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[AI 應用] 介紹國內廣州的某些企業開發的商業AI系統 [複製連結]

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發表於 2025-6-24 09:48:09 |只看該作者 |倒序瀏覽 | x 1
本文最後由 smartlion 於 2025-6-24 21:11 編輯

介紹廣州的某些企業開發的商業AI系統

以下是廣州一些企業開發的商業AI系統:

1. 致景科技(Fashion Mind)
•        系統名稱:Fashion Mind
•        應用場景:服裝設計
•        功能特點:致景科技依託自研的服裝AI大模型,推出了智慧設計開款系統Fashion Mind。該系統能夠説明服裝設計師快速完成設計開款,整體設計效率提高100%,設計成本降低40%。
•        商業價值:該系統主要服務於服裝企業,説明其提升設計效率,降低成本,增強市場競爭力。

2. 筷子科技(商業視頻生產平臺)
•        系統名稱:筷子科技商業視頻生產平臺
•        應用場景:商業視頻編、拍、剪、投、管
•        功能特點:該平臺覆蓋商業視頻生產的全鏈條,包括文案生產、視訊短片、視頻發佈、資料分析和工作管理等,能夠一站式解決企業客戶的視頻製作需求。
•        商業價值:筷子科技通過AI技術實現了商業視頻的快速批量生產,滿足了企業與消費者之間日益增長的視頻交互需求,目前已有超7000家企業與其合作。

3. 思邁特軟體(Smartbi AIChat)
•        系統名稱:Smartbi AIChat
•        應用場景:商業智慧與資料分析
•        功能特點:Smartbi AIChat是基於大模型的智慧問答式BI工具,通過引入大語言模型,提升自然語言分析工具對“常識”語義和上下文語境的理解能力。它支援資料接入、資料問答、多輪對話、時間智慧、錯誤糾偏等功能。
•        商業價值:該系統説明企業業務人員實現深度資料分析,支援私有化部署和嚴格的許可權控制,保障資料安全,廣泛應用于金融、央國企、製造等60多個行業。

4. 雲蝶科技(行知大模型)
•        系統名稱:行知大模型
•        應用場景:教育、醫療、政務等領域
•        功能特點:行知大模型是雲蝶科技的垂類大模型,通過採集、處理行業資料構建專用知識庫,結合基礎大模型進行參數調優,形成更精准的智慧化服務。
•        商業價值:該模型在教育領域説明教師提質增效,已在教育、醫療、政務等多個領域落地應用,2024年公司營收突破4億元。
這些商業AI系統展現了廣州企業在AI領域的創新能力和應用實踐,推動了各行業的數位化轉型和智慧化升級。

這些AI系統是如何提升設計效率的?
以下是廣州企業開發的這些AI系統提升設計效率的方式:
致景科技的Fashion Mind
•        快速生成款式:設計師輸入靈感設計圖或設計標籤,系統可在幾分鐘內生成豐富多樣的服裝款式,理論上生成款式數量無上限,極大地提高了設計開款的效率。
•        智能匹配與適配:具備花型提取、智慧匹配面料、虛擬模特、場景適配等功能,設計師無需逐一尋找合適的面料和搭配方式,系統能夠快速提供多種方案,進一步節省了時間和精力。
•        降低設計門檻:即使設計師的經驗和技能相對有限,也可以借助該系統輕鬆創作出符合需求的服裝款式,拓寬了設計的可能性,使更多人能夠參與到服裝設計中來。
•        助力柔性生產:能夠快速回應市場需求的變化,適應“小單快反”的生產模式,使服裝企業能夠更靈活地調整設計和生產計畫,提高市場競爭力。

筷子科技的商業視頻生產平臺
•        覆蓋全鏈條:該平臺覆蓋商業視頻編、拍、剪、投、管等全鏈條工作,一站式解決了企業客戶的視頻製作需求,避免了企業在不同環節之間來回切換和溝通的成本,提高了視頻製作的效率。
•        快速生產視頻:通過AI技術實現商業視頻的快速批量生產,能夠滿足企業與消費者之間日益增長的視頻交互需求,説明企業在短時間內製作出大量的商業視頻內容,提升了視頻行銷的效率。

思邁特軟體的Smartbi AIChat
•        智慧問答與分析:作為基於大模型的智慧問答式BI工具,能夠快速理解使用者的自然語言問題,並結合資料給出準確的回答和分析結果,幫助業務人員更高效地進行資料分析,從而為設計決策提供更及時、有效的支援。
•        多輪對話與引導:支援多輪對話,能夠根據使用者的提問進行深入的引導和追問,幫助使用者更全面地瞭解資料背後的含義和邏輯,進一步挖掘資料中的價值,為設計優化提供更深入的見解。
•        時間智能與預測:具備時間智慧功能,可以根據歷史資料和趨勢進行預測分析,為設計相關的業務決策提供前瞻性支援,幫助企業提前佈局和調整設計策略,以更好地應對市場變化。


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