更轻松的使用和低成本而兴起，而人形机器人在运动控制技术方面已经开发了一些开发。尽管尚未达到可能范围内的L2阶段，并且在完全开放的情况下取得了任何成功，但它在固定情况下显示出了潜力。王东指出了那个VING数据概括和算法功能仍然是智力开发宝石的主要方向。在短期内，可以在有限的情况下商业化体现的情报。从长远来看，它是开发可以在真正的物理世界中执行各种活动并继续学习和改变的智能生物。这是情报发展的未来愿景。 AI授权的营销：与CONS产品产品的AMT Group创始人Kong -Xiangyun共享AI应用程序案例，发表了一份题为“ AI授权营销：与消费者产品共享AI应用程序案例”的报告，与各种行业共享AI案例，尤其是AI行业，尤其是与营销能力一起使用的AI案例，并为消费产品行业提供了针对消费产品的特定路径，以实现消费者的应用程序应用程序AI的应用程序。 AMT Group创始人Kong Xiangyun Amt是“管理 + IT”的专业服务公司，专注于消费者，冶金和化学物品，金融Al，能源和环境保护行业。在消费品领域，AI通常在许多情况下实施，并且对供应链，产品设计，营销技术等数字化的需求很高。在营销方面，AI培训将有助于Newcomeli迅速开始并获得销售拥护者；使用AI监视和指导操作，以帮助商店经理实现立即监视和调整操作，并有效提高营销能力。在外部服务中，AI可用于创建数字克隆销售和服务以实现智能客户服务；通过积极的销售和Smart AI触及，它可以提高客户的重新购买率，并有效地优化消费者体验。 Kong Xiangyun捕获AMT，以帮助客户“ Juewei Duck Neck”以实施AI应用程序，以AI来授权商店经理和Yiang Online Clerks不仅提高其业务能力，还可以提高Katheir一般业务等级。 Kong Xiangyun总结了在消费品行业中实施AI应用程序的道路：首先，输入方案并确定基本营销情况。其次，数据集成并开发数据驱动的基础。只有合并行业数据，我们才能为人工智能审查和决策提供强大的数据支持。第三，人机合作并优化营销业务流程。 AI系统需要通过反馈不断迭代，才能真正实现其有效性。根据Gartner的预测，期待未来的AI营销趋势，50％的公司营销内容将在2025年开发AI。Kong Xiangyun表示，就技术整合而言，AI代理人取代了某些决策，并取代了Mmultimodal Technology，并实现了“成千上万的面孔”个人营销。在数据和合规性方面，数据安全和隐私保护已集中。在器官方面Izational Change，企业建立了全日制AI团队，购物者需要掌握应用AI工具的能力。数字智能领导力：卢祖（Luzhou Laojiao）智能制造实践和创新勘探首席数字官Luzhou Laojiao Group（Co，Ltd。），数字发展中心总经理，Luzhou Laojiao Laojiao Laojiao International Development（Hong Kong）CO，LTD。 PALELONG“分享Luzhou Laojiao的战略思维和特定的实施技能，以作为数字化转型的世纪传统公司。 Chief Digital Officer of the Luzhou Laojiao Group (CO, Ltd.), General Manager of the Digital Development Center, chairman of Luzhou Laojiao International Development (Hong Kong) Co, Ltd., Tencent Cloud TVP Su -Wangui Su Wanganui First Review The Digital Path of Luzhou Luzhou Luzhou Luzhou Luzhou Luojiao.历史开发的Y可以分为四个阶段：1980-2000是信息增长的时代和没有纸的阶段； 2000- 2015年是信息构建的时代，葡萄酒行业中的第一个ERP系统。 2016 - 2020年是数字化转型和舞台升级，并建立了工业化和自动化； 2020-2025进入了加深应用和数据管理的阶段。在该计划的第14个五年计划中，卢祖·劳吉亚（Luzhou Laojiao）提出了“六比一”的目标，该目标将“数字卢祖·劳吉亚（Digital Luzhou Laojiao）的形成”建立为首次成为主要技术。目前，Luzhou Laojiao在数字构建方面取得了惊人的成果：在营销数字化方面，它自2018年以来一直与Tencent合作，以生产私人域名流量和消费者会员资格系统，并开发了一个以“经销商 + Termer + Termer + Consumer + Consumer”为中心的数字生态链；在供应链数字化方面，datA驱动的，良好的合作和合作是建造的；就公园的数字化而言，综合地指出，建造了智能公园。在数字化生产方面，是一个大尺寸和高水平智力的固态葡萄酒制作基地；在数字化管理方面，建立了一个大型业务级平台，以促进数据管理和数据更改。在探索人工智能应用的Tuntunsin中，Luzhou Laojiao Construction的当地智能计算中心已经开发了人工智能平台的独立和控制能力，并采用了“大型” +“大型” +“大型”小型“小型”的双轮驱动方法，以形成“ 5 + N” 5 + N“ 5 + N”全型校园“全面智能计算中心”。 “ 5+n”是指国内计算能力的基础，1个企业级的大数据平台，1个企业级知识库，1个MAAS平台和1个智能平台，以创建N方案演示Nstration应用程序。目前，企业处于大型模型的探索阶段，并迅速开发了基于DeepSeek R1和Diva平台的智能问答等轻型场景应用程序，例如Q＆A系统，生成代码，内容写作，图像生成等。将来，Galthe公司将继续努力解决AI的智能培训，智能客户服务，以及智能客户培训，智能服务，以及智能的练习，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，智能，以及，以及独家在卢祖老挝。 Su Wanganui强调，AI应用不是单点技术的成功，而解决端到端问题是最终目标。好和坏AI技术本身没有区别。如果它符合公司自己的开发和业务需求阶段，这是最好的。数字构建的本质在于修复三个基本业务能力：数字系统和数据FO在下面的情况下，在中层建造了一个专业的数字人才团队，最高级别促进了不断变化的概念并向所有企业员工达成共识。 AI+安全性：在大型模型时期，对安全的威胁是进攻性和防御能力。 Tencent Cloud Security Thraist Intelligence的副总经理。 Nie Sen在“ AI+安全：大型模型时代的安全威胁进攻和防御性实践”上发表了主要演讲，分享了保护大型模型威胁的挑战和机遇，对传统威胁的新暴露以及大型模型带来的新威胁和解决方案。 Tencent Cloud Security Traint Intelligence Nie Sen Tencent Cloud Security Cohen Laboratory的副总经理专注于对安全进攻和防御技术的跨研究和应用，大数据安全和AI算法。目前，AI模型的开发崩溃带来了Wagonsg的机会R发展以及新的危险和挑战。 Nie Sen强调，当我们讨论“ AI+安全性”时，我们需要清楚地确定两种类型的问题：使用AI解决传统的安全问题并解决AI自身发展带来的新威胁。关于传统的网络安全问题，AI的到来带来了新的解决方案。在终端安全性方面，在对软件链中毒中毒的攻击中，COLL SECurity Cohen实验室创建了一个二进制二进制二进制二进制二进制二进制二进制安全平台，并使用AI分析来识别软件供应威胁。与大型API模型相对应的二进制语义函数的一天 - 至日 - 售价超过1亿，这是对定罪的技术优势和业务情况的实际验证。在安全操作中，操作员经常面临诸如警报太多，收集和评估威胁提示的困难以及干扰阈值之类的问题裂解。他们可以使用大型模型来增加线索，优化事件的解释性，并实现事件的自动评估；他们还可以根据有效的线索和组合警报事件过滤错误警报，以执行智能操作和智能分析；开发一个简单的安全基础知识应用程序，以满足平台和人员审查所需的数据和知识库。例如，Tencent Cloud Security Cohen Laboratory创建了intelligence和Intelligence和审查，拆卸和分析步骤，相应数据的自助服务查询以及输出综合审查报告的明智和物理整合。提供MCP威胁服务，以扩大对安全操作威胁的愿景。提供有关法律知识的知识威胁，以创建全方位的插件大脑。现代模型时期，如何处理大型模型带来的新安全问题？例如，对于安全保护foR MCP应用程序是由腾讯Zhuque实验室AI基础设施安全检测工具AI-Infra-Guard自发开发的，可以在MCP中进行安全检测和输出报告。有关在应用程序期间泄漏保护AI工具的信息，Tencent IOA可以配置敏感的文件识别策略，以识别对用户剪贴板的敏感Importation，并提供完整的警报和拦截说明。关于自动驾驶场景的安全保护研究，科恩的研究团队发现了自主驾驶AI模型安全的一些风险，并及时将其报告给汽车公司，以提出坚实的安全线。团体脑暴力，意见碰撞：AI实施的实施和智能应用的宝石。除了上述主题的共享外，Tencent Cloud TVP AI研讨会还专注于交互式交流，并建立了观点的谷物风暴和碰撞，以促进交流F专家在活动结束时的想法。在此链接中，数十名专家分为不同的群体，以讨论和交换AI系列热门话题，激发现代思维的一系列，并提出许多观点。在接下来的1 - 2年中，将在AI领域投入哪些方向？党委员会副秘书兼Luzhou Laojiao Co.，Ltd.的总经理，Luzhou Laojiao的执行董事。林·芬（Lin Feng）研究所表示，在接下来的一到两年中，卢祖（Luzhou Laojiao）将专注于建立数据系统，参与所有员工并扩大AI智能制造领域的多层次模型。首先，该公司将建立一个云数据系统，以提高数据和标准化的准确性。第二，动员公司员工到我Nvest在AI的构造中，并使用AI来改善业务。最后，就技术投资而言，我们将建立一个从企业，从大型行业模型到系统模型到部门模型，团队模型和个人模型的AI应用系统，以生成具有全面范围和明确水平的AI模型系统，以增强员工的基本竞争并帮助员工的主要竞争和艾滋病。 Tencent Cloud的副总裁，智能零售，文化和旅游，建筑技术和农业陈Wei技术负责人，Tencent Cloud的副总裁，智能零售，文化和旅游，建筑和农业技术的领导者，Cheng Wei表示，从The The The The The TencEnt Ohive of The The The The Tencent of The Tencent of The Tencent可以看到Tencent的布局和发展。内部和洗衣方面。首先，在腾讯中，该公司继续投资于基本模型和人才公司的研究和开发n构建。其次，就内部应用而言，腾讯致力于实现全面的AI。此外，Tencent对安全建设具有重要意义，并将继续投资于相关技术的研究和开发和变化。从外部角度来看，腾讯云从30多个行业提供服务，使所有行业能够实施明智的技术，并加速业务变化的速度。西门子中国研究所的首席专家，Tencent Cloud TVP Fu Ling，Siemens China Research Institute的首席专家和Tencent Cloud TVP Fu Ling努力进行一些探索数据管理，并包括AOF仿真验证工具。一方面，随着AI时期的出现，拥有大量高质量数据将是公司竞争的主要因素。以西门子为例，西门子启动了这一政策是一项新政策，默认情况下，所有数据都与公司有关可以在内部共享，从而允许数据流入其中。另一方面，随着具体的情报逐渐进入制造业，将情报的体现安全性应用于劳动环境需要严格的验证。当前，智能制造和GEM领域之间存在差异，以验证智能仿真验证工具，但我相信这些工具将来会打开。目前，西门子是相关任务的活动。如何检查AI项目的成功？ Jimeng Intelligence首席执行官，Tencent Cloud TVP Xie Mengjun Jimeng Intelligence首席执行官Tencent Cloud TVP Xie Mengjun分享了他参与智能机构审查的经验：我回顾了许多对智能机构的工业智能解决方案。从投资回报率和效果的观点来看，工业智能机构在以下方向上是徒劳的：第一，工业设计，尤其是在处理复杂的三维图纸时，两家致力于这一领域的公司，取得了重大成果。其次，工业知识。尽管该行业积累了一些数字数据，但将这些材料转换为专业知识库仍然是一个挑战。第三个是不可预测的设备维护。 PagingManufucturing的几乎所有公司都依赖于制造设备。如何提高设备操作的效率和扩大操作时间已成为关键。 Dacloud首席运营官，Tencent Cloud TVP Zhang Hongbing，Dacloud首席运营官，Tencent Cloud TVP Zhang Hongbing从技术角度和服务提供商中分享了AI项目逻辑的评论。他说，在衡量AI项目时，公司不仅专注于大型模型，而且还将特定情况和业务指标与近年来AI应用程序结合在一起，以产生全面的判断。此外，过去，制造公司经常使用“ AI替代品”衡量项目价值指标的方法，现在越来越多的公司开始考虑IDTHIS。 AI本身的部署需要一些投资成本。在当前的经济环境中，企业专注于社会责任制度，而不再在一方面追求不断变化的劳动力。相反，他们提高了团队工作人员的质量。因此，AI不再取代人，但是使用AI的人将被那些不知道如何使用的人所取代。如何建立一个实现不同技术 +产品的AI团队？我们目前缺乏算法工程师，数据标签专家或知道如何制作的人才？ Luzhou Laojiao集团（KS）公司的首席数字官兼数字发展中心Luzhou Laojiao国际开发项目（香港）有限公司的总经理，Tencent Cloud TVP SU Wanganui首席数字官Luzhou Luzhou Luzhou Luzhou Luojiao Group（KS）公司总经理，Digit of Gigit of Digit of Digit of Digit tvp su Wanganui首席数字官艾尔开发中心（Al Development Center），卢祖（Luzhou Laojiao）国际发展（香港）主席，卢祖（Luzhou Laojiao）国际发展（香港）主席。 Co，Ltd和Tencent Cloud TVP Su Wanganui说，从传统业务的角度来看，我们不会考虑在短时间内构建的算法，目前正在促进AI和AI场景的发展。从AI方案的角度来看，传统业务从数据和过程中稳定，并且逐渐构建了知识基础。在此过程中，企业使用外部生态力量（例如腾讯）来提供技术支持。同时，企业具有能力的知识，需要了解业务的需求，以实现闭环的有效合作和实施。从Amula到基于方案的观点，都有了解业务和业务情况的才能可以改变AI的思维。这里还有更多挑战。互联网公司更有可能包括AI和业务，而传统公司则需要从思维和形成AI的思维开始。 Arte Automobile副总裁兼AI.X Lab的副总裁Liu Yabin，Arte Automobile副总裁兼AI.X Lab副总裁Liu Yabin说，当AI在工业设计中实施时，企业立即发现与AI和工程的自然缺陷，例如缺乏可转移性和解释性。因此，在业务的战略方向上，Algai Orithm和数据集成的开发将由人工智能和数字实验室领导，产品开发和测试将通过专业领域实现，以生成“复合”伙伴关系机制，以确保AI能够真正实施并防止由设计缺陷造成大量损失。通过开发AI算法工程师，数据工程师和行业专家的工作组，我们将进步T技术与业务。行业中的哪些职位将被AI取代？ ClickPAAS CPO，Tencent Cloud TVP Ma Jun Clickpaas CPO，Tencent Cloud TVP Ma Jun认为，人工智能必须具有“减少尺寸的罢工”才能实现合格的跳跃，而不是简单的改进量。收购葡萄酒行业Bilang是一个例子，AI不仅可以帮助酒精从中国市场扩展到全球市场，而且还会改变消费者团队和产品定位，从而带来关键的变化。他进一步强调，人工智能不仅应该“发展出更好的运输”，而且还应该从“马车的演变到马车”中取得重大跳跃。这种变化的关键是找到可以真正赋予力量和成功的要点。如果AI可以获得新的功能，那么在不同行业中是否在不同行业中的立场是重要的，如果该职位是REPP，则是判断的重要依据Aced。输出数字场景领导者Yu Jianhua输出数字场景领导者Yu Jianhua说我是数字艺术，专注于AP Levelai技术。面对诸如DeepSeek之类的AI工具的普及，许多人问AI是否会取代我们？会失踪吗？实际上，我们认为AI本质上是一种类似于相机的工具。尽管每个人都有拍照的能力，但每个人拍摄的照片都是不同的。因此，我们应该专注于如何使用AI作为增强而不是取代人类创造力的辅助工具。该疾病的当前点是，当使用AI帮助创建内容时，我们不认识内容版权，我们还记得原始的创造力被错误地使用。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。哪种业务应用程序以及哪些技能具有参考价值？哪些无法破坏传统制造业的疾病的punstos？高级直接或Kao Asia Pacific Automation，Linde Mobile机器人和内部物流部门的总经理Zheng Xinqing Asia Asia Pacific Automation的高级总监，Linde Mobile Robots和Internal Logistics Division Zheng Xinqing的总经理说，下一步是要体验工具处理该处理。 KAO和NVIDIA将共处AI应用程序，以制造单元设备更明智并增强制造过程的可靠性。随着智能水平的加深，管理效率将提高。在模拟方面，传统的叉车发展需要一个漫长的过程，例如原型，原型和测试。 AI模拟技术的吸入，这些步骤可以在虚拟环境中完成，而无需实际原型。统一中国合作伙伴生态政府事务负责制造业。自2022年以来，Unity已在智能劳动力和现场行业领域发射了机器，并在中央控制屏幕3D交互式互动式内容上广泛使用。 Unity在AI中进行了很多探索。作为OpenUSD的开端之一，Unity着重于解决3D字段中AI应用的复杂性。 Unity可以为基础3D提供技术支持。将来，它希望与更多公司合作，以创造更多的实施情况。是否有任何AI模型可以通过整合生产，供应链，设备和其他数据来实施此模型？ Baowu Group/OUYE Cloud Business数据库负责人，Tencent Cloud TVP Xue Xiaogang Baowu Group/OUYE Cloud Business数据库负责人，Tencent Cloud TVP Xue Xiaogang在集成数据和AI应用程序和应用程序和应用程序和应用程序中，分享了一些失败的经验和实践思想。当他们试图监视整个过程时S数据从生产线到物流，并通过事物技术实时实时仓储，他们首先选择一个计时数据库，但发现影响不擅长实际应用程序。由于复杂的业务情况和异源数据资源，使用了各种数据库和模型，从而导致数据恶化。 Eventhat存储了集中存储，缺乏数据建模也将为后续审查带来困难。 AI上下文中数据结构的合理模型如何？当前，许多数据库都支持向量类型，为AI培训提供更好的基本支持。结论该事件在温暖的讨论环境中成功完成。会议专家访问了生态社区创新大型模型的“模型速度空间”，并经历了削减创新AI应用程序的实施。工业制造，数字化和人工智能领域的专家都有最新的技能AI实施的GHT，以及从认知智能到身体接触的共同切割和先进的道路，这使我们看到了AI在各个行业中发行的巨大潜力。在集思广益的会议上，专家讨论了从各个角度开发AI技术的道路，通过了许多建设性的观点和建议，提供了创新和方向，并在智力的新时代开始了前奏。 Tencent Cloud TVP AI研讨会是针对技术经理和AI商人（例如TVP）的独家沟通活动。它旨在通过一系列特殊的研讨会专注于削减AI并加入AI转型下的商人和创新机会。将来，TVP AI研讨会将进入更多的城市，并有望与您会面。 TVP，Tencent Cloud Prodial Profortial Profession）是Tencent Cloud在云计算领域的专家授予的荣誉。 TVP专注于开发通信具有技术行业专家的Ation平台，该平台促进了腾讯云与技术专家和用户之间的有效沟通，从而开发了云计算生态系统技术，并实现了“受技术影响的世界影响”。