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海尔灯塔工厂AI实践深度解析(下):35项AI智能化方案背后的制造业数字化逻辑
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行业案例库 4天前 • 66

海尔灯塔工厂AI实践深度解析(下):35项AI智能化方案背后的制造业数字化逻辑

当世界经济论坛将"灯塔工厂"称号授予海尔重庆冰箱互联工厂时,这不仅仅是对一家企业的认可,更代表着中国制造业在智能化转型道路上的一次重要突破。作为长期关注AI与制造业融合的观察者,我想和大家深入探讨这座工厂背后的数字化架构,以及它对整个行业的启示意义。理解灯塔工厂的评选标准在深入分析海尔案例之前,我们需要先理解"灯塔工厂"这个称号的含金量。世界经济论坛与麦肯锡联合评选的灯塔工厂,其核心评估维

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AI中国

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今年很多医院已经部署上了DeepSeek,甚至有医生真的使用它对患者进行诊断,但马上就出问题了:AI 误诊,上海患者获赔 127 万。不过,我去搜索详情的时候,却找不到细节信息了,包括使用的什么模型(R1还是V3),什么尺寸的(满血还是残血版),如何使用的(直接网页使用,还是被提示词工程包装过的)。在上述信息没有确定之前,这个标题事件是难以被论证的,并且现在其实应该有明确制度,首诊必须医生进行

6月前
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 在德克萨斯州奥斯汀市中心,一场教育革命正在悄然发生。Alpha学校创始人MacKenzie Price挑战着传统教育模式,推出了一种全新的学习方法——每天仅通过人工智能辅导两小时完成学术学习。Alpha学校的创新模式Alpha学校摒弃了传统的教师角色,代之以"引导者",学生们通过一系列应用程序中的AI导师学习核心学科知识,且每天仅需两小时。Price表示:"我们的学生学习速度是传统课堂的两倍

6月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考(3)看研究报告去创业?
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‍‍很多朋友在阅读此前2篇医疗+AI的思考文章后,都提到了感觉与券商研究报告不同,想让我多谈谈如何看待券商写的医疗+AI的研究报告。恰巧,我过去还真做过券商分析师,还拿过新财富分析师第一名。随后参与互联网医疗创业,算是有“研究”与“实业”两栖视角和经验教训,可以谈谈。如果还没看过之前两篇文章的朋友,也可以、2025年的医疗+AI当前的火爆,像极了2015年互联网医疗盛况。当年我在券商写过《互联

6月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考(4):确定性的机会
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医疗+AI的应用场景不缺乏想象力,各种场景在10年前互联网医疗时代已经进行过一轮海阔天空的尝试。 医疗+AI当前最缺少的是具备商业模式的“确定性机会。通常我们会先联想到【临床端】的严肃医疗应用场景,和【消费端】2C的应用场景,但这些场景目前都在探索,存在较大的不确定性。 临床端最大的问题是:1,诊疗风险与责任界定;2,获益方付费意愿缺失(医生和患者可能获益,但缺少支付可能)。 消费端2C的主要

6月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考(1)
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1、医疗+AI最近很火,二级市场主题的力量很大。但这不是第一次,从2014年开始的互联网医疗+AI(当时叫“大数据”),2017年的AI+影像诊断,2021年的数字疗法+AI,到现在大语言模型驱动的医疗AI,这至少是第四次AI医疗故事。第四次的主要不同是大语言模型。2、AI+医疗健康的全景,其实主要包括【价值链】和【临床链】两部分,前者是围绕药企的研发、临床试验、准入上市、市场/销售的价值链展

6月前
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2025年关于医疗+AI的最新思考(2):商业模式全盘点
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1、关于医疗+AI的一些关键问题和框架,在上一篇2025年关于医疗+AI的最新思考(1)已经做了清晰阐述,很多朋友反馈希望多分析【商业模式】,所以有了这篇分析。2、关于医疗+AI的商业模式,我不再采用【2字头】的框架来进行商业模式分类,因为这有些抽象(2C、2B(药企)、2H(医院)、2G、2I(保险)),而且本质上没有直接回答最关键的问题:创造了什么价值,为什么能收到钱。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

6月前
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不能落地的AI,还不如吹牛
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我住杭州嘛,从年前开始,整个城市似乎人人都开始在AI里冲浪了。浪到什么程度?出门散个步,总能见到大爷发语音问AI这个景点的典故。下楼倒个垃圾,都有邻居大姨在捡我瓶子的同时,说自己外甥明年高考,去哪个学校学AI比较好。我自己一身花里胡哨的小毛病,医院也跑的也勤,浙江省卫健委和蚂蚁集团合作出了一个叫安诊儿的APP,我对这个东西都产生了沉迷。它能帮忙挂号就不说了,去医院它都能给我导航到医院的某一楼层

6月前
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金融数据分布在时序上的非平稳性对AI量化模型是关键性挑战,有效应对数据漂移或可提升AI模型的表现。本研究针对AI时序预测模型应对数据漂移的方法进行调研和综述,总结出近年来应对数据漂移的三个主要视角:数据分布、模型结构、训练模式。本研究对市场特征门控模块、注意力特征提取模块在不同特征集上进行多项对比实验,实验结果表明市场特征门控机制、特征提取模型结构等改进均有效。最后基于改进因子尝试进行因子合成

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概述AI 大模型火了几年了,不知不觉中,已经普及到千家万户中,常见的应用场景有:内容创作:比如通过你的名字给你作一首诗。比如给你生成吸引人的广告文案。聊天机器人:比如客服答疑,比如英语口语陪练。逻辑推理:比如辅助医生分析病例、生成诊断建议。比如帮你做一道数学题目。大部分的交互方式,都是通过自然语言和大模型进行对话,由人主动发起,如下:也有许多的业务场景,不是由人主动发起的,通过定时任务在后台不

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今天在视频号看到【协和烟雨医生】展示的一个病例,两位医生对病例诊断过程进行了详细讲解,可以肯定的是:这是一例典型的疑难病例、罕见病例、跨学科诊断病例。‍‍看完这个病例,我分别用DeepSeek、百川智能、Kimi、通义、ChatGPT、Gemini这6个有思维链推理能力的AI工具以短视频提供的有限信息按步骤输入,其中5个模型在化验单信息步骤均得出了和医生一样的诊断结果,所有6个模型均在第四张图

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