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在企业环境中使用人工智能技术 在企业环境中使用人工智能技术 人工智能(AI)与企业世界的融合带来了变革，重塑了企业运营和决策的方式。当组织寻求利用人工智能来提高效率和竞争力时，研究与其实施相关的优势和劣势是至关重要的。 人工智能在企业界的优势是什么？ 人工智能在企业领域的主要优势之一是，其能够简化流程，并提高整体效率。日常任务、数据分析和决策过程的自动化，使员工能够专注于工作中更复杂、更具创造性的方面。 数据分析与洞察 人工智能系统可以实时分析大量数据，为市场趋势、客户行为和运营绩效提供有价值的见解。当涉及到保险承保工作台和其他数据密集型应用时，这很有用。这种数据驱动的决策使组织能够做出明智的选择，并迅速适应不断变化的商业环境。 节约成本 通过人工智能实现自动化，可以减少对体力劳动的需求，并最大限度地减少错误，从而显著节省成本。对人工智能技术的初始投资，被生产力和资源优化的长期收益所抵消。 增强用户体验 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助理可以通过即时响应查询并提供个性化建议来增强客户互动。这不仅提高了客户满意度，还释放了人力资源来处理更复杂的客户服务问题。 创新解决方案 人工智能通过支持尖端解决方案和产品的开发来促进创新。机器学习算法可以识别模式，并提出改进建议，从而推动组织内部的持续创新。 人工智能在企业界的缺点是什么? 人工智能实施的最大缺点之一是工作被取代的可能性。自动化可能会取代某些角色，导致人们对失业的担忧，以及需要提高劳动力的技能以适应不断变化的工作需求。 道德困境和偏见 人工智能系统的公正性取决于其所训练的数据。如果历史数据包含偏差，人工智能算法可能会延续，并加剧这些偏差。当人工智能做出的决策不公平地影响个人或社区时，就会出现道德考虑。 安全和隐私风险 随着组织越来越依赖人工智能进行数据分析和决策，安全漏洞和隐私侵犯的风险也随之增加。保护敏感信息免受网络威胁成为一项严峻的挑战，需要采取强有力的网络安全措施。 初始实施成本和技术挑战 实施人工智能技术对于组织来说，可能是一笔巨大的前期投资。此外，将人工智能系统与现有基础设施集成可能会带来技术挑战，需要专业知识和资源。 过度依赖技术 一个潜在的陷阱是过度依赖人工智能系统，导致人类在决策中的作用减弱。组织必须在利用人工智能提高效率和保留人类监督，以进行关键判断和道德考虑之间取得平衡。 成功的人工智能集成策略 为了减轻人们对工作岗位流失的担忧，组织应该投资于培训和技能提升计划。这确保员工能够适应不断变化的工作要求，并承担更复杂的任务，以补充人工智能功能。 确保人工智能实践符合道德规范 为了解决道德问题，组织必须优先考虑人工智能系统的公平性、透明度和问责制。对人工智能算法的定期审核和评估，可以帮助识别和纠正偏见，促进道德决策。 优先考虑网络安全措施 组织应优先考虑网络安全措施，以保护敏感数据并防止未经授权的访问。这包括实施强大的加密、定期安全审核，以及及时了解数字环境中新出现的威胁。 逐步实施和整合 为了管理初始成本和技术挑战，组织可以选择分阶段的人工智能实施方法。从试点项目开始，并逐步扩大规模，可以在不让组织不堪重负的情况下识别和解决技术问题。 -
为什么 Cat6a 电缆是综合布线的最佳选择？ 随着高速通信的不断发展，Cat6a已成为最具成本效益且面向未来的产品。 它不仅向后兼容 Cat6 和 Cat5e 电缆，还支持高达 10 Gbps 的数据传输速率和 500 MHz 的最大带宽。 如果您正在考虑新安装或升级现有基础设施并购买结构化布线，cat6a 是您的最佳选择。 它不仅是当前的首选电缆，也是面向未来的布线基础设施的标准。 以下是选择 Cat6a 的八个令人信服的理由。 优化网络速度和覆盖范围 越来越多的网络资源正在迁移到边缘，对数据速度和容量的需求不断增加。 Cat5/6 电缆在操作环境中容易受到通道损坏。 串扰、阻抗失配、外部噪声和回声损耗等问题可能会导致错误，从而降低总体吞吐量。 Cat6a 电缆旨在克服这些挑战，支持高达 10G 的速度，最大长度达到 100 米，几乎是 Cat6 的三倍。 类别 带宽 1G距离 10G距离 Cat 5e 100 MHz 100m _ Cat 6 250 MHz 100m 37m Cat 6A 500 MHz 100m 100m Cat 7 600 MHz 100m 100m Cat 7A 1000 MHz 100m 100m Cat 8 2000 MHz 100m 100m 符合连接设备所需的 PoE 电源标准 企业网络的持续集成将各种网络设备整合到统一的网络基础设施中。 在此过程中，原始设备制造商 (OEM) 正在充分利用更新的以太网供电 (PoE) 标准。这些标准使所有四对电缆能够将大功率应用的电力输送增加一倍，例如需要更多电力的医疗设备，更新的PoE标准需要更高等级的电缆，使Cat6a成为这些要求苛刻的网络布线解决方案的理想选择。 Cat6a的标准化支持和广泛应用 一般室内布线 2008年2月，ISO修订了全球ISO/IEC 11801标准，规定使用cat6a电缆/连接器为链路/通道提供高达500 MHz的频率。 以太网供电 TIA 用于以太网供电应用的 TSB-184-A 平衡双绞线布线建议使用 6a 类布线，以更好地支持 IEEE 802.3bt 四对 PoE。 无线接入点 TIA 的 TSB-162-A 无线接入点位置电信布线指南建议在新安装中使用 Cat6a 进行 WAP 的水平布线。 医疗设施 ANSI/TIA-1179-A 医疗机构电信基础设施标准建议新安装使用 Cat6a（用于主干和水平铜缆）。 支持向后兼容的RJ45用户接口 Cat6a 电缆支持向后兼容的 RJ45 用户接口。 RJ45是一种经过验证的、熟悉的、向后兼容的接口，展现了标准化的强大力量，推动了以太网在全球的发展，成为广泛应用于各种场景的通用接口。安全坚固Cat6a 电缆是当今最安全、最耐用的以太网电缆之一。 护套采用新型环保材料PVC CM制成，具有优异的耐用性、阻燃性和柔韧性。 通过福禄克跳线测试，可以获得指定的测试报告，包括NEXT、PS NEXT、ACR-F、PS ACR-F、ACR-N、PS ACR-N和RL参数。 这确保了能够提供稳定的高速网络连接，保证数据传输的准确性和可靠性。高品质裸铜导体Cat6a 电缆利用裸铜导体来保持其质量。 它们具有强大的耐腐蚀性，可长时间使用而不会磨损，同时提供最佳性能。 裸铜导体的另一个优点是其灵活性和良好的延展性，使其非常适合用作电缆导体； 它们可以很容易地扭曲而不会断裂。 此外，裸铜导体不像其他材料那样发热，从而提高了效率。 当导体不产生热量时，在最理想的条件下，火灾危险就会减少或消除。 更好的性能和投资回报率 Cat6a 的性能是 Cat6 电缆的十倍，容量是 Cat6 电缆的两倍。 它代表着一次重大飞跃，支持 10 Gbps 传输（与 1 Gbps 相比），并将带宽从 250 MHz 增加了一倍至 500 MHz。 虽然 Cat6a 电缆的成本可能比 Cat6 电缆高 10% 到 20%，但它们是面向未来的网络电缆，一旦安装，多年来都不需要更换。 从长远来看，您将获得更好的绩效和投资回报。 来源：FS -
人工智能如何真正改善工业制造 虽然整个社会刚刚开始认识到人工智能(AI)在我们生活的几乎各个方面的潜力，但它对工业维护操作可能产生的影响已经显而易见一段时间了。彻底的安排和执行定期检查的方法将在大多数问题造成严重问题之前发现它们。 人工智能改善工业制造有哪些挑战 尽管人工智能在工业制造中有望带来许多优势，但也存在一些困难和挑战：高昂的实施成本：引入人工智能技术需要巨额的投资，包括硬件、软件、培训和集成等方面的成本。这对一些小型或中小型企业可能是一个重要的挑战。数据质量和可用性：人工智能的成功依赖于大量高质量的数据。然而，在实践中，许多制造企业可能面临数据质量低、数据分散、格式不一致等问题。解决这些问题并确保数据可用性是一个挑战。技能短缺：使用人工智能技术需要拥有相关的技术和专业知识。许多制造企业可能面临员工技能短缺的问题，需要培训现有员工或招聘具备相关技能的新人才。复杂性和集成难题：引入人工智能可能涉及到系统的复杂改变，包括硬件设施、软件系统和业务流程。整合这些变化可能是复杂的，涉及多个系统和部门之间的协调。安全和隐私问题：人工智能在工业制造中的应用可能涉及大量敏感信息，如生产数据、设计图纸等。确保这些信息的安全性和隐私是一个重要的挑战。文化和组织变革：引入人工智能可能需要组织文化的转变和员工的接受度。一些员工可能对新技术持怀疑态度，需要进行有效的变革管理和沟通。标准化和互操作性：缺乏行业标准和互操作性可能导致不同系统之间难以集成，造成信息孤岛。伦理和法律问题：使用人工智能可能涉及到一些伦理和法律问题，例如责任分配、透明度和算法的公正性。确保在人工智能应用中遵循伦理准则和法规是一个挑战。维护和更新：人工智能系统需要不断维护和更新，以适应变化的需求和技术发展。确保系统的可持续性和更新是一个挑战。克服这些困难需要全面的战略规划、投资和组织文化的变革。然而，一旦克服这些挑战，人工智能可以为工业制造带来显著的改善。 人工智能如何真正改善工业制造 人工智能（AI）在工业制造领域的应用有望真正改善生产效率、质量管理和整体运营。以下是一些方式，说明了人工智能如何在工业制造中发挥积极作用：智能生产计划和排程：AI可以分析历史生产数据、市场需求和供应链情况，帮助制定更智能的生产计划和排程。这有助于最大程度地利用资源，减少生产延误和库存水平。预测性维护：利用机器学习算法，可以对生产设备进行实时监测，并预测设备可能发生故障的情况。通过预测性维护，制造企业可以减少不必要的停机时间，提高设备的可靠性和寿命。质量控制和检测：利用计算机视觉和机器学习技术，可以实现对产品质量的实时监测和检测。这有助于及早发现和纠正生产中的质量问题，减少次品率。智能机器人和自动化：人工智能在机器人和自动化系统中的应用，可以提高生产线的效率和灵活性。智能机器人能够执行复杂的任务，协作工作，并根据环境变化做出实时决策。供应链优化：AI可以帮助优化供应链管理，实现更精准的库存管理、供应商选择和订单处理。这有助于降低成本、提高生产效率，以及更好地适应市场需求的变化。自适应制造系统：引入AI使制造系统更具自适应性，能够适应快速变化的市场需求和生产环境。这包括实时调整生产线、变更产品配置以及灵活应对不同订单和规模。人机协作：在工业制造中，AI还能够与人类工作者实现协作。例如，使用协作型机器人（cobots）来与人共同执行一些任务，提高生产效率并减轻工人负担。能源管理：AI可以优化能源使用，监控和管理设备的能源效率，减少能源浪费，降低制造成本。通过这些应用，人工智能可以提高工业制造的智能化水平，提升效率、质量和灵活性，降低成本，并为制造企业创造更具竞争力的优势。然而，也需要注意在引入AI时解决潜在的安全、隐私和伦理问题。 -
人工智能时代版权将如何运作？ 人工智能时代版权将如何运作？ 如今，我们拥有了所有可用的工具，有自由和权力使用人工智能来随心所欲地创作，但这种使用也带来了众多复杂的法律问题。最重要的是，版权是否应该保护人工智能输出？如果人工智能输出确实应该受到创造者的保护，那么谁才是所有者呢？有人认为，人工智能需要开源，任何输出都没有版权。另一种观点是，如果人工智能无法感觉或感知，那么它就不能获得版权；相反，使用人工智能的人可以对这些材料进行版权保护。然而，如果人工智能开始有感知，那么人工智能就会开始撰写文案。对于此类问题的看法，是漫长而多样的，各方都展开了激烈的讨论。关于如何处理这个问题的评论、讨论和法律可能会伴随我们数十年。 法律将如何决定版权作品的结果？现在，小说可以在几天内创作出来，歌曲的制作速度也比播放其的速度更快，绘图可以在几秒钟内完成，这一切都归功于ChatGPT、GPT-4和Dall-E 2等生成式AI系统。这些系统基于大型机器学习模型对已发表作品的经典进行了采样和重新混合。这些和其他发人深省的问题引发了一些具有挑战性的版权相关考虑。目前，人工智能输出尚未受到版权保护。这样合适吗？在这种情况下，谁应该拥有版权——用户、人工智能供应商，还是人工智能接受训练的内容的个人？或者我们给每一个人一个版权?其他问题可能是：我们（或法律）如何确定某人是否在其艺术/文字/或音乐中使用了人工智能？仅仅要求透明度可能行不通。确实，软件开发需要对软件本身进行版权保护，但作者与人工智能及其开发者之间是否会签订合同？谁将为错误负责？某些东西可能是使用人工智能创建的，但一个想法的新表达将是作者，而由此产生的表达需要受到版权保护。但是，通过人工智能系统创建的大量信息或创造者的输出是否会产生大量难以克服的数据需要处理，从而结束人类正在进行的创造？毫无疑问，这些见解和问题将在未来一段时间内困扰人类。以下是人工智能时代的版权运作可能会面临新的挑战和机遇，以及一些可能的趋势和影响： 智能创作与版权归属问题：随着人工智能技术的发展，机器生成的内容可能会变得更加普遍。在这种情况下，确定版权归属将变得更加复杂。可能需要制定新的法律和政策来解决由AI生成的内容的版权归属问题。 数字水印和技术保护：针对数字内容的技术保护将变得更加重要。数字水印技术可能会得到更广泛的应用，以确保内容的版权归属和防止未经授权的复制和分发。 智能版权管理系统：可能会出现智能版权管理系统，利用人工智能技术来监测和管理大量的数字内容。这些系统可以帮助版权持有人追踪其作品的使用情况，并采取必要的法律行动来保护其权益。 新的创作和分发模式：人工智能技术可能会推动新的创作和分发模式的出现。例如，生成式对抗网络（GAN）可以用于生成全新的艺术作品，这可能会引发对版权和创作权的新的讨论和法律界定。 法律和政策的调整：随着技术的发展，法律和政策可能需要不断调整来适应新的版权挑战。这可能涉及到修改版权法律、制定新的规范以及加强对违规行为的执法。 总之，人工智能时代的版权运作将面临许多新的挑战，但同时也会带来创新和机遇。需要持续关注技术和法律的发展，以确保版权制度能够适应新的环境。 -
什么是人工智能语音发生器及其工作原理？ 近年来，人工智能语音生成器已经成为一项强大的技术，它正在改变人们与机器交互和接收数字内容的方式。创新系统通过使用人工智能模仿人类语音模式来工作，从而产生更真实、更自然的声音。在本文中，我们将探索人工智能生成发音的有趣领域，阐明其内部结构以及使其听起来如此自然所需的工具。 人工智能语音生成器的要点 人工智能语音生成器是一种计算机程序，可以将文本转换为语音，听起来就像人类说话一样。这种人类模式是通过文本到语音(TTS)实现的，TTS是一种将计算机输入的文本处理成生成的声音的技术。 人工智能语音发生器的工作原理 人工智能语音生成技术，也被称为TTS，其核心是人工智能和自然语言处理。它可以很容易地将书面文字变成类似人类的语言。他们如何与我们沟通?以下是系统化的步骤： 文本分析： 首先是对文本进行分析。难以入睡的人工智能算法将词性分解为组成句子，解释主语和谓语，并根据语义内容对单词进行分类，所有这些都是为了更好地理解句子结构。 语言处理： 人工智能系统在分析文本后，开始对其进行语言处理。这意味着它涉及从语法到语义的所有内容，以确保它生成的声音连贯并传达某些内容。 语音合成： 在语音合成中，AI语音生成器的主要应用是语音的形成。通过使用通常出现在神经网络和深度学习模型中的先进算法，这些系统模仿了人类的语调。对于强调来说，节奏、语调或音调强度是为声音添加最真实感觉的因素。 情绪变化： 人工智能利用基于神经网络和深度学习模型的先进算法；这些系统模仿人类的声音模式和节奏。这种先进的人工智能语音生成器通常超越计算机语音合成的简单叶，进入情绪控制的语调变化。这意味着人工智能生成的声音可以产生不同的感受，为交流增添了一层表现力。 用户偏好： 市场上有很多人工智能生成的声音。其中一些允许根据用户的需求进行某种形式的定制。他们可以改变所有参数，如音高、速度等，以满足不同人的演讲需求或品味。 持续学习： 一些人工智能语音生成器依赖机器学习来实现增长和改变。随着系统处理更多的数据并接收用户的反馈，它可以适应并提高其语音合成能力。这些步骤共同使人工智能语音生成器，能够将书面文本转换为自然且富有表现力的语音。它提供了一个高度通用的工具，适用于从可访问性和电子学习到动态内容交付和品牌一致性的各个方面。随着技术的不断发展，这些系统已经具备了更加精细和细致的语音合成功能。 深度学习在人工智能语音生成中的作用 神经网络： 深度学习基于神经网络，因为它们的大小和工作原理类似于自然神经系统。然而，在人工智能语音生成的特定领域，这些网络被指示寻找数据中的复杂模式，特别是人类语音的微妙之处。 语音合成模型： 深度学习使用专门的模型进行语音合成。WaveNet和Tacotron等生成模型采用深度神经网络来模拟语音的微妙之处，包括语调、节奏或情绪变化等。 大数据集训练： 深度学习算法在巨大的训练数据集上蓬勃发展，就人工智能语音生成而言，这正是模型所训练的内容。语音合成模型经过数小时的人类语音训练，使模型能够学习极其多样化的自然语言模式。 迁移学习： 深度学习的一个关键概念是迁移学习，它使在一项任务上训练的模型能够重新用于另一项相关任务。在人工智能语音生成的背景下，它使我们能够针对新的语音或语言调整预先训练的模型，从而提高多功能性和效率。 连续的提高： 深度学习的迭代性质意味着这些模型，可以在接触更多数据和用户反馈时不断改进。随着时间的推移，我们的人工智能系统生成的语音听起来会越来越自然。 人工智能语音发生器的应用 出于多种原因，人工智能语音生成器在多个行业中具有重要意义。它们对于可访问性至关重要，可以为有视觉障碍或阅读困难的人提供数字内容。它们出现在Siri、Alexa和GoogleAssistant等虚拟助手提供的交互式和对话体验中。在娱乐行业，他们提供配音、角色声音和旁白，有助于增强沉浸式体验。它们出现在导航系统中，提供逐向导航，同时保持足够的人性化声音，让驾驶员专注于道路。最近，它们出现在电子学习平台上，这些平台将教育内容变成口语，将教育内容转换成可以通过听觉学习吸收的格式，或者只是为不想完成作业的学生提供另一种方式来补习作业。读书。 道德考虑 人工智能语音生成器具有强大的功能，但使用它们通常会让人们思考道德问题。语音克隆、深度伪造音频、合成语音是否会导致令人不快的不当行为等棘手问题，引发了许多关于人工智能发展正确之路的讨论。声音克隆引起了人们对身份盗窃和冒充的担忧。Deepfake音频可能会被操纵来创造欺骗性或操纵性的声音，从而带来欺诈行为、错误信息和社会工程欺诈的风险。有效防止未经授权的声音克隆需要简明的标准，并获得决定谁的声音应该被克隆的人的知情许可。 总结 总而言之，人工智能语音生成器是语言、技术和人工智能的一次重大飞跃，在各个领域都发生了变化。道德考虑对于负责任地构建和使用人工智能语音生成器至关重要。它们可以增加可及性、娱乐性和便利性，但必须采取适当的措施以避免滥用。平衡创新和道德对于人工智能语音生成器增强人类沟通和可访问性的未来至关重要。 -
2024年技术趋势：从云的演变到人工智能的威胁格局 2024年技术趋势：从云的演变到人工智能的威胁格局 技术是推动创新的有力工具，随着生成式人工智能（Gen AI）的爆炸式增长和智能应用的发展，创新迅速加速。 我们生活在一个日益互联的世界，随着创新推动技术行业向前发展，企业比以往任何时候都更重要的是走在趋势的前面，并对挑战保持警惕。灵活性成为云和“即服务”模式的关键近年来，云被广泛认为是寻求降低IT成本的企业的最佳解决方案，使技术领导者能够摆脱昂贵的传统基础设施。然而，展望2024年，随着组织试图通过将某些应用从公共云迁移出去，重新获得控制权，这一趋势可能会明显转向私有基础设施。虽然云对企业发挥着重要作用，但其提供的灵活性成为一个关键考虑因素，无论是转移工作负载还是确保本地数据保护，都需要对其数据需求做出更严格和定制的响应。预计到2024年，公共云和内部部署之间的持续优化平衡将受到更严格的审查。虽然超大规模云提供商始终提供经济高效的替代方案，但对于不是数字优先企业的组织来说，云存储成本可能会迅速增加。迁移到云后，客户现在正在探索可能在财务、计算或数据主权方面更有意义的替代方案，特别是通过边缘计算，以重新获得对其工作负载的控制。为了能够以具有成本效益的方式快速采取这些替代方案，数据灵活性也是必要的。在经济不确定性的情况下，“即服务”模式预计也会增长，从资本支出到运营支出的转变反映了更广泛的业务战略，重点关注提供灵活性和可扩展性的服务。安全成为人工智能推动的挑战2024年，网络安全威胁仍然是最重要的挑战。许多企业在2023年成为攻击的受害者，数百万客户的个人信息遭到泄露。这清楚地提醒我们，网络攻击具有持续性和不断发展的性质，对企业及其客户都产生影响。到2024年，发生更大规模、更严重的攻击的可能性将会增加，而且大多数企业都没有做好充分的准备。最近的勒索软件趋势报告发现，虽然87%的组织拥有推动其安全路线图或策略的风险管理计划，但只有35%的组织认为其运作良好。尽管缺乏信心，但只有大约52%的人正在寻求改进，而这并没有说明剩下的13%的人根本没有既定的计划。在持续炒作的推动下，人工智能和机器学习技术的采用进一步加剧了人们对安全和数据隐私的担忧。政策制定者正在通过加强监管和控制来应对，以确保负责任的人工智能使用。令人不安的深度伪造事件，例如在诈骗中未经授权使用名人肖像，凸显了与这些人工智能生成的创作相关的风险，因为它们提高了网络钓鱼攻击的有效性，从而增加了勒索软件的进入路径。由于企业在道德上可接受的问题上仍存在分歧，前进的道路仍然不明朗。例如，科技巨头Meta通过其“人工智能体验”利用Deepfakes，付费给名人，让其使用其声音和肖像来创建人工智能机器人。超级名模Kendall Jenner的人工智能化身Billie Jenner的诞生，引发了人们对道德影响和滥用可能性的担忧。增强网络弹性仍然是关键为了领先于不断变化的威胁，需要采取全面的方法。对于企业而言，员工仍然是抵御攻击的最有力武器。积极地让员工参与维护一个安全的环境不仅是一种最佳实践，而且是必不可少的。定期培训和技能提升计划可以帮助员工及时应对不断变化的威胁，使其能够识别网络钓鱼电子邮件、标记可疑链接，并在教育和意识方面形成持续的循环。用人工智能补充这种方法已成为对抗网络威胁的强大工具，特别是勒索软件。除了当前在数据保护市场中的应用之外，生成式人工智能还可以用于数据分析和勒索软件检测，获取指向恶意活动的趋势或活动，否则这些活动可能会被忽视。然而，除了个体企业的努力之外，政府和行业团体也发挥着重要作用。例如，政府也认识到网络攻击造成的威胁，其推动企业采取全面的网络安全战略，包括预防、备份和恢复作为防御基础。2024年：寻找平衡当我们步入2024年时，科技领域需要一种微妙的战略。创新要求企业灵活应对变化，云的发展促使人们重新评估公共和私有基础设施，以强调量身定制的灵活性。然而，网络安全威胁的阴影仍然隐约可见。所有迹象都表明，攻击规模更大、更复杂，这使得人工智能集成和员工网络安全教育势在必行。在这种情况下，成功取决于巧妙地平衡创新、灵活性和安全性。当企业规划2024年的发展方向时，这种平衡将成为指南针，引导其穿越科技未来不可预测的地形。 -
机器人与输送机：仓库物流的对决 值得庆幸的是，在仓库分拣操作中手动处理包裹的日子即将结束。输送机可以让大量物品几乎毫不费力地在设施内移动，但它们并不是万能的。当业务快速增长、空间有限或分拣变得更加复杂时，输送机就会显示出明显的局限性。 静态解决方案的局限性 分拣机仍然是运输大量包裹的首选解决方案，但如果操作没有这样的吞吐量或可用空间，那么输送机就没有意义。输送机本质上是静态的且不灵活。这意味着除非进行昂贵的改造，否则它们无法真正扩展业务，这对于电子商务等快速增长已成为常态的市场来说是一个障碍。在指定输送机时，运营商需要考虑未来几年的客户需求，因为设备只能优化一次。空间是另一个考虑因素。输送机很大，在与有限的空间竞争时，这并不理想。如果拣选或分拣目的地范围广泛，这个问题会进一步加剧。使用传送带将包裹运送到所有这些区域会导致设备复杂混乱，在紧急情况下给仓库人员造成障碍，阻碍逃生。最后一个问题是输送机停机时间可能会对分拣操作产生不成比例的影响。系统任何部分出现不可预见的故障都有可能导致整个流程陷入停顿，从而导致交货延迟、收入损失和客户不满意。 未来的替代方案现在可用 机器人灵活且非静态，被证明是输送机的新型多功能替代品，适用于各种物流作业。通过机载光检测和测距系统实现引导，使机器人能够避开障碍物和人员。通过预先绘制机器人将操作的空间，所有单元都将在其中无缝导航。通过扫描包裹上的条形码，机器人将识别预定目的地并计算到达目的地的最佳路线。总体车队管理系统绘制每个单元的位置，然后偏离任何可能与另一个单元交叉的位置，从而减少延误。因此，任何机器人都可以独立高效地行驶到任何拣选或分拣目的地，确保卓越的灵活性。 应用机器人的优势 凭借此功能，机器人比静态输送机具有多种优势。只需向机队引入新设备即可实现业务扩展。因此，与输送机相比，更容易适应快速增长或需求高峰时期。此外，如果需要添加新的拣选或分拣目的地，机器人可以快速编程以行驶到这些目的地。机器人可以同时应对增长和增加的复杂性。虽然机器人仍然需要操纵空间，但它们所需的空间远不及传送带那么多。这意味着它们非常适合小型设施中的分拣操作。此外，与输送机不同，机器人可以轻松重新定位。凭借这些固有的品质，它们非常适合在交货点附近建立的本地或临时设施，使企业能够优化最后一英里的物流。从安全性角度来看，机器人也更受欢迎。只需按一下按钮即可停用单个机器人或整个车队，如果发生紧急情况，人员无需使用大型传送带来阻挡潜在的逃生路线。机器人也比传送带更坚固。可以轻松更换单个出现故障的机器人，或重新安排其他单元以弥补不足，而无需停止整个分拣操作。可以在不中断任何服务的情况下进行维护并使机器人恢复服务，从而节省时间和成本。最终，选择机器人而不是输送机可以使操作更具弹性。对于高容量和复杂性都是因素的分拣来说，机器人可以轻松地与输送机配合使用，结合各自的优点来克服分拣过程中的传统痛点。机器人不仅克服了挑战，还与固定基础设施集成。 仓库选择采用 仓库操作员现在认识到机器人的好处。在2022年的一项研究中，23%的受访企业表示，他们目前正在其设施中使用机器人，另有21%的企业计划在未来三年内使用机器人。显然，机器人将在未来的分拣作业中继续发挥越来越大的作用。 -
人工智能：电信行业的希望灯塔 为了有效利用人工智能的变革力量，电信提供商必须从根本上转变思维方式，并采用旨在推动增长的创新商业模式。ChatGPT的出现引发了人们对人工智能的极大兴趣，吸引了从董事会成员和供应商到分析师和活动组织者等各个利益相关者的关注。在这个以数字化转型为主导的时代，人工智能，特别是生成式人工智能（GenAI），作为一股强大的力量脱颖而出，有望引领电信行业的革命。与所有其他解决方案提供商一样，通信服务提供商(CSP)正在探索人工智能如何重塑其运营格局。无论是帮助改善网络运营、员工和客户体验，还是保留率和每用户平均收入(ARPU)增长，通信服务提供商都站在这一转型的最前沿。然而，随着行业探索人工智能的巨大可能性，一个重要的见解浮出水面，完全依赖人工智能不足以解决当前困扰电信行业的收入挑战。 人工智能本身并不是答案 过去十年，主要通信服务提供商的盈利能力一直呈下降趋势，疫情、供应链中断和广泛的通货膨胀是关键的破坏因素。预计2021年至2025年CSP收入的复合年增长率仅为1.7%。全球资本回报率多年来一直在下降，债务负担也已接近极限。由于市场饱和、技术颠覆、不断变化的消费者偏好和监管限制，CSP的传统增长动力正面临不断升级的挑战。这导致许多通信服务提供商寄希望于人工智能作为克服这些障碍、提高利润率和解决债务挑战的潜在“灵丹妙药”。虽然人工智能为增强人类能力提供了无与伦比的机会，但仅仅采用这项技术并不能产生通信服务提供商迫切需要的新颖且利润丰厚的收入流。无效的商业模式必然会阻碍人工智能的进步。 商业模式在人工智能采用中的作用 为了有效利用人工智能的变革力量，通信服务提供商必须在思维上进行根本性转变，并采用旨在推动增长的创新商业模式。通过发挥生态系统协调者的作用并与合作伙伴密切合作解决客户痛点，通信服务提供商可以大幅拓展其增长前景。通过向合作伙伴开放其网络，这些合作伙伴可以通过B2B2X模式集成并向客户推销其应用，通信服务提供商可以协作开发以前无法想象的突破性行业解决方案。 将人工智能集成到生态系统编排平台中 通过这种协作方法，通信服务提供商可以将人工智能无缝集成到其生态系统编排平台中，以多种方式提高效率和有效性。一些关键用例包括：数据驱动的协作：人工智能可以使通信服务提供商及其合作伙伴做出数据驱动的决策，从而制定更明智的策略并更深入地了解客户需求。预测性协作：人工智能可以预测客户需求，从而在生态系统内实现更加主动和响应迅速的业务决策。个性化服务：人工智能可以分析大量数据集，提供量身定制的产品，以满足独特的客户需求和行业特定要求。增强资源分配：人工智能可以优化资源分配，确保网络资源、存储和计算能力在生态系统合作伙伴之间有效分配。 为什么采用数字市场将有助于加速人工智能的采用 创新商业模式的整合将帮助通信服务提供商从传统的集中式结构转向动态的、多元化的生态系统。数字市场中的存在是实现这些多方面生态系统的核心推动者。数字市场不仅使通信服务提供商能够利用丰富的潜在合作伙伴和客户网络，还可以促进协作解决方案构建，从而扩展其业务组合并推动可扩展性。数字市场是促进创新和解决方案多样性的主要环境，它使通信服务提供商能够战略性地适应不断变化的行业趋势，尤其是人工智能。合作伙伴可以整合其独特的数字专业知识和能力，打造完全个性化的解决方案，以满足特定的客户需求。例如，将人工智能服务集成到即用即付的制造解决方案中，开辟了在制造过程的不同阶段应用人工智能驱动的增强功能的切实前景。这种方法使通信服务提供商能够提供易于升级和扩展的专用解决方案，促进持续的客户参与，从而培养信任、亲密感和社区意识。 满足特定需求的人工智能解决方案 最近的报告显示，人工智能的实施率和支出将呈指数级增长。根据AWS的数据，两年内，GenAI在电信行业的采用率预计将达到48%，支出将增加六倍之多。许多通信服务提供商已开始将人工智能集成到其运营框架中。虽然电信行业承认人工智能的变革力量，但通信服务提供商需要重新考虑其人工智能实施方法。通过采用生态系统编排模型并利用数字市场，通信服务提供商可以快速与合作伙伴合作，以更大规模地创建和推广解决方案。该战略使通信服务提供商能够加速产品组合扩展，并有效利用人工智能的潜力来增强服务并推动收入增长。在竞争加剧和利润率下降的背景下，人工智能有可能重塑电信行业。然而，其成功取决于采用适当的商业模式，使通信服务提供商能够在各自的市场中获得更有利的战略地位。 -
微软宣布动视暴雪大裁员引热议！1900名员工丢饭碗 暴雪总裁也跑路了 快科技1月26日消息，日前，微软宣布将在Xbox及动视暴雪进行裁员，裁员人数约1900人。 据悉，该部门共有约22000名员工，裁员人数约占微软游戏部门总人数的8%。 除普通员工外，暴雪总裁Mike Ybarra和首席设计师Allen Adham也将离开公司。 据了解，暴雪总裁Mike Ybarra已在X平台宣布将离职的消息。 Ybarra表示，“要感谢今天受到影响的所有人，感谢他们为自己团队，暴雪和玩家做出的有意义的贡献，这是极其艰难的一天，我的精力和支持将集中在所有受到影响的杰出人士身上——这绝不是对你们出色工作的贬低，如果有什么我可以帮忙的，如人脉，推荐等，请私信我。” 致暴雪社区：我还想让大家知道，今天也是我在暴雪的最后一天，带领暴雪度过了一段令人难以置信的时光，并成为团队一员，为未来的发展做出了贡献，这是我莫大的荣誉。 “我已经在微软工作了20多年，随着动视暴雪收购完成，现在是我（再次）从外部成为暴雪最大粉丝的时候了。”Ybarra说。 据媒体报道，微软将于下周确认暴雪的新任总裁。 对于Mike Ybarra的离职，有网友表示：“想不通，没必要啊，切割伊巴拉是为啥？下周空降一个微软的人过去？那没必要踢走伊巴拉啊，他老微软人，是一个合适的对接人选啊。”“太突然了，这微软的饭也不好吃啊”等等。 快科技 责任编辑：拾柒 -
生成式人工智能如何推动智能自动化 1997年，世界见证了国际象棋卫冕冠军加里·卡斯帕罗夫(GarryKasparov)与IBM深蓝人工智能(DeepBlueAI)之间的一场开创性的对决。深蓝的巨大胜利标志着范式的转变，表明人工智能不仅仅是一种科学好奇心，而且是一种能够挑战人类智力的力量。快进到今天，人工智能已经无缝地融入了日常生活的各个方面，从响应语音查询的数字助理到由预测分析软件控制的自动化工厂。曾经对机器认知的犹豫不决，已经转变为对人工智能作为嵌入式现状的漠然接受。然而，在这种逐渐同化的过程中，人工智能的一个革命性子集出现了——生成人工智能模型。这些模型能够生成新的原创内容，有望从根本上扩展机器创造力的界限，为增强人类的创造力提供令人兴奋的可能性。与依赖规则和逻辑的传统人工智能不同，生成式人工智能从海量数据集中动态学习模式。它可以生成类似人类的文字、图像、音频、代码等，为各个领域的创新应用开辟了途径。该技术最近在智能自动化（IA）领域占据了中心地位，有望显着提高企业的运营效率。 智能自动化涵盖机器人流程自动化(RPA)、智能文档处理(IDP)和对话式人工智能等技术，旨在自动化重复性任务，解放人类工人。领先的企业自动化平台已经整合了生成式人工智能来增强其产品，提供合成数据集以实现更好的机器人训练，并创造类似人类的对话体验。生成式人工智能的出现带来了前所未有的进步，以新颖的方式增强了智能自动化。生成模型可以准确模拟现实世界的数据样本，从而改善文档处理机器人的训练。他们自动转录呼叫中心对话，构建行动的关键摘要，并根据上下文解释客户查询以进行自然对话。此外，生成式人工智能有助于快速创建营销内容和个性化消息，从而节省大量时间和资源。Microsoft和AWS等云基础设施领导者促进了生成流程自动化的民主化。这些平台提供的低代码/无代码解决方案允许各种规模的企业利用RPA和生成式AI等技术的指数级影响。预构建的连接器无缝集成数百个业务应用，直观的界面简化了公民开发人员的开发过程。灵活的定价模型可实现按需扩展，使团队能够在无需高昂成本的情况下进行实验和创新。生成式人工智能标志着一个新领域，预示着自动化复兴，将技术转型的核心支柱扩展到单纯降低成本之外。将尖端生成模型集成到企业自动化系统中，可在弹性、规模、成本和生产力方面实现指数级改进。利用生成式人工智能的领先自动化平台的真实示例强调了其变革潜力，而不断发展的行业标准和法规的概述则确保了负责任的部署。生成式人工智能供应生态系统和对未来前景的展望，强调了该技术在重新定义企业效率方面的巨大可能性。随着生成式人工智能和IA继续共生进化，人工智能加速的智能自动化前景有望释放前所未有的价值、创造力和意义，使跨职能的团队能够提高生产力。生成式人工智能的民主化加速了去中心化创新，确保这种变革性技术的潜力在技术领域的每个角落得到实现。